본 논문에서는 복제 데이터 간 링 기반 연결 구조를 이용한 부하 분산 기법을 제안한다. 그리드 데이터베이스에서는 일반적으로 각 노드의 데이터가 처리 성능과 가용성 향상을 위해 서로 다른 위치에 복제되어 저장되고, 사용자 질의는 목적 데이터를 포함하는 노드로 전송된 후 처리된다. 그러나 이러한 환경에서는 작업부하의 불균형으로 인한 성능 저하가 나타날 수 있다. 기존 연구는 노드의 수가 많고 사용자 질의가 유동적으로 변하는 그리드 데이터베이스에는 적용하기 힘들다. 제안 기법은 각각의 동일 복제본이 포함된 노드들을 하나의 링 구조로 연결한다. 노드의 작업 부하가 한계를 넘게 되면, 이후 입력되는 질의의 목적 데이터에 따라 다음 연결 노드로 질의를 전송한다. 그리고 이 노드는 작업 부하가 적어질 때까지 새로운 질의를 입력받지 않는다. 이후, 이전 노드로 메시지를 전송하여 이 노드로 질의가 전달되지 않도록 연결 구조를 변경한다. 제안 기법은 성능평가를 통해 기존 방식에 비해 다수의 노드를 포함하면서 구조가 동적으로 변화하는 환경에서 기존 기법보다 우수한 성능을 보인다.
무선 근거리 통신망의 보급이 확대로 인해, 기존의 유선 통신망을 이용한 데이터베이스 접근을 중심으로 고려한 데이터베이스 시스템의 구조는 새로운 무선 접근 경로를 이용하는 사용자들을 효율적으로 지원해야 한다. 무선 통신망의 성능이 비교적 느린 전송 속도와 무선 통신망을 이용하는 사용자의 이동성은 데이터베이스 시스템의 환경에 변화를 필요로 하게 한다. 막대한 데이터의 양과 많은 수의 사용자를 동시 지원을 위한 과거 클라이언트-서버 두 계층 구조는 데이터의 지원이 서버에 국한되어 성능의 한계를 가지고 있다. 이 논문은 클라이언트-서버 데이터베이스 시스템의 구조를 사용자들의 데이터 사용 행태를 분석하여 데이터 서비스를 서버와 클라이언트에 분산시켜 시스템 효율을 증가시킬 수 있는 새로운 데이터베이스 시스템에 대해 논의한다. 실제 활용성의 검증을 위해 시뮬레이션 기법을 사용하여 효율을 예측하였다.
본 논문에서는 이기종 운영체제의 다수의 서버에 존재하는 데이터베이스 시스템을 기반으로 하는 지리정보시스템의 개발 방식에 대하여 논한다. 데이터베이스 시스템을 기반으로 하는 지리정보시스템의 개발 방식은 WWW과의 연계를 통하여 원거리에 있는 다중의 사용자들에게 정보를 제공하는 형태로 개발되어져 왔으며, 최근에는 이질의 데이터베이스의 정보를 사용하기 위하여 CORBA를 이용한 분산 응용 프로그램 환경으로 발전하고 있다. 하지만, CORBA를 이용하여 이질의 데이터베이스 시스템을 지원하는 지리정보시스템을 구축할 경우 개발 부담이 있으며, 또한 이기종의 운영체제상에 있는 데이터베이스 시스템을 지원하는 경우에 개발비용이 증가하게 된다. 본 논문에서는 이기종의 운영체제상에 존재하는 이질의 데이터베이스 시스템과 정보를 공유하는 방식으로 크로스-플랫폼관리자를 제시하고자 한다.
