We propose a new concurrency control algorithm for enhancing the degree of parallelism of the transactions in fully replicated databases designed to improve the availability and the reliability. The update transactions can be logically decomposed of a read-only transaction and a write-only transaction. In our algorithm, a set of read operations of an update transaction is treated as a read-only transaction and the read-only transaction reads data items in the site to which it is submitted. And a set of write operations of the update transaction is treated as a write-only transaction and it is submitted to all corresponding sites after the update transaction has been completed. By using the proposed update protocol, all write-only transactions can execute at all sites atomically. The proposed algorithm can have transactions execute concurrently at the site to which they are submitted and, after the completion of each transaction, the update protocol is performed for updating their data items and checking their serializability. Therefore, the degree of parallelism of the transactions can be improved. Especially, if the probability of conflict among transactions is low, we can expect the higher degree of their parallelism.
Client-server DBMS based on a data-skipping model can exploit client resources effectively by allowing inter-transaction caching. However, inter-transaction caching raises the need of transactional cache consistency maintenance(TCCM) protocol, since each client is able to cache a portion of the database dynamically. Detection-based TCCM schemes can reduce the message overhead required for cache consistency if they validate clients replica asynchronously, and thus they cm show high throughput rates. However, they tend to show high ratios of transaction abort since transactions can access invalid replica. For coping with this drawback, this paper develops a new notion of shadow transaction, which is a backup-purpose one that is kept ready to replace an aborted transaction. This paper proposes a new detection-based TCCM scheme named DL-ST on the basis of the notion of shadow transaction. Using a simulation model, this paper evaluates the effect of shadow transaction in terms of transaction through rate and abort ratio.
Machine learning (ML) is a method of fitting given data to a mathematical model to derive insights or to predict. In the age of big data, where the amount of available data increases exponentially due to the development of information technology and smart devices, ML shows high prediction performance due to pattern detection without bias. The feature engineering that generates the features that can explain the problem to be solved in the ML process has a great influence on the performance and its importance is continuously emphasized. Despite this importance, however, it is still considered a difficult task as it requires a thorough understanding of the domain characteristics as well as an understanding of source data and the iterative procedure. Therefore, we propose methods to apply deep learning for solving the complexity and difficulty of feature extraction and improving the performance of ML model. Unlike other techniques, the most common reason for the superior performance of deep learning techniques in complex unstructured data processing is that it is possible to extract features from the source data itself. In order to apply these advantages to the business problems, we propose deep learning based methods that can automatically extract features from transaction data or directly predict and classify target variables. In particular, we applied techniques that show high performance in existing text processing based on the structural similarity between transaction data and text data. And we also verified the suitability of each method according to the characteristics of transaction data. Through our study, it is possible not only to search for the possibility of automated feature extraction but also to obtain a benchmark model that shows a certain level of performance before performing the feature extraction task by a human. In addition, it is expected that it will be able to provide guidelines for choosing a suitable deep learning model based on the business problem and the data characteristics.
이동 컴퓨팅 환경에서 이동 호스트는 제한된 대역폭을 효율적으로 사용하고 이동 트랜잭션의 응답 시간을 향상시키기 위하여 캐쉬를 이용한다. 그리고 이동 호스트에 캐슁된 데이타가 이동 지구국에서 갱신되면 이동 호스트의 캐쉬 일관성을 유지하기 위하여 이동 지구국은 무효화 메시지를 방송한다. 그러나 이동 지구국에서 주기적으로 무효화 메시지를 방송하는 방법은 이동 트랜잭션의 빠른 처리를 위하여 이동 지구국으로부터 데이타를 즉시 캐슁하는 경우에 이동 트랜잭션의 직렬가능한 수행을 보장할 수 없는 경우가 발생한다. 본 연구에서는 캐슁된 데이타를 이용하여 이동 트랜잭션을 수행하는 경우에 록을 이용하여 이동 트랜잭션의 직렬가능한 수행을 보장하는 UCL-MT 방법과 록 관리 방법을 제안한다. 제안하는 UCL-MT 방법은 이동 트랜잭션을 완료하기 이전에 이동 트랜잭션이 접근한 데이타 정보를 이용하여 지구국에서 사이클을 탐지함으로써 이동 트랜잭션의 직렬가능한 수행을 보장한다. 또한 제안하는 록 관리 방법은 이용할 수 있는 대역폭의 크기에 따른 무효화 메시지 내용의 변화에 유연하게 적용될 수 있다. Abstract In mobile computing environments, a mobile host caches the data to use the narrow bandwidth efficiently and improve the response time of a mobile transaction. If the cached data in mobile host is updated at a mobile support station, the mobile support station broadcasts an invalidation message for maintaining the cache consistency of a mobile host. But when a mobile transaction accesses the data which is not in cache, if a mobile host caches the data immediately from a mobile support station for processing a mobile transaction rapidly, the method that a mobile support station broadcasts an invalidation message periodically, happens to the case that can not guarantee the serializable execution of a mobile transaction. In this paper, we propose the UCL-MT method and lock management method, as a mobile transaction is executed using cached data. Since, using the data a mobile transaction accessed, the UCL-MT method detects a cycle in a mobile support station before the completion of the mobile transaction, it guarantees the serializable execution of the mobile transaction. Also, proposing lock management method can be adapted flexibly at the change of invalidation message content, according to the available bandwidth.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.5
no.2
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pp.199-208
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2009
Mosts of export/import cargo has been moving using maritime transport means. Korea had been driven the system automation project using EDI document since the mid-1990s. However, this automation system comes upon about 40-50% against overall maritime business process, manual or paper document processing work is existing as ever. International e-business environment also has changing into electronic form document transaction from paper document-based transaction. International standardization organization, UN/CEFACT proposed UNeDocs for paperless jtransaction. UNeDocs is a specification to define XML data model as well as electronic form. With UNeDocs, it is not necessary to generate the duplexed data, and it can support user convenient and guarantee the flexibility. This paper defines the UNeDocs data model for EDI and Off-Line processing at the current maritime business. Then, it have to check XML syntax and structure for the defined data model through quality of document check system. Also, it explains the applying plan about the defined UNeDocs data model. It is possible to support paperless transaction as defining UNeDocs-based standard data model and converting into paper document, XML and EDI document using UNeDocs data model.
