Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.32
no.3
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pp.179-206
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1998
The purpose of this study is to discuss the theoretical and practical strategies for the quality management of a union database built in a distributed system. To the end, this study introduces the quality control methods employed for the OCLC union catalog, which has been built in a distributed system and also known as the most typical union DB. The main discussion is about the quality issue of KORDIC's SATURN DB, the most typical union DB in South Korea. The final recommendation includes the management strategies and practical guidelines for the efficient quality control of a union DB built in a distributed system.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.8
no.12
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pp.287-296
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2019
Due to the development and increased usage of Internet services such as IoT and cloud computing, a large number of packets are being generated on the Internet. In order to create a safe Internet environment, malicious data that may exist among these packets must be processed and detected quickly. In this paper, we apply MongoDB, which is specialized for unstructured data analysis and big data processing, to intrusion detection system for rapid processing of big data security events. In addition, building the intrusion detection system(IDS) using some of the private cloud resources which is the target of protection, elastic and dynamic reconfiguration of the IDS is made possible as the number of security events increase or decrease. In order to evaluate the performance of MongoDB - based IDS proposed in this paper, we constructed prototype systems of IDS based on MongoDB as well as existing relational database, and compared their performance. Moreover, the number of virtual machine has been increased to find out the performance change as the IDS is distributed. As a result, it is shown that the performance is improved as the number of virtual machine is increased to make IDS distributed in MongoDB environment but keeping the overall system performance unchanged. The security event input rate based on distributed MongoDB was faster as much as 60%, and distributed MongoDB-based intrusion detection rate was faster up to 100% comparing to the IDS based on relational database.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.5
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pp.128-134
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2023
The widespread usage of blockchain technology in cryptocurrencies has led to the adoption of the blockchain concept in data storage management systems for secure and effective data storage and management. Several innovative studies have proposed solutions that integrate blockchain with distributed databases. In this article, we review current blockchain databases, then focus on two well-known blockchain databases-BigchainDB and FalconDB-to illustrate their architecture and design aspects in more detail. BigchainDB is a distributed database that integrates blockchain properties to enhance immutability and decentralization as well as a high transaction rate, low latency, and accurate queries. Its architecture consists of three layers: the transaction layer, consensus layer, and data model layer. FalconDB, on the other hand, is a shared database that allows multiple clients to collaborate on the database securely and efficiently, even if they have limited resources. It has two layers: the authentication layer and the consensus layer, which are used with client requests and results. Finally, a comparison is made between the two blockchain databases, revealing that they share some characteristics such as immutability, low latency, permission, horizontal scalability, decentralization, and the same consensus protocol. However, they vary in terms of database type, concurrency mechanism, replication model, cost, and the usage of smart contracts.
For supporting Interoperability among heterogeneous data sources in different geographic information systems, it is required to use open API like OGIS OLE DB Proposed in OGC. The OLE/COM Implementation Specification of OGIS only provides interfaces to discover and access spatial data, but does not support interfaces for updating distributed spatial data. To solve this problem, we propose and add interfaces for updating spatial objects distributed over heterogeneous data sources and examining the consistency of spatial relationships between updated objects. We also devise a 2-phase commit protocol based on spatial relationships in order to guarantee the consistency of updated objects. To justify the update scheme using the proposed Interfaces and 2-phase commit prototype we design and implement a prototype system for updating distributed spatial objects.
Ha, Jae-Cheol;Park, Jea-Hoon;Ha, Jung-Hoon;Kim, Hwan-Koo;Moon, Sang-Jae
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.18
no.1
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pp.77-87
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2008
Recently, many hash-based authentication protocols were presented to guarantee mutual authentication between tag and DB in RFID system. To be suitable for distributed DB environment, one generally uses fixed constant value as a tag ID. However, some existing protocols have security flaws or heavy computational loads in DB in order to search a tag ID. We propose a secure authentication protocol which is suitable for distributed DB environment by using unchangeable tag ID. The storage method of pre-synchronized information in DB at previous session is core idea of our proposal which gives low-cost ID search of DB at next session. In normal synchronization state, our protocol only requires 3 hash operations in tag and DB respectively.
