항공관제 시스템, 워게임 등과 같이 시간제약을 갖는 대규모 트랜잭션 환경에서 보고서의 의미는 특별하다 이는 대규모 트랜잭션 연산을 수행하면서 성능의 제약 없이 제한된 시간 내에 보고서를 생성할 수 있어야 하기 때문이다. 이와 같이 대규모 트랜잭션 환경에서 시간제약을 만족하면서 보고서를 생성할 수 있도록 하기 위하여 이 논문에서는 점진적 연산 기법과 형성뷰 기법을 트리거와 저장 프로시져를 이용하여 결합시킨 모델을 제안한다. 아울러 제안 모델에 대한 구현 및 평가를 통해 제안 모델의 특성을 분석한다.
Reports have a significant meaning in time-constrained large transaction environments, such as airplane control systems or wargame simulations. This is due to the necessity of generating reports within a limited scope of time without restraining the operation performance of large transaction environments. In order to generate reports in large transaction environments while satisfying time - constrained requirements, this paper propose a model which combines the incremental operation mechanism and materialized view mechanism using triggers and stored procedures. Further, the implementation and evaluation of the preposed model provides analysis for model characteristics.
정보화 및 온라인화의 발전에 따라 대규모 트랜잭션 환경에서 보고서의 의미는 특별하다. 이는 대규모 트랜잭션 연간을 수행하면서 성능의 제약 없이 제한된 시간 내에 보고서를 생성할 수 있어야 하기 때문이다. 이와 같이 대규모 트랜잭션 환경에서 시간제약을 만족하면서 보고서를 생성할 수 있도록 하기 위하여 이 논문에서는 점진적 연산 기법과 형성뷰 기법을 트리거와 저장 프로시져를 이용하여 결합시킨 모델을 제안한다. 아울러 제안 모델에 대한 구현 및 평가를 통해 제안 모델의 특성을 분석한다.
This paper presents a PCI (Peripheral Component Interconnect) controller embedded in a multimedia processor, called FLOVA (FLOating point VLIW Architecture), targeting for 3D graphics applications. Fast I/O interfaces are essential for multimedia processors which usually handle large amount of multimedia data. Therefore, in FLOVA, PCI bus is adopted for I/O interface due to fast burst transaction. However, there are several problems in implementation and verification to use burst transaction of PCI. It is difficult to handle data transaction between two units which have two different operating frequency. FLOVA has more higher operating frequency about 100MHz than that of PCI local bus and it makes lower utilization of FLOVA bus. Also, traditional simulation is not sufficient for verification of PCI functionality. In this paper, we propose buffering schemes to implement the PCI controller with wide bandwidth and high bus utilization. Also, this paper shows how to verify the PCI controller using real PCI bus environments before its fabrication.
많은 수의 클라이언트를 갖는 이동 컴퓨팅 환경에서 방송 기술은 낮은 대역폭의 문제를 해결할 수 있다. 그러나 기존에 제안한 대부분의 동시성 제어 기법들은 이동 클라이어언트에서 발생하는 거래를 질의 거래로 제한하였다. 본 논문에서는 캐슁과 방송기술을 이용하고 이동 클라이언트에서 갱신 거래를 허락하는 UTSM-ARM(An Update Transaction scheduling Method Using an Adaptive Request Message)을 제안한다. UTSM-ARM은 이동 클라이언트의 캐쉬 데이터에 대한 유효성을 데이터의 동적인 갱신 패턴 비율을 기준으로 판단할 수 있다. 또한 이동 클라이언트에서 접근하는 캐쉬 데이터와 이동 트랜잭션에 대한 타임스템프는 이동 트랜잭션의 직렬가능한 수행을 보장한다. 그 결과 UTSM-ARM은 방송환경의 비대칭적인 대역폭을 효율적으로 사용할 수 있으며 이동 트랜잭션의 수행 성능을 향상시킬 수 있다.
기존의 전자금융 이상거래 분석 및 탐지기술은 전자금융 업무시스템으로부터 발생된 대량의 전자금융 거래로그를 빅데이터 기반의 저장 공간으로 수집하고, 기존 고객의 거래패턴 프로 파일링 및 다양한 사고거래를 분석한 탐지룰을 이용하여 비정상적인 이상거래를 실시간 또는 준 실시간으로 탐지하고 있다. 하지만, 정작 피해금액 규모 및 사회적 파급효과가 큰 금융회사 내부자의 전자금융 부정접속 시도 및 내부 통제환경의 우회를 통한 전자금융 이용자의 중요정보 탈취와 같은 적극적인 분석은 제대로 이루어지지 못하고 있다. 이에 본 논문에서는 금융회사의 전자금융 보안프로그램에 대한 관리 실태를 분석하고, 관리상 취약점을 악용한 내부자의 보안통제 우회사고 가능성 도출한다. 또한, 이를 효율적으로 대응하기 위하여 기존 전자금융 이상거래탐지시스템에 더불어 내부자 위협모니터링과 연계한 포괄적인 전자금융 보안관리 환경을 제시하고자 한다.
