최근에 ACID를 특징으로 하는 기존의 전통적인 데이터베이스 트랜잭션 모델을 확장함으로서 데이터베이스 트랜잭션 모델의 응용분야를 다양하게 확대시키고자 하는 고급 트랜잭션 모델(Advance Transaction Models)들에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 다양한 유형의 트랜잭션들로 구성된 사무업무 프로세스(Business Process)의 처리를 자동화하는데 효과적으로 활용될 수 있는 새로운 유형의 고급 트랜잭션 모델로서 협조 트랜잭션 모델을 정의하고, 본 데이터베이스 협조 트랜잭션 모델에서의 에러 복구 자동화를 구현하기 위한 협조 트랜잭션 의존성 분석 메카니즘을 제안한다.
재시작 회복시 수행해야 할 작업략을 줄이기 위하여 주기적으로 수행되는 검사점 중 퍼지 검사점은 정상적인 트랜잭션들의 수행과 병행하여 수행된다. 트랜잭션들과 퍼지 검사점의 수행시, 로그 레코드 기록의 순서화를 위한 로그 래취를 획득한 상태에서 로그 레코드를 기록할수있으며, 트랜잭션 엔트리의 무결성을 보장하기 위한 트랜잭션 래취를 획득한 상태에서 트랜잭션은 로그 레코드의 기록과 관련된 트랜잭션 상태를 변경할수 있으며 검사점 프로세스는 트랜잭션의 상태를 검사할 수 있다. 퍼지 검사점과 트랜잭션들이 수행이 비동기로 수행되는 상황에서 로그래취와 트랜잭션 래취의 획득 및 해제 방법이 적절하지 못한 경우, 퍼지 검사점이 어떤 트랜잭션의 트랜잭션 상태를 검사하기 전에 그 트랜잭션에 의하여 기록된 로그 레코드이지만 그 퍼지 검사점이 그 트랜잭션 상태를 검사할때까지 그 로그 레코드의 기록상황이 그 트랜잭션의 트랜잭션 상태에 반영되지 않은 경우가 발생할수 있다. 이 경우, 기록 상황이 트랜잭션 상태에 반영되지 않은 그 로그 레코드를 그 퍼지 검사점에 대한 그 트랜잭션의 상태미방영 로그 레코드라고 한다. 본 논문은 상태미반영 로그 레코드를 발생시키는 상황들을 분석하고, 상태미반영 로그 레코드의 발생에 따른 문제점들을 기술하며, 상태미반영 로그 레코드의 발생에 대하여 전면 방지 기법, 일부 방지 기법 그리고 전면 허용하지만 회복시 이를 해결하는 기법등 세가지 해결책을 제시한다.
일반 병렬처리 시스템(General Purpose Multiprocessors) 과는 달리, 병렬 트랜잭션(Transaction)처리 시스템의 성능은 메모리의 계층구조와 입출력 시스템의 구조 등에 크게 영향을 받는 특징을 갖는다. 본 논문은 입출력 노드의 성능 분석에 주안점을 두고 전체 시스템에서의 입출력 노드의 개수, 병렬 디스크의 개수 및 상호연결망(Interconnection Network)과의 접속을 제공하는 스위치의 처리 용량 등의 인수들이 SPAX 병렬 트랜잭션 처리 시스템의 성능에 미치는 영향에 대한 분석 내용을 기술한다. 본 연구에서는 벤치마크로는 병렬 트랜잭션 시스템의 성능 평가에 주로 사용되고 있는 TPC-C 벤치마크를 사용하며 모의 입력(Synthetic workload)을 통한 성능분석을 수행하였다. 본 연구는 입출력 노드에 부하가 많이 걸릴 경우 패킷을 크리에 따라 시스템의 성능에 큰 영향을 미치며, 반면에 입출력노드내의 상호연결망의 접속을 제공하는 XNIF 의 데이터 버퍼 개수의 증가는 시스템의 성능 향상에 전혀 기여를 하지 않음을 보여준다. 이는 시스템의 성능향상을 위해서는 패킷 전송 경로상의 모든 시스템 요소의 성능 향상이 병행되어야 함을 보여준다. 마지막으로는 프로세싱노드와 입출력노드의 처리능력의 균형이 병렬 트랜잭션시스템의 설계에 있어서 매우 중요하다는 점을 보여준다.
