본 논문에서는 현재 운영되는 수강신청 시스템에서의 데이터베이스 성능을 향상시키기 위하여 SQL문 분석을 하였다. 수강신청 업무와 관련된 트랜잭션들에서 사용 중인 SQL문장들을 실행계획을 통하여 현행 데이터베이스 성능을 측정하였으며, SQL 분석을 통하여 보완한 SQL문장들이 성능이 향상된 결과를 확인하였다. 전반적으로 실행계획 분석을 통하여 수강신청 데이터베이스 시스템의 성능을 향상시켰으며, 수강신청 SQL 의 일부 개선방법을 시험결과로 보였다. 개선된 방법은 데이터베이스 튜닝 작업을 통하여 수강신청과 관련된 테이블들과 인덱스 테이블들을 재조정하고, SQL의 기능을 활용함으로서 성능이 향상된 수강신청 데이터베이스 시스템으로 진화한 최적화된 시스템을 구현할 수 있게 되었다. 제안된 방법으로 재조정된 수강신청 시스템은 이전에 운영하던 수강신청시스템에 비하여 성능적 측면에서 우수한 결과를 나타내었으며, 통합 성능 시험 결과 1.8배 ~ 18배의 응답시간 단축을 가져왔다.
빅데이터와 함께 등장한 NoSQL은 기존 관계형 데이터베이스로는 해결하기 힘든 문제를 새로운 아키텍처와 데이터 모델로 해결하고자 한다. 관계형 데이터베이스와는 달리 NoSQL 데이터베이스는 기능과 아키텍처 그리고 한계점이 제품마다 다르기 때문에 NoSQL 데이터베이스를 선택하기 위해서는 많은 고려사항이 필요하다. 이렇게 데이터베이스의 선택의 폭이 넓어진 만큼 선택의 어려움은 더욱 증가했다고 볼 수 있다. 또한 NoSQL 데이터베이스의 발전은 기존의 관계형 데이터베이스의 기능을 확장하는 데도 기여했다. 본 논문에서는 NoSQL 데이터베이스를 보다 정확히 이해하기 위해 관계형 데이터베이스와 비교 분석하고 오픈 소스 관계형 데이터베이스인 PostgreSQL의 최신 NoSQL 관련 기능에 대해 알아본다. 또한 NoSQL 데이터베이스 벤치마크(YCSB)를 사용해 NoSQL과 PostgreSQL의 성능을 비교하고 앞으로의 발전 방향에 대해서 논한다.
최근 들어 급증하고 있는 보안 관련 사고들로 인하여 개인정보 및 기업정보의 관리에 대한 대책 마련이 시급한 가운데 있다. 보안 관련 사고 가운데 SQL Injection 공격은 가장 널리 악용되고, 오래된 전통적인 해킹 기법 중 하나이다. 최근까지도 웹 해킹을 시도하는 유형 중에서 높은 비중을 차지하고 있으며 그 공격 형태 또한 복잡해지고 있다. 많은 site에서 SQL Injection 공격에 대한 보완을 하여 이전보다 피해가 많이 줄어들기는 했으나 SQL Injection 공격에 의한 악의적인 관리자 권한 획득 및 비정상적인 로그인 등으로 인하여 여전히 많은 피해가 발생하고 있다. 더욱이 향후 사물인터넷 및 센서 빅데이터 환경이 널리 보급되면 수많은 디바이스들과 센서들이 연결되고 데이터의 양이 폭발적으로 증가하게 될 것이다. 그렇게 되면 현재보다 SQL Injection 공격에 의한 피해 규모는 더욱 커질 것이다. SQL Injection 공격에 대응하기 위해서는 많은 시간과 비용이 발생하게 되므로 시스템의 성능을 떨어뜨리지 않으면서도 신속정확하게 SQL Injection 공격을 판별하여 방어해야 할 것이다. 본 논문에서는 SQL Injection 공격에 대응하기 위하여 데이터 분석 및 기계학습을 통하여 웹로그 데이터를 검사하여 비정상적인 패턴의 입력값인 경우 SQL 명령어의 실행 계획을 분석하여 정상적인 SQL 명령어와 비정상적인 SQL 명령어를 판별하는 방안을 제시한다. 실험 및 성능 평가를 위해 사용자의 입력 또는 SQL Injection 공격툴에 의하여 입력되는 값을 실시간으로 실행계획을 분석하여 효과적으로 차단할 수 있음을 보여주었다.
