가스 배관 진단 시스템은 배관 내부에 삽입되어 배관 내에 주입된 가스에 의해 추진되는 시스템으로 배관의 건설, 유지, 보수, 해체 등의 작업을 위한 여러 정보를 수집한다. 배관 진단을 위한 대표적인 센서로는 배관 내부의 찌그러짐(dent)과 주름(wrinkle)의 형태 및 크기를 측정하는 캘리퍼(caliper) 센서와 배관 외부의 파손을 측정하는 MFL(Magnetic Flus Leakage) 센서 그리고 배관 내의 환경 정보를 측정하기 위한 온도 센서와 압력 센서가 있다. 이러한 센서들로 수집된 정보를 활용하기 위해서는 정확한 위치 정보가 필요하므로 IMU(Inertial Measurement Unit)와 주행 거리계를 사용하는 결합 항법 시스템도 필요하다. 본 논문에서는 가스 배관 진단 시스템을 위한 항법 데이터 저장 시스템을 개발한다. 배관 진단 시스템의 특성상 일반적인 측정 센서는 700Hz 이상의 주기로 측정되고 항법 정보는 100Hz 주기 이상으로 측정되며 배관 내 이동 시간은 2시간에서 24시간 이상으로 다양하므로 많은 데이터를 효율적으로 저장할 수 있어야 한다. 따라서 데이터 저장 장치로는 DAT를 사용하게 되며 많은 센서 데이터를 실시간으로 저장하기 위해서 마스터-슬레이브 구조를 갖는 멀티 프로세서 구성을 이용한 항법 데이터 저장 시스템을 설계 제작하였다.
위치기반 서비스 시스템에서 주 요구사항은 사용자의 실시간 위치 정보 검색과 질의에 대한 빠른 응답시간이다. 그러나 기존의 위치기반서비스 시스템에서 저장장치로 사용하는 디스크 기반 데이터베이스 시스템은 빈번한 디스크 I/O로 인해 발생하는 질의응답에 대한 시간지연으로 이러한 요구사항을 만족시키지 못한다. 또한 주기억장치 데이터베이스 시스템은 한번에 주기억장치에 적재할 수 있는 양이 제한되어 있기 때문에 대용량의 공간 데이터를 처리하는데 문제가 있다. 본 논문에서는 위치기반서비스를 위하여 위치 정보 데이터의 다단계 저장 관리를 통해 LBS 플랫폼에서 실시간 서비스를 지원하는 하이브리드 저장 관리자를 제안한다. 하이브리드 저장 관리 시스템은 위치기반 서비스 시스템에서 대용량의 이동체 데이터의 효과적인 저장 및 관리를 위해 주기억장치 데이터베이스 관리시스템과 디스크 기반의 공간 데이터베이스 관리시스템을 통합한 구조를 가진다. LBS 플랫폼에서 빠른 응답을 필요로 하고 자주 사용되는 데이터는 메모리 기반의 데이터베이스에 관리를 하고, 사용 빈도가 적은 데이터는 디스크 기반의 데이터베이스에 관리하는 하이브리드 저장 관리자를 제시한다.
XML은 반 구조 데이터(semi-structured data)의 일종으로 데이터들이 정형화된 구조를 가지고 있지 않다는 것이 특징이다. 기존의 데이터베이스 시스템은 고정된 스키마를 통해 데이터를 저장 관리하기 때문에 정형화된 구조를 가지지 않는 XML 문서를 저장하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 정형화된 구조를 가지지 못하는 XML문서를 효과적으로 저장하고 관리할 수 있는 저장장치를 구현하고 구현 사항에 대해 설명한다. 본 논문의 저장 장치는 XML을 DOM트리로 표현한 후 DOM트리의 각 노드를 객체로 만들어 저장한다. 본 논문의 저장 장치는 다중 사용자를 지원하기 위해 클라이언트 서버 구조로 구성되어 있으며 각 객체는 전용 파일, 관계형 시스템의 LDB등 다양한 하부 구조에 저장될 수 있다.
본 연구에서는 의료정보시스템 간에 상호연동성을 지원한 수 있는 XML 기반의 심전도(electrocardiography, 이하 ECG) 데이터의 효율적인 저장구조 및 관리방법을 제시하고, 웹기반으로 ECG 정보서비스를 제공할 수 있는 ECG 메타데이터 시스템을 구현한다. ECG 메타데이터 시스템은 ECG 데이터와 메타데이터의 저장, 검색, 그리고 pdf 파일형식의 리포팅 서비스 기능을 포함한다. ECG 데이터의 저장구조는 심전도 데이터의 특성과 액세스 특성을 분석하여 비분할 저장방식을 사용하였고, 효율적인 검색기능을 제공하기 위해 HL7 aECG 데이터로부터 메타데이터를 추출하여 인덱스로 활용하였다. ECG 리포팅 서비스를 제공하기 위해 템플릿 메커니즘을 이용하여 텍스트 XML 형태의 데이터를 여러 데이터 포맷으로 변환한다.
전통적인 관계형 데이터베이스 시스템에서 관리되고 있는 일반적인 데이터가 아닌 점, 선, 다각형 등의 다양한 공간 데이터를 관리하기 위해서는 확장된 형태의 공간데이터 타입 및 대용량성과 다양한 접근 패턴을 지니는 공간데이터의 특성을 고려한 새로운 데이터베이스 관리 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 이와 같은 공간데이터의 특성을 고려한 저장 기법과 공간질의 처리기법을 제공하는 공간 데이터베1이스 관리 시스템인 GMS를 제안한다. GMS는 다양한 크기를 지니는 공간데이터의 특성을 고려하여 공간/비공간 통합 저장관리 및 BLOB 데이터 저장기법을 제공하며, 저장된 공간/비공간 데이터에 대한 다양한 색인기법을 제공하고 있다. 그밖에 공간 연산 및 복잡한 질의처리를 위해 확장된 질의 최적화 및 질의처리 기법을 제공하며, 다중 사용자를 위한 확장된 동시성 제어 기법과 공간/비공간 데이터에 대한 서로 다른 회복 기법을 제공한다.
