수많은 데이터를 사용하는 기업 및 기관들은 전용 데이터베이스를 구축하여 모든 정보들을 저장, 관리하고 있다. 개인정보를 포함하여 비인가된 중요 정보들이 저장되어있음에도 불구하고 대부분의 경우 데이터베이스에 대한 보안적용이 되어있지 않거나 아주 미비한 상태이다. 보안사고의 대부분이 데이터베이스에 저장된 중요 정보가 유출되는 점을 보았을 때 데이터베이스 자체에 대한 보안시스템을 구축하여 예방하는 것이 보안사고의 피해를 막을 수 있는 가장 핵심적인 방법이라 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 네트워크 패킷을 모니터링하여 데이터베이스의 성능에 영향을 미치지 않고 보안기능을 수행할 수 있는 Sniffing 을 이용한 방안을 제안한다. 제안 보안시스템은 별도의 하드웨어에서 기능을 수행하며 운영 중인 데이터베이스에 서비스의 중단 없이 보안시스템을 구축할 수 있도록 하였다. Sniffing 방식에서 접근제어 기능을 수행 할 수 있도록 알고리즘 설계를 하였으며 감사 로그를 기록할 때 가장 많은 부분을 차지하는 SQL 에 대해 MD5 해시함수를 적용하여 해당 로그에 대한 데이터크기를 크게 줄일 수 있었다. 운영중인 데이터베이스 환경에 영향을 주지 않으면서 높은 수준의 감사성능을 제공하고 다양한 보안 정책을 간단하게 적용할 수 있도록 구현하였으므로 데이터베이스에 저장된 중요정보의 유출을 예방하고, 보안사고가 일어났을 때 추적 및 증거자료로 활용할 수 있을 것이다.
최근 IoT 센서를 이용하여 데이터를 로컬에서 생산하고 스트림으로 제공하는 엣지 컴퓨팅(Edge Computing) 응용 분야가 넓어지고 있다. 대량으로 생산된 데이터는 실시간 처리를 위해 모바일 장치의 데이터베이스에 저장했다가 필요한 시점에 서버와 동기화된다. 이러한 응용 분야를 지원하기 위한 다양한 모바일 데이터베이스가 개발되었다. CloudScape, DB2 Everyplace, ASA, PointBase Mobile 등이며 그중 가장 널리 사용되는 대표적 모바일 데이터베이스는 리눅스 기반 SQLite3이다. 이 논문에서는 서버와 동기화 시 필요한 성능에 초점을 맞추었다. SQLite3의 정보 선택 시 필요한 검색 성능을 데이터베이스가 저장된 각 리눅스 파일 시스템의 종류에 따라 비교 분석하였다. 그래서 다양한 검색 쿼리 유형에 따라 파일 시스템별로 성능 차이를 확인하고 인덱스 사용 환경과 테이블 스캔 환경에 따라 더 적합한 리눅스 파일 시스템을 적용하는 기준을 마련하고 제시하였다.
CAD와 같이 계산위주의 응용을 지원하기 위해 개발된 초기의 객체지향 데이터베이스 시스템은 클라이언트에서 자료의 요구와 처리를 허용하는 자료 탑재방식이다. 이 방식은 클라이언트 워크스테이션에서 수행되는 작업의 대부분을 수행할 수 있는 지역 DBMS를 허용한다. 클라이언트 워크스테이션에서 자료와 잠금을 캐싱하는 것은 클라이언트-서버 데이터베이스 시스템의 성능 향상을 위한 중요한 기술이다. 이 논문에서는 클라이언트 워크스테이션이 자신의 지역 데이터베이스를 유지하면서 회피 또는 탐지 기반의 캐시일관성 유지 알고리즘들의 성능을 평가할 수 있도록 하는 클라이언트 워크스테이션을 모델링하고 구현하였다. 이 시스템은 3개의 클라이언트로 구성되고, 각 지역 동시성 제어 기법으로는 2PL을 사용하였다. 이 모델은 멀티데이터베이스 시스템 환경으로 확장 가능하다.
시간지원 데이터베이스 시스템은 각 데이터 항목에 대해 현재 비젼뿐만 아니라 이력 버전들까지도 관리하기 때문에 시간지원 트랜잭션은 기존 데이터베이스 시스템의 트랜잭션보다 더 많은 데이터 레코드들을 액세스한다. 그러므로, 시간지원 데이터베이스 관리 시스템은 시간지원 트랜젝션들간의 충돌을 최소의 비용으로 검출하면서도 시스템 전체 성능의 저하를 유발하는 거짓 충돌(false conflict)을 검출하지 않고 실제 충돌을 정확하고 효율적으로 검출할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 시간지원 데이터베이스 시스템에서 동시적으로 실행되는 시간지원 트랜잭션들간의 효율적인 충돌 검출 기법으로서 2레벨 충돌 검출 기법을 제안하고, 모의 실험을 통하여 기존의 충돌 검출 기법들과 성능을 비교 분석하였다. 실험 분석의 결과로서 제안된 2레벨 충돌 검출 기법은 기존의 검출 기법들보다 동시적으로 실행되는 시간지원 트랜잭션들간의 충돌을 적은 비용으로 정확하게 검출할 수 있는 효율성이 입증되었다.
웹 어플리케이션 개발 시 데이터베이스 시스템의 사용이 증가함에 따라 데이터베이스 시스템에 접속하는 커넥션 리소스 관리에 대한 중요성이 부각되고 있다. 본 논문은 웹 어플리케이션 구축 시 사용하는 데이터베이스 접속 풀(Database connection Pool)의 성능을 평가하고 진단하는 도구를 제안한다. 본 도구는 성능 및 진단을 통하여 웹 어플리케이션에 가장 적합한 최적화된 DB 커넥션 풀을 최적화하는 방법을 제시한다. 아울러 제안된 도구를 사용한 효과적인 데이터베이스 접속 풀(Database Connection Pool)의 관리 결과에 대하여 기술한다.
