• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.84-94
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• 2021

객체 간의 관계를 표현하기 위해 정점과 간선으로 구성된 그래프 데이터를 효율적으로 저장하고 질의 처리하기 위한 그래프 데이터베이스가 개발되었다. 그래프 데이터베이스는 질의 유형이 기존 NoSQL 데이터베이스와 매우 다른 특성을 보이기 때문에 그래프 데이터베이스의 성능을 검증하기 위해서는 그래프 데이터베이스에 알맞은 벤치마킹 도구가 필요하다. 본 논문에서는 그래프 입력과 질의에 대한 다양성을 지원하는 효율적인 그래프 데이터베이스 벤치마킹 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 그래프 데이터베이스에 대한 벤치마킹을 테스트하기 위해서 OrientDB를 활용한다. 입력 그래프와 질의 그래프의 다양성을 지원하기 위해서 기존 그래프 데이터 생성 도구인 LDBC를 이용한다. 벤치마킹 결과 분석을 통해 제안하는 기법의 타당성 및 실효성을 입증한다. 성능 평가 결과 제안하는 시스템은 사용자 정의 가능한 가상 그래프 데이터가 생성이 가능하며, 생성된 그래프 데이터를 기반으로 벤치마킹이 가능함을 보였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제17권4호
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• pp.669-690
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• 2016

Advances in sensor technologies have led to the instrumentation of sensor networks for bridge monitoring and management. For a dense sensor network, enormous amount of sensor data are collected. The data need to be managed, processed, and interpreted. Data management issues are of prime importance for a bridge management system. This paper describes a data management infrastructure for bridge monitoring applications. Specifically, NoSQL database systems such as MongoDB and Apache Cassandra are employed to handle time-series data as well the unstructured bridge information model data. Standard XML-based modeling languages such as OpenBrIM and SensorML are adopted to manage semantically meaningful data and to support interoperability. Data interoperability and integration among different components of a bridge monitoring system that includes on-site computers, a central server, local computing platforms, and mobile devices are illustrated. The data management framework is demonstrated using the data collected from the wireless sensor network installed on the Telegraph Road Bridge, Monroe, MI.

• Journal of Platform Technology
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• 제9권2호
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• pp.3-9
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• 2021

센서정보 관리를 위해서는 다양하고 수많은 센서의 정보를 신속하게 저장, 수정, 삭제 할 수 있는 기능을 제공해야 한다. 본 연구에서는 Celery 와 MongoDB 를 활용하여 위의 조건에 부합한 센서정보 관리 시스템을 설계 및 구현하였다. Celery 는 파이썬으로 개발된 비동기 통신을 기반으로 하는 큐구조를 제공하고 있다. 그리고 이것은 분산된 작업 큐 구조이고 단순하지만 많은 양의 메시지를 처리하기에 적합한 신뢰성 있는 분산 시스템이다. MongoDB 는 NoSQL 데이터베이스로써 다양한 정보 표현을 저장할 수 있고 검색할 수 있다. 본 연구에서는 개발한 시스템을 활용한 실험을 통해 IoT 환경에서 제공되는 다양한 센서를 관리할 수 있음을 확인할 수 있었다. 센서데이터를 갖는 메시지를 처리하기 위한 성능을 개선하기 위해 본 시스템은 클라우드 하부구조의 에지단에 배치되어 사용한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2019년도 춘계종합학술대회
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• pp.459-460
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• 2019

최근 데이터베이스에서 다루는 데이터의 크기가 커짐에 따라 SQL DB 대신 NoSQL DB의 사용이 증가하고 있다. 이런 변화에 따라 NoSQL과 저장장치에 대한 벤치마킹 및 분석을 통한 저장장치 성능 최적화 및 성능 평가 방법 개선이 필요하다. 본 논문에서는 기존 벤치마킹 툴의 조작 불편함을 해소하기 위해서 사용자의 편의성을 고려한 간편한 벤치마킹 시스템 GUI를 설계한다. 시각화 툴을 활용하여 벤치마킹 결과의 분석을 용이하게 할 수 있는 환경을 제공해준다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.49-55
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• 2019

Organizations design and operate business process models to achieve their goals efficiently and systematically. With the advancement of IT technology, the number of items that computer systems can participate in and the process becomes huge and complicated. This phenomenon created a more complex and subdivide flow of business process.The process instances that contain workcase and events are larger and have more data. This is an essential resource for process mining and is used directly in model discovery, analysis, and improvement of processes. This event log is getting bigger and broader, which leads to problems such as capacity management and I / O load in management of existing row level program or management through a relational database. In this paper, as the event log becomes big data, we have found the problem of management limit based on the existing original file or relational database. Design and apply schemes to archive and analyze large event logs through Hadoop, an open source distributed file system, and HBase, a NoSQL database system.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권6호
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• pp.1305-1317
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• 2019

