• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1994.04a
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• pp.49-57
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• 1994

진정한 의미의 다운사이징을 구현하기 위해서는 필요한 분산데이타베이스의 구현은 현재 여러가지 기술적인 문제점들을 안고 있다. 따라서 동시성 제어(concurrency control)와 갱신 (update propagation), 복구(recovery), 질의어 처리(query processing), 카달로그 관리(catalog management)등과 같은 분산 환경에서의 데이타베이스에 관련된 기술적인 문제점들을 해결하기 위해서는 어떠한 최적의 방법들을 개발해야만 한다. 이러한 방법들의 개발은 관계형 데이타베이스의 데이타관리 분류체계를 통한 대안들의 선택과 운용에 의해 가능할 것이다. 분산 환경하에서 사용되어질 수 있는 관계형 데이타베이스의 데이타관리 분류체계를 availability, expression, currency의 관점에서 Basic table과 view로 구분하여 정립해 보았다. Basic table은 current update가 필수적이므로 availability와 expression의 관점에서 분류하였고, view는 physical file의 존재성 유무와 시간적 실행의 차이를 기준으로 분류하였다. 그리고 이러한 분류기준에 따른 특성들을 분산데이타베이스 구축에 이용하는 방법들에 대해 이야기 하였다. 다시 말해 non-current materialized view 뿐만 아니라 current materialized view를 동시에 지원하는 하나의 distributed view update architecture를 개발하는 것에 대해 하나의 방법으로 제시하였다. 즉 immediate update와 deferred update는 current view를 이용하고 periodical update는 non-current view를 이용하여 100%의 distributed data resources를 관리 할 수 있는 효율적인 distributed system를 개발하는 것을 제시하였다. 본 논문은 데이타베이스론의 입장에서 아직 정립되어 있지 않은 분산 환경하에서의 관계형 데이타베이스의 데이타관리의 분류체계를 나름대로 정립하였다는데 그 의의가 있다. 또한 이것의 응용은 현재 분산데이타베이스 구축에 있어 나타나는 기술적인 문제점들을 어느정도 보완할 수 있다는 점에서 그 중요성이 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.187-189
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• 2003

분산 데이타베이스 시스템은 통신망으로 연결되어 있는 컴퓨터 노드들의 집합으로 구성되어 있으며 각 노드들은 데이타, 프로그램, 처리능력 등의 자원을 공유한다. 데이타의 분산은 접근 시간 단축, 가용성과 신뢰성, 동시성의 증가와 같은 장점이 있으나 통신 비용과 시스템 부하와 같은 성능저하 요인이 될 수도 있으므로 데이타를 최적의 노드에 분산시키는 할당 문제가 중요한 이슈이다. 본 논문에서는 시스템 운영 비용을 최소화 시키는 최적의 할당 노드를 찾기 위한 목적 함수를 기술하였으며 유전자 알고리즘을 사용하여 할당 목적 함수의 해를 구현하였다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.6 no.12
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• pp.3456-3468
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• 1999

Most of previous parallel join algorithms assume a database partition system(DPS), where each database partition is owned by a single processing node. While the DPS is novel in the sense that it can interconnect a large number of nodes and support a geographically distributed environment, it may suffer from poor facility for load balancing and system availability compared to the database sharing system(DSS). In this paper, we propose a dynamic load balancing strategy by exploiting the characteristics of the DSS, and then extend the conventional hash join algorithms to the DSS by using the dynamic load balancing strategy. With simulation studies under a wide variety of system configurations and database workloads, we analyze the effects of the dynamic load balancing strategy and differences in the performances of hash join algorithms in the DSS.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.764-766
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• 2003

시공간 데이타베이스에서 저장대상이 되는 이동객체는 실시간으로 위치가 변화하는 동적인 데이타이다. 동일한 객체의 위치정보가 여러 데이타베이스 서버에 분산 저장 될 수 있으며, 질의 역시 여러 서버에 걸쳐서 분산질의 형태로 수행될 필요성이 있다. 이를 위해서 본 논문에서는 실시간 객체 모델인 TMO(Time-triggered Message-triggered Object)를 이용하여 이동 객체를 발생시키고 객체의 위치를 저장, 질의하는 시스템을 설계 및 구현하였다. TMO를 이용한 분산 저장을 통해 입력 시 발생할 수 있는 오버헤드를 줄이고. 데이타베이스간에 완전 연결 네트워크가 형성되어 각 데이타베이스 서버간의 상호 작용을 최소화 할 수 있게 된다. 이 시스템은 실시간으로 분산 위치정보를 관리해야 하는 여러 응용 분야에서 효과적으로 활용될 수 있다.

