오늘날과 같은 지식정보화 시대에는 자료 및 정보에서 창출된 지식을 어떻게 경영하고 관리하느냐에 의해 개인, 기업, 국가의 경쟁력이 평가된다고 해도 과언이 아닐 것이다. 지식경영 의 중요성 및 필요성이 부각되면서 디자인분야에서도 디자인 관련 지식을 창출하고 적용한 후 그 효용가치를 평가하려는 연구가 이루어져 왔다. 이들 선행연구들은 지식창출을 위해 이용되는 기초자료가 무엇이냐에 따라 CRM분야와 온라인 통계 조사분야 그리고 eCRM 분야로 구분할 수 있다. 그러나 이들 연구에서는 개별분야에서의 지식을 창출할 수 있다는 측면에서는 의미가 있지만 디자이너가 실무에 직접적으로 적용 할 수 있는 디자인 지식을 창출할 수 있다고 하기에는 다소 무리가 따른다. 왜냐하면 디자인관련 고객은 CRM분야의 기존 오프라인에서의 고객의 선호행위, 통계조사부분의 각종 디자인 요소에 대한 통계적 설문조사 결과 그리고 eCRM분야의 시공을 초월한 불특정 다수의 소비행태 및 선호패턴에 이르기까지 통합적인 형태의 지식이 요구되기 때문이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 CRM, 통계조사, eCRM부분을 통합적으로 적용한 웹기반의 디자인 지식관리 솔루션을 제안하였다. 솔루션에서 제공되는 다양한 정보는 디자인관련 기업과 연구소 등의 실무 디자이너에게 고객위주 디자인을 생성하는데 필요한 잠재적 지식을 창출하는데 많은 도움을 줄 것으로 기대된다.
최근 들어, 플래시메모리의 가격이 지속적으로 낮춰지고, 플래시메모리 기반 SSD 컨트롤러 기술이 급격하게 발전하면서 중저가의 고성능 플래시 SSD가 시장에 널리 보급되고 있다. 하지만, 데이터베이스 분야에서 가격 동의 이유로 당분간 플래시 SSD가 하드디스크를 완전히 대체하기는 쉽지 않을 것이다. 대신 플래시 SSD의 빠른 성능을 캐시 용도로 활용하는 접근법이 현실적이고, 실제로 하드디스크와 플래시메모리를 하이브리드 형태로 사용하는 접근법들이 제시되었다. 본 논문에서는 기존의 접근법들과는 달리, 플래시 SSD를 데이터베이스의 버퍼에서 밀려나는 페이지들을 순차적으로 저장하고, 재 참조될 때 하드디스크 대신 플래시 SSD에서 읽혀지도록 하는 확장 버퍼 아키텍처를 제안한다. 플래시 SSD를 저장장치 레벨에서 캐시로 사용하는 기존 방법들에 비해, 플래시 SSD를 호스트 시스템에서 확장 버퍼로 사용함으로써 원기 측면에서 주 버퍼에서 밀려나는 웹 페이지(warm page)들에 대해 상당한 성능 개선을 이룰 수 있다. TPC-C 트레이스를 사용한 시뮬레이션 결과, 주 버퍼에 없는 페이지들이 확장 버퍼에서 찾아지는 적중률이 60%를 넘는 사실을 알 수 있었다. 이 확장 버퍼 아키텍처는, 동일한 비용을 지불하는 다른 접근법, 즉 DRAM을 버퍼로 추가하는 기법과 하드디스크를 추가하는 기법에 비해 가격 대비 성능 개선 효과가 높다.