최근에는 대량의 데이터를 저장 및 관리하기 위해서 3차 저장장치를 이용한 계층적 스토리지 시스템을 이용하고 있다. 이러한 계층적 스토리지 시스템에서는 모든 데이터에 같은 방식으로 저장장치들 간의 데이터를 이동하고 있는데, 이는 시스템에서의 데이터 이동이 빈번하게 일어나는 원인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 본 논문에서는 계층적 스토리지 시스템에서의 데이터 특성을 이용한 데이터 이동 기법을 제안한다. 이를 위해서 데이터를 일반 데이터, QoS 데이터 그리고 아카이브 데이터로 분류하고 각 데이터 타입에 따른 데이터 이동을 관리한다. 성능평가를 통해 데이터 특성을 고려한 데이터 이동 방법과 기존의 이동 방법을 비교 분석하여, 본 논문에서 제안한 이동 방법의 우수함을 보인다.
유비쿼터스 헬스케어는 생체신호 측정기술과 생체신호 측정기의 소형화 경량화로 인해 의료분야의 획기적인 변화를 가져올 것으로 기대된다. 그러나 생체신호 측정 기술의 발전에 비해서 대부분의 생체신호 데이터는 각 시스템 고유의 데이터 포맷을 사용하기 때문에 사용범위가 제한되고 데이터 공유 및 호환에 어려움이 있어 구조적이며 시스템 독립적인 XML을 사용하여 생체신호 데이터를 표현하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 XML 기반의 HL7 Annotated ECG(HL7 aECG) 표준을 이용해서 생체신호 데이터를 표현하고 저장하는 방법을 제시한다. 제시된 방법은 ECG, 심음의 두채널 파형 정보를 포함한 바이너리 포맷을 HL7 aECG 문서로 표현하며, HL7 aECG 문서의 특성을 고려하여 비분할 저장 방식을 사용하고 효율적인 검색을 위해 메타데이터를 추출하여 관계형 테이블에 저장하는 분할 저장 방식을 병행하여 사용한다. 또한 저장된 메타데이터를 효율적으로 검색 및 관리하는 메타데이터 시스템을 설계하며 설계된 구조는 향후 다른 시스템과 연계의 가능성을 제공한다.
본 논문에서는 링크드 데이터를 위한 대용량 RDF 저장 및 검색 시스템을 제안한다. 현재 링크드 데이터에 대한 핵심 이슈는 링크드 데이터의 효율적인 저장과 검색, 그리고 활용 애플리케이션 개발이다. 제안 시스템은 저장 관리자, 인덱스 구조, 그리고 질의 처리기로 구성되어 있다. 저장 관리자는 대용량 RDF 데이터를 처리하기 위해 그래프 데이터베이스에 데이터를 분산 저장하며, 인덱스 구조는 다차원 히스토그램, 보조 인덱싱, 그리고 그래프 인덱싱 기법이 구현된다. 질의 처리기는 SPARQL 또는 NoSQL 질의를 사용하여 질의 최적화 및 랭킹기법이 적용된 RDF 트리플 검색을 수행한다.
네트워크 및 컴퓨팅 기술의 발달로 데이터를 위탁 저장하고 이를 언제어디서든 다양한 단말로 처리할 수 있는 클라우드 스토리지 서비스가 활성화되고 있다. 하지만, 위탁 저장된 민감한 정보가 암호화 없이 저장된다면 서버에 저장된 데이터를 데이터 소유주의 동의 없이 공격자 및 비윤리적인 서버관리자가 열람할 수 있어 저장된 데이터의 암호화 및 이를 검색하는 검색 가능한 암호시스템(Searchable Encryption System)이 등장하게 되었다. 기존의 검색가능 암호 시스템은 같은 키워드를 검색하기 위해 생성된 트랩도어가 동일한 형태를 가지게 되어 공격자가 검색 쿼리를 통해 사용자가 어떤 데이터를 저장하고 검색하는지 학습이 가능하다. 본 논문은 사용자가 같은 키워드를 검색하더라도 매번 다른 트랩도어가 생성되도록 하여 비윤리적인 서버관리자가 검색 쿼리를 통해 검색 내용 및 데이터를 유추할 수 없도록 하는 일회용 트랩도어를 이용한 검색가능 암호 시스템을 제안한다.
최근 IT 분야의 키워드 중 하나인 클라우드 컴퓨팅에서, 분산 파일 시스템의 선택은 대용량의 데이터를 관리하기 위해 매우 중요하다. 오픈소스 분산 파일 시스템 중 하나인 HDFS는 데이터의 효율적인 저장과 검색의 장점을 통해 최근 널리 사용되고 있다. HDFS는 데이터를 3단계 중복저장을 통해 신뢰성을 보장한다. 그러나 이러한 중복저장은 데이터 저장의 효율성 저하의 문제점을 갖고 있다. 따라서 본 논문에서는 MD5 해쉬 기술을 적용한 중복 데이터 제거 기법을 제안한다. 본 기법은 시뮬레이션을 통해 저장 공간의 효율성을 향상의 결과를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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