유비쿼터스 네트워크 환경에서 다양한 데이터 서비스가 가능해지면서 악의적인 공격자나 내부 사용자에 의한 보안 취약성 및 프라이버시 침해로 인한 문제를 해결하기 위해 다양한 콘텐츠나 대용량 데이터의 안전한 보안 관리 문제가 주요 이슈로 떠오르고 있다. 기존 다항식 기반을 이용한 Ito, Saito, Nishizeki 할당 방식은 분산된 비밀정보를 복원하기 위해 Share 모두가 필요하게 된다. 반면, 본 제안 방식의 경우, 임계치 이상의 Share가 모아지면 비밀정보를 복원할 수 있다. 또한, 데이터를 분산 복원하는 분산 DBMS 운영상의 효과 특히, 데이터베이스(DB) 서버 및 Share 선택의 규칙성이 있고 조합적 구조인 Combinatorial Design상의 파라메터 t,v,k를 이용함으로써 구현상의 유연성(flexibility)을 갖는다. 본 논문에서는 Share의 할당 문제를 해결하고자 비밀분산 방식을 이용하여 데이터를 분산저장관리 할 때 Share의 할당을 위해 t-(v,k,1) 디자인이 갖는 행렬구조를 적용시킴으로써 새롭게 Share 할당법을 구성하고 데이터 분산저장관리에의 응용에 대해 검토한다.
최근 인터넷 이용이 증가하면서 원격 교육자료, 전자상거래용 자료 등 여러 이용자가 사용하는 자료를 하나의 서버가 아니라 분산된 형태로 나누어 관리하는 것이 통신량을 줄이기 위해 점차 중요시되고 있다. 특히 멀티미디어 자료는 데이터 량이 많으므로 이용자에게 가까운 서버에 분산 관리하는 것이 더욱 필요하다. 본 논문에서는 CORBA 표준을 따르는 미들웨어를 사용하여 인터넷으로 상호 연결된 임의의 시스템에 자료를 분산 관리할 수 있는 분산형 자료 관리 시스템 DDM(Distributed Data Manager)을 구축하였다. DDM은 크게 나누어 사용자 관리, 데이터 관리, 시스템 상태 관리 기능을 제공하며 단순히 분산 자료의 위치만을 관리하는 것이 아니라, 자료를 종류별 또는 용도별로 통합된 category를 관리한다. DDM은 분산 자료의 통합관리와 시스템 상태 관리를 위해서 주 에이전트(Primary Agent, 이하 PA)와, 이용자에게 직접 서비스를 제공하는 보조 에이전트(Local Agent, 이하 LA)를 중심으로 구성된다. DDM은 모든 자료에 대한 현재 상태를 관리하는데, 자료의 등록, 수정, 삭제 등의 요구가 보조 에이전트를 통하여 실시간으로 이루어지며 자료의 통합 관리와 백업 관리는 주 에이전트가 담당한다. 한편 DDM는 자바와 JDBC를 사용하여 구축함으로써 임의의 플랫폼과 데이터베이스를 이용할 수 있게 하였다.
인터넷 서비스 데이터량의 지속적인 증가로 대량의 원시 데이터로부터 정보를 가공 처리하는 과정, 체계화된 정보의 저장 관리 및 유용한 정보를 추출하기 위한 분석 등에 분산 컴퓨팅 기술을 적용하는 움직임이 활발히 진행되고 있다. 기존의 RDBMS 기술, MPI 분산 처리 기술 등은 대규모 데이터 처리 환경에 적용하기에는 운영 환경, 기능/성능면에서 확장성 혹은 고비용 문제가 따른다. 그러므로 저가의 서버들로 구성된 대규모 클러스터 환경을 기반으로 분산 컴퓨팅 기술을 적용한 새로운 시스템들이 대규모 데이터 처리를 요하는 인터넷 서비스 응용에 이용되고 있다. 이를 기반으로 바이오인포매틱스, 과학 시뮬레이션, 비즈니스 인텔리전스 등 다른 응용 영역으로 확대하여 클라우드 서비스로 제공하려는 비즈니스 모델이 제시되고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 분산 컴퓨팅 기술을 적용한 대규모 데이터 저장 관리 및 처리 기술 동향을 조사하고 클라우드 기반 서비스로의 발전 방향을 서술한다.
원격 분산 환경에서의 효과적인 소프트웨어 개발 관리를 위해서는 각종 정보 객체들을 체계적으로 분류하고 정보 객체들 간의 연관 관계를 구조적으로 정립하여 통합 관리하는 기능이 가장 기본이 된다고 할 수 있다. 본 논문에서는 통합 정보 객체 관리를 위해 첫째, 분산 소프트웨어 개발에 필요한 각종 정보 객체들의 구조 및 관계를 통합관리하는 틀로서 BOC(Bill Of Class)를 제안하며 BOC를 이용한 정보 객체 관리 시스템의 구조와 기능을 제시한다. 둘째, BOC 구조내의 부품을 구성하고 있는 데이터들을 표준화하여, 파트 사전을 구성하여 프로그램 작성시 표준 파트(데이터)만을 사용하게 함으로써 개발 생산성과 유지 보수 생산성을 향상시키는 방안을 제시한다. 셋째, 제시한 정보 객체 관리 구조를 활용하여 분산 환경에서의 효과적인 소프트웨어 개발을 지원하는 통합 정보 객체 관리 시스템을 설계 및 구현하고 이의 유용성을 보인다.
