• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권11호
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• pp.1539-1545
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• 2020

현대 사회의 과학기술 발전으로 유비쿼터스 시대가 도래함에 따라 사회적으로 사물인터넷 환경에서 발생하는 데이터에 관한 관심이 증가하였다. 하지만 기존 사물인터넷 플랫폼은 대용량 데이터에 대한 통계 처리와 같이 많은 처리량을 요구하는 조회 요청 처리에 어려움이 있다. 이에 따라 본 논문에서는 조회 요청에 대한 요구사항을 유연하게 수용할 수 있고 조회 성능을 향상 시킬 수 있는 사물인터넷 플랫폼을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 플랫폼은 별도의 읽기 데이터베이스를 도입하여 평균 응답시간 측면에서 약 1200배의 성능 향상을 보였으며, 객체 모델을 명령 사이드와 조회 사이드로 분리함으로써 객체의 복잡도를 낮춰 플랫폼에 대한 다양한 요구사항을 빠르게 수용할 수 있도록 하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.645-651
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• 2019

대용량 데이터가 쏟아져 나오고 있는 지금, 대용량 데이터의 처리를 위해 데이터 처리 특성상 쓰기 작업보다 읽기작업이 많아 소프트웨어 아키텍처나 데이터 저장 패턴에 많은 변화가 가해지고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 명령(Command)과 쿼리(Query)의 책임을 분리하는 CQRS(Command Query Responsibility Segregation) 패턴의 쿼리 모델을 사용해 사용자의 요구사항에 효율적인 대용량 데이터 조회 시스템을 구현한다. 본 논문의 대용량 데이터는 기상청 Open API의 2018년 온도, 습도, 강수 데이터를 활용하여 약 23억 건의 데이터를 RDBMS(PostgreSQL)와 NoSQL(MongoDB)에 알맞게 저장한다. 또한 구현한 웹 서버 (Web Server) 입장에서의 CQRS패턴을 적용한 시스템과 CQRS 패턴을 적용하지 않은 시스템의 성능, 각 데이터베이스의 저장구조 성능, 데이터 처리 특징에 맞는 성능을 비교 및 분석한다.