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.
대부분의 선진국 및 여러 개발도상국에서 디지털도서관 연구에 많은 관심을 보이고 있다. 많은 디지털도서관 연구 프로젝트들이 정부 기관과 국가 및 국제 기관들에 의해 재정적인 지원을 받고있는 반면, 몇몇 프로젝트는 특정 대학과 연구기관 그리고 도서관들에 의해 단독 형태 혹은 협력 형태로 운영되고 있다. 영국의 ELINOR 프로젝트, 영국 eLib(Electronic Li-braries) 프로그램의 첫 번째 두 단계, 미국 DLI(Digital Library Initiative)의 첫 번째 단계 등과 같은 몇몇 디지털도서관 프로젝트는 현재 종료되었지만 몇몇 다른 프로젝트들은 전 세계의 다른 지역에서 현재 진행중이다. 본 고에서는 다양한 연구자들이 제시한 디지털도서관의정의 및 특징들에 대한 설명으로 시작하여 전 세계의 다른 지역에서 현재 진행중이거나 막 종료된 몇몇 주요 디지털도서관 프로젝트에 대해 간단히 언급하였다. 그 다음으로는 디지털도서관 연구를 16개의 주요 항목으로 구분하여 리뷰하였다. 본 리뷰를 위한 문헌은 LISA CD-ROM 데이터베이스의 탐색과 DIALOG의 문헌정보학 데이터베이스 탐색을 통해 확보하였으며 탐색 결과는 D-Lib Magazine과 Ariadne의 다양한 호들의 탐색과 디지털도서관 연구에 참여하는 다양한 기관들의 웹사이트의 탐색으로 보완되었다. 짧은 기간동안의 디지털도서관 연구를 통하여 많은 것을 배우게 되었다는 사실을 본 리뷰를 통해 알게되었다. 그러나 많은 이슈들이 해결되어야 한다. 본 고는 디지털도서관을 연구 단계로부터 실제 환경으로 발전시키기 위해 가까운 장래에 해결해야 할 연구 이슈들을 언급하는 것으로 끝을 맺는다.
최근 초고층 및 초장대와 같은 대형 구조물들이 시공되고 있으며, 이에 대한 구조물 건전성 모니터링 기술들이 연구되고 있다. 하지만 기존의 기술들은 계측 센서의 관리와 센서로부터 계측된 데이터에 효율적으로 access하지 못하고 있다. 본 논문에서는 구조물 건전성 모니터링을 위한 증강현실 기반 센서 위치인식 및 데이터 시각화 기술을 소개한다. 모바일 디바이스에 내장된 GPS를 통하여 센서와 사용자 간의 거리를 파악하게 된다. 뿐만 아니라, 센서로부터 계측된 데이터는 위치정보시스템 서버에 저장되며, RSS방식을 통해 전송되어 사용자가 모바일 디바이스를 통해 쉽게 계측 데이터를 가시화 할 수 있게 된다. 이 기술을 이용하여 사용자는 센서의 위치인식을 통해 계측센서를 관리하고, 계측 데이터를 시각화하여 시간과 공간에 제약 없이 구조물의 건전성을 모니터링 할 수 있게 된다.
대부분의 선진국 및 여러 개발도상국에서 디지털도서관 연구에 많은 관심을 보이고 있다. 많은 디지털도서관 연구 프로젝트들이 정부 기관과 국가 및 국제 기관들에 의해 재정적인 지원을 받고있는 반면, 몇몇 프로젝트는 특정 대학과 연구기관 그리고 도서관들에 의해 단독 형태 혹은 협력 형태로 운영되고 있다. 영국의 ELINOR 프로젝트, 영국 eLib(Electronic Li-braries) 프로그램의 첫 번째 두 단계, 미국 DLI(Digital Library Initiative)의 첫 번째 단계등과 같은 몇몇 디지털도서관 프로젝트는 현재 종료되었지만 몇몇 다른 프로젝트들은 전 세계의 다른 지역에서 현재 진행중이다. 본 고에서는 다양한 연구자들이 제시한 디지털도서관의 정의 및 특징들에 대한 설명으로 시작하여 전 세계의 다른 지역에서 현재 진행중이거나 막 종료된 몇몇 주요 디지털도서관 프로젝트에 대해 간단히 언급하였다. 그 다음으로는 디지털도서관 연구를 16개의 주요 항목으로 구분하여 리뷰하였다. 본 리뷰를 위한 문헌은 LISA CD-ROM 데이터베이스의 탐색과 DIALOG의 문헌정보학 데이터베이스 탐색을 통해 확보하였으며 탐색 걸과는 D-Lib Magazine과 Ariadne의 다양한 호들의 탐색과 디지털도서관 연구에 참여하는 다양한 기관들의 웹사이트의 탐색으로 보완되었다. 짧은 기간동안의 디지털도서관 연구를 통하여 많은 것을 배우게 되었다는 사실을 본 리뷰를 통해 알게되었다. 그러나 많은 이슈들이 해결되어야 한다. 본 고는 디지털도서관을 연구 단계로부터 실제 환경으로 발전시키기 위해 가까운 장래에 해결해야 할 연구 이슈들을 언급하는 것으로 끝을 맺는다.