방송 디스크는 다수의 이동 클라이언트에게 정보를 전파하는 통신구조이다. 방송 디스크에서 서버는 데이터베이스에 저장된 모든 데이터를 연속적으로 방송하며, 클라이언트는 방송 채널을 감시하여 자신이 원하는 데이터를 수신한다. 이런 관점에서 방송 채널은 클라이언트가 데이터를 액세스할 수 있는 디스크의 역할을 담당한다. 본 논문에서는 서버에서 방송 데이터가 갱신될 경우, 클라이언트에서 실행되는 읽기 전용 트랜잭션의 정확성을 보장하기 위한 타임스탬프 기반 동시성 제어(Timestamp Based Concurrency Control: TCC) 기법을 제안한다. 기존에 제안된 동시성 제어 기법들은 트랜잭션의 철회율을 줄이기 위하여 추가적인 제어 정보들을 방송함으로써 방송 대역폭의 상당 부분을 소비한다는 단점을 갖는다. 이와는 달리, TCC는 방송 데이터의 타임스탬프 필드에 그 데이터를 갱신한 서버 트랜잭션들의 순서를 반영시키고, 이를 수신한 클라이언트에서는 타임스탬프를 이용하여 자신의 읽기 전용 트랜잭션의 정확성을 검사함으로써 보다 많은 트랜잭션 실행을 허용한다. 그 결과, TCC는 서버로부터 방송되는 제어 정보의 양을 최소화하면서 읽기 전용 트랜잭션의 철회율을 줄일 수 있다는 장점을 갖는다.
브로드캐스트는 하나 또는 여러 개의 채널을 이용해서 다수의 모바일 클라이언트들이 빈번하게 필요로 하는 데이타를 효과적으로 전송하기 위한 방법 중의 하나이다. 무선 브로드캐스트 환경에서는 채널의 상향 대역폭의 한계로 인해 기존의 동시성 제어 기법은 적합하지 않다. 무선 브로드캐스트 환경에서 서버는 종종 모바일 클라이언트의 접근 패턴을 고려하여 편향된 접근 빈도를 갖는 서로 다른 데이터 아이템을 브로드캐스트 하기도 한다. 무선 브로드캐스트 환경에서 모바일 트랜잭션을 위한 기존의 제안된 동시성 제어 기법들은 일정한 데이타 접근 패턴에 중점을 두고 있다. 하지만, 기존의 기법들은 데이터의 접근 패턴이 일정하지 않고 편향된 경우에는 오히려 심각한 성능 저하를 발생시킨다. 편향된 데이타 접근패턴을 갖는 갱신 모바일 트랜잭션들은 높은 접근 빈도를 같은 데이타를 동시에 접근하고자 하는 다른 모바일 트랜잭션들 간의 충돌로 인해 실행이 취소되고 재실행될 것이다. 본 논문에서는 일정한 데이타 접근패턴뿐만 아니라 편향된 데이타 접근 패턴을 갖는 모바일 트랜잭션을 위한 에너지 효율적인 동시성 제어기법을 제안한다. 본 논문에서는 임의 백오프 기법을 통해 갱신 모바일 트랜잭션의 빈번한 실행 취소와 재실행을 방지한다. 우리는 기존의 동시성 제어 기법과의 비교를 통해 본 논문에서 제안하는 기법을 심층적으로 분석한다. 또한 실험을 통해 기존의 기법들에 비해 평균 접근 시간, 상향 및 하향 통신 대역폭의 사용량이 현저히 줄어드는 것을 보임으로써 제안하는 기법의 성능을 검증한다.