여러 문자열들을 비교하여 유사성 또는 거리(오차)를 계산하는 문제는 패턴매칭, 웹검색 바이오인포매틱스, 컴퓨터 보안 등 다양한 응용 분야와의 연관성으로 인해 활발히 연구되어 왔다. 주어진 문자열 집합 내의 여러 문자열들의 거리를 비교하기 위해 주어진 집합 내의 모든 문자열들을 대표하는 한 문자열(대표문자열)을 찾는 방법이 있다. 대표문자열 방법은 주어진 문자열 집합과 가장 유사한 한 문자열을 찾는 방법으로 주로 이용되는 목적함수는 거리반경과 거리합이 있다. 거리반경은 집합 내의 문자열들과 특정 문자열과의 거리들의 최대값으로 정의되며, 모든 문자열들 중에서 최소의 거리반경을 만드는 문자열을 주어진 문자열 집합에 대한 거리반경기반 대표문자열이라 한다. 거리합은 집합 내의 문자열들과 특정 문자열과의 거리들의 합으로 정의되며, 모든 문자열들 중에서 최소의 거리합을 만드는 문자열을 주어진 문자열집합에 대한 거리합기반 대표문자열이라 한다. 본 논문에서는 메트릭 거리함수에 대해 거리반경기반 대표문자열 문제가 NP-완전임을 증명한다.
W3C는 시맨틱 웹 환경에서 온톨로지를 저작하고 공유하기 위해 온톨로지 구축 언어인 OWL을 발표하였다. 현재 OWL 온톨로지의 논리적 정당성을 검사하기 위해서, OWL 추론 엔진들이 소개되고 있다. 그러나 대부분의 추론 엔진들은 정당하지 못한 개념의 탐지 과정 없이 결과만을 보여준다. 본 논문에서는 온톨로지내의 정당하지 못한 개념을 디버깅하기 위해 종속 부호 기반 비논리적 공리(CIA-Causing Inconsistency Axiom) 탐색 기법을 제안한다. 비논리적 공리는 정당하지 못한 개념들을 유발하는 공리들의 집합이다. 비논리적 공리를 탐지하기 위해서는 온톨로지 내에서 비 일관성을 유발하는 공리를 찾아내야 한다. 온톨로지 저작 도구에 정확한 비논리적 공리가 제공된다면, 온톨로지 저작 도구는 온톨로지 내에서의 정당하지 못한 내용을 수정할 수 있도록 수정될 일부 내용만을 보여줄 것이다. 따라서 본 논문은 두 부분에 초점을 맞추었다. 첫 번째, 정당하지 못한 내용을 가진 온톨로지가 주어졌을 때 비 정당성을 유발하는 공리들을 도출하고, 이들의 근원을 식별한다. 두 번째 비 정당성을 유발하는 공리가 탐지되었을 때 이들만을 추출하여, 온톨로지 설계자에게 보여주는 것이다. 따라서 먼저 기존에 발표되었던 테이블로 알고리즘 기반의 결정 모듈을 소개하고, 이보다 향상된 기법인 종속 부호 기반 비논리적 공리 탐지 기법을 제안한다. 본 논문의 결과물은 현재 온톨로지 언어의 기본이 되는 SHOIN 서술 논리 응용시스템에 적용가능하다.
내장형 시스템의요구사항이 복잡해짐에 따라 내장형 소프트웨어의 신뢰도를분석하기 위한 도구가 요구되고있다. 소프트웨어의 신뢰도를 분석하는 방법으로는 확률적 모델링을 이용하는데, 다수의 디바이스를 제어하는 내장형 소프트웨어에 적용하기 위해서는 내장형 소프트웨어에 특성화 시킬 필요가 있다. 또한, 기존의 신뢰도 분석 도구는 각 상태간의 전이 확률을 다른 방법으로 측정해야 하고, 한 번 작성한 모델에 대해 재사용을 고려하고 있지 않는다. 본 논문은 내장형 소프트웨어의 신뢰도를 분석하기 위해 내장형 소프트웨어 마르코프 체인 모델과 단위 테스팅 도구를 이용한 신뢰도 분석 도구를 제안한다. 내장형 소프트웨어 마르코프 체인 모델은 신뢰도 분석 방법으로 많이 사용되고 있는 마르코프 체인 모델을 내장형 소프트웨어에 특성화 시킨 모델이다. 그리고 단위 테스팅 도구는 내장형 소프트웨어의 개발환경에 적합한 호스트/타겟 구조를 가지고 있다. 제안하는 도구는 신뢰도 분석을 위해 단위간 전이 확률을 단위 테스트 결과로부터 자동으로 측정하여 기존의 도구보다 용이하게 신뢰도를 분석할 수 있다. 그리고 소프트웨어 모델을 XML 기반의 문서로 표현하여 단위 테스팅 도구가 업데이트 시킨 테스트 결과를 바로 적용할수 있고, 웹 기반의 인터페이스와 SVN 저장소를 이용하여 다수의 개발자가 쉽게 접근할 수 있는 장점을 갖는다. 본 논문에서는 예제를 이용하여 신뢰도의 분석을 보이고 신뢰도 측정에 유용함을 보인다.
