온라인 확장 기법은 비공유 데이터베이스 클러스터에서 온라인 상태에서 새로운 노드를 추가하고 데이터 재조직을 수행함으로써 작업 부하를 분산시키거나 전체 트랜잭션 처리량을 늘리기 위한 기법이다. 그러나, 기존의 온라인 확장 기법에서는 과부하 상태의 노드에 데이터 전송과 일관성 유지에 대한 추가적인 부하가 발생됨으로써, 전체 시스템의 응답속도가 느려지고 노드의 결함 발생 가능성을 감소시키는 문제점이 있다. 본 논문에서는 비공유 데이터베이스 클러스터에서 높은 가용성을 위한 데이터 확장 기법으 제안한다. 제안딘 온라인 확장 기법은 확장 연산 수행 중에 발생되는 노드의 추가적 부하를 병렬 데이터 전송과정과 복제본의 완성 과정을 통해 분산시키고, 확장 중에 발생한 결함에 대해서 효율적인 회복을 수행함으로써 데이터베이스 클러스터의 가용성을 향상시킨다. 즉, 원본 노드의 데이터를 각 복제분이 저장된 노드들에서 동시에 전송함으로써 데이터 전송을 병렬화하고, 전송 영역을 서로 분배하여 원본 노드의 데이터을 각 복제본이 저장된 노드들에서 동시에 전송함으로써 데이터 전송을 병렬화사고, 전송영역ㅇ 버로 분배하여 원본 노드의 부하와 다른 트랜잭선에 대한 간섭을 줄인다. 또한, 온라인 확장 기법에서의 노드 결함에 대해 빠른 회복을 수행한다. 본 논문에서는 성능평가를 통해 제안 기법이 기존 기법에 비해 노드의 부하를 감소시켜 결함 발생 가능성을 낮추고, 온라인 확장 연산에 대한 회복 처리 시간을 단축하여 데이터베이스 클러스터의 가용성을 향상시킴을 보인다.
최근 네트웍의 보급과 지리정보의 활용이 증가하면서 효과적인 지리정보의 검색과 접근에 대한 중요성이 강조되고 있다. 하지만 기존의 GIS 데이터는 지리적으로 분리된 여러 부서나 조직에서 생성 및 관리되고 있으며, 공간 정보 유통을 위한 클리어링하우스 등이 서로 다른 DBMS 상에서 독자적인 스키마를 가지고 개발되어 있다. 이러한 이질적인 구조와 구현 환경으로 인해 일반 사용자들이 서로 다른 GIS 데이터베이스를 접근하여 검색하는데 많은 어려움이 따르고 있다. 본 연구에서는 OMG의 메타데이터 교환 표준인 XMI로 표현된 이질적인 GIS 데이터베이스의 메타데이터를 통하여 사용자에게 각 데이터베이스의 구현 환경과 스키마에 독립적인 공간 데이터를 검색 기능을 제공하는 검색 시스템을 구현하였다.
클라우드 컴퓨팅 시스템의 주요 역할은 신뢰받지 않은 클라우드 서버의 데이터베이스 실행이 키 관리의 복잡성을 요구하기 때문에 중요한 이슈가 되고 있다. 본 연구는 키 실행을 최소화하는 셀프 프락시 서버를 사용한 키 관리 시스템을 제안하고, 사용자가 암호화된 데이터베이스에 질의할 때 데이터 소유자가 관련키에 직접적으로 관여하지 않는 셀프 생성 알고리즘을 생성하여 클라우드 서비스 성능을 개선한다. 셀프 프락시 서버는 클라우드 키 서버에 문제가 발생했을 때와 효율적인 클라우드 키 관리를 위하여, 이를 대신한 분산 서버로서 능동적이고 자율적인 키 관리를 지원한다. 따라서 제안한 키 관리 시스템은 클라우드 서버 데이터베이스의 기밀성 지원으로 안전한 클라우드 서비스를 제공한다.