• IE interfaces
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• v.8 no.3
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• pp.269-278
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• 1995

본 논문은 분산환경하에서 생산정보, 데이터 분석의 일 방안으로서 데이터의 관리 주체와 데이터들간의 유사성에 기초한 분산 기준을 제시한다. 제안된 분산기준은 데이터베이스 설계의 초기과정에서 네트워크 환경의 각 노드에서의 트랜젝션의 발생 수와 데이터 이용량의 예측이 용이하지 않은 경우에도 적용 가능하다는 점에서 가치를 지닌다. 제시된 설계 기준을 이용하여 생산정보 데이터베이스의 분산 모형을 설계, 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.526-528
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• 2004

메타데이타에 대한 접근이 특정 디렉토리에 집중되며 메타데이타 연산마다 다른 계산량을 가지는 클러스터 파일 시스템의 특성상 메타데이타 서버 간 부하의 불균형과 과부하가 발생한다. 따라서 클러스터 파일 시스템의 성능을 결정짓는 중요 요소인 메타데이타 서비스의 성능을 위해서는 메타데이타 서버들의 과부하 상황에 대처할 수 있는 합리적인 부하 분산 기법이 필수적이다. 메타데이타 공간을 분할하여 담당영역만을 관리하는 비대칭 메타데이타 서버를 위해 본 눈문은 클라이언트 요청의 내용을 분석하여 담당 메타데이타 서버를 결정하고 해당 연산의 종류에 따라 단순 검색, 메타데이타 중복 저장(replication), 또는 메타데이타에 대한 로깅(logging)을 수행하는 내용 기반의 부하 분산 알고리즘을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2003.04a
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• pp.208-216
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• 2003

최근 들어 사용자의 위치 데이타를 기반으로 한 LBS가 유용한 서비스로 등장함에 따라 이동 객체의 관리에서 발생하는 대용량의 위치 데이타에 대한 처리가 중요한 문제가 되었다. 이러한 대용량의 위치 데이타는 초당 몇 백만 건이 생성 및 변경되기 때문에 위치 데이타에 대한 신속한 저장 및 검색을 위한 시스템이 필요하다. 이에 본 논문에서는 위치 데이타를 효과적으로 분산 저장 및 검색할 수 있는 MODBMS를 위한 분산 위치 저장 컴포넌트를 설계 및 구현하였다. 분산 위치 저장 컴포넌트는 미들웨어의 정보를 관리하는 서버 관리자, 검색할 서버의 정보를 반환하는 연결 관리자, 디스크 정보 및 백업 작업을 위한 디스크 관리자, 위치 데이타의 저장 및 검색을 위한 미들웨어, 그리고 클라이언트로 구성되어 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.43-45
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• 2002

기존에 제안된 대부분의 병렬 조인 알고리즘들은 데이타베이스가 여러 처리 노드에 분할되어 저장되는 데이타베이스 분할 시스템을 가정하였다. 데이타베이스 분할 시스템은 다수의 노드들을 연결할 수 있으며 지리적으로 분산된 환경도 지원할수 있다는 장점을 갖지만, 데이타베이스 공유 시스템에 비해 부하 분산이나 시스템 가용성이 떨어진다는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 데이타베이스 공유 시스템에서 병렬 질의 처리기를 위한 병렬 해쉬 조인 알고리즘을 구현한다. 이를 위하여, 데이타베이스 공유 시스템에 적용 가능하도륵 병렬 질의 처리기를 구성하고 병렬 해쉬 조인 알고리즘의 처리 과정에 대해 설명 한다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2005.05a
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• pp.37-44
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• 2005

최근 들어 개인 휴대 단말기가 보편화되고 GPS와 같은 위치 측정 기술이 발달하면서 이동체의 위치 데이타를 활용한 위치 기반 서비스에 대한 관심이 급증하고 있다. 이러한 위치기반 서비스에서 이용되는 위치 데이타를 관리하기 위해서 일반적으로 단일 노드의 디스크기반 GIS 서버를 사용한다. 그러나, 이동체의 경우 위치의 변화가 매우 빈번하며 대용량이기 때문에 기존의 GIS 서버로는 관리가 어렵다. 그러므로 위치 기반 서비스에서는 이동체의 대용량 위치 데이타를 효율적으로 관리 할 수 있는 위치 데이타 관리 시스템이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 이동체의 위치 데이타를 관리하기 위해 제안된 클러스터 기반 분산 컴퓨팅 구조를 갖는 GALIS 아키텍처의 서브 시스템인 SLDS를 확장하여 동적 부하 분산을 지원하는 확장 SLDS를 설계 및 구현하였다. 또한, 실험을 통하여 확장 SLDS가 기존 SLDS에 비하여 더욱 효율적으로 부하 분산을 수행한다는 것을 검증하였다. 본 논문에서 구현한 확장 SLDS는 노드들을 주기적으로 감시하여 위치 데이타를 다수의 노드에 적절히 분산시킴으로써 대용량의 데이타를 효율적으로 관리할 수 있고 시스템의 가용성을 높일 수 있다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.36 no.4
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• pp.259-273
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• 2009

Most of large-scale distributed file systems decouple a metadata operation from read and write operations for a file. In the distributed file systems, a certain server named a metadata server (MDS) maintains metadata information in file system such as access information for a file, the position of a file in the repository, the namespace of the file system, and so on. But, the existing systems used restrictive metadata management schemes, because most of the distributed file systems designed to focus on the distributed management and the input/output performance of data rather than the metadata. Therefore, in the existing systems, the metadata throughput and expandability of the metadata server are limited. In this paper, we propose a new non-shared metadata management scheme in order to provide the high metadata throughput and scalability for a cluster of MDSs. First, we derive a dictionary partitioning scheme as a new metadata distribution technique. Then, we present a load balancing technique based on the distribution technique. It is shown through various experiments that our scheme outperforms existing metadata management schemes in terms of scalability and load balancing.