수도권 대중교통 이용자는 2004년 서울시의 대중교통 체계 개편에 따라 교통 카드를 사용하여 버스와 지하철을 이용하게 되었다. 교통 카드를 사용하는 각 승객의 승차와 하차에 관한 데이터가 하나의 트랜잭션으로 구성되고, 하루 천만 건 이상의 트랜잭션들로 구성된 대용량 교통카드 트랜잭션 데이터베이스가 만들어지고 있다. 대중교통을 이용하는 승객들의 승차와 하차에 관한 여러 정보를 담고 있는 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 유용한 패턴이나 정보를 탐사해내는 연구가 계속 진행되고 있다. 이런 연구 결과는 수도권 대중교통 정책을 입안하는데 중요한 기초 자료가 되고 수도권 승객들에게 대중교통을 보다 잘 이용할 수 있는 정보로 제공된다. 교통카드 이용률은 2006년 79.5%, 2007년 80.3%, 2008년 81.6%로 점차적으로 증가하고 있다. 대용량의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에 대한 연구를 살펴보면 하루 동안의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 순차 패턴을 탐사하는 알고리즘을 연구하였고[1], 승객들의 통행 패턴에 대한 분석연구를 확장하여 일 년에 하루씩 2004년에서 2006년까지 3일간의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스로부터 승객 시퀀스의 평균 정류장 개수와 환승 횟수 등을 연도별로 비교하였다[2]. 수도권 지하철 시스템의 특성에 관한 연구로는 네트워크 구조 분석이 있었고[3], 승객의 기종점 통행 행렬(Origin-Destination trip matrix)에 의한 승객 흐름의 분포가 멱함수 법칙(power law)임을 보여주는 연구가 있었고[4], 지하철 교통망에서 모든 링크상의 승객들의 흐름을 찾아내는 연구가 있었다[5]. 본 논문에서는 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 지하철 승객들의 통근 패턴을 탐사해내는 방법을 연구하였다. 수도권 지하철 네트워크에 대한 정보를 입력하고 하루치의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에 연구된 방법을 적용하여 8가지 통근 패턴들을 탐사해내고 분석하였다. 탐사된 패턴들 중에서 많은 승객들이 지지하는 출퇴근 패턴에 대해서는 시간대별로 승객수를 그래프로 보여주었다.
본 논문에서는 프로그램 분석 기술에 기반하여, 주어진 프로그램 내에서 트랜잭션 처리 관련 오류를 자동으로 검출해주고, 성능저하 요소가 발견되면 자동으로 개선된 코드로 변환하여 주는 시스템을 제안한다 트랜잭션 처리 오류란 트랜잭션을 열고서 닫지 않는 경우나, 잘못된 잠금수준(Locking-Level)을 설정하는 경우를 말한다 전자의 경우, 원하는 대로 데이타가 저장되지 않거나 장시간 데이타베이스 테이블을 잠금(Locking)으로써 시스템 전체의 성능을 떨어뜨릴 수 있다. 후자의 경우. 시스템에 따라 예외상황이나 프로그램의 파행적 실행 중단을 야기한다. 비효율적인 트랜잭션 처리란, 트랜잭션 영역(Boundary) 또는 잠금수준을 비효율적으로 설계하여서 다른 프로세스들의 트랜잭션을 지연시키는 경우를 말한다.
인터넷을 이용한 전자 상거래 잎 관리 시스템 등의 실시간 처리를 요구하는 응용분야가 점차 증가함으로 인해 고성능 실시간 트랜잭션 처리 시스템 개발이 요구되고 있다. 그러나 기존에 제안된 대부분의 실시간 시스템은 다중 처리기나 분산 처리 방식을 이용하였으며, 클러스터 기술을 이용한 실시간 트랜잭션처리 시스템은 아직 제안된 바 없다 클러스터를 이용한 실시간 트랜잭션 처리 시스템은 저렴한 가격으로 높은 가용성과 병렬 처리를 이용한 고성능 트랜잭션 처리를 지원할 수 있다는 장점을 갖는다 이러한 관점에서 본 논문에서는 공유 디tm크(shared disks: SD) 클러스터 기반의 실시간 트랜잭션 처리 시스템을 개발하기 위하여 캐쉬 일관성 제어 기법이나 트랜잭션 라우팅 기법과 같은 전통적인 SD 클러스터 알고리즘과 실시간 트랜잭션을 위찬 동시성 제어 기법을 연동한 실험 모형을 개발하였다. 다양한 환경에서의 모의실험을 통하여 알고리즘간의 상호 관계와 실시간 환경에서 SD 클러스터의 성능을 평가 분석한다.
