The Journal of the Convergence on Culture Technology
/
v.6
no.4
/
pp.693-701
/
2020
In this paper, SQL statements are analyzed to improve database performance in the current course registration system. The performance of the current database was measured through the execution plan of the SQL statements used in the transactions related to the course registration. Through the SQL analysis, the complemented SQL statements confirmed the improved performance. Overall, the performance of the course registration database system was improved through the analysis of the execution plan, and some improvement methods of the course registration SQL were shown as test results. The improved method is to reorganize the tables and index tables related to the course registration through database tuning, and utilize the SQL function to implement an optimized system that has evolved into a course database system with improved performance. The enrollment system re-adjusted by the proposed method showed excellent results in terms of performance compared to the previous enrollment system, and the integrated performance test result reduced the response time by 1.8 to 18 times.
In the era of Big Data, NoSQL databases provide solutions for problems, circumventing the limitations of traditional relational databases by using new architectures and data model. Contrary to relational database products, the range of the features architectures, and limitations of NoSQL databases is very broad. Thus, choosing the right database products requires more considerations and difficulties. The advent of NoSQL does not only promote the abundance of NoSQL products, but also stimulates the relational database realm to expand their features beyond the relational model. In order to understand NoSQL trends more accurately, here we discuss and compare NoSQL databases with relational databases. We also present the newest features associated with NoSQL in one of the most advanced open-source relational databases, PostgreSQL. To discuss future directions for PostgreSQL we analyzed the performance of NoSQL and PostgreSQL by conducting experiments using the NoSQL benchmark tool (YCSB).
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
/
v.53
no.2
/
pp.76-86
/
2016
SQL Injection attacks are the most widely used and also they are considered one of the oldest traditional hacking techniques. SQL Injection attacks are getting quite complicated and they perform a high portion among web hacking. The big data environments in the future will be widely used resulting in many devices and sensors will be connected to the internet and the amount of data that flows among devices will be highly increased. The scale of damage caused by SQL Injection attacks would be even greater in the future. Besides, creating security solutions against SQL Injection attacks are high costs and time-consuming. In order to prevent SQL Injection attacks, we have to operate quickly and accurately according to this data analysis techniques. We utilized data analytics and machine learning techniques to defend against SQL Injection attacks and analyzed the execution plan of the SQL command input if there are abnormal patterns through checking the web log files. Herein, we propose a way to distinguish between normal and abnormal SQL commands. We have analyzed the value entered by the user in real time using the automated SQL Injection attacks tools. We have proved that it is possible to ensure an effective defense through analyzing the execution plan of the SQL command.
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.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
/
v.5
no.10
/
pp.477-482
/
2016
As being the advanced analytics indispensable on big data for agile decision-making and tactical planning in enterprises, distributed processing platforms, such as Hadoop and Spark which distribute and handle the large volume of data on multiple nodes, receive great attention in the field. In Spark platform stack, Spark SQL unveiled recently to make Spark able to support distributed processing framework based on SQL. However, Spark SQL cannot effectively handle advanced analytics that involves machine learning and graph processing in terms of iterative tasks and task allocations. Motivated by these issues, this paper proposes the design of SQL-based big data optimal processing engine and processing framework to support advanced analytics in Spark environments. Big data optimal processing engines copes with complex SQL queries that involves multiple parameters and join, aggregation and sorting operations in distributed/parallel manner and the proposing framework optimizes machine learning process in terms of relational operations.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
/
2008.06c
/
pp.21-25
/
2008
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.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
/
v.23
no.4
/
pp.667-677
/
2013
As the firewall is a typical network security equipment, it is usually installed at most of internal/external networks and makes many packet data in/out. So analyzing the its logs stored in it can provide important and fundamental data on the network security research. However, along with development of communications technology, the speed of internet network is improved and then the amount of log data is becoming 'Massive Data' or 'BigData'. In this trend, there are limits to analyze log data using the traditional database model RDBMS. In this paper, through our Method of Analyzing Firewall log data using MapReduce based on NoSQL, we have discovered that the introducing NoSQL data base model can more effectively analyze the massive log data than the traditional one. We have demonstrated execellent performance of the NoSQL by comparing the performance of data processing with existing RDBMS. Also the proposed method is evaluated by experiments that detect the three attack patterns and shown that it is highly effective.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
/
2014.10a
/
pp.805-808
/
2014
The DBMS is a database management software system to access by people. It is an open source DBMS, such as MySQL and commercial services, such as ORACLE. Since MySQL has been acquired by Oracle, MariaDB released increase demand. NoSQL also are increasing, the trend is of interest, depending on the circumstances. Based on the same type of mass data, Depending on the performance comparison between the open source DBMS is required, and The study compared the performance between MariaDB and MongoDB. This paper proposes a DBMS for big data to process.
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.
The Journal of Korean Association of Computer Education
/
v.10
no.3
/
pp.67-73
/
2007
In this paper, we review essential constituents of a dialogue interface system and propose practical methods to implement the each constituent. The implemented system consists of a discourse manager, an intention analyzer, a named entity recognizer, a SQL query generator, and a response generator. In the progress of implementation, the intention analyzer uses a maximum entropy model based on statistics because the domain dependency of the intention analyzer is comparatively low. The others use a simple pattern matching method because they needs high domain portability. In the experiments in a schedule arrangement domain, the implemented system showed the precision of 88.1% in intention analysis and the success rate of 83,4% in SQL query generation.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.