• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2011.04a
• /
• pp.641-642
• /
• 2011

저궤도 위성은 지상과의 접축시간이 극히 제한되어 있어 위성에서 생성된 원격측정 데이터들을 위성의 대용량 메모리에 저장하였다가 지상과의 접촉시간에 저장된 데이터를 지상으로 전송하는 방식으로 운영된다. 위성에 저장할 수 있는 전체 데이터 크기는 대용량 메모리의 크기와 지상과의 통신 가용시간에 따라 제한을 받게 된다. 대용량 메모리 저장용량과 다운링크 버짓을 만족해야 하므로 일반적으로 각 탑재체로부터 수신하여 위성에 저장되는 원격측정 데이터들은 종류별로 일정한 주기를 가지게 되고 그 크기도 고정되어 있다. 그리고 각 데이터 종류별로 저장여부를 지상명령으로 조절할 수 있도록 되어 있다. 그러나 생성되는 데이터가 일정하지 않고 비주기성을 갖는 경우 데이터량을 예측할 수 없으므로 지상명령으로 데이터 저장여부를 제어하는 것은 거의 불가능하다. 이러한 경우에 생성되는 데이터량을 모니터링하면서 데이터를 전송할 수 있는 자동화된 데이터 통신 방식이 요구된다. 본 논문은 저궤도 위성 탑재체에서 비주기적으로 생성되는 데이터를 자동으로 전송받기 위한 데이터 자동 전송기능과 시험 결과에 대해서 기술하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2001.04b
• /
• pp.235-237
• /
• 2001

기존의 대용량 멀티미디어 데이터와는 달리 다양한 크기와 접근 패턴을 가지는 공간데이터를 효율적으로 저장 관리하기 위해서는 이러한 공간 데이터의 특성을 고려한 공간데이터베이스 시스템을 위해서는 공간데이터를 저장 관리하기 위한 저장관리자의 연구가 선행되어야 한다. 본 논문에서는 공간데이터의 특성을 고려하여 효율적으로 저장 관리하기 위한 공간 데이터베이스 관리 시스템의 저장관리자인 KORED/StormNT를 제안한다. KORED/StormNT에서는 다양한 크기를 가지는 공간데이터의 특성을 고려하여 디스크 입출력 비용을 최소로 줄일 수 있는 공간데이터 저장기법을 사용하였으며, 공간데이터의 크기에 따른 회복기법을 사용하여 회복비용을 최소화하였다. 또한, 공간죠인(Spatial Join) 연산을 효율적으로 지원하기 위해 별도의 테이블을 이용한 기법을 사용한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2009.04a
• /
• pp.909-912
• /
• 2009

기존의 저장 방식은 대용량의 데이터를 비효율적으로 처리해 왔지만 데이터 중복 제거 기법을 이용하면서 저장 공간과 네트워크 대역폭을 효율적으로 사용할 수 있게 되었다. 그러나 기존의 데이터 중복 제거 알고리즘들은 수행시간이 길고 중복 데이터를 효율적으로 제거하지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 개선된 중복 검색 및 제거 메커니즘을 제공하는 저장 시스템을 제안하고 있다. 제안하는 알고리즘은 저장 공간을 최소화하고 네트워크 대역폭을 줄일 수 있다. 주요 아이디어는 스트라이드 방식의 중복 검색 메커니즘이며 중복된 데이터 블록을 발견하는데 있어서 계산 시간을 줄여주고 있다. 제안하는 시스템의 성능을 검증하기 위하여 리눅스 배포 데이터를 저장하는 실험을 수행하였으며 실험 결과 스트라이드 방식이 저장 공간을 줄이고 중복된 데이터 블록을 효율적으로 관리할 수 있음을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2000.04a
• /
• pp.254-259
• /
• 2000