분산 환경하에서 전역 트랜잭션의 원자성을 보장하기 위해 보편적으로 사용하는 2단계 완료규약(2PC)의 블록킹 현상을 완화하기 위해 낙관적 2PC를 사용할 수 있다. 낙관적 2PC는 보상 트랜잭션을 사용하여 트랜잭션의 원자성을 의미적으로 보장하게 되지만 보상 트랜잭션의 특성으로 인하여 전역 직렬성(global serializability)을 위 배할 수 있다. 본 논문에서는, 전역 트랜잭션의 상태전이 분석을 통하여 전역 직렬성 을 보장하는 올바른 전역 트랜잭션 관리 규약들을 제안한다. 제안된 규약들은 한 전 역 트랜잭션의 실행을 결정하기 전에 동시에 실행되는 다른 전역 트랜잭션들의 상태 를 검사하여 이 결과에 따라 전역 트랜잭션의 실행을 지연시킴으로써 전역직렬성을 보장한다.
블록체인은 분산 원장 기반 기술로 블록체인 네트워크에 참여하는 모든 노드들은 P2P 네트워크로 연결되어 있다. 블록체인 네트워크에서 트랜잭션이 생성되면, 트랜잭션은 블록체인 노드들에 의해 전파되고 유효성을 검증 받는다. 검증된 트랜잭션은 P2P 네트워크를 통해 각 노드와 연결되어있는 Peer들에게 전송되고, Peer들은 트랜잭션을 메모리 풀에 보관한다. P2P 네트워크 특성상 블록체인 노드가 전달하는 트랜잭션의 수와 종류는 각 노드마다 달라 모든 노드들이 동일한 메모리 풀을갖지 못하는 문제가 발생함에 따라 메모리 풀에 저장되어있는 트랜잭션들은 거래 수수료 조작, 이중 지불 문제, DDos 공격탐지 등의 문제를 해결하기 위해 연구가 필요하다. 본 논문에서는 거래 수수료 조작, 이중 지불 문제, DDos공격 탐지 등과 같은 문제를 해결하기 앞서 메모리 풀의 트랜잭션들을 분석한다. 따라서 본 연구는 블록체인기술을 기반으로 구현된 암호화폐 시스템인 비트코인과 이더리움의 각 노드 메모리 풀에 저장되어있는 트랜잭션들을 수집하고 얼마만큼의 공통된 트랜잭션들을 가지고 있는지 자카드 유사도를 이용하여 분석한다.
유동적인 전기 소비량과 소비자와 공급자가 실시간으로 변하는 시장 상황에 대응하기 위해 수요 반응에 기술이 있다. OpenADR은 이러한 수요 반응 서비스를 제공하는 국제적인 표준 통신 프로토콜이다. OpenADR은 어플리케이션 계층에서 페이로드라는 XML 메시지를 사용하며, 본 프로토콜이 제공하는 수요 반응 서비스는 페이로드에 논리적인 요청, 응답을 사용해 제공한다. 이를 위해, OpenADR은 트랜잭션에 식별자로 'requestID'라는 XML 엘리먼트를 정의한다. OpenADR 2.0b 프로파일 사양 문서에서 트랜잭션 식별자에 설명은 있지만, 이해하기에 충분하지 않다. 모호한 트랜잭션에 설명은 OpenADR에 VEN과 VTN 구현에 취약점을 만들고, 서로 다른 프로토콜 간 변환에 혼란을 줄 가능성이 있다. 따라서 본 논문에서는 OpenADR 2.0b에 페이로드 트랜잭션 모호성을 해결하는 정의와 페이로드 트랜잭션을 분석하는 모델을 제시하고, 본 논문에서 제시한 분석 모델을 사용해 실제 트랜잭션 취약점을 탐지하는 사례를 보인다.
지금까지는 데이터의 무결성 보장을 위해 데이터베이스의 개념적 설계단계에서 트랜잭션 모델링은 데이터의 무결성 성질만을 언급하였고 보안 성질은 표현하지 못하였다. 또한, 데이터 모델에서 데이터의 동적 성질을 모델링하는 트랜잭션은 데이터의 무결성을 완전히 보장하기 어려웠다. 응용영역의 효과적인 분석과 설계를 위해서는 데이터 모델링에서 객체, 속성, 관련성 등과 같은 정적 성질 반만 아니라 데이터의 무결성과 보안성을 보장하는 동적 성질의 모텔링이 필요하다. 본 논문은 데이터의 무결성과 보안성 정보를 표현하는 보안 객체 관련성 Secure Object-Relationship Model: SOREM)에서 보안성이 첨가되어 자동으로 생성되는 기본 연산을 바탕으로 응용 트랜잭션을 모델링 하는 방법을 제시한다. 또한, 보안 트랜잭션 모델링 과정을 정확하고 용이하게 수행하기 위한 보안 트랜잭션 정의언어(Secure Transaction Definition Language : STDL)를 사용하여 보안 트랜잭션 모델링 자동화 도구를 X 윈도우 환경에서 설계 및 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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