데이터 활용의 다양성이 높아짐에 따라 비관계형 데이터베이스 사용이 증가했으며, 이에 대한 NoSQL 삽입 공격 또한 증가했다. 전통적으로 NoSQL 삽입 공격을 탐지하기 위해 규칙 기반 탐지 방법론이 제안돼왔으나, 이 방식은 규칙의 범위를 벗어나 발생하는 삽입 공격에의 대응이 어렵다는 한계점이 있다. 이에 본 논문에서는 CNN 알고리즘을 이용해 특징을 추출하고, RNN 알고리즘을 활용해 NoSQL 삽입 공격을 탐지하는 기법을 제시한다. 또한, 실험을 통하여 본 논문에서 제시한 모델이 기존의 지도학습을 이용한 가장 우수한 모델보다 정확도는 10%, 정밀도는 4%, 재현율은 14%, F2-score는 0.082만큼 더 높은 비율로 NoSQL 삽입 공격을 탐지함을 보인다.
This study was carried out to develop database system using internet fur greenhouse. The database system consisted of group monitor, client monitor. server monitor and DBMS. The results of the study are summarized as follows. 1. The monitoring module, as data collection system for database. could monitor the state of the control device and the greenhouse environment. 2 The group monitor was connected to the house monitors by RS-485 communication method. Data received by the group monitor were sent to the server monitor and then stored in database server by TCP/IP and MIDAS. 3. The data of database consisted of on growing environment. control devices, operation and cultivation data in greenhouse. It was developed using MS-SQL server. 4. Remote monitoring of greenhouse was realized in a client/server environment. The client module. which was named as the client monitor. made requests to access the measurement data of greenhouse through the remote data module of the server monitor in internet environment.
오늘날 데이터 처리에 있어 가장 보편적인 언어가 SQL이다. 이를 위해 SQL 교육이 대학에서 진행되고 있다. 따라서 이번 연구에서는 SQL교육의 학습효과를 극대화하기 위한 SQL의 퀴즈 자동 채점 시스템을 제안한다. 본 시스템은 SQL 퀴즈의 자동 채점을 위해 데이터베이스관리시스템을 활용한 알고리즘을 이용하였으며, 만족할 만한 결과를 도출하였다. 본 시스템을 위해 학사관리, 인사관리 데이터베이스에 대해 학사관리의 문제로 문제 은행을 구축하고, 사용자에게 매번 다른 문제를 제공할 수 있도록 하였다. 채점은 테이블에 변화가 없는 검색과 테이블이 변화하는 수정, 삽입, 삭제로 나누어 처리하였다. 검색의 경우 정답과 응답을 실행한 후 실행 결과를 비교하여 처리하였으며, 수정, 삽입, 삭제는 정답과 오답을 실행한 후 테이블을 검색하여 비교함으로써 정답을 확인하도록 하였다. 수정, 삽입, 삭제는 테이블이 변화하였으므로 트랜젝션(transaction) 제어어인 ROLLBACK 명령어를 이용하여 데이터를 원래대로 복원하였다. 본 시스템을 구현하고, 우리대학 컴퓨터정보과 2학년 88명을 대상으로 772회 시행하였다. 시행결과 1회 10문항으로 구성된 시험에 대한 평균 채점 소요시간은 0.052초로 매우 효과적인 것으로 나타났으며, 채점관의 경우 동시에 여러개의 응답을 동시에 처리할 수 없음을 고려한다면 본 시스템의 성능이 월등함을 확인하였다. 향후 정답율을 기초로 문제 난이도를 고려한 문제 시스템으로 발전시키고자 한다.
IoT(사물인터넷) 기술의 빠른 개발로 인하여 기존의 택시들은 디스패처와 위치 시스템을 통해 서로 연결되고 있다. 일반적으로 현대의 택시들은 경로 정보를 획득하기 위한 목적으로 GPS(Global Positioning System)를 탑재하고 있다. 택시 운행 데이터들의 경로 빈도를 분석하여, 주어진 질의 시간에 해당하는 빈번한 경로를 찾을 수 있다. 그러나 위치 데이터의 용량이 매우 크고 복잡하기 때문에 택시의 운행 이벤트의 위치 데이터를 분석된 빈도 정보로 변환할 때에 확장성 문제가 발생한다. 이 문제를 해결하기 위하여, NoSQL 데이터베이스에 기반한 택시 운행 데이터에 대한 Top-K 질의 시스템을 제안한다. 첫째, 원시 택시 운행 이벤트를 분석하고 모든 경로들의 빈도 정보를 추출한다. 추출한 경로 정보는 NoSQL 문서-지향 데이터베이스인 MongoDB에 해시 기반의 인덱스 구조로 저장한다. 주로 발생하는 경로에 대한 효율적인 Top-K 질의 처리는 몽고DB의 상에서 이루어진다. 미국 뉴욕시의 실제 택시 운행 데이터를 이용한 실험을 통하여 알고리즘의 효율성을 검증하였다.