공공기관 및 기업의 빅데이터 플랫폼 환경에서 데이터 보호를 위한 암호화는 필수적인 요소이나 실제 빅데이터 워크로드를 고려한 암호화 알고리즘에 대한 성능 검증 연구는 많이 진행되지 않았다. 본 논문에서는 몽고 DB(MongoDB) 환경에서 데이터와 노드를 추가하여 빅데이터의 6가지 워크로드별로 AES, ARIA, 3DES별로 성능 변화 추이를 분석하였다. 이를 통해 빅데이터 플랫폼 환경에서 각 워크로드 별 최적의 블록기반 암호 알고리즘이 무엇인지 확인하고, NoSQL 데이터베이스 벤치마크(YCSB)를 사용하여 데이터와 노드 구성환경에서 다양한 워크로드별로 테스트를 통해 MongoDB의 성능을 고려한 최적화된 아키텍처를 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.622-625
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• 2014

빅데이터가 다양한 가치를 만들어내기 시작하면서, 더 다양하면서도 막대한 량의 데이터를 수용할 수 있는 데이터베이스가 필요하게 되었다. 그래서 기존 RDBMS의 복잡도와 용량 한계를 극복하기 위한 목적으로 NoSQL 데이터베이스가 등장하게 되었고, 그 중 대표적으로 MongoDB가 많이 사용되며, 오픈 소스로 제공되고 있다. MongoDB에서 사용되는 B-트리 인덱스는 데이터양이 증가함에 따라 그 성능이 현저히 떨어진다. Fractal 트리 인덱스는 B-트리의 삽입 알고리즘을 개선하여 상당한 성능향상을 가능하게 한다. 이 논문에서는 MongoDB에서 B-트리 인덱스를 사용하는 경우와 Fractal 트리 인덱스를 사용하는 경우를 구별하여 그 성능을 비교해 본다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.645-651
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• 2019

대용량 데이터가 쏟아져 나오고 있는 지금, 대용량 데이터의 처리를 위해 데이터 처리 특성상 쓰기 작업보다 읽기작업이 많아 소프트웨어 아키텍처나 데이터 저장 패턴에 많은 변화가 가해지고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 명령(Command)과 쿼리(Query)의 책임을 분리하는 CQRS(Command Query Responsibility Segregation) 패턴의 쿼리 모델을 사용해 사용자의 요구사항에 효율적인 대용량 데이터 조회 시스템을 구현한다. 본 논문의 대용량 데이터는 기상청 Open API의 2018년 온도, 습도, 강수 데이터를 활용하여 약 23억 건의 데이터를 RDBMS(PostgreSQL)와 NoSQL(MongoDB)에 알맞게 저장한다. 또한 구현한 웹 서버 (Web Server) 입장에서의 CQRS패턴을 적용한 시스템과 CQRS 패턴을 적용하지 않은 시스템의 성능, 각 데이터베이스의 저장구조 성능, 데이터 처리 특징에 맞는 성능을 비교 및 분석한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권3호
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• pp.22-30
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• 2008

최근 들어 개인 정보 보호의 중요성에 대한 인식이 매우 높아지고 있다. 많은 국가에서 개인정보 보호에 관련한 법규를 새로이 제정하고 있으며 이제 개인 신상에 관련된 데이터를 보호하는 것은 단순한 기업 이미지 관리 차원이 아닌 법적인 의무가 되었다. 대부분의 기업의 세일즈 데이터베이스에는 예외 없이 고객의 이름, 주소, 신용카드번호와 같은 정보가 저장되어 있다. 개인 정보는 개인 신상에 관한 민감한 정보이고, 또한 기업의 전략적인 자산이며, 따라서 기업은 개인 정보를 사전 예방차원에서 안정적으로, 그리고 포괄적으로 보호하기 위한 모든 노력을 다해야 한다. 그러나 만일 데이터베이스 관리자의 패스워드 보안이 뚫린다면 속수무책일 수밖에 없다. 이를 위해서 데이터베이스 암호화는 반드시 필요하다. 그러나 암호화의 결과 데이터베이스의 성능에 문제가 될 수 있고 또한, 암호화로 인하여 기존의 SQL 언어에서의 영역(range) 질의에 제한이 있다. 따라서 이와 같은 문제를 해결하여 암호화된 데이터를 효과적으로 질의하기 위한 방법을 본 논문에서 제안하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권5호
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• pp.89-96
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• 2022

Security is still a great concern to this day, albeit we have come a long way to mitigate its numerous threats. No-SQL databases are rapidly becoming the new database de-facto, as more and more apps are being developed every day. However, No-SQL databases security could be improved. In this paper, we discuss a way to improve the security of XML-based databases with the use of trust labels to be used as an access control model.