이동 컴퓨팅 환경은 무선 통신망 기술의 발전에 힘입어 사용자의 이동성을 지원할 수 있는 환경이다. 사용자들은 이동 트랜잭션을 수행함으로써 데이터베이스에 접근하고 원하는 결과를 얻는다. 이러한 이동 트랜잭션의 올바른 수행과 데이터베이스의 일관성을 유지하기 위해서는 트랜잭션들을 스케줄하기 위한 동시성 제어 기법과 캐쉬를 다루는 캐슁 기법, 그리고 고장에 견고한 시스템 구축을 위한 회복 기법이 필요하다. 이동 컴퓨팅 시스템은 기존의 분산 시스템을 기반으로 하고 있으나, 사용자의 이동성이나 무선 매체의 특성으로 인하여 기존의 분산시스템에서 사용하는 회복방법들을 그대로 사용할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 고장에 경고한 이동 컴퓨팅 시스템 구출을 위한 회복 기법을 제안하고자 하는데, 특히 이동 컴퓨팅 환경에서 발생할 수 있는 고장의 유형 가운데 서버의 고장에 대한 회복 알고리즘을 개발하고 평가 분석하다.
웹상의 이미지 데이타베이스들은 자치성과 이질성이라는 두 가지 다른 특성을 갖고 있다. 즉 독립적으로 만들어지고 유지되며 질의 처리 방법이 서로 다르다. 분산된 이미지 데이타베이스들에 대한 내용기반 검색에서, 메타 서버의 유사성 측정함수에 대하여 서로 다른 지역 유사성 측정 함수를 갖는 데이터베이스들로부터 주어진 질의 객체와 유사한 객체들을 찾는 능력을 갖는 것은 중요하다. 현재까지, 동일한 유사성 측정 함수들을 사용하는 이미지 데이타베이스들을 선택하는 방법에 대하여 많은 연구가 진행되었으나 이미지 데이타베이스들이 다른 유사성 측정함수를 사용하는 경우에 대한 연구는 없었다. 본 논문에서는 웹상의 많은 이질적인 이미지 데이타베이스들 중 질의에 유사한 객체들을 보다 많이 가지고 있는 데이타베이스들을 찾는 문제를 다룬다. 데이타베이스들의 순위는 이미지 데이타베이스들의 압축된 히스토그램 정보와 적은 수의 표본 객체들을 사용하는 복합 추정에 기반을 두고 있다. 구형 영역 질의에 대한 선택률을 추정하기 위하여 히스토그램 정보를 사용하며, 유사성 측정 함수의 차이로 인한 선택률 오차를 보정하기 위하여 표본 객체들을 이용한다. 많은 수의 이미지 데이타에 대한 상세한 실험은 제안된 방법이 이질적인 분산 환경에서 효율적임을 보여준다.
선출 프로토콜은 프로세스들의 그룹 통신, 데이터베이스의 원자성 완료와 복제된 데이터의 관리 등의 조정자(coordinator)가 이용 될 수 있는 많은 실질적인 문제를 해결하는데 하나의 기본적인 구성 요소로 이용 될 수 있다. 이 문제는 여러 연구단체에서 포괄적으로 연구 되어왔던 바, 이렇게 주된 연구 관심 영역이 된 하나의 이유는 많은 분산 프로토콜들이 하나의 선출 프로토콜을 필요로 하기 때문이다. 그러나 이러한 유용성에도 불구하고, 우리가 알기에는 이동 분산 컴퓨팅 환경에서 이러한 문제를 다룬 연구는 아직 없었다. 이동 분산 시스템은 기존의 분산 시스템 보다 훨씬 더 실패(failure)의 가능성이 높다. 그러한 환경에서 다수의 움직이는 노드들(nodes)로부터 선출의 문제를 해결하는 것은 움직이는 노드의 많은 실패(failure)에도 불구하고 하나의 모바일 노드가 우선순위에 의하여 리더로 선출 될 수 있도록 하는 것이다. 본 논문에서는 이동 분산 컴퓨팅 시스템에서 선출 문제에 대한 하나의 해결 방안을 제시 한다. 이 해결 방안은 Group Membership Detection 알고리즘에 바탕을 두고 있다.
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.
