오늘날 정보 기술 및 지능형 시스템에서는 분산 데이터베이스로부터 패턴들을 찾고 규칙들을 추출하기 위해 데이터 마이닝 기술을 사용한다. 분산환경에서 데이터 마이닝 기술을 이용해 추출된 규칙들은 동적인 중복, 적응형 부하 균형 및 기타 기술들에서 활용될 수 있다. 그러나 대량의 데이터 전송은 에러를 야기하며 신뢰할 수 없는 결과를 초래할 수 있다. 이 논문은 이동 에이전트를 사용하여 동적 그룹 바인딩을 기반으로 한 인텔리전트 분산 플랫폼을 제안한다. 그룹서비스를 통해 효율적인 객체 검색을 위한 분류 알고리즘을 구현한다. 지능형 모델은 동적 중복을 위해 추출된 규칙을 사용한다. 데이터 마이닝 에이전트와 데이터 압축 에이전트는 각각 서비스 노드 데이터베이스로부터 규칙을 추출하여 데이터를 압축한다. 제안한 알고리즘은 데이터를 전송하기 전에 neuro-fuzzy 분류기를 사용하여 빈도가 적은 데이터 ???V을 합하는 전처리 과정을 수행한다. 객체그룹 분류, 서비스 노드 데이터베이스 마이닝, 데이터 압축 및 규칙 추출에 대한 시뮬레이션을 수행했다. 효율적인 데이터 압축 및 신뢰성 있는 규칙 추출에 대한 실험 결과 제안한 알고리즘이 다른 방법들과 비교해 이러한 관점에서 성능이 우수함을 나타내었다.
인터넷 기술과 통신망 기술이 발전됨에 따라 전자상거래는 복잡하고 다양해지고 있다. 본 논문에서는 이기종 데이터베이스 시스템들 간의 메타데이터 및 데이터 교환을 위해 W3C에서 제안한 XML Schema를 사용하고, XML Schema는 관계형 데이터베이스 시스템의 메타데이터 및 데이터를 계층적 구조인 XML 문서형식으로 나타낼 수 있고, 다양한 원시 데이터 형식을 지원하여 관계형 데이터베이스 시스템이 제공하는 데이터형식을 충분히 반영할 수 있는 구조를 사용한다. 그리고 기존 전자상거래에서는 이질적인 플랫폼을 사용함으로 인해 발생하는 시스템간의 상호 호환 및 운영의 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 상품 분류와 속성표현의 표준과 관계성을 정의한 표준 온톨로지와 상품들에 대한 전자상거래 사이트의 정보를 제공하는 로케이션 온톨로지를 구축한다. 이 온톨로지 정보를 검색시스템에 적용하여 고객의 선택에 필요한 정보를 제공함으로서 효율적인 검색을 수행한다. 이러한 온톨로지와 상품 분류 카테고리 정보를 결합하여 XMDR이라 하고, 이 XMDR을 상품 검색 시스템에 도입하여 효율적인 검색을 수행하기 위한 은톨로지 서버 구축에 관한 방법을 제안한다.
웹 정보원은 사용자에게 제공되는 가장 큰 분산 데이터베이스로 간주될 수 있다. 분산된 웹 정보원을 가상적으로 통합하여 하나의 정보원으로 보고, 이 가상의 데이터베이스에 대하여 데이터베이스 질의어를 이용하여 검색하는 기능은 여러 가지 웹 기반 응용프로그램 개발에서 중요한 역할을 한다. 이러한 기능을 지원하기 위해서 브라우징 중심의 웹 문서로부터 데이터베이스 스키마를 추출해야 한다. 본 논문은 반 구조적인 웹 문서로부터 XML 스키마를 자동으로 생성하는 경험적 알고리즘을 제시한다. 이를 위하여 미리 정의된 구조태그 기반으로 후보패턴영역을 추출하고 후보패턴영역으로부터 패턴영역을 경험적으로 결정한다. 그리고 패턴영역으로부터 스키마생성규칙을 유도한다. 스키마생성규칙은 XQuery로 표현되기 때문에 공개된다양한 XML 도구를 사용하여 응용시스템을 개발할 수 있다. 개발된 시스템의 유효성을 보이기 위하여 다양한 웹정보원에 대하여 실험한 결과를 제시한다.
