데이터의 중복은 가용성과 시스템의 성능을 향상시키기 위하여 사용한다. 분산 데이터베이스 시스템에서는 데이터베이스의 일관성뿐만 아니라 중복 일판성도 유지해야 한다. 이 논문에서는 부분 중복 환경에서 각 데이터 마다 주사본을 루트로 하여 그 데이터의 사본들을 계층적인 트리로 조직화하고, 이 트리를 이용하여 연산들의 충돌문제를 해결하는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 각 데이터의 계층구조화는 갱신이 데이터의 계층구조를 따라 사본이 갖는 사이트에만 전파될 수 있으므로 갱신의 불필요한 전파시간을 제거하여 갱신 전달 시간을 줄일 수 있다. 그리고 제안한 알고리즘은 지연 갱신 전파로 인하여 갱신 전파 도중에 발생할 수 있는 충돌로 인한 비직렬성 문제를 타임스탬프와 보상 트랜잭션을 이용하여 해결한다. 이러한 방식의 연산들의 충돌문제의 해결은 갱신전파 시간을 줄이면서도 일관성 있는 데이터를 제공할 수 있다.
클라우드 환경에서 대량으로 발생하는 데이터들에 대해 효율적인 저장 공간을 제공하는 기법으로 단일의 데이터만을 저장하여 중복을 제거하는 중복제거 기법을 활용할 수 있다. 위탁 데이터에 대한 기밀성에 민감한 사용자들은 안전한 암호 알고리즘을 이용 가능하지만 중복제거 기법의 효율성을 떨어뜨린다는 단점을 가지고 있다. 사용자의 데이터 프라이버시를 보장하면서 저장 공간의 효율성을 올리기 위해 2015년에 PAKE(Password Authenticated Key Exchange) 프로토콜을 활용한 서버 측면의 사용자간 중복제거 기법이 제안되었다. 본 논문에서는 부채널을 통하여 제안된 기법이 CoF(Confirmation-of-File) 또는 중복 확인 공격(ducplicate identification attack)에 대해 안전하지 않음을 증명한다.
본 논문은 중복 다치논리(redundant multi-valued logic)를 이용하여 초고속 디멀티플렉서(demultiplexer)를 CMOS 회로로 설계하였다. 설계한 회로는 중복 다치논리를 이용하여 직렬 이진 데이터를 병렬 다치 데이터로 변환하고 이를 다시 병렬 이진 데이터로 변환한다. 중복 다치논리는 중복된 다치 데이터 변환으로써 기존 방식 보다 더 높은 동작속도를 얻을 수 있다. 구현한 디멀티플렉서는 8개의 적분기로 구성되어 있으며, 각 적분기는 누적기, 비교기, 디코더, D 플립플롭으로 구성된다. 설계한 회로는 0.18um 표준 CMOS 공정으로 구현하였으며 HSPICE 시뮬레이션을 통해 검증하였다. 본 논문의 디멀티플렉서의 최대 데이터 전송률은 20 Gb/s이고 평균 전력소모는 58.5 mW이다.
최근 멀티미디어 데이터의 품질이 높아짐에 따라 서버는 더 큰 용량의 저장 공간과 더 높은 I/O 대역폭을 요구하고 있다. 이러한 대규모 멀티미디어 서버에서는 각 객체의 인기도에 따른 접근 빈도의 차이로 인한 디스크 간의 부하 균형 문제가 성능에 중요한 영향을 미친다. 따라서 이 문제를 해결하기 위해 여러 데이터 중복 기법들이 제안되었다. 본 논문에서는 멀티미디어 서버에서 사용되는 대표적인 데이터 중복 기법인 동적 중복 기법보다 저장 효율이 뛰어나고 성능이 우수한 이동/중복 기법을 제안한다. 이 기법은 기존 중복 기법의 단점인 각 객체의 복사본 수를 줄임으로써 중복으로 인해 추가로 요구되는 저장 공간을 크게 감소시킨다. 또한 각 객체에 대한 요청들 간의 간격을 줄임으로써 캐슁 효과를 높여서 기존 중복 기법에 비해 동시에 지원할 수 있는 최대 사용자 수를 증가시킨다.
최근 IT 분야의 키워드 중 하나인 클라우드 컴퓨팅에서, 분산 파일 시스템의 선택은 대용량의 데이터를 관리하기 위해 매우 중요하다. 오픈소스 분산 파일 시스템 중 하나인 HDFS는 데이터의 효율적인 저장과 검색의 장점을 통해 최근 널리 사용되고 있다. HDFS는 데이터를 3단계 중복저장을 통해 신뢰성을 보장한다. 그러나 이러한 중복저장은 데이터 저장의 효율성 저하의 문제점을 갖고 있다. 따라서 본 논문에서는 MD5 해쉬 기술을 적용한 중복 데이터 제거 기법을 제안한다. 본 기법은 시뮬레이션을 통해 저장 공간의 효율성을 향상의 결과를 확인하였다.