The management of sensor information requires the functions for registering, modifying and deleting rapidly sensor information about various many sensors. In this research, Celery and MongoDB are used for developing a sensory data management system. Celery supplies a queue structure based on asynchronous communication in Python. Celery is a distributed simple job-queue but reliable distributed system suitable for processing large message. MongoDB is a NoSQL database that is capable of managing various informal information. In this experiment, we have checked that variety of sensor information can be processed with this system in a IoT environment. To improve the performance for handling a message with sensory data, this system will be deployed in the edge of a cloud infrastructure.
Kim, Yong-Ho;Park, Heon;Park, Mu-Hun;Ha, Pan-Bong;Kim, Young-Hee
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.3
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pp.567-574
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2015
In this paper, a 50ns 256-kb EEPROM IP for MCU (micro controller unit) ICs is designed. The speed of data sensing is increased in the read mode by using a proposed DB sensing circuit of differential amplifier type which uses the reference voltage, and the switching speed is also increased by reducing the total DB parasitic capacitance as a distributed DB structure is separated into eight. Also, the access time is reduced reducing a precharging time of BL in the read mode removing a 5V NMOS transistor in the conventional RD switch, and the reliability of output data can be secured by obtaining the differential voltage (${\Delta}V$) between the DB and the reference voltages as 0.2*VDD. The access time of the designed 256-kb EEPROM IP is 45.8ns and the layout size is $1571.625{\mu}m{\times}798.540{\mu}m$ based on MagnaChip's $0.18{\mu}m$ EEPROM process.
Industrial WSNs need great performance and reliable communication. In industrial WSNs, cluster structure reduces the cost to form a network, and the reservation-based MAC is a more powerful and reliable protocol than the contention-based MAC. Depth-based TDMA assigns time slots to each sensor node in a cluster-based network and it works in a distributed manner. DB-TDMA is a type of depth-based TDMA and guarantees scalability and energy efficiency. However, it cannot allocate time slots in parallel and cannot perfectly avoid a collision because each node does not know the total network information. In this paper, we suggest an improved distributed algorithm to reduce the end-to-end delay of DB-TDMA, and the proposed algorithm is compared with DRAND and DB-TDMA.
Web GIS (Geographic Information Systems) service systems provide the various GIS services of analyzing and displaying the spatial data with friendly user-interface. These services are expanding the business domain and many users want to access the distributed various spatial data. But, it is difficult to access diverse data sources because of different spatial data format and data access methods. In this paper, we design and implement web GIS services based on the inter-operability and GML (Geography Markup Language) of OGC(Open GIS Consortium) in web distributed environment. Inter-operability provides unique accessing method to distributed data sources based on OLE DB technology of Microsoft. In addition, GML support web GIS services based on XML. We design these GIS services as components using UML (Unified Modeling Language) of an object-oriented modeling language for specifying, visualizing, constructing, and documenting the artifacts of software system. In addition, they also were developed in object-oriented computing environment, and it provides the interoperability, language-independent, easy developing environment as well as re-usability.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.12
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pp.280-292
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2021
Enterprise Resource Planning (ERP) is a software that manages and automate the internal processes of an organization. Process speed and quality can be increased, and cost reduced by process automation. Odoo is an open source ERP platform including more than 15000 apps. ERP systems such as Odoo are all-in-one management systems. Odoo can be suitable for small and medium organizations, but duo to efficiency limitations, Odoo is not suitable for the large ones. Furthermore, Odoo can be implemented on both local or public servers in which each has some advantages and disadvantages such as; the speed of internet, synced data or anywhere access. In many cases, there is a persistent need to have more than one synchronized Odoo instance in several physical places. We modified Odoo to support this kind of requirements and improve its efficiency by replacing its standard database with a distributed one, namely CockroachDB.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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