It has been a huge amount of capacity of 10GB data base in a decade ago so far. Nowadays, however, 10TB is the common data base and even bigger capacities are available. So, new generation of Very Large Data Base (VLDB) has begun. Moving in to the new generation of VLDB has been caused major problems like backing up, restoring, and managing especially performance. It is very hard to export necessary data rapidly now due to the huge amount of data base. In the past, such kind of problems was out of the questions because of less data. As time goes on, however, optimization of performance became a big issue when the VLDB is common. Therefore, new professional technics are urgently required to maintain and optimize the data base that has become a VLDB or one that is in the progress of becoming one.
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2012.04a
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pp.383-391
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2012
데이터는 살아 움직이고 있다. 10년 전만 해도 10GB 정도의 데이터라면 대용량 데이터라고 불리던 시절이 있었다. 하지만 지금은 10TB보다 큰 데이터베이스도 흔하다. 결국, 대용량 데이터베이스(VLDB)의 시대가 개막된 것이다. VLDB로 변한 데이터베이스에는 백업, 복구, 관리와 같은 문제점이 있지만 그 중에서도 성능 문제를 빼놓을 수 없다. 데이터베이스에 많은 데이터가 있고 그렇게 많은 데이터 중에서 필요한 몇 건의 데이터만 추출하는 것이 쉬운 일이 아니다. 과거에는 데이터가 적었기 때문에 이러한 것이 큰 문제가 아니었지만 이제는 VLDB가 되면서 성능 최적화는 일상적이고도 중요한 이슈가 되었다. 따라서 VLDB가 된 데이터베이스나 VLDB로 변하고 있는 데이터베이스에서 성능 관리를 하고 최적화할 수 있는 전문기술이 필요하다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.11b
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pp.199-201
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2005
RBAC(Role Based Access Control) 이란 특정 사용자가 어떤 대상에 특정 행동을 하는 데에 있어서 그 사용자가 가진 역할 (Role) 에 의해 접근 가능유무를 판정하게 하는 방법이다. 그 RBAC 에 역할간의 계층관계를 추가한 것이 계층적 RBAC (Hierarchicai RBAC)이다. 본 논문에서는 그런 다른 어플리케이션에 쉽게 추가 되거나 아니면 독자적으로 인증 기능을 가지는 계층적 RBAC 서버에 사용될 수 있는 API 와 그와 관련된 응용 어플리케이션을 자바와 데이터베이스를 이용하여 설계 및 구현하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2004.11a
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pp.47-50
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2004
XML 은 데이터 저장과 전송을 위한 수단으로 자리잡아 가고 있으며, 관계형 DBMS를 이용해서 효과적으로 대용량의 XML 데이터의 저장과 검색에 관한 연구가 진행 되고 있다. 본 논문에서는 기 제안된 XPath Accelerator 라는 XML 데이터 인덱스 메커니즘을 상용 관계형 DBMS를 활용해서 구현하고, 이를 해당 DBMS 상에서 최대한의 성능을 위해 튜닝하는 방안을 기술한다. 이를 위해 XBench 라는 XML 전용 벤치마크 데이터를 활용해서 XPath Accelerator 의 문제점과 향후 개선 방안에 대해서도 논의한다.
There are many technical problems in the recommendation system based on very large database(VLDB). So, it is necessary to study the recommendation system' structure and the data-mining technique suitable for the large scale Internet shopping mail. Thus we design and implement the product recommendation system using k-means clustering algorithm and sequential pattern technique which can be used in large scale Internet shopping mall. This paper processes user information by batch processing, defines the various categories by hierarchical structure, and uses a sequential pattern mining technique for the search engine. For predictive modeling and experiment, we use the real data(user's interest and preference of given category) extracted from log file of the major Internet shopping mall in Korea during 30 days. And we define PRP(Predictive Recommend Precision), PRR(Predictive Recommend Recall), and PF1(Predictive Factor One-measure) for evaluation. In the result of experiments, the best recommendation time and the best learning time of our system are much as O(N) and the values of measures are very excellent.
기억장치의 구입은 시스템의 성능과 가용성, 그리고 데이터 웨어하우스의 운영비용에 직접적인 영향을 주는 결정 사항이다. 이런 경우, 올바른 선택은 대게 눈에 띄지 않지만, 그릇된 선택은 수많은 난제들을 만들어낸다. 대형 데이터베이스 웨어하우스나 VLDB분야에 있어 이러한 구매 결정은 더이상 서버 공급자로부터 디스크를 구입하거나 공인된 제3의 기억장치 판매처에서 기억장치를 사들이는 일과 같은 단순한 문제가 아니다.
In these day, some of IT venders already were going to cloud computing market, as well they are going to expand their territory for the cloud computing market through that based on their hardware and software technology, making collaboration between hardware and software vender. Distributed file system is very mainly technology for the cloud computing that must be protect performance and safety for high levels service requests as well data store. This paper introduced distributed file system for cloud computing and how to use this theory such as memory database, Hadoop file system, high availability database system. now In the market, this paper define a very large distributed processing architect as a reference by kind of distributed file systems through using technology in cloud computing market.
In recent years, many institutions predict that cloud services and big data will be popular IT trends in the near future. A number of leading IT vendors are focusing on practical solutions and services for cloud and big data. In addition, cloud has the advantage of unrestricted in selecting resources for business model based on a variety of internet-based technologies which is the reason that provisioning and virtualization technologies for active resource expansion has been attracting attention as a leading technology above all the other technologies. Big data took data prediction model to another level by providing the base for the analysis of unstructured data that could not have been analyzed in the past. Since what cloud services and big data have in common is the services and analysis based on mass amount of data, efficient operation and designing of mass data has become a critical issue from the early stage of development. Thus, in this paper, I would like to establish data processing architecture based on technological requirements of mass data for cloud and big data services. Particularly, I would like to introduce requirements that must be met in order for distributed file system to engage in cloud computing, and efficient compression technology requirements of mass data for big data and cloud computing in terms of cost-saving, as well as technological requirements of open-source-based system such as Hadoop eco system distributed file system and memory database that are available in cloud computing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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