다양한 스마트 기기의 보급으로 인해 종이책이 아닌 전자책(e-book)으로 책을 읽는 사용자가 증가하고 있다. 하지만 전자책으로 출판되는 책의 다양성이 부족하여 사용자가 직접 원하는 책을 스캔하여 전자책으로 만드는 북스캔(Bookscan)이 생겨났다. 현재 북스캔 서비스는 PDF(Portable Document Format), JPG파일 형태로 제공되고 있으며 파일 관리에 대한 문제점으로 인해 PDF 파일 형식이 보편적으로 사용되고 있다. 북 스캐닝은 고가의 장비와 시간 탓에 북스캔 대행업체가 시장을 형성해가고 있다. 하지만 이는 엄연히 저작권법에 위배되는 불법 행위이다. 또한 북스캔 대행업체는 저작물에 대한 보호조치가 없어 북스캔본이 웹을 통해 불법 공유되고 있다. 북스캔 서비스의 저작권 문제로 출판 산업 시장도 과거 소리바다 음원 시장 붕괴와 같은 절차를 밟을 것으로 보인다. 따라서 북스캔에 대해 법제도 정비를 위한 기술적인 뒷받침이 필요하다. 기존 불법 저작물 추적관리 시스템은 음원, 영화에 대해 적용이 되고 출판물에 대해서는 조치가 없었다. 이에 대해 본 논문에서는 실현 가능한 기술을 기반으로 PDF 형식의 북스캔 파일에 대한 관리 프레임 워크를 제시하고자 한다.
본 연구에서는 동일연결트리플들을 생성하는 대신 각 LOD마다 연결정책을 수립, 공개하고 검색 시점에서 참조하는 방식으로 개체간의 동일성을 파악하는 방안과 이러한 연결정책을 명세하기 위한 어휘를 제안하였다. 또한, 연졀정책이 운영되는 환경에서 여러 LOD들에 걸친 심층검색이 실질적으로 진행되는 것을 확인하기 위하여 PISC(Policy based In-depth Searching and Cleansing)을 구현하였으며 이를 Github에 공개하였다. LOD 클라우드는 여러 LOD들의 자발적인 참여로 이루어짐에 따라 검색된 개체들의 동일성에 대한 평가가 필요하다. 이에, PISC는 개체간 동일성 평가를 통하여 사용자가 요구한 동일수준 이상의 개체들로 정제된 검색결과를 제공한다. 검색결과로는 RDF로 모델링된 개체별 상세 검색내용과 이에 대한 의미적 구조인 온톨로지를 함께 제공된다. PISC에 대한 실험은 DBpedia의 5개 LOD를 대상으로 진행하였으며 소스와 타겟 RDF 트리플 목적어의 유사도를 0.9 정도로 요구할 경우 검색결과가 적절한 확장률과 포함률을 가지는 것으로 확인하였다. 또한, 연결정책에는 3개 이상의 타겟LOD를 명세할 경우 동일성이 충분히 검증된 개체들을 확보할 수 있는 것으로 확인하였다.
