• 정보과학회 논문지
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• 제43권12호
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• pp.1385-1395
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• 2016

빅데이터와 함께 등장한 NoSQL은 기존 관계형 데이터베이스로는 해결하기 힘든 문제를 새로운 아키텍처와 데이터 모델로 해결하고자 한다. 관계형 데이터베이스와는 달리 NoSQL 데이터베이스는 기능과 아키텍처 그리고 한계점이 제품마다 다르기 때문에 NoSQL 데이터베이스를 선택하기 위해서는 많은 고려사항이 필요하다. 이렇게 데이터베이스의 선택의 폭이 넓어진 만큼 선택의 어려움은 더욱 증가했다고 볼 수 있다. 또한 NoSQL 데이터베이스의 발전은 기존의 관계형 데이터베이스의 기능을 확장하는 데도 기여했다. 본 논문에서는 NoSQL 데이터베이스를 보다 정확히 이해하기 위해 관계형 데이터베이스와 비교 분석하고 오픈 소스 관계형 데이터베이스인 PostgreSQL의 최신 NoSQL 관련 기능에 대해 알아본다. 또한 NoSQL 데이터베이스 벤치마크(YCSB)를 사용해 NoSQL과 PostgreSQL의 성능을 비교하고 앞으로의 발전 방향에 대해서 논한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권12호
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• pp.107-115
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• 2022

Recently, big data applications need another database different from the Relation database. NoSQL databases are used to save and handle massive amounts of data. NoSQL databases have many advantages over traditional databases like flexibility, efficiently processing data, scalability, and dynamic schemas. Most of the current applications are based on the web, and the size of data is in increasing. NoSQL databases are expected to be used on a more and large scale in the future. However, NoSQL suffers from many security issues, and one of them is access control. Many recent applications need Fine-Grained Access control (FGAC). The integration of the NoSQL databases with FGAC will increase their usability in various fields. It will offer customized data protection levels and enhance security in NoSQL databases. There are different NoSQL database models, and a document-based database is one type of them. In this research, we choose the CouchDB NoSQL document database and develop an access control mechanism that works at a fain-grained level. The proposed mechanism uses role-based access control of CouchDB and restricts read access to work at the document level. The experiment shows that our mechanism effectively works at the document level in CouchDB with good execution time.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제5권5호
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• pp.117-126
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• 2016

최근 빅 데이터나 소셜 네트워크 서비스의 활용도가 증가하면서 기존 관계형 데이터베이스의 한계를 극복한 NoSQL 데이터베이스의 수요가 꾸준히 증가하고 있다. 디지털 포렌식 관점에서 관계형 데이터베이스의 디지털 포렌식 조사 기법은 꾸준히 연구되어 왔으나 NoSQL 데이터베이스의 디지털 포렌식 조사 기법에 대한 연구는 거의 없는 실정이다. 본 논문에서는 메모리 기반의 Key-Value Store NoSQL 데이터베이스인 Redis를 소개하고 디지털 포렌식 관점에서 살펴보아야 할 아티팩트의 수집과 분석, 삭제된 데이터 복구 기법을 제안한다. 또한 제안된 데이터 복구 기법을 도구로 구현하여 복구 기법을 검증한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제10권3호
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• pp.355-364
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• 2014

Internet accessibility has been growing due to the diffusion of smartphones in today's society. Therefore, people can generate data anywhere and are confronted with the challenge that they should process a large amount of data. Since the appearance of relational database management system (RDBMS), most of the recent information systems are built by utilizing it. RDBMS uses foreign-keys to avoid data duplication. The transactions in the database use attributes, such as atomicity, consistency, isolation, durability (ACID), which ensures that data integrity and processing results are stably managed. The characteristic of RDBMS is that there is high data reliability. However, this results in performance degradation. Meanwhile, from among these information systems, some systems only require high-performance rather than high reliability. In this case, if we only consider performance, the use of NoSQL provides many advantages. It is possible to reduce the maintenance cost of the information system that continues to increase in the use of open source software based NoSQL. And has a huge advantage that is easy to use NoSQL. Therefore, in this study, we prove that the leverage of NoSQL will ensure high performance than RDBMS by applying NoSQL to database systems that implement RDBMS.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제6권2호
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• pp.95-104
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• 2017

최근 스마트 기기의 발전과 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 대중화로 기존 관계형 데이터베이스(RDBMS)에서는 처리하기 어려운 데이터들이 증가하고 있다. 이러한 대용량의 비정형 데이터를 실시간으로 처리하기 위한 대안으로 비관계형 데이터베이스(NoSQL DBMS)가 각광 받고 있다. 데이터베이스 디지털 포렌식 조사 기법은 대부분 관계형 데이터베이스를 대상으로 연구되어왔으나, 최근 NoSQL DBMS를 도입하는 기업이 증가하면서 NoSQL DBMS에 대한 디지털 포렌식 기법의 수요도 증가하고 있다. NoSQL DBMS는 정규화할 스키마가 존재하지 않고, 데이터베이스 종류나 운영환경에 따라 저장방식이 상이하기 때문에 디지털 포렌식 조사 시 이를 고려한 새로운 기법들이 필요하다. NoSQL DBMS 중 문서형 데이터베이스에 대한 연구는 진행되어 왔지만, 이를 다른 종류의 NoSQL DBMS에 그대로 적용하기엔 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 NoSQL DBMS 중 컬럼형 데이터베이스인 HBase의 구동 방식과 데이터 모델을 소개하고, 운영환경 파악과 아티팩트 수집 및 분석, 삭제된 데이터의 복구 방안에 대해 제안하여 이를 바탕으로 HBase에 대한 디지털 포렌식 조사 기법에 대해 연구하였다. 또한 실험 시나리오를 통해 제안된 HBase에 대한 디지털 포렌식 조사 기법을 검증한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권9호
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• pp.1-9
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• 2020

