• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.313-316
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• 2016

현재 국가기간산업과 중요한 민간 기업의 정보시스템 장애나 사고발생 시 국가 차원의 혼란이 발생할 개연성이 높고, 국민편익에 큰 영향을 줄뿐 아니라 기업 비즈니스에도 막대한 타격이 불가피하다. 이는 국가적 관리대상인 정보시스템의 안정성이 금융, 통신, 운송, 에너지 등 국민과 사회에 큰 영향을 미치고 민간기관으로 확대되는 추세이다. 그러나 공공 및 민간 정보화 사업은 개발감리나 CMM(Capability Maturity Model)인증을 통해 목표시스템의 품질을 점검하고 있지만 구축 후 운영되는 정보시스템의 안정성에 대한 품질점검은 추진되지 않거나 일부 안전진단 결과에 대한 충족 미흡으로 활성화 되지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 구축 되어지는 정보시스템의 안정성 진단 평가점검체계 개발을 통해 정보시스템의 장애나 사고를 방지함으로써, 서비스 혼란을 최소화하고 고객지향적인 서비스 제공을 보장 할 수 있는 방안을 연구 하고자 한다.

• 통상정보연구
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• 제13권4호
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• pp.275-295
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• 2011

신용장거래에서 은행이 신용장조건과의 일치성 여부를 심사할 때 비서류적 조건을 고려하도록 요구하는 시도는 신용장의 독립성의 원칙을 저해하여, 은행의 신용장거래에 따른 위험을 증가시킨다. 따라서 UCP500에서부터 신용장의 비서류적 조건은 무시된다고 규정하게 되었다. 단 ICC Position Paper No.3에 따라 신용장에 관련 서류가 요구되었다면 유효성이 인정되었다. UCP600도 UCP500과 마찬가지로 규정하고 있지만 UCP600에는 ICC Position Paper No.3이 적용되지 않으므로 비서류적 조건과 관련된 서류를 신용장에서 요구하였더라도 무시된다는 점이 다르다. 신용장거래에 UCP600이 적용된다고 하여 비서류적 조건이라고 하여 무조건 무시되지 않는다는 점에 유의하여야 한다. 국제표준은행관행에서는 비서류적 조건 중 서류조건으로 전환하기 어려운 것은 유효성이 인정되고 있다. 즉 각국의 판례에서 객관적 지표로서 결정될 수 있거나 개설은행 자신의 기록 또는 활동으로부터 확인할 수 있는 것은 비서류적 조건이더라도 유효성이 인정되고 있다. ISP98과 URDG758에서는 이와 같은 것을 비서류적 조건으로 보지 않는다고 규정하고 있다. 개설의뢰인은 신용장 개설을 신청할 때 비서류적 조건이 기재되지 않도록 유의하여야 한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.71-84
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• 2013

