점진적 빅데이터 학습 기반의 전자저널 구독가치 큐레이션 서비스는 대용량의 학술정보 처리환경을 하드웨어 기반에서 소프트웨어 기반으로 데이터를 학습함에 있어 학습 소요시간 및 메모리 부족 문제 등을 해결하기 위해 널리 사용하는 자질축소 기법에 의존하지 않고 대량의 데이터를 자유롭게 학습하고 증분 데이터 변경요소만을 추가 반영할 수 있는 범용적이고 일반적인 분류기의 구조설계 방법이다. 학술정보의 논문요약과 참고문헌의 데이터 수집 정제 분류 저장 분석을 통해 활용할 수 있는 지표를 생성하여 도서관 학교 공공기관 연구기관 등에 제공하여 기관에서 구독하고 있는 학술지가 연구에 얼마나 활용되고 있는지를 판단하는 정보 가용성을 활용한 양질의 정보원을 확보하여 불필요한 저널 구독을 중단하고 연구자가 요구하는 품질 좋은 학술정보를 제공할 수 있는 서비스로 일반적인 학술문헌 이용도 평가방법과 달리 구독 가치에 대한 지표를 제공하는 큐레이팅 방법이다.
정보 자원에 대한 정확한 검색을 위해서는 점진적으로 변화하는 온톨로지의 변경 내용을 효율적으로 관리할 필요가 있다. 최근에는 OWL을 이용해 온톨로지를 기술하는 경우가 많기 때문에 OWL 문서로 작성된 온톨로지의 변경 내용을 관리할 수 있는 기법이 필요하다. 이러한 요구에 따라 본 논문에서는 OWL로 기술된 온톨로지의 변화를 탐지할 수 있도록 변경 가능한 요소를 분류하고 각 요소의 특성에 맞게 변경 내용을 관리할 수 있는 저장 스키마를 제안한다. 그리고 온톨로지 버전별로 클래스나 프로퍼티에 대한 정보를 제공하는 뷰를 이용하여 질의 처리 성능을 개선할 수 있는 가능성을 제시한다. 본 논문에서 제안한 저장 스키마는 각 온톨로지 버전과 관련된 메타데이터의 변경 내용도 함께 저장한다. 또한 온톨로지가 변경되면 자동적으로 추가 또는 삭제되어야 하는 메타데이터의 내용도 추론을 통해 관리할 수 있다. 따라서 본 논문에서 제안한 저장 스키마를 이용하면 온톨로지의 변경 이력에 대한 검색이 가능하고 사용자가 선택한 온톨로지 버전에 맞는 정확하고 유효한 메타데이터를 제공할 수 있다.
센서 네트워크, 위치 기반 서비스 등의 기술 발전에 따라, 최근의 이동객체 위치정보는 연속적이고 끊임없이 변경되는 스트림 데이타 형태를 가지게 되었다. 본 논문에서는 이와 같이 스트림 형태로 발생하는 이동객체의 위치정보를 제한된 메모리에 저장하고, 과거 위치를 추정하는 효율적인 방법을 제안한다. 이를 위하여, 우선 제한된 메모리 양으로 지속적으로 추가되는 이동객체의 과거 위치 이력을 저장하기 위한 위치정보의 점진적 추출(incremental extraction) 개념을 제시한다. 점진적 추출이란 새로운 위치정보가 추가될 때마다, 시스템이 관리해야 할 과거 위치정보를 기존 위치정보와 새로운 위치정보를 바탕으로 점진적으로 추출하는 방법을 의미한다. 그런 다음, 이러한 점진적 추출 개념을 적용하여 스트림 환경에서 위치정보를 저장 및 추정하는 전체적인 프레임워크를 제시한다. 그리고, 제안한 프레임워크 하에서 추정위치를 계산하는 방법으로 다항식을 이용한 직선기반과 곡선기반 방법을 제시한다. 다음으로, 점진적 추출 개념을 사용하여 과거 위치를 추출하는 방법으로 균등 간격 추출, 기울기 기반 추출. 그리고 최근 시점강조 추출의 세 가지 방법을 제시한다. 실험 결과, 제안한 점진적 추출 방법은 적은 비율(0.1%)의 위치정보를 저장함에도 불구하고 과거 위치추정에 있어 비교적 높은 정확도(오차율 3% 이내)를 나타냈다. 특히, 곡선기반의 점진적 추출 방법은 전체 위치 데이타의 0.1% 만을 저장하면서도 오차율 1.5% 미만의 높은 정확도를 나타내었다. 이러한 결과로 볼 때, 제안한 방법은 스트림 환경에서 이동객체의 위치정보를 저장하고, 과거 위치를 추정하는 우수한 연구결과라 사료된다.
