• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제6권2호
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• pp.59-66
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• 2017

MySQL 데이터베이스는 현재 데이터베이스 시장 점유율에서 2위를 차지하고 있다. 특히 InnoDB 스토리지 엔진은 MySQL 5.5 버전부터 디폴트 스토리지 엔진으로 사용되어 왔으며, 많은 기업에서 InnoDB 스토리지 엔진으로 MySQL 데이터베이스를 사용하고 있다. 디지털 포렌식 분야에서 InnoDB 스토리지 엔진에 대한 구조적 특징과 로그에 관한 연구는 꾸준히 진행되어 왔으나, 삭제된 데이터에 대해 레코드 단위로 복구하는 방법에 대해서는 연구되지 않았다. 기업 조사 시 데이터베이스 관리자가 사전에 증거 인멸을 목적으로 데이터를 훼손하는 경우가 많으므로 이를 복구하는 것은 포렌식 수사 과정에서 중요하다. 본 논문에서는 MySQL InnoDB 스토리지 엔진의 구조를 분석하여 삭제된 데이터를 레코드 단위로 복구하는 기법을 제안하고 제작한 도구를 활용하여 이를 검증한다. 이는 디지털 포렌식 관점에서 데이터베이스 안티포렌식 행위에 대해 대비할 수 있으며, MySQL InnoDB 데이터베이스와 관련된 사건 발생시, 고의로 삭제된 데이터를 복구하는데 활용할 수 있다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권2호
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• pp.208-212
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• 2017

플래시 SSD는 기존 하드디스크에 비해 높은 에너지 효율성, 외부 충격에 강한 내구성, 높은 입출력 처리량 등 여러 장점을 지니고 있다. 따라서 3D-NAND 및 V-NAND 등 단위 용량 당 비용을 획기적으로 개선하는 최신 기술의 등장과 맞물려서, 플래시 SSD가 많은 영역에서 하드디스크를 급격하게 대체하고 있다. 하지만, 주로 하드디스크를 가정하고 개발된 기존 데이터베이스 엔진은 플래시 SSD의 특성 (예를 들어, 내부 병렬성)을 제대로 활용하지 못하고 있다. 본 논문에서는, 더 빠른 질의 처리를 위해 플래시 SSD에 내재한 내부 병렬성을 활용하는 방법으로, MySQL InnoDB엔진에서 보조 인덱스(Secondary Index)를 이용한 스캔을 위해 비 동기적 입출력을 활용한 Prefetch 기능을 구현하였다. Prefetching을 사용한 스캔 기법은, 기존 InnoDB엔진의 보조 인덱스 스캔과 비교해서, 데이터 페이지 크기가 16KB일 경우, 약 3배 이상, 데이터 페이지 크기가 4KB일 경우, 약 4.2배 이상 성능 향상을 보인다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제6권12호
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• pp.487-496
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• 2017

MySQL InnoDB에서는 데이터를 기록할 때, 테이블마다 테이블스페이스를 분할 생성하여 개별적으로 저장하는 방법과 모든 테이블 및 인덱스 정보를 단일 시스템 테이블스페이스에 저장하는 방법이 있다. 그리고 이렇게 기록된 정보들을 이용해 삭제된 데이터를 레코드 단위로 복구하는 것이 가능하다. 하지만 현재 진행된 대부분의 데이터베이스 포렌식 연구에서 전자의 경우는 연구가 활발하게 이루어져 그 구조에 대한 분석이 많이 이루어졌지만, 후자에 대해서는 아직 공개된 정보가 포렌식에 활용되기엔 충분치 않다. 위의 두 방식은 각각의 저장 구조가 서로 다르기 때문에 데이터베이스 포렌식 관점에서 본다면 둘 모두에 대한 분석이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 단일 시스템 테이블스페이스인 IBDATA 파일에 레코드를 저장하는 방식에서의 삭제된 레코드 복구 방법을 제시한다. IBDATA 파일을 분석하여 그 구조를 밝히고 이를 활용하여 기존에 고려되지 않았던 미할당 페이지 영역까지 확장한 삭제 레코드 복구 알고리즘을 소개한다. 또한, 알고리즘을 도구로 구현하여 실제 데이터를 이용한 검증을 통해 기존 방법보다 복구율이 68%까지 향상되었음을 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권8호
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• pp.22-29
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• 2014

락은 멀티프로세서 환경에서 공유 데이터에 대한 접근을 안전하게 하는 잘 알려진 일반적인 방법이다. 1960년대에 상호 배제가 소개된 후에 많은 스핀락 알고리즘이 제안되었고 운영체제나 데이터베이스 시스템에 사용되어 왔다. 이 연구에서 고성능 멀티코어 시스템 상에서 락 알고리즘이 데이터베이스 시스템에 미치는 영향을 측정하였다. 평가를 위해 그 동안 멀티코어 상에서 성능 개선을 위해 재구조화된 최신 MySQL 5.6 및 MySQL에 탑재된 InnoDB 엔진을 사용하였다. InnoDB의 스핀락 함수를 수정하여 다양한 락 알고리즘들을 구현하였고 구현된 락 알고리즘들을 멀티코어 환경에서 평가하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권11호
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• pp.1216-1222
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• 2016

대규모 웹 서비스의 등장으로 데이터의 규모가 점차 증가하는 추세이다. 이러한 대규모 데이터를 효율적으로 관리하기 위해 MySQL과 MariaDB와 같은 DBMS가 주로 사용되고 있으며, 이들은 데이터 관리를 위한 스토리지 엔진으로 InnoDB를 주로 사용한다. InnoDB는 ACID를 보장할 뿐만 아니라 대규모 데이터 처리에 적합하다는 장점이 있기 때문이다. InnoDB의 경우, I/O 성능 향상을 위해 버퍼 풀을 통해 데이터와 인덱스를 캐싱하며 락 경쟁(lock contention)을 줄이기 위해 다중 버퍼 풀을 지원한다. 그러나 다중 버퍼 풀 기법은 데이터 일관성 오버헤드를 증가시킨다. 본 논문에서는 다중 버퍼 풀 기법의 오버헤드를 분석한다. 실험 결과, 다중 버퍼 풀 기법을 사용함에 따라 락 경쟁이 최대 46.3%까지 완화되었지만 디스크 I/O와 fsync 명령이 증가하면서 DBMS의 처리량이 50.6%까지 떨어지는 현상을 확인하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권3호
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• pp.803-809
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• 2023

본 논문은 공장에너지관리시스템에 필수적인 데이터 수집 시스템을 엣지 기반 경량화 플랫폼에서 최적으로 구축하고자 분석 및 평가한다. 실증 중인 제조 공장의 센서를 기반으로 시뮬레이션 하여 센서/OPC-UA 시뮬레이터를 개발하였으며, 개발한 시뮬레이터를 통해 엣지 디바이스의 스토리지 엔진을 평가한다. 엣지 디바이스에서 스토리지 엔진에 따른 성능을 평가하여 최적의 스토리지 엔진을 제시한다. 실험 결과 스토리지 엔진을 RoccksDB로 사용하였을 때 InnoDB를 사용하였을 때에 비해 절반 이하의 메모리와 데이터베이스 크기를 지니며 3.01배 빠른 소요시간을 지니는 것을 알 수 있다. 이 연구는 한정된 자원을 사용하는 디바이스에서 시계열 데이터를 관리할 때 유리한 스토리지 엔진을 선택할 수 있으며, 센서/OPC 시뮬레이터를 통한 해당 분야 추가 연구에 기여한다.