서브시퀀스 매칭은 주어진 질의 시퀀스와 변화의 추세가 유사한 서브시퀀스들을 시계열 데이터베이스로부터 검색하는 연산이며, 인덱스 검색 과정과 후처리 과정으로 구성된다. 본 논문에서는 서브시퀀스 매칭을 위한 후처리 과정의 최적화 방안에 관하여 논의한다. 기존의 서브시퀀스 매칭 기법들의 후처리 과정에서 발생하는 공통적인 문제점은 인덱스 검색 과정에서 각 후보 서브시퀀스가 반환될 때마다 이들이 최종 결과에 포함되는가에 대한 여부를 판별하기 위하여 질의 시퀀스와 비교한다는 것이다. 이러한 처리 방식은 후보 서브시퀀스들을 포함하는 동일한 시퀀스를 디스크로부터 여러 번 액세스되도록 할 뿐만 아니라 동일한 후보 서브시퀀스를 질의 시퀀스와 여러 번 비교하도록 한다. 따라서 이러한 중복 작업은 서브시퀀스 매칭의 처리 성능을 심각하게 저하시키는 중요한 원인이 된다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하는 새로운 최적의 기법을 제안한다. 제안된 기법은 인덱스 검색 과정에서 반환되는 모든 후보 서브시퀀스들을 이진 탐색 트리 내에 저장하고, 인덱스 검색 과정이 완료된 후에 일괄 처리 방식으로 후처리 작업을 수행한다. 이와 같은 일괄 처리 방식을 채택함으로써 제안된 기법은 위에서 언급한 중복 작업을 완전히 제거할 수 있다. 제안된 기법의 성능 개선 효과를 검증하기 위하여 실제 주식 데이터를 위한 다양한 실험을 수행한다. 실험 결과에 의하면, 제안된 기법은 기존의 기법과 비교하여 55배에서 156배까지의 성능 개선 효과가 있는 것으로 나타났다.
실시간 데이타베이스 시스템에서 높은 우선 순위를 갖는 트랜잭션(High Priority Transaction; HPT)의 선행 처리를 보장하기 위해 2PL-HP(Two Phase Locking with High Priority) 방법이 사용된다. 이 방법은 충돌 발생 시 낮은 우선 순위를 갖는 트랜잭션(Low Priority Transaction; LPT)을 철회 또는 대기시킴으로써 충돌을 해결한다. 그러나 HPT가 마감시간을 지키지 못해서 시스템에서 제거되는 경우에는 LPT의 불필요한 철회 및 대기가 발생된다. 최근에 이러한 문제를 해결하고자 대체버전을 이용한 동시성 제어 알고리즘이 제안되었다. 그러나 이 알고리즘은 항상 대체 버전을 생성해야하며, 또한 복잡한 대체 버전을 관리하기 위한 기법이 추가적으로 요구된다. 본 논문에서는 불필요한 자원의 낭비를 막고 LPT의 불필요한 철회 및 대기를 제거할 수 있는 효율적인 동시성제어 알고리즘을 제안한다. 그리고 성능평가를 통해 제안하는 동시성제어 알고리즘이 기존의 대체버전을 이용한 동시성제어 알고리즘에 비해 성능이 우수함을 보인다.
