무한 웹 컨텐츠 환경에서는 사용자의 컨텐츠 선택을 용이하게 하기 위하여 메타데이터를 다양한 방법으로 수집할 수 있다. 그러나 한 가지 방법으로는 메타데이터의 수신이 제한적이고 풍부한 메타데이터 수신을 위해서는 다양한 방법을 이용해야 한다. 그래서 본 논문에서는 메타데이터 수집 방법들을 통합하는 장치를 제안하고, 통합 메타데이터의 품질 향상을 위해 통합과정에서 발생하는 중복 메타데이터의 필터링 방법을 제시 및 검증한다. 구체적으로는 현재 웹 상에서 다양하게 제공되고 있는 메타데이터 수집 기능들을 분석하고, 통합 장치의 개념적인 구조를 제시하며, 웹 상에서 많이 보급되고 있는 RSS Reader를 통해 메타데이터를 수집하고 이를 토대로 분석하여 중복 컨텐츠를 판단하는 방법을 제안하였다.
기존의 통합 시스템은 이미 구축된 자원을 재활용하여 데이터의 구축 비용을 줄이고자 하는 의도에서 시작되었다. 최근 웹의 확산으로 인하여 웹 기반 분산 환경에서 공간 데이터의 제공을 위한 통합 시스템이 요구되고 있다. 이 논문에서는 XLinking을 기반으로 웹 환경에서 공간 데이터의 통합을 제공하는 시스템을 설계한다. 이는 기존 통합 시스템이 가지는 응용의 복잡성과 긴 사용자 응답 시간이라는 문제점을 해결 가능할 뿐만 아니라 표준 기술을 지원하여 상호 운용을 달성한다. 이 논몬에서는 OGC(OpenGIS Consortium)의 웹 매핑 표준 기술인 WMT(Web Mapping Testbed)의 중첩 맵서버(Cascading MapServer)와 GML(Geography Markup Language)을 사용하여 통합 시스템을 설계하고 구현한다.
데이터 그리드는 분산된 다량의 데이터를 공유, 처리 및 관리 지원하도록 만들어진 인프라이다. 이러한 인프라는 분산된 데이터들의 통합할 수 있는 서비스를 제공하도록 구성되어있다. 본 논문은 그리드 환경에서 전사적 데이터에 대한 통합 접근을 제공할 수 있도록 XMDR-DQP 를 이용한 프레임워크를 제시한다. XMDR-DQP 는 그리드 상에 DB 데이터를 접근하기 위해서 사용자가 요청한 쿼리를 처리하는데 이용된다. 그리고 분산 쿼리를 실행하는데 발생되는 이질성은 XMDR 기반의 글로벌 스키마와 로컬 스키마를 이용하여 해결한다.
CALS는 제품의 라이프 사이클과 관련한 정보를 표준화하고 이를 관련 정부 및 기업 간에 상호 교환 및 공유하여 효율을 증가시키고 비용을 절감하자는 것으로 가상 공간에서의 기업 통합 및 가상 기업을 목표로 하고 있다. 이러한 기업 통합 및 가상 기업 구성을 위한 기업 간의 정보는 데이터 소스의 형태로 이질적이고 분산된 환경 하에서 독자적으로 존재하며 자율성을 가지고 운영된다. 따라서, 이질적인 기업 간 정보에 대한 통합 뷰를 제공할 수 있는 CALS 통합 데이터베이스 기술이 필요하다. 본 연구에서는 데이터 소스에 대한 이질성을 플랫폼 수준, 데이터베이스 관리 시스템 수준, 그리고 시멘틱 수준으로 구분하고 분산 환경하의 이질성을 해소하는 프로토타입을 제안한다. 제안된 프로토타입은 분산 객체 컴퓨팅 환경을 기반으로 구축되었으며, 인터넷 환경하에서 운용될 수 있도록 Object Web으로 구성되었다.
클라우드 환경에서 기업은 의사결정이나 기업의 정책을 결정하기 위해 데이터 통합 및 분석이 필요하다. 그러나 이 환경에서 새로운 시스템이 추가되면 데이터 통합 측면에서 기존 시스템이 가진 이질적인 특성 때문에 많은 비용과 시간이 필요로 하게 된다. 따라서 본 논문에서 멀티 데이터베이스 서비스를 위하여 DBaaS 허브 시스템을 제안한다. 이러한 DBaaS는 서로 다른 데이터베이스를 요구할 수도 있으며, 연관성이 있는 서비스를 위하여 데이터를 통합해야할 필요가 있다. DBaaS의 데이터 상호운용성 문제를 해결하기 위해 온톨로지를 이용한 메타 쿼리를 제안한다. 메타 쿼리는 실제 데이터에 접근하기 위한 쿼리가 아닌 상위의 쿼리이다. 이는 실제 데이터베이스에 접근할 때 온톨로지를 통하여 변환된 질의로 접근함으로써 데이터 통합을 기할 수 있다. 또한 메타 데이터를 이용하여 문서 지향 데이터베이스 시스템을 구축한다.
