DBMS(Database Management System)는 다수의 사용자들이 데이터베이스에 접근하여 손쉽게 데이터를 사용할 수 있도록 해주는 소프트웨어 시스템이다. 오라클(Oracle)을 선두로 한 상용서비스들과 MySQL을 중심으로 하는 오픈소스 DBMS가 있다. MySQL이 오라클에 인수된 이후 MariaDB가 발표되어 수요가 증가하고 있으며, 기존 SQL과 다른 성격의 NoSQL DBMS들도 상황에 따라 관심이 늘어나고 있는 추세이다. 동일한 형태의 대용량 데이터들을 바탕으로 오픈소스 DBMS간 실제 성능비교분석이 필요함에 따라 본고에서는 오픈소스DBMS의 MariaDB와 문서중심(Document-Centric) 데이터베이스인 MongoDB간의 성능비교분석을 연구하였고, 나아가 그에 따른 결과를 바탕으로한 빅데이터관련 데이터베이스관리시스템을 제안하고자 한다.
최근 상용 DBMS 시장은 고가의 라이선스 정책과 신속하지 않은 기술 지원 서비스 등에 대한 사용자들의 부담과 불만이 커지면서, 호환성이나 안정성에 문제가 없는 오픈소스 DBMS의 사용에 대한 관심이 확대되고 있다. 이로 인해 DBMS 시장의 약 60% 점유율을 갖고 있는 오라클사 기반의 응용프로그램을 오픈소스 기반의 DBMS로 전환하여 비용을 절감하는 사례가 많아지고 있다. 그러나 오라클사에서 제공하는 PL/SQL의 사용으로 인한 비호환적 문장을 오픈소스 DBMS로 전환 시, 많은 수작업을 동반하게 되어 시간 및 비용 손실이 크다. 따라서 PL/SQL을 표준 SQL로 자동 전환해주는 도구가 요구된다. 제안하는 응용프로그램 전환을 위한 자동화 도구는 PL/SQL을 ANSI 표준 프로그래밍 언어인 Java SP (Stored Procedure)로 전환한다. 자동화 도구 테스트 실행을 통해 입출력 데이터의 동일성을 확인하고, 발생하는 Java SP 전환 오류 수정으로 신뢰성을 검증하여 응용프로그램 전환의 시간과 비용 절감에 기여할 수 있다는 것을 확인했다.
최근 웹 GIS에 있어 큰 흐름 중의 하나는 오픈소스 소프트웨어 (Free and Open Source Software: FOSS)를 이용한 시스템 구축이다. 지리정보를 웹에서 처리하는데 있어서 오픈소스 소프트웨어의 등장은 기존 상용소프트웨어의 기술에 의존하지 않으면서, 구현모듈의 재사용과 시스템 확장성을 증대시키고 있다. 본 연구에서는 오픈소스 공간데이터베이스인 PostgreSQL/PostGIS와 동적상호작용을 지원하는 구글어스를 이용하여 지리정보의 효율적인 사각화를 위한 웹기반의 지리정보 표출시스템을 설계 및 구현하였다. 본 시스템의 지도 시각화는 구글어스 플러그인 및 API(application programming interface)를 이용하여 구현하였으며, 사용자의 요구에 따라 동적으로 데이터를 KML(Keyhole Markup Language)로 자동 생성하여 구글어스 상에 다양한 지리적 형태로 시각화 할 수 있는 자바 모듈(KML Generator)을 구현하였다. 프로토타입 시스템은 우리나라의 LAI(leaf area index), 임상도 및 정곡생산량 데이터를 이용하여 테스트되었으며 본 연구에서 설계 및 구현된 웹기반의 지리정보 표출 시스템이 다양한 지리공간데이터의 시각화에 적용될 수 있는 가능성을 제시하였다.
In this study, an empirical research based on survey has been performed to study the influence of user expectation to user satisfaction of commercial and open source DBMSs. According to the survey results, word-of-mouth and past experiences influence significantly to user expectation, and price influences to user expectation only for commercial DBMS users. The results show that the expectancy disconfirmation influences significantly to user satisfaction. Expectation and satisfaction levels of commercial DBMS users are higher significantly than those of open source DBMS users. However, expectancy disconfirmation of open source DBMS users is higher than that of commercial DBMS users.