관계 데이터베이스 시스팀의 데이타베이스 언어인 SQL에 대한 표준화 작업에 대하여 살펴본다. 최초의 국제 표준안인 ISO 9075-1987 SQL에서 현재 표준안으로 확정을 추진중인 ISO/IEC 9075-199x로의 발전 및 미래의 데이터베이스 언어 SQL을 위해 표준화 작업중인 SQL3까지의 발전 과정에 대하여 살펴본다. SQL2를 중심으로 서술하며, SQL2는 SQL1보다 어떤 기능이 보강되었으며, SQL3는 SQL2에 무슨 기능을 추가하고자 하는지 알아본다.
기업의 신속한 의사결정 및 전략적 정책 결정을 위해 빅데이터에 대한 고도 분석이 필수적으로 요구됨에 따라 대량의 데이터를 복수의 노드에 분산하여 처리하는 하둡 또는 스파크와 같은 분산 처리 플랫폼이 주목을 받고 있다. 최근 공개된 Spark SQL은 Spark 환경에서 SQL 기반의 분산 처리 기법을 지원하고 있으나, 기계학습이나 그래프 처리와 같은 반복적 처리가 요구되는 고도 분석 분야에서는 효율적 처리가 불가능한 문제가 있다. 따라서 본 논문은 이러한 문제점을 바탕으로 Spark 환경에서 고도 분석 지원을 위한 SQL 기반의 빅데이터 최적처리 엔진설계와 처리 프레임워크를 제안한다. 복수의 조건과 다수의 조인, 집계, 소팅 연산이 필요한 복합 SQL 질의를 분산/병행적으로 처리할 수 있는 최적화 엔진과 관계형 연산을 지원하는 기계학습 최적화하기 위한 프레임워크를 설계한다.
온라인 분석 처리(On-Line Analytical Processing: OLAP)은 데이터 웨어하우스로부터 다차원 데이터를 분석하거나 의사 결정을 위한 유용한 정보를 제공하고 있다. 데이터 분석을 위해, OLAP에서는 다차원 데이터를 표현한 스프레드시트(spreadsheet) 또는 피벗 테이블(PIVOT table)을 널리 사용하고 있다. 스프레드시트와 피벗 테이블은 서로 유사한 형태로써 분석의 기준이 되는 애트리뷰트들이 많은 구조이다. 사용자들은 흔히 사용되고 있는 SQL 구문을 이용하여 스프레드시트 또는 피벗 테이블에서 손쉬운 데이터 분석을 요구한다. 그러나, RDBMS에서 제공하는 SQL 구문의 사용으로, 이는 다차원 데이터를 효과적으로 분석할 수 없다. 그 이유는 SQL 구문이 다양한 데이터 분석의 목적으로 사용되거나, 요약된 집계 정보를 도출하는 데 한계가 있기 때문이다. 따라서, 본 연구에서는 SQL 구문을 확장하여 다차원 데이터를 표현한 스프레드시트를 손쉽게 조작하고, 요약된 집계를 계산하는 셀(cell) 구문을 제안한다. 이 방법은 스프레드시트와 피벗 테이블에서 행과 열이 교차하는 좌표(coordinate)를 이용하여, 특정 셀의 조작 및 선택한 부분/전체 영역에 대한 집계 정보를 계산하는 방법이다. 결과적으로, RDBMS에서 사용되는 SQL 구문이 친숙한 사용자들이 제안한 셀 구문을 이용하면, 다양한 관점에 따라 손쉽게 스프레드시트와 피벗 테이블을 다룰 수 있을 것으로 사료된다.