분산 시스템 환경에서 여러 시스템에 정보를 전송하기 위한 방법으로 최근 EAI 의 DB Trigger 및 Redo Log 등을 이용한 실시간 데이터 통합 방식을 적용해 왔다. 그러나 기업에서 순차적인 배치 프로세스들을 통해 처리하는 대량의 데이터에 대해 기존의 EAI 의 데이터 통합 방식을 사용할 경우 모든 변경 건수에 대해 이벤트가 발생하여 Source 시스템의 부하 및 통합 성능상의 문제점이 있다. 본 논문에서는 순차적인 배치 프로세스들을 EAI 의 프로세스 레벨 통합을 적용하여 최종 변경된 데이터에 대해서만 통합하도록 하여 통합 처리 시간을 단축할 수 있는 방법을 제시하고자 한다.
본 연구에서는 통합된 하나의 맵을 작성하기 위하여 통합 맵서버를 설계하고 구현한다. 제안된 통합 맵서버는 다음과 같은 두 가지 특징을 가진다. 첫째, 웹 환경에서 사용자의 요구를 반영하기 위하여 메타데이터를 개별화한다. 맵서버는 클라이언트에 필요한 정보를 메타데이터에 설정하기 때문에 메타데이터를 개별화하면 사용자는 자신이 원하는 형태의 통합 데이터를 얻을 수 있게 된다. 둘째, 융합 서비스 개념을 도입하여 공간 데이터 뿐만 아니라 공간 데이터와 비공간 데이터와의 통합도 지원한다. 융합 서비스는 링킹의 개념을 사용하여 실체화한다. 본 연구에서 제안한 통합맵서버는 사용자의 요구에 따른 높은 수준의 맵 통합 결과를 제공함으로써 웹 매핑 환경에서 융합의 질을 높일 수 있으며, 사용자 응답 시간도 줄일 수 있다는 것을 실험을 통하여 증명하였다.
최근 클라우드 빅데이터에 대한 요구와 필요성이 나타나면서 대규모 데이터센터는 물론 공장 단위의 데이터센터 구축도 활기를 띠고 있다. 본 연구에서는 공장이나 중견 그룹의 데이터센터 구축시 다양한 설비들을 통합 관리할 수 있는 시스템 설계에 초점을 두고 있다. 중규모 그룹의 통합 설비들은 다양한 센서와 장치들이 관리되어야 되기 때문에 이들을 총체적으로 관리할 수 있는 통합 모니터링 시스템이 필요하다. 이를 위해서 본 연구에서는 통합 감시 시스템에서 관리되어야 할 다양한 설비들의 통합 모델 인터페이스 구성은 물론 데이터센터의 환경 설비에 대한 통합 모니터링 시스템을 제안하고, 이를 위한 표준의 수립 및 시스템 구축 공사 설계 시 발생할 수 있는 오류를 방지하고 수행 할 수 있는 방안을 제시한다. 그리고 통합 모니터링 시스템의 효율성 분석과 평가를 위한 장애 정보 전달 시간 분석 및 통합 시나리오를 제공한다.
최근 바이오 데이터 분석을 위한 여러 가지 도구들이 있지만 대부분 특정 작업을 위한 작업에 치중되어 있으며 통합된 환경 제시는 아직도 미비한 상태에 있다. 또한 바이오 데이터 분석에 있어 국외의 도구나 데이터베이스에 의존도가 높은 국내 생명과학 분야의 실정을 고려한다면 국산화된 통합 분석환경이 요구되고 있다. 본 논문에서는 바이오 데이터 분석에 필요한 기본 요소들을 모델링하여 효율적인 시스템 개발의 방향제시를 하고자 한다.
데이터 웨어하우스 시스템은 사용자에게 다양하고 고품질의 정보 서비스를 제공하며, 의사 결정을 지언하는데 빠른 질의 처리 요구에 적합한 시스템이다. 고품질의 정보 서비스를 제공하기 위해서는 축적된 많은 정보가 요구되며, 이들 데이터들에 대한 분석을 수행함으로써 경영자의 의사 결정에 최적의 정보를 추출하여 제공해주는 시스템이다. 이러한 의사 결정을 위한 기존의 관계형 데이터베이스 환경하에서는 많은 시간적인 낭비 요소가 존재한다. 이에 본 논문에서는 데이터 통합을 보다 향상시킬 수 있는 전략을 제시하고 기존에 알려진 방법들과 이에 대한 비친 분석을 통하여 향상된 곁과에 대해 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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