• 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.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제16권4호
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• pp.245-261
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• 2009

Since XML emerged as a standard for data exchange on the web, it has been widely used for applications like e-Commerce, CRM, and BI. However, it is common that most of business data is stored in relational database systems, and it is expected that business data management would still be centered around the relational database systems. As such, the technique of viewing relational data as XML and processing XML queries against it is required. To meet such a need, in the SQL/XML standard, the functions to publish relational data as XML are provided. In this paper, we propose the techniques of providing an XML view of relational data defined by an SQL/XML statement in DTD(Document Type Definition), and of processing XPath queries against the XML view by translating them into SQL/XML statements, and describe the validation of such techniques through implementation and tests.

• 정보기술과데이타베이스저널
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• 제1권1호
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• pp.9-30
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• 1994

The objective of this paper is to give a brief review of relational design methodology, and show how a relational schema can be converted into an object-relational schema. We first introduce relational terminology and describe the relational design process along with its limitations. Next we show how the relational model can be extended to overcome these limitations : these extensions form the core of an object-relational data model ; we use the UniSQL/X data model as an example. We illustrate the process or converting a relational schema into an object-relational schema, and show the benefits of this conversion with respect to queries. The conversion process is then summarized as a set of guidelines. Finally, we make our conclusions.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.149-159
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• 2011

현재의 응용시스템들은 복합관계성으로 관련지어진 복합객체를 갖고 있다는 특징을 갖는다. 이러한 특징은 기존의 관계형 데이터베이스로 표현하기에는 한계가 있어 관계형 데이터베이스는 객체-관계형 데이터베이스로 확장되었다. 이에 따라서 기존의 관계형 데이터베이스 설계 방법론과 같은 객체-관계형 데이터베이스 설계 방법론이 요구된다. 본 논문에서는 스테레오타입과 태그값 그리고 제약조건을 이용한, UML 클래스다이어그램 확장에 기반하여 객체-관계형 데이터베이스를 위한 통합된 설계방법론을 개발한다. 아울러 확장된 UML 클래스다이어그램을 객체-관계형 데이터베이스 스키마로의 변환을 위한 가이드라인을 제시한다. 개발한 설계방법론에서 사용하는 객체-관계형 모델은 SQL:1999를 이용하였으며, 객체-관계형 데이터베이스 구현은 Oracle11g로 하였다. 많은 객체-관계형 DBMS는 존재하지만 객체-관계형 데이터베이스 설계에 있어서 일관된 방법론은 제시되지 않았다. 본 논문에서 제시하는 방법론을 적용함으로써 일관된 방법으로 객체-관계형 데이터베이스 설계를 가능하게 한다. 사례 연구로, 제안한 설계방법론을 컴퓨터교실 예약시스템에 대하여 적용한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.615-616
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• 2014

현재 XML은 데이터 교환의 표준언어로 사용되고 있다. 현재 대부분의 데이터는 파일 시스템이 아닌 데이터베이스 시스템에 저장되어 있으며 객체지향 데이터베이스에 저장되어 있는 데이터의 경우 데이터를 계층적 구조로 표현할 수 있지만 관계형 데이터베이스의 경우는 각각의 테이블에 독립적으로 데이터가 존재하여 계층구조를 표현할 수 없다. 이에 본 논문에서는 계층적 데이터 표현이 어려운 기존의 관계형 데이터베이스의 데이터를 데이터베이스를 변경하거나 새로운 데이터베이스를 구축할 필요 없이 기존의 데이터의 구조를 정의하여 XML 문서를 생성하는 PL/SQL 프로시저 시스템을 설계하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 추계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.49-52
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• 2003

In this research, we propose a mechanism to develop an inference engine and expert systems based on relational database and SQL (structured query language). Generally, former researchers had tried to develop an expert systems based on text-oriented knowledge base and backward/forward (chaining) inference engine. In these researches, however, the speed of inference was remained as a tackling point in the development of agile expert systems. Especially, the forward inference needs more times than backward inference. In addition, the size of knowledge base, complicate knowledge expression method, expansibility of knowledge base, and hierarchies among rules are the critical limitations to develop an expert systems. To overcome the limitations in speed of inference and expansibility of knowledge base, we proposed a relational database-oriented knowledge base and forward inference engine. Therefore, our proposed mechanism could manipulate the huge size of knowledge base efficiently, and inference with the large scaled knowledge base in a short time. To this purpose, we designed and developed an SQL-based forward inference engine using relational database. In the implementation process, we also developed a prototype expert system and presented a real-world validation data set collected from medical diagnosis field.

• 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.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.123-130
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• 2001

데이터베이스의 크기가 증대함에 따라, 데이터의 분석 및 데이터베이스로부터의 지식 습득필요성이 대두되고 있다. 데이터 마이닝 기법은 그 대표적인 예이다. 대부분의 마이닝 대상 데이터 집합은 규모가 매우 크고, 데이터베이스 내에 저장되어 있다. 효과적인 마이닝 기능을 구현하기 위해서는 기존의 데이터베이스로부터 분석 대상 데이터 집합을 추출하고, 일반화시켜 함께 유지 관리함이 요구된다. 본 논문에서는 새로운 미이닝 연산자를 정의함으로써 기존 SQL 언어를 확장하여 릴레이션으로부터 분석 대상 데이터를 도메인 중심 방법으로 추출 후 일반화시킨다. 분석 대상 애트리뷰트 값과 일반화된 정보를 포함하는 배경지식은 관계형 데이터베이스의 릴레이션과 동일한 구조로 저장 및 관리된다. 또한 본 논문에서 제안된 배경지식 추출을 수행하는 SQL 유사 연산자와 집단 함수를 예제를 통하여 그 사용 예를 보임으로써, 마이닝 표현력을 나타낸다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.27-33
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• 2010

통합 정보시스템의 도입과 구축에 있어 가장 중요한 성공요소중의 하나가 성능 최적화이다. 본 연구에서는 정보시스템의 성능향상을 위해 비용도 저렴하고 단시간에 효과를 나타낼 수 있는 관계형 데이터베이스의 SQL 튜닝 기법을 제안하고, 이를 중소규모의 회사에 실제 운용되고 있는 데이터베이스 시스템에 적용하여 그 효율성을 분석하였다.

• 전기학회논문지
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• 제65권3호
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• pp.469-476
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• 2016

Relational Database Management Systems have become de facto database model among most developers and users since the inception of Data Science. From IoT devices, sensors, social media and other sources, data is generated in structured, semi-structured and unstructured formats, in huge volumes, thereby the difficulty of data management greatly increases. Organizations that collect large amounts of data are increasingly turning to non relational databases - NoSQL databases. In this paper, through experiments with real field data, we demonstrate that MongoDB, a document-based NoSQL database, is a better alternative for building a Telco Subscriber Data Management System which hitherto is mainly built with Relational Database Management Systems. We compare the existing system in various phases of data flow with our proposed system powered by MongoDB. We show how various workloads at some phases of the existing system were either completely removed or significantly simplified on the new system. Based on experiment results, using MongoDB for managing telco subscriber data turned out to offer performance better than the existing system built with MSSQL Server.