컴퓨터 시스템 운용 간에 발생하는 많은 정보들이 기록되는 로그데이터는 컴퓨터 시스템 운용 점검, 프로세스의 최적화, 사용자 최적화 맞춤형 제공 등 다방면으로 활용되고 있다. 본 논문에서는 다양한 종류의 로그데이터들 중에서 은행에서 발생하는 대용량의 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경 하에서의 MongoDB 기반 비정형 로그 처리시스템을 제안한다. 은행업무간 발생하는 대부분의 로그데이터는 고객의 업무처리 프로세스 간에 발생하며, 고객 업무 프로세스 처리에 따른 로그데이터를 수집, 저장, 분류, 분석하기 위해서는 별도로 로그데이터를 처리하는 시스템을 구축해야만 한다. 하지만 기존 컴퓨팅환경 하에서는 폭발적으로 증가하는 대용량 비정형 로그데이터 처리를 위한 유연한 스토리지 확장성 기능, 저장된 비정형 로그데이터를 분류, 분석 처리할 수 있는 기능을 구현하기가 매우 어렵다. 이에 따라 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 기술을 도입하여 기존 컴퓨팅 인프라 환경의 분석 도구 및 관리체계에서 처리하기 어려웠던 비정형 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경기반의 로그데이터 처리시스템을 제안하고 구현하였다. 제안한 본 시스템은 IaaS(Infrastructure as a Service) 클라우드 환경을 도입하여 컴퓨팅 자원의 유연한 확장성을 제공하며 실제로, 로그데이터가 장기간 축적되거나 급격하게 증가하는 상황에서 스토리지, 메모리 등의 자원을 신속성 있고 유연하게 확장을 할 수 있는 기능을 포함한다. 또한, 축적된 비정형 로그데이터의 실시간 분석이 요구되어질 때 기존의 분석도구의 처리한계를 극복하기 위해 본 시스템은 하둡 (Hadoop) 기반의 분석모듈을 도입함으로써 대용량의 로그데이터를 빠르고 신뢰성 있게 병렬 분산 처리할 수 있는 기능을 제공한다. 게다가, HDFS(Hadoop Distributed File System)을 도입함으로써 축적된 로그데이터를 블록단위로 복제본을 생성하여 저장관리하기 때문에 본 시스템은 시스템 장애와 같은 상황에서 시스템이 멈추지 않고 작동할 수 있는 자동복구 기능을 제공한다. 마지막으로, 본 시스템은 NoSQL 기반의 MongoDB를 이용하여 분산 데이터베이스를 구축함으로써 효율적으로 비정형로그데이터를 처리하는 기능을 제공한다. MySQL과 같은 관계형 데이터베이스는 복잡한 스키마 구조를 가지고 있기 때문에 비정형 로그데이터를 처리하기에 적합하지 않은 구조를 가지고 있다. 또한, 관계형 데이터베이스의 엄격한 스키마 구조는 장기간 데이터가 축적되거나, 데이터가 급격하게 증가할 때 저장된 데이터를 분할하여 여러 노드에 분산시키는 노드 확장이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. NoSQL은 관계형 데이터베이스에서 제공하는 복잡한 연산을 지원하지는 않지만 데이터가 빠르게 증가할 때 노드 분산을 통한 데이터베이스 확장이 매우 용이하며 비정형 데이터를 처리하는데 매우 적합한 구조를 가지고 있는 비관계형 데이터베이스이다. NoSQL의 데이터 모델은 주로 키-값(Key-Value), 컬럼지향(Column-oriented), 문서지향(Document-Oriented)형태로 구분되며, 제안한 시스템은 스키마 구조가 자유로운 문서지향(Document-Oriented) 데이터 모델의 대표 격인 MongoDB를 도입하였다. 본 시스템에 MongoDB를 도입한 이유는 유연한 스키마 구조에 따른 비정형 로그데이터 처리의 용이성뿐만 아니라, 급격한 데이터 증가에 따른 유연한 노드 확장, 스토리지 확장을 자동적으로 수행하는 오토샤딩 (AutoSharding) 기능을 제공하기 때문이다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 크게 로그 수집기 모듈, 로그 그래프생성 모듈, MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈로 구성되어져 있다. 로그 수집기 모듈은 각 은행에서 고객의 업무 프로세스 시작부터 종료 시점까지 발생하는 로그데이터가 클라우드 서버로 전송될 때 로그데이터 종류에 따라 데이터를 수집하고 분류하여 MongoDB 모듈과 MySQL 모듈로 분배하는 기능을 수행한다. 로그 그래프생성 모듈은 수집된 로그데이터를 분석시점, 분석종류에 따라 MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈에 의해서 분석되어진 결과를 사용자에게 웹 인터페이스 형태로 제공하는 역할을 한다. 실시간적 로그데이터분석이 필요한 로그데이터는 MySQL 모듈로 저장이 되어 로그 그래프생성 모듈을 통하여 실시간 로그데이터 정보를 제공한다. 실시간 분석이 아닌 단위시간당 누적된 로그데이터의 경우 MongoDB 모듈에 저장이 되고, 다양한 분석사항에 따라 사용자에게 그래프화해서 제공된다. MongoDB 모듈에 누적된 로그데이터는 Hadoop기반 분석모듈을 통해서 병렬 분산 처리 작업이 수행된다. 성능 평가를 위하여 로그데이터 삽입, 쿼리 성능에 대해서 MySQL만을 적용한 로그데이터 처리시스템과 제안한 시스템을 비교 평가하였으며 그 성능의 우수성을 검증하였다. 또한, MongoDB의 청크 크기별 로그데이터 삽입 성능평가를 통해 최적화된 청크 크기를 확인하였다.