Purpose: The purpose of this paper is to evaluate the performance quality of the open source DBMSs. Performance quality is defined as processing time for Join queries. Query processing time is measured and compared in the most widely used open source DBMSs and commercial DBMS. Methods: By varying the number of tuples of two relations to be joined, the average processing time(seconds) of a Join query in each DBMS was obtained experimentally. ANOVA and Tukey HSD test were used in order to compare the performance quality of DBMSs. Results: There was a significant difference between the performance qualities of the three DBMSs at all experimental levels where the number of tuples was 100, 1,000, 2,000, 10,000, and 50,000. As a result of the Tukey HSD test, two open source DBMSs (MariaDB, MySQL) were classified in the same group only at the tuple level of 100. The commercial DBMS (MS-SQL Server) belonged to another group. At level of more than 1,000 tuples, all three DBMSs belonged to different groups. Conclusion: Within the open source DBMS group, MariaDB showed the better performance quality except for a small number of tuples. Thus the results show that MariaDB can be the alternative to MySQL which is currently most widely used. Between open source DBMS and commercial DBMS groups, MS-SQL Server always shows the best performance quality, but the less number of tuples, the less the difference.
기존 그리드 기반의 전통적인 RDBMS는 비구조적 데이터에 대한 색인이 지원되지 않았다. 이러한 제약 조건들로 인해 파일 문서 및 비 구조화된 데이터의 검색 엔진으로는 부적합하였다. 최근에 다양한 검색 오픈소스(Solr, Lucene)등으로 검색 엔진이 개발되어 활용되고 있지만, 검색한 결과와 기존 데이터의 연동이 쉽지 않고 구조 변경이 어려우며, 사용자의 다양한 요구 사항 수용이 쉽지 않은 단점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 빠른 검색을 위한 색인 (index) 최적화와 대용량 데이터 처리를 위한 파티션 기반 데이터의 분할 및 정복 (divide and conquer) 처리, 이중화된 검색어 색인 기능을 구현하였다. 또한 동의어 사전을 구축하여 연관 관계 분석이 가능하도록 DB를 구축하여 검색어와 동의어의 상호 관계성을 유지하였으며 오픈 소스보다 발전한 형태의 검색 엔진을 개발하는 것을 목표로 하였다. 본 연구를 위해 약 400만건 이상의 다양한 포맷 (Ms-office, Hwp, Pdf, Text)등의 파일 문서를 샘플로 실험을 진행하였다.
컴퓨터 관련학과의 학생들은 대부분 프로젝트를 수행하며, 프로젝트 수행에 있어 데이터베이스 사용은 필수적이다. 이런 데이터베이스를 사용하기 위해서는 데이터베이스 관리 시스템(DataBase Management System)의 설치가 필요하다. 그러나 DBMS를 설치의 경우 수분(시간)이 소요되며, 까다로운 설치 과정을 요구하는 DBMS도 있다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 Docker를 이용해 DBMS를 쉽게 설치할 수 있는 시스템을 제안하였다. Docker는 리눅스의 응용 프로그램들을 소프트웨어 Container안에 배치하는 일을 자동화하는 오픈소스 프로젝트이다. Docker Container는 소프트웨어의 실행에 필요한 모든 것을 포함하는 완전한 파일 시스템 안에 감싸며, 안에는 코드, 런타임, 시스템 도구, 시스템 라이브러리 등 서버에 설치되는 무엇이든 포함된다. 이는 실행 중인 환경과 관계없이 언제나 동일하게 실행될 것을 보증한다. 본 제안 시스템을 이용하여 데이터베이스를 생성한 후 웹에서 데이터베이스 접속 정보를 확인할 수 있으며, 서버 상태를 분 단위로 확인할 수 있도록 하였다. 본 제안 시스템을 구현하여 10팀의 프로젝트에 적용한 결과 개별 설치보다 Maria DBMS의 경우 94.5%, Oracle DBMS의 경우 98.3%의 설치 시간이 감소하여 향상된 효율을 확인하였다.
