자동화된 서비스 식별 및 품질평가는 서비스 지향 컴퓨팅의 주요한 특징 중의 하나이며, 특히 최근 몇 년간 이에 관한 활발한 연구가 진행되고 있다. 그러나 대부분의 연구는 어플리케이션 서비스 식별 및 품질평가에 집중되어 있으며, 비즈니스 프로세스로부터 비즈니스 서비스를 식별하고 품질평가를 자동화하는 방안은 제시하지 못하고 있다. 일반적으로 비즈니스 서비스 식별은 전문가에 의해 수작업으로 이루지기 때문에 많은 비용과 모호성을 유발할 수 있을 뿐만 아니라 작업 실수 및 오해로 인해 낮은 품질의 서비스 설계로 이어질 수 있다. 본 연구에서는 전사적 아키텍처를 기계가 이해할 수 있는 지식데이터 베이스로 활용한 비즈니스 서비스 식별과 품질평가의 자동화 방안을 제안한다. 제안 방안의 효용성을 보이기 위해 미국 국방부의 전사적 아키텍처를 활용한 실험결과를 제시한다.

Unlike the traditional databases, queries on XML streams are restricted to a real time processing and memory usage. In this paper, a robust labeling scheme is proposed, which quickly identifies structural relationship between XML fragments. The proposed labeling scheme provides an effective query processing by removing many redundant operations and minimizing the number of fragments being processed. In experimental results, the proposed labeling scheme efficiently processes query processing and optimizes memory usage.