이 논문에서는 NoSQL 데이터베이스의 동작 과정에서 발생하는 라이브러리 콜과 관련 정보들을 기록하여 내부 동작 과정을 심층적으로 분석하는 방법을 제안한다. 이를 통해 지정한 라이브러리 콜을 관찰 및 기록하며, 기록된 라이브러리 콜 정보를 통해 NoSQL 데이터베이스 간 내부 동작 차이를 비교하고, 입력 데이터 개수의 변화에 따라 발생하는 라이브러리 콜의 변화를 관찰하여 각 데이터베이스의 특징 및 확장성을 평가한다. 컴퓨팅 성능의 발전과 빅테이터의 활성화에 따라 다양하고 많은 양의 데이터를 기록 및 분석하기 위한 여러 종류의 NoSQL 데이터베이스가 등장하였으며, 각 환경에 적합한 데이터베이스를 선택하기 위해 각 데이터베이스의 확장성을 평가할 필요가 있다. 그러나 벤치마크, 성능 모델을 통한 외부 동작 관찰 또는 설계에 따른 구조적 특징 분석과 같은 기존의 방식으로는 데이터베이스가 동작하는 과정을 분석 또는 예측하기 어렵다. 따라서, 더욱 심층적인 분석을 통해 동작 과정 및 확장성을 파악하는 본 논문에서 제안하는 기법의 활용이 필요하다.

• 천문학회보
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• 제42권2호
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• pp.88.3-89
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• 2017

We present our experiences with open-source NoSQL database systems in analyzing spatial and temporal astronomical data. We conduct experiments of using Redis in-memory NoSQL database system by modifying and exploiting its support of geohash for astronmical spatial data. Our experiment focuses on performance, cost, difficulty, and scalability of the database system. We also test OpenTSDB as a possible NoSQL database system to process astronomical time-series data. Our experiments include ingesting, indexing, and querying millions or billions of astronomical time-series measurements. We choose our KMTNet data and the public VVV (VISTA Variables in the Via Lactea) catalogs as test data. We discuss issues in using these NoSQL database systems in astronomy.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.351-354
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• 2014

빅데이터의 등장은 RDBMS로 대변되던 기존 데이터베이스 시장에 다양한 변화를 가져왔다. 빅데이터들은 데이터의 양은 증가했으나 개개의 데이터크기는 작아지고, RDBMS상의 데이터들과 비교해 단순해졌다. 이런 특징은 새로운 데이터처리기술을 요하게 되고, 그에 따라 빅데이터처리에 특화된 다양한 데이터베이스기술이 등장하게 되었다. 이를 NoSQL이라고 정의한다. NoSQL은 각각 데이터의 특성에 따른 처리방식이 달라 하나로 정의하기는 어렵다. 이에 본 논문에서는 다양한 NoSQL의 종류별 특징에 따라 분류하고 실제 빅데이터 운용에 있어 적합한 NoSQL을 알아보고자 한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.123-134
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• 2014

최근 데이터의 대용량화로 인해 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)과 빅데이터 처리를 위한 NoSQL DBMS에 대한 수요가 꾸준히 늘고 있다. 관계형 DBMS에 대한 디지털 포렌식 조사 기법은 활발히 연구되어 왔으나 최근 사용이 급증하고 있는 NoSQL DBMS에 대한 포렌식 조사 기법에 대한 연구는 거의 없는 실정이다. 본 논문에서는 NoSQL DBMS 중 가장 많이 사용되고 있는 MongoDB에 대한 디지털 포렌식 조사 절차와 기법을 제안한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.2067-2075
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• 2017

최근 빅데이터가 주목받게 되면서 빅데이터를 처리하기 위한 시스템들도 중요하게 여겨지고 있다. 빅데이터 처리 시스템으로 분산파일시스템인 Hadoop과 비정형 데이터 처리를 위한 NoSQL 데이터 스토어가 주목받고 있다. 하지만 아직까지 NoSQL을 사용함에 있어 어려움이나 불편함도 존재한다. 저용량 데이터인 경우 NoSQL의 MapReduce는 불필요한 작업시간을 소모하게 되며, RDBMS 보다 상대적으로 많은 데이터 탐색 시간이 소요되기도 한다. 본 논문에서는 이러한 NoSQL의 문제점을 해결하기 위해 NoSQL과 RDBMS 간의 연동 기법을 제안하였다. 개발한 오토매핑 기법은 처리할 데이터의 양에 따라 적합한 데이터베이스를 사용하게 하여 결과적으로 검색시간을 빠르게 할 수 있다. 실험 결과 제안한 데이터베이스 연동 기법은 특정 데이터 셋의 경우 검색시간을 최대 35%까지 줄일 수 있다.