오픈소스로부터 촉발된 분산 시스템의 보편화로 기존 상용 시스템으로는 제공하지 못한 다양한 종류의 서비스가 각광받고 있다. 특히, 테라바이트 단위를 넘어 페타바이트 단위의 데이터를 다루는 서비스의 등장으로 드러난 오픈소스 분산 시스템의 문제를 개선하기 위한 시도가 학계 및 업계에서 다각적으로 이뤄지고 있다. 이러한 시도는 새로운 방법론을 제시하는 것에서부터 기존 분산 데이터베이스 관리 시스템(Distributed DBMS)에서 사용된 방법론들을 적용하는 것까지 다양하게 이뤄지고 있다. 본 논문에서는 특정 키 값(Key Value)에 불균등 분포된 데이터에 대한 조인 연산의 탐색 공간을 밀집 인덱스를 통해 줄여 비교적 높은 시간 복잡도를 완화하는 방법론을 제시하고자 한다.
플래시메모리는 휴대폰, 디지털카메라를 비롯한 휴대기기의 저장장치로 널리 사용된다. 최근에는 하드디스크와 같은 인터페이스를 가지는 플래시 SSD가 일부 노트북의 하드디스크를 대체하고 있다. 하지만 플래시메모리는 데이타베이스 시스템의 저장장치로 고려되지 못하고 있다. 플래시메모리를 하드디스크처럼 사용하기 위한 플래시 변환 계층이 임의의 영역에 많은 양의 덮어쓰기 연산을 유발하는 데이타베이스의 워크로드에서 나쁜 성능을 보이기 때문이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 In-Page Logging(IPL)이라는 기법이 제안되었다. 이 논문에서는 잘 알려진 오픈소스 데이타베이스인 SQLite에 IPL 기법을 적용하여 성능을 평가하였고, 갱신 질의 처리 성능이 30배 향상됨을 보인다.
본 연구에서는 안드로이드 스마트폰 상에서 위성영상정보 분석처리 기능과 공간정보 브라우징 기능을 지원하는 오픈 소스를 활용한 앱 개발을 수행하였다. 본 연구에서 개발한 앱에서 제공하는 분석 기능으로 OTB 오픈소스를 기반으로 하는 필터링, 분할, 분류 등과 같은 5 가지 알고리즘을 시험적으로 구현하였다. 한편 처리된 결과는 데이터베이스에서 저장, 관리되도록 하여 사용자가 처리한 결과를 필요할 때마다 재생할 수 있도록 하였다. 따라서 안드로이드 스마트폰 사용자는 간단한 인터페이스를 통하여 위성영상을 분석하고 가공할 수 있고, 내부적으로는 데이터베이스와 영상 분석 기능을 처리하는 어플리케이션 서버 등과의 연계처리 과정이 수행되도록 하였다. 한편 스마트폰 단말기 환경에 맞추어 처리 대상이 되는 영상정보에 대하여 사용자 요청과 어플리케이션 서버의 반응 사이에서 발생할 수 있는 시간 지연을 방지하는 처리 방법을 구현하였다. 현재까지 위성영상정보를 다루는 대부분의 스마트폰 앱이 주로 가시화에 주안점을 두고 있는 반면에, 본 연구에서 개발된 앱은 영상분석 기능을 제공하므로 기존의 앱과 차별화된다. 향후 보다 실무적이고 효과적인 분석 알고리즘을 처리하는 앱이 개발되고 일반인 뿐 만아니라 전문가가 이를 사용하게 되면 원격탐사자료가 잠재적 가능성이 있는 모바일 콘텐츠 자원이 아닌 실질적인 콘텐츠 생산 자원으로 인식될 수 있다. 본 연구가 향후 위성영상정보 분석 가능을 제공하는 앱 개발을 위한 독창적인 시도와 기술적 발전을 촉진하는 시발점이 될 수 있기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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