실시간 철도안전 관제시스템은 철도시스템을 구성하는 열차, 신호, 전력 및 설비 등으로 분산되어 감시되던 시스템의 안전관련 데이터를 통합하여 안전감시 효율을 향상시키고 사고를 예방하는 것이 목적으로, 기존 개별 감시 시스템과 달리 데이터의 대용량 처리와 실시간 처리 성능을 동시에 요구하고 있다. 기존 관제시스템에서 주로 활용되는 디스크 기반 데이터베이스는 실시간 및 빅 데이터 처리기능이 없고, 최근 도입되는 메모리 기반 데이터베이스는 빅데이터 처리기능이 없으며, 시계열 데이터베이스는 실시간 처리 기능이 없다. 이에 따라, 실시간 안전관제에서 요구되는 빅 데이터 처리와 실시간 처리를 동시에 제공하는 새로운 솔루션이 필요하다. 본 연구에서는 기존 관제의 데이터 처리 사례를 분석하고, 빅 데이터 처리와 실시간 처리를 동시에 제공하는 새로운 데이터 처리 방안을 제안하였으며, 이를 검증하였다.
실시간 데이터베이스 시스템이 분산환경으로 확장됨에 따라 기존의 실시간 병행수행 제어 기법을 분산환경으로 적용할 필요성이 대두되었다. 이에 본 논문에서는 중복 저장(replication)을 지원하는 분산 실시간 데이터베이스 시스템을 위한 효율적인 병행수행 제어 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 중복 저장을 지원하는 분산 실시간 환경에서 완료준비 단계에 도달한 트랜잭션의 우선 순위를 상승시킴으로써 트랜잭션의 완료를 최대한 보장하며 완료 준비 단계에서 재시작 되는 트랜잭션을 줄이고 잠금 지연 시간을 최소화한다. 도한, 우선 순위가 상승된 트랜잭션이 점유한 데이터에 대한 대여(lending)를 허용함으로써 데이터를 차용(borrowing)한 트랜잭션의 대기시간이 감소되고 전체적인 시스템 성능이 향상되었다. 제안한 기법에 대한 성능 평가에서는 Firm 실시간 데이터베이스 환경에서 2단계 완료 기법을 기반으로 DO2PL_PA와 MIRROR 기법을 대상으로 트랜잭션의 도착율, 크기, 쓰기 가능성 및 데이터 중복율에 대한 마감시한 초과비율을 비교한다.
IoT, 클라우드 컴퓨팅과 같은 인터넷 서비스의 발전과 사용량의 증가로 인해 수많은 패킷들이 인터넷상에서 빠르게 생성되고 있다. 안전한 인터넷 사용 환경을 만들기 위해서는 이 수많은 패킷 중에 존재할 수 있는 악성 데이터의 빠른 처리가 이뤄져야 한다. 본 논문에서는 빅데이터 보안 이벤트의 신속한 처리를 위해 비정형 데이터 분석과 빅데이터 처리에 특화된 MongoDB를 침입탐지시스템에 적용하였다. 또한 보호 대상인 사설 클라우드의 일부 자원을 이용하여 침입탐지시스템을 구축함으로써 증가 또는 감소하는 보안 이벤트 수에 따라 탄력적으로 컴퓨팅 자원 재구성이 가능하도록 하였다. 본 논문에서 제안하는 MongoDB 기반 침입탐지시스템의 성능을 평가하기 위하여 MongoDB 기반의 침입탐지시스템과 기존의 관계형 데이터 베이스를 기반으로 한 침입탐지시스템의 프로토타입을 구축하고 성능을 비교하였다. 또한 분산화 구성에 따른 성능 변화를 확인하기 위하여 가상머신의 수를 변경하며 성능 변화를 확인하였다. 그 결과 전체적으로 MongoDB 환경에서 동일한 성능의 시스템을 분산화시켜 가상 머신의 수를 증가시킬수록 침입탐지시스템의 성능이 향상되는 것을 확인하였다. 분산 MongoDB 기반의 보안 이벤트 저장 속도가 관계형 데이터베이스 기반에 비해 최대 60%, 그리고 분산 MongoDB 기반의 침입 데이터 탐지 속도가 관계형 데이터베이스 기반에 비해 최대 100% 빠른 결과를 얻었다.
