과학자들은 최초로 컴퓨터가 만들어진 이후로 더 안정적인 컴퓨터를 만들기 위해 노력해왔다.

의료기록이나 상거래 기록과 같은 정보들은 항상 이용할 수 있어야 하기 때문에 결함 포용(fault tolerance)이나 자료훼손를 방지하는 것이 점점 중요해진다.

MIT의 연구자들은 보통 컴퓨터의 재시동을 필요로 하는 오류가 발행한 후에도 작업을 계속 할 수 있게끔 자료를 고칠 수 있는 방법을 고안해냈다.

이 방법은 오늘날 사용중인 자료 수정법보다 더 적은 비용과 컴퓨터 자원을 사용하며 따라서 잠재적으로 더 폭넓은 응용물에 쓰일 수 있다.

작동중인 자료를 고치는 데에 있어서 최대장애는 고쳐야 할 대상을 찾는 것이었다.

이 알고리즘은 컴퓨터 코드에서 오류를 찾기보다 자료 개체(data objects)간의 관계를 보여주는 자료의 추상적 모델(abstract model)을 검사한다. 자료구조의 훼손은 부러진 뼈나 암에 걸린 생체조직과 같은 의학적인 문제들이 CAT 이나 MRI와 같은 의료기기를 통해 영상적인 자료로 나타나는 것 처럼 명백하게 드러난다.

연구자들은 장기적으로 추상화 접근(abstract apporach)이 갖가지 복잡한 자료 처리를 좀더 쉽게 해결하는데 쓰일 수 있으며 2~4년후에 실용적으로 쓰일 수 있으리라 말한다. 연구자들은 모든 결과물을 2003년 11월 샌디에고에서 벌어진 Association of Computing Machinery (ACM) Workshop on Algorithms and Architectures for Self-Managing Systems 에서 발표하였다.


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