방화벽은 대표적인 네트워크 보안 장비로서 대부분의 네트워크 내/외부에 설치되어 패킷의 입/출입을 통제하는 시스템이다. 때문에 이에 저장된 로그 데이터를 분석하는 것은 네트워크 보안연구에 중요한 기초 자료를 제공해 줄 수 있다. 그런데 최근 기술의 발달로 인터넷망의 속도가 향상되고, 네트워크가 대형화 되면서 방화벽에서 저장하는 로그데이터들의 양도 대용량화 또는 빅데이터화 되어 가고 있다. 이러한 추세 속에서, 기존의 전통적인 RDBMS방식으로 로그데이터를 분석하는 데는 한계가 있다. 본 논문은 NoSQL 기반의 MapReduce 설계를 이용한 방화벽 로그 분석기법을 통해 NoSQL방식을 도입하는 것이 대용량 로그 데이터를 더욱 효율적으로 분석할 수 있다는 점을 발견했다. 우리는 기존의 RDBMS방식과의 데이터 처리 성능을 비교하여 NoSQL방식 데이터베이스의 우수한 성능을 입증하였고, 이를 바탕으로 제안하는 설계 기법을 평가하기 위해 3가지 공격 패턴을 선정하고 이를 집계 하여 분석을 수행하는 실험을 통해 제안하는 분석 기법의 성능 및 정확성을 입증하였다.
DBMS(Database Management System)는 다수의 사용자들이 데이터베이스에 접근하여 손쉽게 데이터를 사용할 수 있도록 해주는 소프트웨어 시스템이다. 오라클(Oracle)을 선두로 한 상용서비스들과 MySQL을 중심으로 하는 오픈소스 DBMS가 있다. MySQL이 오라클에 인수된 이후 MariaDB가 발표되어 수요가 증가하고 있으며, 기존 SQL과 다른 성격의 NoSQL DBMS들도 상황에 따라 관심이 늘어나고 있는 추세이다. 동일한 형태의 대용량 데이터들을 바탕으로 오픈소스 DBMS간 실제 성능비교분석이 필요함에 따라 본고에서는 오픈소스DBMS의 MariaDB와 문서중심(Document-Centric) 데이터베이스인 MongoDB간의 성능비교분석을 연구하였고, 나아가 그에 따른 결과를 바탕으로한 빅데이터관련 데이터베이스관리시스템을 제안하고자 한다.
본 고에서는 ISO/IEC JTC1/SC21 WG3(Database)에서 표준화하고 있는 SQL Multimedia and Application Packages (SQL/MM)에 대해 표준화의 동향과 이 표준에서 정의하고 있는 기술적인 내용을 분석한다. SQL/MM은 데이터베이스 언어의 표준인 SQL을 확장한 새로운 표준으로서, 멀티미디어 응용에서 필요로 하는 여러 가지 요구 사항을 만족시킬 수 있도록 하기 위한 새로운 기능들이 추가된 형태이다. 이 표준은 SQL3라는 객체 지향 데이터베이스를 위한 표준 질의 언어의 기본 기능 위에 멀티미디어적 요소들을 첨가하는 방법으로 표준 제정이 진행되고 있다. 우선적으로 다루고 있는 분야는 문서에 대한 full-text 검색 분야와 공간 및 시간 관계를 이용한 검색 분야 등이며, 다양한 데이터 타입들 중에서 여러 종류의 응용에서 공통적으로 사용되는 범용의 것들을 체계적으로 정리하는 분야도 병행하고 있다.
본 논문에서는 대화 인터페이스 시스템을 구성하는 필수 요소들을 알아보고, 각각에 대한 실용적인 구현 방법을 제안한다. 구현 시스템은 담화 관리자, 의도 분석기, 개체명 인식기, SQL 질의어 생성기, 응답 생성기로 구성된다. 구현 과정에서 비교적 영역 의존성이 낮은 의도 분석 모듈은 통계 기반의 최대 엔트로피 모델을 이용한다. 그리고 높은 영역 이식성을 필요로 하는 개체명 인식기, SQL 질의어 생성기, 응답 생성기는 단순 패턴 매칭 방법을 이용한다. 일정 관리 영역에서의 실험에서 구현 시스템은 88.1%의 의도 분석 정확률과 83.4%의 SQL 질의어 생성 성공률을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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