Push-based broadcasting in wireless information services is a very effective technique to disseminate information to a massive number of clients when the number of data items is small. When the database is large, however, it nay be beneficial to integrate a pull-based (client-to-server) backchannel with the push-based broadcast approach, resulting in a hybrid data delivery. In this paper, we analyze the performance behavior of a predeclaration-based transaction processing, which was originally devised for a push-based data broadcast, in the hybrid data delivery through an extensive simulation. Our results show that the use of predeclaration-based transaction processing can provide significant performance improvement not only in a pure push data delivery, but also in a hybrid data delivery.
Commerce activities which are free form space and time constraint using a communication network are called Electronic Commerce(EC). Because of sending a commercial information using open network such as Internet in EC, they need the security of commerce information (payment information and purchase information), checking the integrity of transferring data and certifying all parts participated in commerce for a secure commerce. Recently Visa and MasterCard Co. released the Secure Electronic Transaction (SET) Protocol for secure payment card transaction on Internet. This paper proposes a Secure Electronic Commerce Transaction Model(SECTM) using SET in order to support the secure commerce on Internet. The proposed transaction model prevents merchant from abusing the cardholder's payment information (credit-card number etc.) and enables cardholder to shop securely in Electronic Shopping Mall.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.10
no.2
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pp.1-12
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2008
Automatic semiconductor manufacture system generating transaction from 50,000 to 500,000 per a second needs storage management system processing very large data at once. A lot of storage management systems are researched for storing very large data. Existing storage management system is typical DBMS on a disk. It is difficult that the DBMS on a disk processes the 500,000 number of insert transaction per a second. So, the DBMS on main memory appeared to use memory. But it is difficultthat very large data stores into the DBMS on a memory because of limited amount of memory. In this paper we propose storage management system using insert transaction of a block unit that can process insert transaction over 50,000 and store data on low storage cost. A transaction of a block unit can decrease cost for a log and index per each tuple as transforming a transaction of a tuple unit to a block unit. Besides, the proposed system come cost to decompress all block of data because the information of each field be loss. To solve the problems, the proposed system generates the index of each compressed block to prevent reducing speed for searching. The proposed system can store very large data generated in semiconductor system and reduce storage cost.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.5
no.2
s.10
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pp.69-82
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2003
Mobile transactions updating spatial objects are long transactions that update local objects of mobile clients during disconnection. Since a recovered transaction cannot read the write sets of other transactions committed before the recovery due to disconnection, the recovered transaction may conflicts with them. However, aborting of the recovered long transaction leads to the cancellation of all updates including the recovered updates. It is definitely unsuitable to cancel the recovered updates due to the conflicts. In this paper, we propose the recovery scheme to retrieve foreign conflictive objects from the write sets of other transactions for reducing aborting of a recovered transaction. The foreign conflictive objects are part of the data committed by other transactions and may conflict with the objects updated by the recovered transaction. In the scheme, since the recovered transaction can read both the foreign conflictive objects and the recently checkpoint read set, it is possible to reupdate properly the potentially conflicted objects.
Although the Internet is useful for transferring information, Internet auction environments make fraud more attractive to offenders, because the chance of detection and punishment is decreased. One of these frauds is the phantom transaction, which is a colluding transaction by the buyer and seller to commit the illegal discounting of a credit card. They pretend to fulfill the transaction paid by credit card, without actually selling products, and the seller receives cash from the credit card corporations. Then the seller lends it out with quite a high interest rate to the buyer, whose credit rating is so poor that he cannot borrow money from anywhere else. The purpose of this study is to empirically investigate the factors necessary to detect phantom transactions in an online auction. Based upon studies that have explored the behaviors of buyers and sellers in online auctions, the following have been suggested as independent variables: bidding numbers, bid increments, sellers' credit, auction lengths, and starting bids. In this study. we developed Internet-based data collection software and collected data on transactions of notebook computers, each of which had a winning bid of over W one million. Data analysis with a logistic regression model revealed that starting bids, sellers' credit, and auction length were significant in detecting the phantom transactions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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