멀티미디어 데이타는 일반적으로 다른 데이타에 비해 크기가 크고 가공된 데이타의 형태로 의미를 지닌다. 또한 데이타 처리에 있어서도 더 복잡한 과정을 거치게 된다. 따라서 멀티미디어 데이타를 표준화된 방법으로 가공하여 데이타 베이스화 한다면 데이타 활용에 있어서 유사한 작업의 반복없이 서로 다른 사용자간에 데이타를 공유하게 되고 기존 데이타를 재활용할 수 있게 되므로 데이타 처리에 있어서 효율성을 높일 수 있다. 본 논문에서는 OLE 표준에 기초하여 일반 사용자가 손쉽게 멀티미디어 데이타를 다를 수 있는 통합 환경을 제안한다. 이를 위하여 OLE 객체 데이타를 하나의 복합 전자 문서로 구성할 수 있는 저작 환경 및 일반 사용자가 멀티미디어 데이타베이스에 접근해서 손쉽게 객체를 검색하고 추출할 수 있는 사각 질의 인터페이스를 설계/구현한다. 또한 다른 사용자 자간의 OEL 객체의 공유 및 기존 재활용도를 증가시키기 위한 데이타베이스 구축에 필요한 객체 분리 방법 및 통합 환경에서의 체계적 객체 관리 방법을 제시한다.
최근에 Agrawal 등이 제안한 히포크라테스 데이타베이스(Hippocratic database)는 관계형 데이타베이스에 프라이버시 보호 기능을 추가한 데이타베이스 모델이다 히포크라테스 데이타베이스는 관계형 데이타베이스에 기반한 모델이므로 최근에 널리 사용되는 XML 데이타베이스에 적용하기 위해서는 확장이 필요하다. 본 논문에서는 히포크라테스 데이타베이스 모델을 XML 데이타베이스에 적용할 수 있도록 확장한 히포크라데스 XML 데이타베이스(Hippocratic XML database) 모델과 이 모델에서의 효과적인 액세스 통제 방법을 제안한다. XML 데이타는 관계형 모델과 달리 트리 형태의 계층 구조를 가진다. 따라서, 히포크라테스 데이타베이스의 모델에서 제시한 개념들인 프라이버시 선호 및 정책, 프라이버시 권한, 데이타 레코드의 사용목적을 트리 형태의 계층 구조에 맞게 확장하며, 확장된 개념들을 정형적으로 정의한다. 다음으로, 본 모델의 액세스 통제 방법에 사용되는 새로운 방법인 다차원 인덱스를 사용한 권한 인덱스(authorization index)를 제안한다. 이 권한 인덱스는 최근접 질의(nearest neighbor search) 기법을 활용하여 가장 가까운 조상 엘리먼트에 부여된 권한에 의해 내포되는 권한을 효율적으로 찾을 수 있게 해준다. 합성 데이타와 실제 데이타를 사용하여 기존의 액세스 통제 방법과 질의 처리 시간을 비교하는 다양한 실험을 수행한 결과, 본 논문에서 제안한 액세스 통제 방법은 하향식(top-down) 액세스 통제 방법에 비하여 최대 13.6배, 상향식(bottom-up) 액세스 통제 방법에 비하여 최대 20.3배 성능을 향상시킴을 보였다. 본 논문의 주요 공헌은 1) 히포크라테스 데이타베이스 모델을 히포크라테스 XML 데이타베이스 모델로 확장하고 2) 제안한 모델 상에서 권한 인덱스와 최근접 질의 기법을 사용하는 효과적인 액세스 통제방법을 제안한 것이다.
데이타베이스 관리 측면에서 데이타의 무결성은 매우 중요한 의미를 가진다. 따라 서 특정의 데이타베이스 구축시 무결성 규정들을 반드시 고려하여야 하며, 데이타베이 스의 무결성 유지를 위해 데이타베이스 관리자는 지속적으로 데이타베이스의 내용을 감시하면서 데이타의 무결성을 저해하는 요소가 발생될경우 이를 제거해 주어야만 한 다.그러나 이러한 무결성 유지 작업은 응용 영역 데이타의 양이 증가 할수록 더욱 복잡해지며 또한 많은 시간을 필요로 하게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위한 규칙 기반 데이타베이스 검증 시스템을 제시한다. 제시 하는 규칙 기반 데이타베이스 검증 시스템은 문제 영역 모델로부터 필요한 데이타 베이스와 무결성 유지를 위한 규 칙들을 생성하고, 추론 시스템과 데이타베이스의 결합을 통해 데이타베이스의 무결성 검증 작업을 수행한다.
