• 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.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.175-181
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• 2006

무선 센서 네트워크는 컴퓨팅 기술 능력과 무선 통신 능력을 지닌 센서 노드들을 이용하여 자율적인 네트워크를 형성하고, 서로 간에 정보를 전달한다. 최근 센서 네트워크의 노드의 초저전력, 초소형, 저비용에 대한 연구와 더불어 수집된 센싱 데이터의 활용 방안에 대한 연구가 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 Tiny-DB와 MySQL를 연동하여 센서 네트워크에 수집된 실시간 대용량 데이터를 효과적으로 저장하고, 산불이나 화재 등의 재난을 방지하기 위해 IPv4/IPv6 기반의 인터넷을 이용하는 실시간 경보 서비스의 프로토타입을 설계하고 구현한다. 이를 위해 TinyOS를 이용하여 센싱 쿼리 프로세싱을 통해 정보를 추출하는 모듈, MySQL 데이터베이스 관리 시스템, JDBC를 이용하여 정보를 서버의 데이터베이스의 연동 모듈, IPv4/IPv6 기반에 인터넷에서 ODBC를 이용하여 실시간으로 센싱 데이터를 수신하여 사용자에게 제공하는 클라이언트 모듈 등을 개발한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.854-856
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• 2017

최근 들어 모바일 디바이스의 발전으로 인해 생성되는 데이터의 종류는 다양해지고, 양은 방대해지고 있다. 이렇게 생성된 방대한 양의 데이터를 빅데이터라고 한다. 빅데이터들은 기존의 데이터 처리 방법과 다른 방법으로 처리되어야한다. 빅데이터 처리의 대표적인 방법인 관계형데이터베이스시스템(RDBMS)와 NoSQL 방법 중 대표적인 방법인 MySQL과 MongoDB의 데이터를 모델링한다. 설계된 데이터를 바탕으로 보다 편하고 알맞게 데이터베이스시스템 성능평가를 수행한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2006년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.479-482
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• 2006

Mobile Telemedicine은 의료진과 환자간의 정보교환을 제공하기위한 일반적인 기술로 사용되어지고 있다. 또한 유비쿼터스 센서 네트워크의 기술을 활용하여 의료진은 원격지 환자의 다양한 생체데이터를 획득하고자 한다. 본 논문은 임베디드 리눅스 운영체제를 기반으로 Intel X-Hyper PXA255 ARM CPU를 이용하여 구현한 RFID 리더 시스템에서 RFID 리더에서 수신되어진 환자의 태그 정보를 무선 LAN을 통하여 인터넷에 연결되어진 병원의 MySQL서버에 전달하는 기능을 수행하는 RFID 리더 플랫폼의 설계 및 구현을 위한 것이다. 구현되어진 임베디드 리눅스 기반의 RFID 리더는 크게 RFID 모듈, ARM 프로세서, RS-232 인터페이스, 무선 LAN 등으로 구성되고, 제안된 논문은 RFID의 개념 및 리더의 동작원리를 소개하고 임베디드 리눅스기반에서 QT 및 MySQL을 사용하여 구현되어진 리더플랫폼을 제안하고 구현한다.

• Genomics & Informatics
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• 제15권1호
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• pp.19-27
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• 2017

Understanding complex relationships among heterogeneous biological data is one of the fundamental goals in biology. In most cases, diverse biological data are stored in relational databases, such as MySQL and Oracle, which store data in multiple tables and then infer relationships by multiple-join statements. Recently, a new type of database, called the graph-based database, was developed to natively represent various kinds of complex relationships, and it is widely used among computer science communities and IT industries. Here, we demonstrate the feasibility of using a graph-based database for complex biological relationships by comparing the performance between MySQL and Neo4j, one of the most widely used graph databases. We collected various biological data (protein-protein interaction, drug-target, gene-disease, etc.) from several existing sources, removed duplicate and redundant data, and finally constructed a graph database containing 114,550 nodes and 82,674,321 relationships. When we tested the query execution performance of MySQL versus Neo4j, we found that Neo4j outperformed MySQL in all cases. While Neo4j exhibited a very fast response for various queries, MySQL exhibited latent or unfinished responses for complex queries with multiple-join statements. These results show that using graph-based databases, such as Neo4j, is an efficient way to store complex biological relationships. Moreover, querying a graph database in diverse ways has the potential to reveal novel relationships among heterogeneous biological data.

