소프트웨어 글로벌화란 다양한 나라 및 문화에 적합한 소프트웨어를 쉽게 체계적으로 개발할 수 있도록 지원하는 활동이다. 지금까지 소프트웨어 글로벌화를 위한 노력은 주로 소프트웨어 구현 기술 및 도구 개발에 초점을 맞추어왔다. 하지만 다른 나라 및 문화에 판매되는 글로벌 소프트웨어 제품은 다양한 환경 차이에 의해 요구사항이 다르게 되고, 이러한 요구사항의 차이는 상이한 아키텍처 설계를 유도하게 된다. 본 논문에서는 이러한 아키텍처 설계 지식을 체계화된 지식 모델로 정의하고, 이러한 지식 모델을 작성하고 이용하는 방법론을 제안한다. 또한 디지털 데이터 방송용 셋톱박스 미들웨어 시스템의 아키텍처 설계에 제안된 모델과 방법론을 적용하여 타당성을 평가한다.
모델링 및 시뮬레이션 기술은 실 전장 환경과 유사한 실험환경을 컴퓨터상에 구성하여 무기 체계에 대한 효과도를 효율적으로 실제와 유사하게 분석 할 수 있도록 한다. 그러나 기 개발된 무기체계 모델들은 각 시뮬레이션 목적에 맞도록 편중 개발되어 재사용성이 낮으며, 개발된 무기체계 모델을 수행하기 위한 모의엔진의 구조도 서로 상이하여 확장성 측면에서 한계를 갖고 있다. 본 논문에서는 무기체계 분석을 위해 국방 M&S 모의 엔진에서 제공해야 할 요구사항을 식별하고, 식별된 요구사항을 반영하는 모의 엔진의 소프트웨어 아키텍처를 정의한다. 정의된 아키텍처는 모델러에게 사용상 편이성을 제공하고, 컴포넌트 기반의 재사용, 다양한 사용자 범주, 최대화된 연동능력, 모델링 및 시뮬레이션 전체 단계에 걸친 재사용을 지원하도록 설계 되었다.
소프트웨어 제품의 시장 경쟁력을 향상시키기 위해서는 이해관계자의 요구사항에 부합하는 품질을 제공하는 동시에 개발 예산 내에 개발 가능한 아키텍처를 획득할 수 있는 방안이 요구된다. 하지만 아키텍처의 품질 검토 및 선정을 위해 사용되는 기존 아키텍처 평가 기법은 아키텍처 설계를 통해 획득 가능한 품질속성에만 초점을 맞추고 있어 아키텍처가 개발 비용에 미치는 영향을 체계적으로 고려하지 않는다. 본 논문에서는 소프트웨어 비용 추정 모델인 COCOMO II를 적용한 아키텍처 비용 추정 기법을 제안하여 기존 아키텍처 평가와 병행 가능한 비용 분석을 통해 기존 아키텍처 평가 기법을 보완하며 품질과 비용이 함께 고려된 아키텍처 선정을 지원한다. 제안 기법의 정확성 검증을 위해 본 논문의 기법을 RPS (Robot Patrol System)의 아키텍처 후보 목록에 적용한 뒤 비용 추정 결과를 각 아키텍처 후보의 실측 공수와 비교하였다.