분산 주기억장치 데이터베이스 관리 시스템 (DMM-DBMSs)은 데이터베이스를 참여 사이트의 주기억 장치에 저장한다. 지역 데이터베이스에 신속하게 접근할 수 있고 사이트들 사이에 고속 통신이 가능하므로 DMM-DBMS는 높은 성능을 보장한다. 최근 들어 DMM-DBMS에 대해 많은 연구 결과가 발표되었으나 아직까지 DMM-DBMS의 카탈로그 관리 기법에 대한 성능 분석 결과는 발표된 것이 없다. 본 연구에서는 높은 사이트 자치성을 보장하는 DMM-DBMS의 분할식 카탈로그 관리 기법의 성능을 실험적으로 평가하였다. 분할식 카탈로그 관리 기법을 캐시없는 분할식 카탈로그 방식(PCWC), 점진적 캐시를 이용한 분할식 카탈로그 방식(PCWIC), 완전 캐시를 이용한 분할식 카탈로그 방식(PCWFC)으로 분류하였고, 성능평가는 사이트 수, 사이트 당 터미널 수, 버퍼 크기, 쓰기 질의 비율, 지역 질의 비율 등을 중심으로 분석하였다. 분석 결과 PCWFC가 모든 경우에 가장 높은 성능을 보였다. 이는 또한 PCWIC가 시간이 흐름에 따라 더욱 높은 성능을 보인다는 것을 뜻한다. PCWFC 방식은 디스크 기반 분산 DMBS에서는 사이트 부하가 크거나 카탈로그 쓰기 비율이 높거나 원격 데이터 객체가 빈번히 액세스되는 상황에서 고성능을 보장하지 못하지만, DMM-DBMS에서는 원격 데이터 객체의 카탈로그가 자주 갱신된다고 해도 질의 컴파일과 원격 카탈로그 액세스가 고속으로 이루어질 수 있기 때문에 높은 성능을 보장하는 것이다.
클라우드 컴퓨팅 시스템의 주요 역할은 신뢰받지 않은 클라우드 서버의 데이터베이스 실행이 키 관리의 복잡성을 요구하기 때문에 중요한 이슈가 되고 있다. 본 연구는 키 실행을 최소화하는 셀프 프락시 서버를 사용한 키 관리 시스템을 제안하고, 사용자가 암호화된 데이터베이스에 질의할 때 데이터 소유자가 관련키에 직접적으로 관여하지 않는 셀프 생성 알고리즘을 생성하여 클라우드 서비스 성능을 개선한다. 셀프 프락시 서버는 클라우드 키 서버에 문제가 발생했을 때와 효율적인 클라우드 키 관리를 위하여, 이를 대신한 분산 서버로서 능동적이고 자율적인 키 관리를 지원한다. 따라서 제안한 키 관리 시스템은 클라우드 서버 데이터베이스의 기밀성 지원으로 안전한 클라우드 서비스를 제공한다.
분산 데이터베이스 시스템에서 데이터의 할당이란 릴레이션이 분할되어 생성된 프래그먼트들을 여러 사이트에 분산시키는 것을 의미한다. 최적의 데이터 할당이란 할당에 소요되는 비용을 최소화시키는 할당 해를 찾는 것이라고 할 수 있는데, 본 논문에서는 저장, 질의 처리 및 전송 비용을 고려한 데이터 할당 함수를 정의하였다. 본 논문에서 정의한 할당 함수에서는 전송비용을 갱신 전송 비용과 검색 전송 비용으로 나누어서 산출하도록 정의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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