데이타 웨어하우스는 외부 데이타를 통합 요약하여 저장하는 시스템으로, 의사 결정에 필요한 정보를 효과적으로 제공할 수 있다. 대부분의 데이타 웨어하우스에서는 데이타를 정랴한 결과를 형성(materialized) 뷰의 형태로 저장한다. 이 때 뷰가 정의된 데이타 소스가 변화하면 뷰는 이를 반영하기 위 해 갱신되어야 한다. 뷰에 대한 갱신 작업은 상당한 부하를 야기시킬 수 있으므로, 이러한 갱신 작업을 효율적으로 수행하는 것은 매우 중요한 문제가 된다. 이미 뷰의 효율적인 갱신 방법에 대해서는 많은 연구 가 이루어져 왔다. 그러나 뷰가 여러 개의 데이타 소스에 의해 정의되고 이들 중 둘 이상의 데이타 소스가 변화된 경우, 이를 뷰에 반영하기 위해서 기존의 방법들은 데이타 소스에 대해 많은 수의 접근이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 여러 개의 데이타 소스에 변화가 일어난 경우, 기존 연구에 비해 데이타 소스에 대한 접근을 줄일 수 있는 효율적인 뷰 갱신 방법을 제안한다 . 그리고 TPC-D 데이타를 사용한 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 방법이 기존의 방법들보다 성능이 우수하다는 것을 보인다.
DNA chip 기술에 의해 얻어지는 마이크로어레이(microarray) 데이타는 세포나 조직 내의 수천 개 유전자의 발현도(expression level)를 한번에 측정한 것으로, 유전자 발현 양상에 기반한 암의 진단, 유전자의 기능 예측 등에 이용되고 있다. 다양한 데이타 분석 기법들 중 베이지안망(Bayesian network)은 데이타의 각 속성들간의 관계를 그래프 형태로 표현할 수 있는 특징을 가지고 있다. 이는 마이크로어레이 데이타의 분석을 통해 여러 유전자와 조직의 특성(암의 종류 등) 사이의 관계를 밝히는데 유용하다 하지만 대부분의 마이크로어레이 데이타는 sparse data로 베이지안망을 비롯한 각종 분석 기법의 적용을 어렵게 하고 있다. 본 논문에서는 베이지안망에 기반한 마이크로어레이 데이타 분석을 위해 효율적 구조 학습 알고리즘과 데이타 차원 축소를 이용한다. 제시되는 분석법은 실제 마이크로어레이 데이타인 NC160 data set에 적용되었으며, 그 유용성은 데이타로부터 학습된 베이지안망이 실제 생물학적으로 알려진 사실들을 어느 정도 정확하게 표현하는지에 의해 평가되었다.
디지털 포렌식이란 범죄와 관련된 전자적 증거를 찾아내는 것이다. 사이버 범죄가 날로 증가하는 가운데 전자적 증거를 찾아내는 디지털 포렌식 연구의 중요성도 부각되고 있다. 현재 디지털 포렌식 분야는 디지털 포렌식을 위한 전반적인 프로세스 모델과 디스크 포렌식, 네트워크 포렌식, 시스템 포렌식, 데이타베이스 포렌식과 같은 분야별 분석기법에 대한 연구가 진행되고 있다. 지금까지 데이타베이스 포렌식 분야에서는 특정 벤더에 종속적인 분석기법을 제안하기 때문에 다양한 데이타베이스에서 일반적으로 사용할 수 있는 프로세스 모델 및 분석기법에 대한 연구를 진행되지 않고 있다. 이 논문은 디지털 포렌식분야 중 데이타베이스 포렌식을 위한 논문으로 데이타베이스 포렌식의 프로세스 모델과 분석기법을 통합한 모델을 제안한다. 제안하는 데이타베이스 포렌식 모델(DFM)은 기존 문제를 해결하고 각 상황과 목적에 따라 데이타베이스를 분석 할 수 있으며 다양하게 발생할 수 있는 데이타베이스 분석에서 정형화된 모델과 분석기법을 사용 할 수 있다. 실험은 다양한 데이타베이스 분석에서 제안하는 DFM을 실제 적용함으로써 현장에서 증거 수집뿐만 아니라 데이타들의 관계를 분석하는 것까지 적용 가능한 것을 확인 할 수 있다.