시뮬레이션은 컴퓨터를 이용하여 실제 사물이나 작업의 상태, 혹은 프로세스를 모방하여 그 특징을 찾아내는 작업을 지칭하며, 시뮬레이터는 이러한 시뮬레이션 작업을 수행하는 하드웨어/소프트웨어 도구를 말한다. 다양한 시뮬레이터의 개발에 있어 공통적으로 요구되는 비기능적 속성은 변경가능성, 상호 운영성, 확장성이다. 그러나 기존의 시뮬레이터 개발에 관한 연구는 관심 시뮬레이션 모델에 대한 개발에 관한 것이며, 이러한 비기능적 요구사항에 대한 관심이 적다. 이에 본 논문에서는 소프트웨어 기반 시뮬레이터 개발에 있어 요구되는 비기능적 요구사항 중 변경가능성, 상호운영성, 확장성을 고려한 시뮬레이터 아키텍처 패턴을 제시한다. 본 논문에서는 아키텍처 패턴을 정의하기 위해 시뮬레이터의 필수 요소를 파악하고 그들 간의 관계를 정의하였으며, 비기능적 요구사항을 반영할 수 있는 구조로 설계하였다. 제시된 패턴은 다양한 시뮬레이션 모델을 구축할 수 있도록 시뮬레이션 모델 컴포넌트를 중심으로 이들의 조합을 통해 문제를 해결할 수 있다. 이는 시뮬레이션 모델의 재구축을 통해 유연하게 시스템의 변경가능성을 보장하며, 시뮬레이션 모델에 다양한 인터페이스를 추가할 수 있고, 시뮬레이션 모델 컴포넌트의 인터페이스를 통일시켜 상호운영성 및 확장성을 보장한다. 이 논문의 아키텍처 패턴은 향후 개발될 다양한 소프트웨어 기반 시뮬레이터의 참조 모델로 활용될 수 있다.
국내에서는 고도의 정보인프라 구축을 위한 광대역통합망(BcN) 추진에 대한 관심이 점점 높아져 가고 있다. 한편, 미래의 전쟁수행개념은 정보우위 확보를 위한 네트워크 중심의 전투(Network Centric Warfare)수행이며 이러한 전쟁수행패러다임 변화에 대응하기 위한 통합망 연구가 중요하나 아키텍처 모델 제시 등 D-BcN을 위한 연구실적은 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 D-BcN에 대한 하나의 아키텍처를 모덱링 하고자 한다. 이를 위해 BcN 개념 및 구조, 외국군 사례, 현 국방 정보통신망 문제점 분석을 통해 국방아키텍처 프레임워크(MND-AF) 지침에 의한 개발방법을 적용, 최상위 운용 및 체계관점에서 하나의 아키텍처 모델링을 제시하였다. 그리고 상용 BcN과 비교하여 주요 차이점을 제시하였다. 이러한 D-BcN 아키텍처 모델링은 보다 구체적인 D-BcN 아키텍처 설정에 도움이 될 것으로 기대된다.
우리나라는 보안산업 현장에 적용할 적합한 비즈모델 분석 방법론을 발견하기 어렵고 단편적 이론은 존재하지만 종합적 분석 방법론은 희소한 실정이다. 정보보안 기업 비즈모델 분석은 외부요인과 내부요인에 관해 수집된 정보를 통합하고 포괄적으로 분석하는 정보시스템 개발이 요구된다. 비즈모델 분석을 위한 정보시스템의 소프트웨어 아키텍처는 시스템 설계의 초기 결정사항으로서 초기 결정은 설계, 개발, 테스트, 유지보수에 지속적인 영향을 미친다. 정보보안 비즈모델 분석시 BMO에 기반한 소프트웨어 아키텍쳐는 정보시스템의 목적이나 사명 수행을 지원 한다. 정보보안 비즈모델 분석을 위한 정보시스템은 여러 이해관계자들이 사명과 환경을 결정하며 그 결과가 아키텍처 기술서로 문서화 되어야 활용될 수 있다. 아키텍처 기술서는 소프트웨어 아키텍처를 결정한 근거를 제시하기 때문이다.