현존하는 빈발 패턴 마이닝 방법은 대부분 시간 효율성을 목표로 하고, 물리적 메모리 사용에 매우 의존적이다. 하지만 빅데이터 시대가 도래함에 따라 실제 세상의 데이터베이스는 급속도로 증가하고 있으며, 그에 따라 기존의 방법으로 현실적인 거대한 양의 데이터를 마이닝하기에 물리적 메모리 공간이 부족한 실정이다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 빈발 패턴 마이닝의 메모리 의존성을 줄이기 위한 보조저장장치 기반의 연구들이 진행되었으나, 메모리 기반의 방법들에 비해 처리 시간이 너무 많이 소비된다는 한계가 있었다. 따라서 확장성을 가지며, 기존의 디스크 기반의 방법들에 비해 시간효율성을 높인 새로운 빈발 패턴 마이닝이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 빅데이터로부터 빈도 아이템 집합들을 마이닝하기 위해 메모리와 디스크를 함께 사용하는 스택 기반의 새로운 접근법인 PPFP 알고리즘을 제안하였다. PPFP는 빈발 패턴 마이닝 접근법 중 가장 인기 있고 효율적인 접근법 중 하나인 FP-growth를 기반으로 하고 있다. PPFP 마이닝 방법은 다음과 같이 두 단계로 진행된다. (1) IFP-tree 구축: FP-tree를 생성한 후, 새로운 인덱스 번호 부여 방법으로 FP-tree의 각 노드에 인덱스 번호를 부여하고, 이 인덱스 번호가 부여된 FP-tree(IFP-tree)를 테이블로 변환하여(IFP-table) 디스크에 저장한다. (2) PPFP 알고리즘을 이용한 빈발 패턴 마이닝: 스택 기반의 PUSH-POP 방식으로 패턴을 확장시켜 나가며 빈발 패턴을 마이닝한다. 이러한 방식을 통해 메모리 기반의 방법에 비해 반복적으로 많은 시간이 소모되는 연산에 매우 적은 양의 메모리를 활용하여 확장성과 함께 시간효율성 또한 향상시킬 수 있었다. 그리고 기존의 연구 방법들과 비교 실험을 통해 새로운 알고리즘의 성능을 증명하였다.
공간 조인은 일반적으로 많은 처리 시간을 필요로 하므로 공간 조인에 대한 처리 시간을 단축하기 위해 많은 연구가 있었다. M-다중 공간 조인에서 M 개의 R-트리를 동시에 탐색하는 M-다중 R-트리 조인(MRJ)도 그 중의 하나이다. 본 논문에서는 M-다중 공간 조인에서 간접 술어(indirect predicate)개념을 소개한다. 다중 공간 조인에서 간접 술어란 질의 조건문에 직접 나타나는 술어가 아니라 이들 직접 술어들로부터 간접적으로 유도되는 술어를 말한다. 간접 술어 개념을 M-다중 R-트리 조인에 적용함으로서 다중 공간 조인의 성능을 향상시킬 수 있다. 우리는 이러한 간접 술어를 이용한 다중 공간 조인 처리 방법을 간접 술어 여과(IPF)라 부른다. 가공 데이타와 실제 지도 데이타를 이용한 실험을 통하여 우리는 IPF 기법이 M-다중 R-트리 조인의 성능을 상당히 개선한다는 것을 보였다.
본 논문은 얼굴에서 왼쪽 눈, 오른쪽 눈, 입, 코의 위치를 검출하고 POSIT(Pose from Orthography and Scaling with ITterations) 알고리즘을 이용하여 3차원 객체의 위치와 방향을 알아내는 방법을 제안한다. 왼쪽, 오른쪽 눈을 검출하는 단계에서는 사람의 얼굴에서 눈이 가지는 위상학적 특징과 형태학적 특징을 이용한다. 위상학적 특징을 기반으로 눈의 대략적인 위치를 구하고 형태학적인 특징을 이용하여 눈동자를 검출한다. 4개의 특징점 검출 후 POSTIT를 이용하여 얼굴의 회전 정도를 찾아 눈의 시선 방향을 찾았다.
정보 표현의 기본 단위인 엘리먼트로 구성되는 XML 문서 내에서 동적으로 구조 변경이 이루어진다. 이때 XML 문서의 구조변경은 빠른 검색을 위해 기존의 색인 구조 정보의 변경 없이 효율적으로 처리되어야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 XML 문서의 구조 변경 시 기존의 색인 구조에 효율적으로 수용될 수 있는 동적 색인 모델을 제안한다. 제안하는 동적 색인 모델은 다양한 구조 검색을 지원하기 위한 구조 정보 표현 방법과 효율적인 구조 검색을 지원하기 위한 동적 색인 구조로 구성된다. 제안하는 색인 기법이 기존의 동적 색인을 지원하는 기법보다 내용 색인, 구조 색인, 애트리뷰트 색인 측면에서 우수함을 성능 평가를 통해 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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