최근 폭발적으로 증가하는 데이터양과 데이터 특성들로 인해 관계형 데이터베이스는 빅데이터 처리에 어려움이 발생하기 시작했으며, 이러한 빅데이터의 신속한 처리를 위해 비정형 데이터 분산처리, 병렬 처리 등 특정한 영역에서 우수한 성능을 보이는 NoSQL 데이터베이스의 활용이 증가하고 있다. 기존 관계형 데이터베이스에서 악의적인 SQL Injection 공격이 시스템에 치명적인 피해를 주는 것과 마찬가지로, 다른 쿼리 언어를 사용하는 NoSQL 데이터베이스에서도 Injection 공격에 대한 취약점이 여전히 존재할 뿐만 아니라, NoSQL 데이터베이스가 비교적 최신 기술이기 때문에 개발자들은 Injection 공격에 대한 인식이 부족한 실정이다. 본 논문에서는 NoSQL 데이터베이스에 대한 대표적인 2가지 Injection 공격 방법을 소개하고, "NoSQL Injection Defender(NID)"라 명명한 Injection 공격 방어 시스템의 설계 방안을 제시하고자 한다.
데이터 품질관리 관점에서 볼 때, 데이터의 품질은 품질정책, 품질조직, 업무프로세스, 업무규칙 등 여러 요인에 의해 영향을 받는다. 이중에서도 업무규칙은 실제 데이터를 조작하는 행위의 지침이 되는 것으로써 데이터 품질에 직접적인 영향을 미친다. 여러 기관의 데이터베이스를 통합하여 단일의 데이터베이스를 구축하는 경우에는 더 신중하게 업무규칙을 수립할 필요가 있다. 분산된 데이터베이스 내에 있는 데이터를 단일의 데이터베이스로 통합한다는 것은 단순히 데이터의 통합만을 의미하는 것이 아니라 상이한 스키마, 코드 체계, 데이터 표준 등을 사전에 고려해야 함을 의미한다. 이런 요소들을 고려하더라도 데이터 자체는 형식, 단위, 표현 등에 따라서 다양한 모습을 가진다. 결국 데이터베이스의 구조적인 문제와 데이터 자체의 의미적인 문제가 데이터베이스 통합과 통합된 데이터베이스 내 데이터의 품질 제고를 위한 선결 과제라 할 수 있다. 이러한 문제들을 해결하기 위해서는 먼저 통합 시 통합 모델의 설계가 필요하고, 통합된 데이터베이스의 데이터에 대한 정제가 필요하다. 범부처적으로 분산되어 있는 국가R&D정보를 수집하여 서비스하는 국가과학기술종합정보서비스(NTIS)도 여러 기관에 존재하는 데이터베이스를 연계 통합하여 단일의 데이터베이스를 구축하였다. NTIS의 사례를 통해 체계적인 통합 모델 수립과 정제에 의해 통합된 데이터베이스의 데이터는 그렇지 않은 데이터보다 정확도 측면에서 품질이 제고되었음이 입증되었다.
오늘날 정보 기술 및 지능형 시스템에서는 분산 데이터베이스로부터 패턴들을 찾고 규칙들을 추출하기 위해 데이터 마이닝 기술을 사용한다. 분산환경에서 데이터 마이닝 기술을 이용해 추출된 규칙들은 동적인 중복, 적응형 부하 균형 및 기타 기술들에서 활용될 수 있다. 그러나 대량의 데이터 전송은 에러를 야기하며 신뢰할 수 없는 결과를 초래할 수 있다. 이 논문은 이동 에이전트를 사용하여 동적 그룹 바인딩을 기반으로 한 인텔리전트 분산 플랫폼을 제안한다. 그룹서비스를 통해 효율적인 객체 검색을 위한 분류 알고리즘을 구현한다. 지능형 모델은 동적 중복을 위해 추출된 규칙을 사용한다. 데이터 마이닝 에이전트와 데이터 압축 에이전트는 각각 서비스 노드 데이터베이스로부터 규칙을 추출하여 데이터를 압축한다. 제안한 알고리즘은 데이터를 전송하기 전에 neuro-fuzzy 분류기를 사용하여 빈도가 적은 데이터 ???V을 합하는 전처리 과정을 수행한다. 객체그룹 분류, 서비스 노드 데이터베이스 마이닝, 데이터 압축 및 규칙 추출에 대한 시뮬레이션을 수행했다. 효율적인 데이터 압축 및 신뢰성 있는 규칙 추출에 대한 실험 결과 제안한 알고리즘이 다른 방법들과 비교해 이러한 관점에서 성능이 우수함을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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