최근 데이터 양이 폭발적으로 증가함에 따라, 데이터를 저장하고 검색하고 다루기 위한 대규모 데이터베이스 시스템이 등장하였다. 이 환경에서는 일관성과 가용성, 결함 허용 등 다양한 이슈가 존재한다. 이 논문에서는 데이터 관리와 트랜잭션 관리가 분리된 구조를 갖는 대규모 데이터베이스 시스템에서, 효율적인 범위 질의 방법에 대하여 다룬다. 동일한 구조에서 두 모듈의 독립성을 보장하고, 팬텀 문제를 해결하기 위하여 파티션을 이용한 범위 질의 방법에 대한 연구가 있었지만, 범위 질의가 키 값으로 명세되는 경우에만 효율적이었다. 이에 이 논문에서는 키 값이 아닌 다른 속성으로 범위 질의가 주어질 때 효율을 개선할 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 제안하는 방법에서는 분리된 두 모듈의 독립성은 보장하며, 부분 인덱스를 사용함으로써 범위 질의를 위한 오버헤드를 줄일 수 있다.
최근, 아이템들의 가치를 고려한 빈발 아이템셋 마이닝 방법은 데이터 마이닝 분야에서 가장 중요한 이슈 중 하나로 활발히 연구되어왔다. 아이템들의 가치를 고려한 마이닝 기법들은 적용 방법에 따라 크게 가중화 빈발 아이템셋 마이닝, 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝, 유틸리티 아이템셋 마이닝으로 구분된다. 본 논문에서는 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝들에 대해 실증적인 분석을 수행한다. 일반적으로 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝 기법들은 데이터베이스 내 아이템들의 가치를 고려함으로써 트랜잭션 가중치를 계산한다. 또한, 그 기법들은 계산된 각 트랜잭션의 가중치를 바탕으로 가중화 빈발 아이템셋들을 마이닝 한다. 트랜잭션 가중치는 트랜잭션 내에 높은 가치의 아이템이 많이 포함 될수록 높은 값으로 나타나기 때문에 우리는 각 트랜잭션의 가중치의 분석을 통해 그 가치를 파악할 수 있다. 우리는 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝 기법 중에서 가장 유명한 알고리즘인 WIS와 WIT-FWIs, IT-FWIs-MODIFY, WIT-FWIs-DIFF의 장 단점을 분석하고 각각의 성능을 비교한다. WIS는 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝의 개념과 그 기법이 처음 제안된 알고리즘이며, 전통적인 빈발 아이템셋 마이닝 기법인 Apriori를 기반으로 하고 있다. 또 다른 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝 방법인 WIT-FWIs와 WIT-FWIs-MODIFY, WIT-FWIs-DIFF는 가중화된 빈발 아이템셋 마이닝을 더 효율적으로 수행하기 위해 격자구조(Lattice) 형태의 특별한 저장구조인 WIT-tree를 이용한다. WIT-tree의 각 노드에는 아이템셋 정보와 아이템셋이 포함된 트랜잭션의 ID들이 저장되며, 이 구조를 사용함으로써 아이템셋 마이닝 과정에서 발생되는 다수의 데이터베이스 스캔 과정이 감소된다. 특히, 전통적인 알고리즘들이 수많은 데이터베이스 스캔을 수행하는 반면에, 이 알고리즘들은 WIT-tree를 이용해 데이터베이스를 오직 한번만 읽음으로써 마이닝과정에서 발생 가능한 오버헤드 문제를 해결한다. 또한, 공통적으로 길이 N의 두 아이템셋을 이용해 길이 N+1의 새로운 아이템셋을 생성한다. 먼저, WIT-FWIs는 각 아이템셋이 동시에 발생되는 트랜잭션들의 정보를 활용하는 것이 특징이다. WIT-FWIs-MODIFY는 조합되는 아이템셋의 정보를 이용해 빈도수 계산에 필요한 연산을 줄인 알고리즘이다. WIT-FWIs-DIFF는 두 아이템셋 중 하나만 발생한 트랜잭션의 정보를 이용한다. 우리는 다양한 실험환경에서 각 알고리즘의 성능을 비교분석하기 위해 각 트랜잭션의 형태가 유사한 dense 데이터와 각 트랜잭션의 구성이 서로 다른 sparse 데이터를 이용해 마이닝 시간과 최대 메모리 사용량을 평가한다. 또한, 각 알고리즘의 안정성을 평가하기 위한 확장성 테스트를 수행한다. 결과적으로, dense 데이터에서는 WIT-FWIs와 WIT-FWIs-MODIFY가 다른 알고리즘들보다 좋은 성능을 보이고 sparse 데이터에서는 WIT-FWI-DIFF가 가장 좋은 효율성을 갖는다. WIS는 더 많은 연산을 수행하는 알고리즘을 기반으로 했기 때문에 평균적으로 가장 낮은 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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