본 논문에서는 학사관리 시스템의 부하 집중 현상을 처리하기 위하여 기존의 중앙 집중형 시스템을 그대로 사용하면서 추가적으로 분산환경의 복제 서버를 구축하고 이것을 이용하는 방법을 제안한다. 데이터의 수정을 요구하지 않는 일반 조회 트랜잭션이 DML 문장의 대부분을 차지하기 때문에 각 데이터의 특성에 따라 분리된 복제서버를 구성하여 복제 서버가 수정이 필요없는 조회 트랜잭션만을 담당하게 함으로써 사용자 분산과 데이터 분산을 동시에 실행하여 실제 처리 시간을 줄일 수 있도록 하였다. 또한 기존의 집중형 시스템의 자원들을 그대로 사용할 수 있기 때문에 구현상의 편리성과 경제성을 도모 할 수 있다. 일반적으로 서버의 부하부산을 위한 방법은 크게 사용자의 프로그램이 서버전단에 서버의 부하정보를 획득하여 상대적으로 적은 부하를 가진 서버를 선택할 수 있는 클라이언트단에서의 부하분산과 응용계층 스케쥴링 기법, IP 계층 스케쥴링 기법등을 사용한 서버단에서의 부하분산이다. 본 논문의 복제서버에서는 기존의 부하분산기법에서 발생하는 단점들을 제거 또는 보완하여 시스템의 부하 집중현상을 줄일 수 있다.
개인 통신 서비스에서 주된 당면 문제중의 하나는 위치를 자주 이동하는 많은 이동 단말기들의 위치를 찾는 것이다. 그러한 시스템 연산을 위치 관리라 한다. 위치 관리를 성취하기 위하여 많은 네트워크 신호처리 트래픽과 데이터베이스 질의가 요구된다. 다수의 정책들은 이동 단말기의 현재 위치를 저장하기 위하여 위치 레지스터 데이터베이스를 사용하고, 그 위치 레지스터의 고장에 대해 약점을 가지고 있다. 이 논문에서, 우리는 위치 레지스터들의 고장을 포용하는 분산 홈 위치 레지스터를 갖는 결함 포용 전방 포인터 (FT-RFDHLR: Fault-Tolerant Pointer Forwarding with Distributed Home Location Register) 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 성능을 분석적 모델로 평가하고, 하나의 홈 위치 레지스터를 갖는 전방 포인터 (PFSHLR: Pointer Forwarding with ,Single Home Location Register) 방법, 분산 홈 위치 레지스터를 갖는 전방 포인터 (PFDHLR: Pointer Forwarding with Distributed Home Location Register) 방법, Biaz의 우회 전방 정책 (BFS: Bypass Forwarding Strategy) 및 2개의 경로 전방 정책 (TPFS: Two-Path Forwarding Strategy)과 성능을 비교한다.
최근 기업들은 분산된 조직과 각 조직의 목적에 따라 데이터베이스도 분산되어 있기 때문에 이들 간의 공유 및 협업을 통한 상호 운용성을 지원하기 어려우므로 일관적인 형태로 연동하기 위해서 메타데이터 수준의 표준이 필요하다. 또한 협업적인 거래환경에서의 EAI시스템은 다양한 정보 시스템에서 관리되는 지식들을 유기적으로 통합하고 공유함으로서 효율적인 검색 및 비용절감 등 많은 효과를 기대할 수 있다. 그러나 기존의 시스템은 특정 목적에 따라 관리되고 공유되므로 사실상 통합 외 공유에는 상당한 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서 제시하는 XMDR은 온톨로지와 메타데이터 결합된 형태로 각종 표준들을 일관적인 형태로 온톨로지와 시소러스 개념을 도입함으로서 데이터수준의 정보를 통합 하기위한 메타데이터 공유 및 정보 시스템 통합의 일관성을 유지 할 수 있다. 본 논문에서 제시되는 브리지 XMDR 검색시스템은 원시데이터 계층, XMDR 계층. 브리지 XMDR 계층으로 3계층으로 구성된다. XMDR 계층은 분산된 데이터베이스의 속성표현의 표준과 관계성을 정의한 표준 온톨로지, 카테고리 분류 온틀로지, 사이트의 정보를 제공하는 로케이션 온톨로지로 구성되는 XMDR을 정의한다. 브리지 XMDR 계층은 XMDR간의 정보를 공유하기 위한 공유 도메인 속성을 추출한 하이브리드 통합방식으로 업무간의 의미적 통합이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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