도로의 기본설계가 평면 지형도상에서 수작업에 의해 이루어 끼고 있어 많은 시간과 인력이 소요될 뿐만 아니라 효율적인 면에서 많은 문제가 제기되고 있다. 최근 GSIS를 이용한 지형정보처리에 많은 관심이 모아지면서 3차원 수치지형정보를 이용한 효율적인 도로설계방법의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 도로설계를 위한 지형정보를 보다 효율적으로 해석하기 위해서 데이터베이스를 구축하고 분석하는 과정에 SQL을 응용하므로써 객관적이고 종합적인 근거의 자료제시와 입체적인 지형정보해석의 가능성을 제시한 것이다. 본 연구에서는 축척 1:5,000의 연구대상지역의 지형도를 3차원 기본토로 생성하고 등고선도, 토지이용도, 도로망도 및 수계도 등의 다양한 주세도의 지형 정보를 획득하였다. 완성된 지형도의 도형 정보와 데이터베이스의 속성 정보를 연결해 지형 정보를 구축하고, 노선계획을 함에 있어서 SQL을 응용하였다. 또한 도로설계를 위해 예비노선에 대한 종 횡단면도와 토공량 등의 설계자료를 보다 신속하고 효율적으로 산출하였고, 설계 후 도로형상과 자연경관을 DTM으로 구성하여 시각적으로 파악할 수 있었으므로 도로설계에 효율적인 방법으로 응용될 수 있을 것이다.
최근 석유화학 산업단지에서 발생하는 가스누출, 화재 등의 사고로 화학물질에 관한 안전이 더욱 중요시되고 있다. 특히 우리나라의 울산, 여수지역의 산단들은 석유화학 산업에 크게 이바지하고 있어 유익함이 있는 반면에, 화학 누출 사고 등으로 인하여 재해가 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 화학 사고 대응을 위해 실외 설비 기준 20[m] 간격으로 센서 노드를 구성하고, TLVs의 8시간 기준(TWA)과 15분 기준(STEL)의 노출 허용농도를 제시하였다. 제안된 시스템은 멀티 홉 통신에서 0.6~0.75[s] 주기로 수집된 데이터를 Python으로 전처리하여 SQL 문을 통해 MySQL 데이터베이스에 저장하였으며, MySQL과 Grafana를 연동하여 저장된 데이터를 5초에 1회씩 갱신하는 실시간 원격 모니터링 시스템을 구현하였다.
부동산 데이터는 경제, 법률, 군중심리 등 다양한 분야와 상호작용하고 복잡한 레이어의 데이터로 구성되어 있으며, 그 양 또한 방대하고 빠르게 변화하여 빅데이터로 볼 수 있다. 부동산 빅데이터를 관리하기 위한 기존의 관계형데이터베이스는 스키마가 고정되어 있고 수직적 확장성을 가지며 다양한 관계를 처리하기 어려운 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위하여 본 연구에서는 부동산 데이터를 그래프데이터베이스에 구축함으로써 그 유용성을 검증하였다. 연구방법은 가장 널리 사용되는 데이터베이스 중 하나인 관계형데이터베이스 방식인 MySQL과 그래프데이터베이스 방식인 Neo4j에 다양한 부동산 데이터를 모델링하고 실생활에서 사용되는 부동산 질문들을 수집하여 9개의 질문들에 대해 그래프데이터베이스와 관계형데이터베이스의 쿼리시간을 비교하였다. 실험결과로 Neo4j는 다양한 관계를 추론하는 다중 JOIN 문이 있는 쿼리에도 일정한 성능을 보였지만 MySQL은 JOIN문이 많아질수록 쿼리시간이 급격하게 증가하는 경향을 보였다. 이러한 결과를 통해 다양한 관계를 가진 부동산 빅데이터에 Neo4j 같은 그래프데이터베이스가 효율적일 수 있음을 알 수 있으며 부동산가격 요인예측, 부동산에 대한 AI스피커 질의 등의 분야에서 활용을 기대할 수 있다.
오랜 기간 동안, 관계형 데이터베이스는 많은 기업에서 널리 사용되어왔다. 데이터베이스의 표준모형으로서, 데이터 저장과 동시성 제어에서의 뛰어난 영향에도 불구하고, 객체와 관계에서의 불일치에 있어서는 단점이 존재한다. 이러한 배경을 극복하기 위해서, 스키마가 없이도 작동하는 빅 데이터를 위한 새로운 해결책으로 NoSQL이 부각되고 있다. 본 논문에서는 관계형 데이터베이스의 장단점뿐만 아니라, 애플리케이션 데이터베이스와 통합 데이터베이스 간의 비교를 연구하려고 한다. 그리고, 빅데이터를 위한 NoSQL을 정의하고 그 특징을 살펴보겠다.
이 논문은 PostgreSQL/PostGIS 기반의 궤적 정보 저장과 질의에 대하여 기술하고 있다. 최근 모바일 단말 기술의 발전과 함께 위치기반서비스와 이동 객체 궤적에 관련된 많은 연구들이 진행되고 있다. 궤적은 이동 객체가 시간에 따라 변하는 위치정보들의 모음이며, 위치기반서비스를 위한 가장 중요한 정보중 하나이다. 기존의 공간 데이터베이스 시스템은 이동 객체 데이터 타입을 지원하지 않는다. 이 논문에서는 공간 데이터베이스로 많이 활용되고 있는 PostgreSQL/PostGIS 상에서 궤적 데이터 타입을 구현하고, 궤적 연산을 위한 궤적 질의 함수들을 제안하고 있다.
최근 인터넷과 SNS의 발전으로 미디어 데이터가 늘어나고 있으며, 사진이나 동영상은 공간 태그를 가지고 있는 경우가 많으므로 이를 분석하기 위한 많은 기술이 발전하고 있다. SNS와 같은 자유도가 높은 데이터를 처리하기 위해서 NoSQL이 각곽을 받고 있으나 대부분의 NoSQL은 공간 데이터에 대한 연산 및 질의가 미비하다. 따라서 본 논문에서는 대표적인 NoSQL 중 MongoDB를 이용하여 공간 연산자를 추가하기 위한 시스템을 설계 및 구현하였다. 본 연구를 통해 다양한 연산자를 사용할 수 있음을 확인하였으며 연산자를 이용하여 다양한 서비스를 할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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