데이타 중심 저장 방식의 센서 네트워크는 비슷한 값의 데이타를 같은 센서 노드에 저장한다. 따라서 센서 네트워크가 확장되고 비슷한 값의 데이타가 빈번히 발생 시 하나의 센서 노드에 저장이 집중되는 문제가 있다. 기존의 데이타 중심 저장 방식에서 센서 데이타 저장 기법들은 저장 데이타의 효율적인 관리에만 치우쳐 센서 네트워크의 확장 시 하나의 센서 노드에 저장이 집중되는 문제점을 고려하지 않았다. 본 논문은 센서 네트워크의 확장 시 다차원 센서 데이타 저장의 효율적인 scalability를 지원하는 비균등 분할 기법을 제안한다. 제안한 기법은 센서 네트워크를 센서 노드의 분포에 따라 같은 센서 노드 개수를 갖는 영역으로 분할하고 분할된 각 영역 내에서 측정된 센서 데이타를 해당 영역에서 저장 및 관리함으로써 센서 네트워크의 확장에 따른 저장 비용을 줄였다. 그리고, 생성한 영역 개수를 센서 네트워크의 크기와 센서 노드의 개수, 발생하는 데이타의 양에 따라 증가시킴으로서 전체 센서 노드의 에너지 소모가 분산되어 기존의 방식과 비교하였을 때 센서 네트워크의 수명과 scalability가 향상되었다.
소프트웨어 제품을 실행시키기 위해 요구되는 데이타의 품질은 소프트웨어 품질에 영향을 미치고 있다 특히 대용량의 데이타로부터 의미 있는 지식을 추출하는 지식공학 시스템에서 원시 데이터의 품질을 보장하는 일은 매우 중요하다. 본 논문에서는 데이타의 측정 도구인 DAQUM도구를 설계 구현하였다. 본 논문에서는 DAQUM도구의 설계 및 구현에 관한 주요내용을 기술하고, 사례연구를 통하여 DAQUM도구가 오류데이타를 검색하여 데이타 사용자 관점에서 데이타의 품질을 정량적으로 측정 가능하도록 함을 나타낸다. DAQUM도구는 데이타의 품질 측정 및 품질 제어를 가능하게 함으로써 데이타를 주로 처리하는 소프트웨어 제품의 품질 향상에 기여할 수 있다.
기존의 통합 시스템은 이미 구축된 자윈을 재활용하여 데이타의 구축비용을 줄이고자 하는 의도에서 연구되었다. 특히 GIS에서는 공간 데이타의 규모가 방대하므로 그 구축비용이 더욱 증가한다. 이로 인해 공간 데이타를 위한 통합 시스템의 필요성이 대두되다. 최근 웹의 사용자 수와 그 응용의 수가 증가함에 따라 웹에서의 공간 데이타를 이용한 응용의 필요성이 승가하고 있다. 이에 따라 웹 환경에서 분산된 공간 데이타의 통합 시스템이 요구된다. 기존의 미디에이터(Mediator)를 사용한 통합에 비하여 웹을 기반한 공간 데이타의 통합은 웹의 환경적 특성과 공간 데이타의 크기와 형태 등을 고려해야 한다. 본 논문에서는 OGC(OpenGIS Consortium)의 웹 매핑 기술인 WMT(Web Mapping Testbed)의 중첩 맵 서버 (Cascading Map Server)를 사용하여 공간 데이타를 통합한다. 통합 과정에서 요구되는 표준화된 데이타 모델과 인터페이스는 OGC가 최근 제안한 GML(Geography Markup Language)과 웹 맵 서버 인터페이스를 이용한다. 본 논문은 XML의 XLink와 XPointer의 개념을 가진 융합 서비스(Fusion Service)기법을 중첩 맵 서버에 도입한 융합 맵 서버(Fusion Map Server)를 제안한다. 이러한 통합 방식은 데이터 사이의 관계성을 고려한 링킹 기반 통합이므로 통합 응용의 복잡성을 줄일 수 있을 뿐만 아니라 물리적 변환 등에서 생성되는 연산 비용을 줄일 수 있는 장점이 있다.
경로 보안은 데이타의 전송을 위해 선택된 경로의 비밀성에 관한 것이다. 만일 경로의 일부분이라도 알려진다면 이 경로를 통해 전달된 데이타가 유출될 확률은 크 다. 이런 이유때문에 데이타의 전송경로는 보호되어야 하며 이를 위해 우리는 한 개 의 중간노드를 비밀리 선택하여 기존의 최단 거리를 이용하여 데이타를 전송하는 방 법을 선택하지 않고 이 중간 노드를 이용하여 데이타를 전송한다. 더 나아가 우리가 여러 개의 비밀경로를 이용한다면 한 개의 경로에 모든 데이타를 보내는 대신에 각 경로에 partial 데이타를 보낼 수 있기 때문에 데이타의 보안은 좀 더 강해진다. 이 러한 아이디어를 실현하기 위해 데이타는 정보분산 방법을 이용하여 여러개의 partial 데이타로 나누어진다. 본 논문에서는 위에서 제시한 아이디어를 네트워크상 에서 구현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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