클라이언트-서버 환경에서 공간 데이터와 같은 대용량의 데이터를 처리하는 시스템이나 다수의 클라이언트의 요구가 발생하는 시스템에서는 데이터 처리 시 발생하는 서버 I/O 연산의 수행 비용과 질의 처리비용 및 결과 데이터의 전송 비용이 서버 사이드의 병목 현상과 질의 처리속도의 저하라는 문제점을 유발한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위한 방법으로 서버 처리비용의 분산을 위한 확장된 Peer-to-peer를 지원하는 방식을 제안하며, 이러한 확장 된 Peer-to-peer방식을 지원할 수 있는 공간데이터 관리기의 설계 및 구현상황을 제안한다. 공간데이터 관리기는 서버에 접속된 클라이언트의 정보와 클라이언트에 캐쉬된 데이터의 정보를 관리하는 공간데이터 관리기의 CIT(Client Information Table)와 이 CIT에 가용한 데이트를 캐쉬한 클라이언트가 여럿인 경웨 대상 클라이언트의 선정이 요구되며, 적은 비용으로 처리 가능한 클라인트의 선정의 위한 알고리즘과 클라이언트 사이의 확장된 Peer-to-peer 방식을 지원하기 위한 서버와 클라이언트간의 데이터 일관성 유지를 위한 데이터 유효성 관리를 제안한다.
최근 IT 분야에서 인터넷을 기반으로 IT 자원들을 서비스 형태로 제공하는 클라우드 컴퓨팅에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 한편, 효율적인 클라우드 컴퓨팅을 제공하기 위해서는, 막대한 양의 데이터를 수많은 서버들에 분산 처장하고 관리하기 위한 분산 데이터 처장 기법 빛 분산 병렬 처리 기법에 대한 연구가 필수적이다. 이를 위해 본 논문에서는 대표적인 분산 병렬 처리 기법에 대해 살펴보고, 이를 비교 분석한다. 마지막으로 Hadoop 기반 클러스터를 구축하고 이를 통해서 대규모 데이터를 위한 분산 병렬 처리 기법에 대한 성능평가를 수행한다.
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.
컴퓨터와 통신 기술의 발전은 네트워크에 분산 되어 있는 시스템 사이의 멀티미디어 서비스에 대한 관심이 높아지게 하고 있다. 비디오와 오디오, 영상이 합쳐진 멀티미디어데이터는 데이터는 그 특성상 용량이 크다. 멀티미디어데이터에 대한 효율적인 관리를 위해서는 중앙의 관리자가 분산된 환경의 다수의 사용자를 쉽고 빠르게 제어할 수 있어야 한다. 한정된 대역폭에서 보다 빠르고 효율적인 제어를 위해 소켓을 통한 명령의 전달을 이용한다. 본 논문에서는 분산된 환경의 멀티미디어 시스템을 중앙의 사용자가 좀 더 효율적으로 관리하기 위해 소켓통신을 이용한 분산멀티미디어 원격제어 시스템을 설계한다.
클라우드 컴퓨팅 환경에서는 사용자의 데이터를 수많은 분산서버를 이용하여 데이터를 저장한다. 클라우드 컴퓨팅 환경에서는 사용자의 데이터 보호를 위해 데이터를 암호화하여 저장한다. 개인이 아닌 그룹 내에서 공동으로 사용하는 시스템의 경우 그룹 내 사용자 모두 데이터를 서비스 받기 위해 공동의 그룹키를 사용하여 데이터를 암호화 하게 된다. 추후에 그룹 내의 기존 사용자가 그룹을 탈퇴할 경우 그 사용자가 접근 가능했던 데이터가 탈퇴한 그룹원에 의해 노출되게 된다. 이를 방지하기 위해 탈퇴한 멤버에 의한 데이터 유출을 막기 위해서 새로운 그룹키를 갱신하여 모든 데이터를 다시 암호화해야 한다. 하지만 이 과정에서 대용량 데이터의 암복호화 과정에서 막대한 오버헤드가 발생하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 이러한 그룹 멤버의 가입과 탈퇴에 독립적인 그룹키 관리 방식을 제안한다. 또한 분산서버로부터 데이터를 수집할 시 분산서버의 서명과 데이터의 암호화가 동시에 이루어지는 사인크립션 기법을 적용하여 보다 원활한 데이터 조각을 모을 수 있는 기법을 제안한다.
다중 데이터베이스 시스템은 분산되어 있고 이질적이며 자치적인 데이터베이스 시스템들의 연합이다. 다중 데이터베이스의 환경에서는 공간적으로 데이터들이 분산되어 있고, 자료의 특성에 따라 서로 다른 데이터 모델에 의해 데이터베이스가 구축되어 있으며, 독자적으로 각각의 데이터베이스 시스템에 의해 관리되고 있다. 이러한 환경하에서는 정보를 효율적이고 종합적으로 관리하고 공유할 필요가 있으며, 이에 따라 사용자 관점의 논리적인 통합이 이루어 질 수 있을 것이다. 이러한 논리적인 통합을 위해 분산된 그리고 자치적이며 이질의 데이터베이스를 통합하기 위한 통합 데이터 모델이 요구되며, 이러한 통합 데이터 모델에 의해 완전하고 일치된 정보 모델이 제공될 것이다. 본 연구에서는 객체-관계형 데이터 모델을 토대로 하여 분산·이질·자치적인 데이터베이스들을 효율적이고 종합적으로 통합하기 위한 효과적인 방안에 대하여 연구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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