공간 DBMS는 공간 데이터와 비공간 데이터를 서로 다른 물리적인 페이지에 저장한다. 공간 질의의 효율적인 처리를 위해 공간 데이터에 대한 공간 색인을 생성하며, 성능 향상을 위하여 이를 클러스터링 색인으로 사용한다. 그러나, 공간 데이터에 대한 클러스터링 성질이 비공간 데이터 페이지에는 반영되지 않아 공간 데이터와 비공간 데이터는 서로 다른 물리적 순서를 갖는다. 이로 인해 공간 조건(Spatial Predicate)에 의해 선택된 공간 데이터는 물리적 인접성을 가지는 반면, 비공간 데이터는 물리적 인접성을 갖지 않는다. 즉, 공간 질의 처리 과정에서 비공간 데이터 페이지의 잦은 디스크 I/O를 유발한다. 본 논문에서는 효율적 공간 검색을 위한 색인 키 중복 기법을 제안한다. 제안한 기법은 공간 데이터의 색인 기값을 비공간 데이터 내에 중복시키고 공간, 비공간 데이터에 대해 각각의 공간 클러스터링 색인을 생성한다. 두 클러스터링 색인에 의해 공간 데이터와 마찬가지로 비공간 데이터도 공간 조건에 대한 클러스터링 성질을 유지할 수 있다. 질의 처리 과정에서 공간 조건에 의해 선택된 공간 객체들은 공간, 비공간 데이터들 모두 물리적 인접성을 가지게 되며, 비공간 데이터 페이지에 대한 디스크 액세스 횟수를 줄여 공간 검색의 성능을 향상시킬수 있다.
최근 클라우드 스토리지 사용이 급증함에 따라 스토리지의 효율적인 사용을 위한 데이터 중복제거 기술이 활용되고 있다. 그러나 외부 스토리지에 민감한 데이터를 저장할 경우 평문상태의 데이터는 기밀성 문제가 발생하기 때문에 중복처리를 통한 스토리지 효율성 제공뿐만 아니라 데이터 암호화를 통한 기밀성 보장이 필요하다. 최근, 스토리지의 절약뿐만 아니라 네트워크 대역폭의 효율적인 사용을 위해 클라이언트측 중복제거 기술이 주목을 받으면서 다양한 클라이언트측 중복제거 기술들이 제안되었지만 아직까지 안전성에 대한 문제가 남아있다. 본 논문에서는 암호화를 통해 데이터의 기밀성을 보장하고 소유권 증명을 이용해 데이터 접근제어를 제공하여 신뢰할 수 없는 서버와 악의적인 사용자로부터 프라이버시를 보존할 수 있는 안전한 클라이언트측 소스기반 중복제거 기술을 제안한다.
한국데이타베이스학회 1997년도 International Conference MULTIMEDIA DATABASES on INTERNET
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pp.504-514
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1997
관계형 데이터베이스의 성능을 향상시키는데 중요한 요소 중의 하나는 트랜잭션을 처리하기 위해 데이터를 디스크에서 주기억장치로 옮기는데 필요한 디스크 액세스(access) 횟수이다. 본 연구는 관계형 데이터베이스에서 트랜잭션을 처리할 때, 릴레이션(relation)을 수직분할하여 디스크에 단편(fragment)으로 저장하므로써 필요한 단편만 액세스하여 액세스 횟수를 감소시키는데 목적이 있다. 단편에 속성을 중복할당하여 수직분할하므로써 트랜잭션을 만족시키는 단편의 수를 감소시켜 중복할당을 고려하지 않은 방법보다 디스크 액세스 횟수를 감소시킬 수 있다. 갱신트랜잭션의 경우 하나의 속성이 갱신되면 중복된 속성을 모두 갱신하여야 하므로 액세스 횟수가 증가하지만, 조회트랜잭션의 경우 각 단편에 속성을 중복할당하여 액세스 횟수를 감소시킬 수 있다. 본 연구에서는 속성의 중복을 허용하여 단편을 구성하는 경우에 중복을 고려하지 않은 경우를 포함하므로 효과적으로 디스크 액세스 횟수를 감소시킬 수 있다. 본 연구에서는 중복할당을 고려하여 디스크의 액세스 횟수를 최소화시킬 수 있는 수직분할문제의 0-1 정수계획모형을 개발하고, 모형에 대한 최적해법으로 분지한계법을 제안한다.
본 연구는 KERIS 종합목록의 품질 개선을 위하여 새로운 유형의 중복 데이터 색출 알고리즘을 개발한 것이다. 새로운 알고리즘에서는 현재 적용하고 있는 것과 같은 MARC 데이터 일치여부 비교 방식에서 탈피하여 언어별 서지 유형별 다른 비교방식을 적용하였다. 아울러 비교 요소간의 유사성을 측정하고, 각 요소의 중요도에 따라 가중치를 차등 부여하는 방식을 병행하였다. 새로 개발한 알고리즘의 효용성을 입증하기 위하여 최근 종합목록에 업로드된 데이터 210,000건을 추출하여 실험용 마스터 파일을 구축하고 7,649건을 두 개의 알고리즘으로 처리한 결과 새로운 알고리즘에서 중복레코드의 색출 비율이 36.2% 더 높게 나타났다.
무선 센서 네트워크에서 공간적-시간적 상관관계에 따른 중복 데이터의 발생은 데이터 전송 시에 불필요한 에너지를 소모하여 네트워크 수명을 감소시킨다. 본 논문에서는 먼지 센서를 통한 데이터 수집 실험을 진행하여 공간적-시간적 데이터 중복을 확인하고 이를 해결하기 위해 데이터 전송 허용범위 설정 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 클러스터 내의 통합 평균값을 이용하여 데이터 전송 허용범위를 설정한다. 설정된 허용범위는 멤버 노드의 중복 데이터를 감소시키며 클러스터 헤드에서 허용범위 재설정을 통해 수집 데이터의 가변적인 환경에서도 중복 데이터 감소가 가능함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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