최근 LBS(Location Based Service) 밑 텔레매틱스 응용의 효과적인 지원을 위해, 도로, 철도와 같은 공간 네트워크 데이터베이스에 관한 연구가 활발히 수행 중에 있다. 한편 공간 네트워크 데이터베이스에 대한 효율적인 접근을 위해, 공간 네트워크 자체의 데이터, POI 데이터, 이동 객체 데이터를 효율적으로 저장 및 색인하는 구조가 설계되었다[1]. 따라서 본 논문에서는 설계된 공간 네트워크 데이터베이스를 위한 저장/색인 구조를 구현하고 이를 공간 네트워크 자체의 데이터 검색, POI 데이터 검색, 이동 객체 궤적 검색 관점에서 성능평가를 수행한다. 아울러 기존에 연구되었던 접근 기법과 검색 성능을 비교한다.
다중데이터베이스 마이닝에서 하나의 데이터 집합을 형성하는 작업은 많은 부하가 따른다. 그러므로, 본 논문에서는, 가중치 거리를 이용한 클러스터링을 통해 관련성이 높은 데이터베이스를 식별하는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 빈발한 항목으로 구성된 데이터 집합을 생성하여 데이터베이스 사이의 유사성과 거리를 측정하고 데이터베이스간의 거리에 대한 식별성을 향상시키기 위하여 최다 빈발항목에 대한 비교 연산을 통해 가중치를 산출한다. 그리고 성능평가를 통하여 제안한 기법이 Ideal&Goodness 기법보다 다중데이터베이스의 트랜잭션 데이터베이스에 대한 식별 능력이 우수함을 알 수 있었다.
요약화일 기법은 대규모 데이터베이스 응용에서 효율적인 색인 기법으로 알려져 있으며 최근에는 보다 빠른 검색을 위해 병렬 요약화일 기법이 제안되고 있다. 본 논문에서는 효율적으로 병렬 처리를 할 수 있는 수직 분할 병렬 요약화일(Vertically-partitioned Parallel Signature File, VPSF) 기법을 제안한다. 본 VPSF는 동적인 환경에 잘 적응하도록 신장해싱을 이용하며, 검색의 효율성을 위해 프레임 슬라이스 기법을 사용한다. 실행의 편중을 없애기 위해 요약을 수직으로 분할하여 레코드를 프로세싱노드에 저장함으로써 병렬처리를 수행한다. 뿐만 아니라, 본 논문에서는 VPSF의 효율성을 보이기 위해 성능평가 모델을 제시하고, 실제의 레코드 집합을 가지고 실험을 실시하여 검색시간, 부가저장공간, 삽입시간에 대해 성능을 평가한다. 또한 레코드 집합의 분포에 다른 성능을 평가하기 위해 표준편차를 반으로 줄인 반 정규분포와 두 배로 크게 한 정규분포에 대한 성능평가를 실시한다. VPSF기법은 기존의 병렬 요약화일 기법들과 비교할 때, 실제 레코드 집합의 정규분포에서 기존의 Hamming filter 보다 평균 40% 정도 검색성능이 개선된다. 반 정규분포에서는 Hamming filter 보다 약 50% , HPSF보다 약 20% 정도 개선된 검색 성능을 보인다. 뿐만 아니라, 부가 저장공간 및 삽입시간에도 기존의 방법들보다 좋은 성능을 보인다. 일반적으로 VPSF는 데이터베이스의 레코드 크기가 서로 비슷할 때 그리고 데이터베이스의 크기가 클수록 우수한 검색 성능을 보인다.
우리가 사는 건축물에 비유되는 정보시스템이 지금도 공공이나 민간의 전 부문에 걸쳐 매우 다양한 모습으로 만들어지고, 운영되어지고 있다. 방대한 데이터베이스와 인터넷을 통한 실시간 서비스, 웹 환경에 기반한 프로그래밍으로 편리한 인터페이스의 제공, 계속적인 업그레이드에 의한 성능 개선 등 많은 장점을 가지고 있는 동시에 설계 잘못이나 질의 성능 저하로 인한 응답시간의 지연, 데이터의 손실 또는 해킹, 잘못 설계된 구조적 문제로 인한 피해 등의 부작용 또한 매우 크다. 이러한 부작용을 최소화 시키는 노력중의 하나가 정보시스템 감리이다. 본 연구는 정보시스템 감리의 영역 중 데이터베이스 감리 부분의 감리 기준 도출을 위한 연구를 수행하였다.
본 논문에서는 대형 시퀀스 데이터베이스에서 타임 워핑을 지원하는 유사 검색을 효과적으로 처리하는 방안에 관하여 논의한다. 타임 워핑은 시퀀스의 길이가 서로 다른 경우에도 유사한 패턴을 갖는 시퀀스들을 찾을 수 있도록 해 주는 변환이다. 타임 워핑 거리는 삼각형 부등식 성질을 만족하지 못하므로 기존의 기법들은 착오 기각 없이 다차원 인덱스를 사용할 수 없었다. 본 논문에서는 타임 워핑을 지원하는 새로운 인덱스 기반 유사 검색 기법을 제안한다. 제안된 주요 목표는 착오 기각 없이 대형 데이터베이스에서도 좋은 검색 성능을 보장하는 것이다. 다양한 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 규명한다. 실험 결과에 의하면, 제안된 기법은 기존의 기법과 비교하여 약 4배에서 43배까지의 성능 개선 효과를 가지는 것을 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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