데이터 웨어하우스는 다양하고 서로 다른 저장소로부터 데이터를 수집하고 통합하는 역할을 담당한다. 그리고 의사결정 지원이나 OLAP 질의에 대한 효과적인 구현을 목적으로 하나 또는 그 이상의 저장소의 데이터에 대한 구체화된 뷰들을 저장 관리한다. 데이터 웨어하우스를 둘러싸고 있는 화제로는 구조, 알고리즘, 그리고 다양한 데이터베이스들 또는 다른 정보 저장소들로부터 데이터를 추출하여 가져와 하나의 저장소(Data Warehouse)에 저장하는 툴들이 있다. 최근 몇 년간 데이터 웨어하우스는 데이터베이스 업계에서 두드러진 분야로 성장하였다. 그러나 데이터베이스 연구 공동체는 제한되어 왔다. 본 논문에서는 일반적인 데이터 웨어하우스 구조의 윤곽을 잡고 데이터 웨어하우스를 위해 데이터를 수집하고 변형하고 통합하는 시스템 설계를 목적으로 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
• /
• 2022.10a
• /
• pp.402-404
• /
• 2022

본 논문은 재난 시 데이터 보호를 위한 제도화 방안을 데이터센터(저장시설)라는 공간적 측면을 중심으로 연구하고 있다. 국내 데이터산업 및 센터의 현황에 대한 분석을 토대로 데이터의 보호 및 관리에 미칠 수 있는 영향 및 위험성을 분석하였다. 또한 데이터 저장시설로의 데이터 집중화·거대화와 일상생활부터 국방, 안보의 영역에 이르기까지 기간산업에 가까운 영향력에도 불구하고 데이터센터(저장시설)에 대한 재난 예방·대응 및 데이터 보호와 관련하여 제도화 및 세부규정 없이 민간에 운용을 거의 일임하고 있는 상황에서 관련 내용의 제도화를 통해 재난발생 시 유해·위험요인으로부터 데이터 보호 및 피해를 최소화하고 리질리언스을 확보하는 데 그 목적이 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2005.07b
• /
• pp.79-81
• /
• 2005

공간 데이터 웨어하우스 구축기는 운영 데이터베이스의 데이터를 추출하여, 공간 데이터 웨어하우스 서버에 적재하는 과정을 효율적으로 관리하는 시스템이다. 구축기는 적재로 인한 서버의 부하를 줄이기 위하여 적재할 데이터를 임시 저장하는데, 기존 기법은 적재할 데이터를 하나의 저장 공간에 관리한다. 따라서 서버가 특정 차원 테이블에 대한 실시간 질의처리를 위해 특정 차원 테이블의 즉시 적재를 요청할 경우, 구축기는 이를 위해 임시 저장한 모든 데이터를 검색하므로 처리비용이 증가한다. 또한, 하나의 저장공간에 적재할 데이터를 유지하여 서버에 데이터 적재 시, 저장을 위해 혼합된 데이터를 분석하는 비용이 증가한다. 본 논문에서는 공간 데이터 웨어하우스 구축기에서 추출된 데이터의 효율적인 적재를 위한 테이블 단위의 데이터 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 운영 데이터베이스로부터 추출한 데이터를 서버에 적재할 차원 테이블 단위로 구축기에서 각각 다른 저장 공간에 관리한다. 따라서 테이블 단위의 데이터 관리로 실시간 질의처리를 위한 특정 차원 테이블의 즉시 적재 비용이 감소하며, 테이블 단위의 병렬전송이 가능하여 전송비용이 감소한다. 또한, 서버로 전송된 데이터는 테이블 단위의 벌크 삽입이 가능하여 적재시간이 감소한다.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
• /
• v.10 no.4
• /
• pp.97-102
• /
• 2008

A wireless sensor network consists of many sensors that collect and transmit physical or environmental conditions at different locations to a server continuously. Many researches mainly focus on processing continuous queries on real-time data stream. However, they do not concern the problem of storing the historical data, which is mandatory to the historical queries. In this paper, we propose two time-based storage methods to store the sensor data stream and reduce the managed tuples without any loss of information, which lead to the improvement of the accuracy of query results.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
• /
• 2003.11a
• /
• pp.30-39
• /
• 2003