SPA(Single-Page Application)는 RESTful API와 통신을 위해 데이터의 변환을 필요로 한다. BFF(Backend for Frontend) 패턴은 이 변환을 서버에서 처리하고 있으나 통신 횟수를 증가시키고 개발과 배포를 어렵게 하는 문제가 있다. 본 연구에서는 SPA의 ViewModel과 RESTful API의 모델을 SPA에서 직접 매핑하는 아키텍처를 제안한다. 제안한 아키텍처는 RESTful API의 문서 모델인 OpenAPI 사양을 이용하여 RESTful API 모델과 ViewModel 간의 매핑 모델을 자동 생성한다. SPA의 통신 컴포넌트는 생성된 모델을 이용하여 RESTful API 데이터와 ViewModel을 자동 변환한다. 사례 연구를 통해 기존 BFF 방식과 비교한 결과 제안한 아키텍처는 BFF에 비해 높은 개발 생산성을 보였고 부하테스트 결과 BFF에 비해 약 6 %이상 낮은 서버 CPU 점유율을 기록하였다.
성공적인 소프트웨어 아키텍처의 설계를 위해서는 아키텍처 설계의 기반이 되는 아키텍처 접근법의 선정이 우선 이루어져야 한다. 이 때 다양한 아키텍처 스타일 즉, 아키텍처 접근법들 중 어떤 것을 선택 할 것인가는 완성될 시스템이 어떤 기능적, 비 기능적 품질요구사항을 만족시켜야 하는지에 따라 달라지게 된다. 본 논문에서는 아키텍처 접근법 선정을 위한 평가 모델을 제안하고 다양한 인터넷 활용과 엔터프라이즈 어플리케이션 통합에 활발히 사용되고 있는 메시지 시스템의 소프트웨어 아키텍처 접근법을 선정하고자 한다. 즉 여러 아키텍처 접근법 대안들이 존재할 경우 평가를 통해 시스템의 요구사항 만족 여부를 분석하여 대안들 중 가장 효율적이고 최적화 된 아키텍처 접근법을 선정하여 메시지 시스템의 아키텍처 설계 시 활용할 수 있도록 하고자 한다. 또한 아키텍처 접근법 식별시 스레드 기반의 설계 패턴을 활용하여 상세 설계와 구현 시 개발자들이 아키텍처를 바로 연계 시킬 수 있도록 하고자 한다.
최근 IT 아키텍처에 대한 연구와 논의가 국내 외적으로 공공부문 및 사부문에서 주요 관심사항으로 대두되고 있다. 발전단계 별로 고찰해 볼때 IT 아키텍처는 혁신적인 새로운 개념이라기보다는 점진적으로 진화한 개념으로 보는 것이 타당할 것으로 보인다. 사례 연구로서 미국의 정부 조직인 FEMA의 IT 아키텍처와 이에 상응하는 국내 B부처의 안전관리 시스템 구축을 위한 ISP를 비교한 결과 태스크나 작업산출물 측면에서 큰 차이를 보이지 않았다. 이 연구의 결론 부분에서 IT 아키텍처 구축 시에 필요한 요인 및 정책적 함의를 논의하였다.
본 논문에서는 엔터프라이즈 환경에서의 딥 러닝에 대한 이미지 예측 시스템 아키텍처를 제안한다. 엔터프라이즈 환경에 대해 인공지능 플랫폼으로 변환을 쉽게 하고, 인공지능 플랫폼이 파이선에 집중되어서 자바 중심의 엔터프라이즈 개발이 어려운 단점을 개선하기 위해 자바 중심의 아키텍처에서도 충분한 딥 러닝 서비스의 개발과 수정이 가능하도록 한다. 또한, 제안된 환경을 토대로 이미지 예측 실험을 통해 기존에 학습된 딥 러닝 아키텍처 환경에서의 정확도가 높은 예측 시스템을 제안한다. 실험을 통해 딥 러닝이 수행되기 위해 제공된 이미지 예에서 95.23%의 정확도를 보이며, 제안된 모델은 유사한 다른 모델에 비교해 96.54%의 정확도를 보인다. 제시된 아키텍처를 활용하여 활발한 엔터프라이즈급 환경의 딥 러닝 서비스가 개발 및 제공될 것으로 보이며, 기존 엔터프라이즈 환경이 딥 러닝 아키텍처가 탑재된 환경으로 전환이 활발히 이루어질 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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