• 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.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권11호
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• pp.1706-1712
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• 2022

최근 석유화학 산업단지에서 발생하는 가스누출, 화재 등의 사고로 화학물질에 관한 안전이 더욱 중요시되고 있다. 특히 우리나라의 울산, 여수지역의 산단들은 석유화학 산업에 크게 이바지하고 있어 유익함이 있는 반면에, 화학 누출 사고 등으로 인하여 재해가 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 화학 사고 대응을 위해 실외 설비 기준 20[m] 간격으로 센서 노드를 구성하고, TLVs의 8시간 기준(TWA)과 15분 기준(STEL)의 노출 허용농도를 제시하였다. 제안된 시스템은 멀티 홉 통신에서 0.6~0.75[s] 주기로 수집된 데이터를 Python으로 전처리하여 SQL 문을 통해 MySQL 데이터베이스에 저장하였으며, MySQL과 Grafana를 연동하여 저장된 데이터를 5초에 1회씩 갱신하는 실시간 원격 모니터링 시스템을 구현하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(D)
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• pp.77-80
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• 2010

최근 개인정보 및 민감한 데이터에 대한 불법적인 접근 및 유출로 인하여 사회적 문제를 야기하고, 이에 따른 경제적인 파급효과와 함께 개인정보 및 민감한 데이터에 대한 보안에 대한 관심이 더욱 증가하고 있다. 또한 법령상으로도 개인의 주민등록번호, 계좌번호, 패스워드 등 개인정보가 포함된 DB에 대하여 데이터를 암호화하여 저장, 관리하도록 규정하고있다. 본 논문에서 공개 데이터베이스인 MySQL에서 이러한 개인정보 및 민감한 데이터에 대한 암호화를 통하여 데이터를 저장, 관리하는데 있어서 데이터의 속성에 따라 적절한 암호화 기법을 사용함으로써 암호화를 통한 데이터보호와 함께 속도 등의 성능상의 오버헤드와 운영, 관리상의 효율을 높이기 위하여 지원하는 암호화 기법에 대하여 알아보고, 암호화 기법별로 성능을 시험하여 데이터의 속성에 따른 최적의 암호화 방식의 적용에 대한 방안을 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.45-48
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• 2019

파이썬 플라스크와 MySQL데이터베이스를 이용한 스마트콘텐츠에서의 효율적인 클라우드 접속기술에 관한 효율적인 방법을 제시한다. 또한 스마트콘텐츠 제작단계에서 와이파이 혹은 블루투스를 이용한 클라우드 인터넷 접속시의 오류최소화를 위한 견고한 하우징제작을 위해 어도비 일러스트레이터를 이용한 표준화된 레이져커팅 방법도 제시한다. 이는 향후 4차 산업혁명시기에 필수적인 지능적이고 다이너믹한 특성을 갖는 스마트콘텐츠 제작과정에서의 시행착오를 줄여줄 것이며, 이를 통해 다양한 아이디어의 스마트콘텐츠가 양산될 수 있는 계기가 될 것으로 생각한다. 제시한 방안의 타당성을 검증하기 위해 실제로 구축한 가장 효율적인 스마트콘텐츠의 제각과정과 그 결과를 보인다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제36권4호
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• pp.247-253
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• 2009

지난 십 년간 랭킹은 데이터 마이닝 분야의 활발한 연구분야였다. 그러나 랭킹은 다른 데이터 마이닝 기법들과 비슷하게 RDBMS와는 독립적으로 개발되었고, 그로 인해 기존에 널리 사용되고 있는 RDBMS들과의 연동성이 떨어진다는 단점이 존재하게 되었다. 다른 데이터 마이닝 기법들은 소결합이나 밀결합 접근법을 이용하여 RDBMS와 연동하기 위한 연구가 활발하게 진행되어 왔고, 그 결과 실제로 사용 가능한 응용시스템들이 나오게 되었다. 그러나 랭킹에서는 이와 같은 노력들이 잘 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 랭킹 작업을 RDBMS에 연동하여 효율적으로 수행하기 위하여 MySQL에 Ranking SVM을 통합하는 작업을 진행하였다. 밀결합 접근법을 기반으로 하는 우리의 구현은 MySQL에 랭킹을 위한 새로운 SQL 명령어를 추가하였고 랭킹 작업의 효율성을 확인하기 위해서 소결합 접근법을 기반으로 하는 Ranking SVM과 성능을 비교 평가하여 훈련단계에서 $10{\sim}40%$, 예측단계에서 평균 60%의 성능향상을 확인할 수 있었다.