최근, 슈퍼컴퓨터 시스템은 교육, 의료, 국방 등은 물론 계산과학 시뮬레이션까지 다양한 분야에서 활용되고 있다. 특히, 슈퍼컴퓨터, 클라우드 등 이종의 계산 자원을 연동하는 시뮬레이션 환경은 시간, 공간적 한계를 극복하는 차세대 연구 환경으로서 다양한 응용 분야에서 큰 각광을 받고 있다. 그러나 기존의 이종 슈퍼컴퓨팅 환경은 API(Application Programming Interface)의 부재로 터미널 접근을 통해 계산 작업을 수행하는 단조로운 형태를 띠고 있으며, 이는 이종 컴퓨팅 자원의 접근성 및 활용성을 저해하는 주요 요소이다. 이러한 문제점을 해결하고, 슈퍼컴퓨팅 서비스의 다양성을 확보하기 위해, 본 논문에서는 계산과학 시뮬레이션을 위한 웹 기반 HPC (High Performance Computing) 작업 관리 프레임워크의 설계 및 구현에 대해 기술한다. 제안한 프레임워크는 슈퍼컴퓨터, 클라우드, 그리드 등의 다양한 이기종 자원을 활용하여 시뮬레이션 계산 작업을 수행할 수 있도록 플러그-인 기반 표준 인터페이스 및 번들 플러그-인을 제공하며, 플러그-인 관리자를 통해 손쉽게 자원 확장이 가능하다. 또한 시뮬레이션 작업의 생성, 제출, 제어, 상태 모니터링 등의 전주기적인 작업 라이프사이클 관리를 위해 HTTP 표준 방식의 RESTful endpoints들을 제공한다.
인터넷이나 기업체 안에서 생성되는 문서의 수가 빠르게 증가하고 있고 이에 따라 효율적인 문서 검색 서비스의 중요성도 함께 커지고 있다. 이런 검색 환경에서 사용자의 검색 질의를 미리 예측할 수 없기 때문에 문서 내의 키워드를 자동 추출하여 색인어로 사용하는 전문검색(full-text search)이 일반적으로 적용된다. 전문검색을 위해 생성된 색인 파일의 크기는 문서 수 증가로 대용량화 되고, 이런 대용량 색인에 대한 다중 키워드 질의 처리에는 과도한 디스크 비용이 초래될 수 있다. 논문에서는 이런 비용 문제를 해결하기 위해 대용량 문서의 전문검색 시스템에서 다중 키워드 질의를 효율적으로 처리할 수 있게 하는 색인 파일 구조 및 관리 기법을 제안한다. 제안된 방법은 다중 키워드 검색에 적합한 것으로 알려진 역파일을 기본 색인 구조로 하며, 질의 처리의 조인 연산과 랭킹 연산에 적합하도록 색인 파일을 계층화한다. 이를 바탕으로 다중 키워드 질의를 구성할 확률이 높은 키워드 쌍에 대한 조인 연산 결과를 주기억장치 공간에 동적으로 저장함으로써 디스크 사용량을 크게 줄일 수 있다. 논문에서는 제안된 기법의 우수성을 보이기 위해 디스크 비용 모델에 기반한 성능 비교도 수행한다.
최근 사물인터넷 환경에서는 발생하는 센서데이터의 가치와 데이터의 상호운용성을 증진시키기 위해 시맨틱웹 기술과의 접목에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이를 위해서는 센서데이터와 서비스 도메인 지식의 융합을 위한 센서데이터의 시맨틱화는 필수적이다. 하지만 기존의 시맨틱 변환기술은 정적인 메타데이터를 시맨틱 데이터(RDF)로 변환하는 기술이며, 이는 사물인터넷 환경의 실시간성, 대용량성의 특징을 제대로 처리할 수 없는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 사물인터넷 환경에서 발생하는 대용량 스트리밍 센서데이터의 실시간 병렬처리를 통해 시맨틱 데이터로 변환하는 기법을 제시한다. 본 기법에서는 시맨틱 변환을 위한 변환규칙을 정의하고, 정의된 변환규칙과 온톨로지 기반 센서 모델을 통해 실시간 병렬로 센서데이터를 시맨틱 변환하여 시맨틱 레파지토리에 저장한다. 성능향상을 위해 빅데이터 실시간 분석 프레임워크인 아파치 스톰을 이용하여, 각 변환작업을 병렬로 처리한다. 이를 위한 시스템을 구현하고, 대용량 스트리밍 센서데이터인 기상청 AWS 관측데이터를 이용하여 제시된 기법에 대한 성능평가를 진행하여, 본 논문에서 제시된 기법을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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