클라이언트/서버 환경에서 서버의 공간 데이터를 검색, 접근하기 위한 공간 질의는 대용량의 공간 객체에 대해 복잡한 공간 연산을 수행한다. 따라서 클라이언트가 자주 이용하는 공간 질의를 매번 서버에서 처리하는 경우에 서버의 부하가 증가하며 질의 응답시간도 길어지게 된다. 그러므로 이러한 공간 질의를 뷰로 정의하고 클라이언트에 실체화하면 질의를 효율적으로 처리할 수 있다. 이 경우에 뷰를 유도한 서버의 소스 객체의 변경에 따라 클라이언트의 실체화된 뷰 객체의 일관성을 유지해야 한다. 본 논문에서는 클라이언트/서버환경에서 질의 수행 속도를 향상시키기 위해 실체화된 공간뷰 개념을 적용하여 클라이언트 뷰를 정의하고 유형을 분류한다. 그리고 실체화된 클라이언트 뷰의 리관성 제어를 위해 재수행 방법에 비해 변경 속도가 빠른 점진적 변경 방법을 이용한다. 이를 위해 일관성 제어시 필요한 추가정보를 기술하고, 추가정보를 이용한 일관성 제어 알고리즘을 제시한다. 그리고, 제시한 실체화 방법과 일관성 제어 알고리즘의 실현을 위하여 객체지향 GIS시스템임 고딕(GOTHIC)에서 설계 및 구현하고 성능을 평가한다.
소프트웨어 제품 군 개발 방법은 모든 멤버 시스템에 대한 공통점과 차이점들을 분석하여 표준 소프트웨어 구조와 컴포넌트들을 개발하여 생산라인을 갖추고, 제품 개발 조직에서 여러 버전을 병행하여 생산하고 관리하는 방법이다. 기존의 제품 군 방법은 성공하였을 경우에 경제적 이익은 크나, 초기 투자비가 매우 크다는 것과 첫 제품이 늦게 나온다는 것이 문제점으로 지적되고 있다. 이 논문에서 우리는 초기 비용을 적게 들이면서 궁극적으로 제품군 개발 방법을 조직에 적용할 수 있는 점진적 방법을 제안한다. 이 방법은 초기 버전을 개발할 때부터 변화 가능성에 관한 정보를 기록하여 차기 버전의 개발에 활용한다. 이 변화 분석의 결과는 본격 제품 군 개발로의 전환을 쉽게 해 준다. 변화 가능성을 기록하는 변경 사양서의 생성과 개선 기법을 중심으로 우리의 방법을 설명하고, YBS 시스템 개발을 예로 그 적용을 보인다. 우리가 제안한 방법은 초기에 많은 투자를 할 수 없거나 초기버전을 빨리 시장에 내 놓아야 하는 경우에 적용할 수 있는 저 위험 제품 군 개발 방법이다.
인터넷 주소의 고갈문제 때문에 현재의 IPv4 는 IPv6 로 점진적으로 바뀌어 나갈 것이다. 그러나 이에 따른 IPv6 용 Application 에 대한 연구는 거의 없는 실정이다. 이 논문에서는 IPv4 용 Web Server를 이용해서 IPv6용 Web Server를 구현함으로 해서 IPv4 code를 IPv6 code로 변경하는 과정을 설명하였고 IPv6용 서버를 구축해서 IPv4를 IPv6로 변경했을 때의 성능변화를 분석하고 IPv6 code에서 일어날 수 있는 성능 저하 요인을 찾아보았다.
본 논문에서는 클라이어언트/서버 환경에서 클라이언트의 공간질의를 효율적으로 처리하기 위한 데이터 캐싱과 캐시된 데이터의 일관성 유지를 다룬다. 이를 위하여 먼저 클라이언트에서 데이터 캐싱을 위하여 실체화된 공간뷰를 이용한다. 그리고 서버의 데이터 변경에 따른 실체화된 클라이언트 뷰의 변경을 위하여 유도관련성을 이용한 점진적 변경 기법을 적용한다. 실체화된 뷰는 클라이언트의 공간질의를 효율적으로 처리 할 수 있지만, 일관성 유지에 대한 오버헤드가 발생한다. 본 논문에서는 효율적인 공간질의 처리를 위하여 서버에서 공간연산자의 비용을 기반으로 질의 수행과 뷰 일관성 유지에 따른 비용식을 제시한다. 이를 기반으로 클라이언트에서 질의 요청시 비용을 평가하여 뷰의 실체화 여부를 서버에서 결정한다. 이 방법은 클라이언트/서버 환경에서 뷰의 실체화와 재수행 방법을 병행함으로써, 클라이언트의 공간질의를 효율적으로 처리할 수 있는 장점을 제공한다.