GML 데이터는 공간 및 비공간 정보를 동시에 갖는 GIS 데이터의 특징과 구조적(structured)인 XML 데이터의 성격을 함께 가지고 있어 일반적인 DBMS에 저장되기 힘들다. XML 저장이 가능한 데이터베이스는 공간데이터 처리 능력이 부족하고, 공간데이터베이스는 XML 데이터를 저장하기 어렵다. 본 연구는 GML 데이터가 공간데이터베이스에 저장될 수 있도록 GML 응용스키마로부터 공간데이터베이스 스키마를 모델링하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 객체관계형 데이터베이스의 특징인 복합 애트리뷰트(composite attribute)와 추상데이터타입(ADT)을 이용한 GML 스키마의 맵핑 규칙을 정하였다. 맵핑 규칙은 OGC SQL 스키마에 적합하도록 GML 데이터의 공간 정보와 비공간 정보를 분리하여 저장시킨다. 따라서 저장된 데이터는 공간데이터베이스가 제공하는 공간 연산자/함수 및 인덱스를 통하여 다양한 공간/비공간 질의가 빠르게 수행될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2021.11a
• /
• pp.316-319
• /
• 2021

블록체인은 블록체인 네트워크에 참여하는 모든 노드에 동일한 원장을 중복 저장함으로써 참여자 모두에게 데이터가 공개되며, 이를 통해 데이터의 투명성을 확보하고 참여자 다수의 합의를 통해 데이터의 신뢰성을 보장하는 기술이다. 현재의 블록체인 시스템은 이러한 데이터 소유의 탈중앙화를 통해 데이터의 신뢰성을 확보할 수 있게 되었으나, 합의, 저장, 분석 등 여러 방면에서 확장성 한계로 인해 주로 가상 자산의 거래에만 활용되고 있다. 본 논문은 다양한 일반 산업 및 비즈니스에서의 블록체인 기술의 활용성을 증대하기 위해 요구되는 데이터의 다양성, 대규모 용량, 대용량 데이터, 트랜잭션 처리 속도 등 저장 확장성 문제를 해결하기 위한 고확장성 블록체인 저장 기술을 제안하고 설계 개념 및 특징, 그리고 고확장성 저장 기술을 제공하기 위한 시스템 SW 구조를 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2005.11b
• /
• pp.211-213
• /
• 2005

데이터 웨어하우스는 축적된 대량의 데이터를 분석하여 의사결정을 지원하는 시스템이다. 의사결정을 위한 대량의 데이터 분석은 많은 비용을 요구하므로, 질의 처리 성능을 높이고 의사 결정자에게 빠른 응답을 제공하는 효율적인 데이터 큐브 생성 기법이 연구되었다. 기존 기법으로는 Multiway Array 기법과 H-Cubing 기법이 있다. Multiway Array 기법은 다차원 집계 연산에 필요한 모든 데이터를 배열로 저장하는 것으로 데이터의 양이 많아질수록 메모리 사용이 증가한다. H-Cubing 기법은 Hyper-Tree를 기반으로 튜플을 트리로 구축하므로 모든 튜플을 트리로 구축해야 하는 비용이 증가한다. 본 논문에서는 데이터 웨어하우스에서 해쉬 테이블을 이용한 효율적인 데이터 큐브 생성 기법을 제안한다. 제안 기법은 데이터 큐브 생성 시 필드 해쉬 테이블과 레코드 해쉬 테이블을 사용한다. 필드 해쉬 테이블은 저장될 레코드 순서 계산을 위하여 각 필드에 대해 레벨 값을 해쉬 테이블로 관리한다. 레코드 해쉬 테이블은 데이터 큐브 테이블에 저장될 레코드의 순서와 데이터 큐브 테이블에 저장하기 위한 임시 레코드의 위치를 관리한다. 필드 해쉬 테이블을 이용하여 다차원 데이터의 저장될 레코드 순서를 빠르게 찾아 저장함으로서 데이터 큐브의 생성속도가 향상된다. 또한 해쉬 테이블 만을 유지하면 되므로 메모리 사용량이 감소한다. 따라서 해쉬 테이블의 사용으로 데이터의 빠른 검색과 데이터 큐브 생성 요청에 빠른 응답이 가능하다.