CERN에서 1992년 웹이 발표된 이후 기업내 정보 환경에 많은 변화중 가장 두드러진 부분이 인트라넷/익스트라넷 환경으로 대표되는 기업내 정보시스템이다. 이 환경을 통하여 수많은 사용자에게 내부의 정보를 지역과 클라이언트에 관계없이 제공하고 있으므로 기업내 데이터베이스를 연동하는 것이 중요한 비중을 차지했다. 그러나 과거의 기술로는 데이터베이스 연동시 상태정보를 지속적으로 유지할 수 없었고, 이로 인해 웹을 통한 서버와 다수의 클라이언트의 공동 작업 수행시 데이터에 대한 일관성 관리할 수 없었다. 본 논문에서는 새로운 웹과 데이터베이스의 연동을 사용하여 지속적인 상태유지를 가능하게 하고 여기에서 발생하는 공유데이터에 대한 일관성 유지를 기존 낙관적 병행제어 알고리즘인 후진(Backward) 및 전지(Foreword) 방법 대신 실시간 공유데이터의 공동작업에 적합한 점증적 갱신 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 검증단계에서 충돌연산으로 인한 재시작을 줄이며, 사전에 불필요한 재시작을 방지하는 방법으로 자료갱신시 다른 클라이언트들에게 변경을 통보하며, 무효화 작업을 각 클라이언트에서 수행함으로써 서버의 부하를 줄일 수 있다.
최근 센서 네트워크의 발달로 실세계의 많은 데이타가 시간 속성을 갖고 실시간으로 수집되고 있다. 기존의 시계열 데이타 예측 기법은 모델 갱신 없이 예측을 수행하였다. 그러나 스트림 데이타는 매우 빠르게 수집이 되고 시간이 지남에 따라 데이타의 특성이 변경될 수 있으므로 기존의 시계열 예측 기법을 적용하는 것은 적절하지 않다. 따라서 이 논문에서는 슬라이딩 윈도우와 점진적인 회귀분석을 이용한 스트림 데이타 예측 기법을 제안한다. 이 기법은 스트림 데이타를 다중 회귀 모델에 입력하기 위해 차원 분열을 통해 여러 개의 속성으로 분열(Fractal)하고, 변화되는 데이타의 분포를 반영하기 위해 슬라이딩 윈도우 기법을 사용하여 점진적으로 회귀 모델을 갱신한다. 또한 고정 크기 큐를 이용하여 최근의 데이타로만 모델을 유지한다. 이전 데이타의 유지 없이 최소 정보를 갖는 행렬을 통해 모델을 갱신하므로 낮은 공간 복잡도를 갖고 점진적으로 모델을 갱신함으로써 에러율의 증가를 방지한다. 제안된 기법의 타당성은 RME(Relative Mean Error)와 RMSE(Root Mean Square Error)를 이용하여 측정하였고, 실험 결과 다른 기법에 비해 우수하였다.
신뢰성있는 소프트웨어의 개발을 위해 테스트의 중요성은 매우 크다. 특히, 최근에 점진적이고 반복적인 소프트웨어 개발 방법론이 각광을 받으면서 소프트웨어의 잦은 변경에 따른 회귀 테스트의 중요성이 점점 커지고 있다. 이에 따라 단위 데스트의 자동화에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. JUnit은 자바 클래스의 단위 레벨 테스팅을 도와 주는 테스트 지원 프레임워크이다. 또한, JTestCase는 테스트 데이터와 테스트 코드를 분리함으로써, 데이터 중심 테스팅(data-driven testing)을 지원하기 위해 개발된 JUnit 확장 프레임워크이다. 본 논문에서는, 이 두 개의 테스트 프레임워크와 자바 리플렉션 API를 이용하여, 하나의 클래스 파일을 읽어 들여 XML 형태의 테스트 데이터 파일과 테스트 드라이버 코드를 자동생성하는 도구를 제안한다. 그리고, 구체적인 예를 통해 본 논문에서 제안하는 도구의 유용성을 보여준다. 본 논문의 데스트 도구는 회귀 단위 테스트에 필요한 노력을 줄여주고, 자바 클래스 단위 테스트를 지원하는 도구 개발의 기반 기술을 제공하며, 궁극적으로 소프트웨어 개발의 생산성을 향상시켜 준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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