지속적으로 증가하는 인터넷 서비스 요구사항을 만족하기 위하여 인터넷 서비스를 제공하는 시스템은 웹 서버와 DB(database) 서버로 구성된 multitier 구조로 변화되어왔다. 이러한 multitier 웹 어플리케이션 환경에서 기존의 IDS(intrusion detection system)는 웹 서버와 DB 서버에서 misused traffic pattern들이나 signature들을 매칭하여 이미 알려진 공격을 검출하고 해당 접속을 차단하는 방식으로 동작한다. 하지만 이러한 방식의 IDS는 정상적인 HTTP(hypertext transfer protocol) request를 이용하여 악의적으로 DB 서버의 내용의 변조를 시도하는 attacker의 공격을 DB 서버단에서 제대로 검출하지 못한다. 그 이유는 DB 서버는 웹 서버로부터 받은 SQL(structured query language) query가 어떤 사용자의 HTTP request에 의해 발생한 것인지 알지 못하는 상태에서 처리하며, 웹 서버는 SQL query 처리 결과 중 어떤 것이 악의적으로 DB 서버 변조를 시도한 SQL query에 의한 결과인지 알 수 없기 때문이다. 이런 공격을 검출하기 위해서는 HTTP request와 SQL query 사이의 상호작용관계를 명확히 파악하고, 이를 이용하여 악의적인 SQL query를 발생시킨 사용자를 추적해야 한다. 이를 위해서는 해당 시스템의 소스코드를 분석하거나 application logic을 완벽하게 파악해야 하므로 현실적으로 불가능하다. 본 논문에서는 웹 서버와 DB 서버에서 제공하는 로그만을 이용하여 모든 HTTP request와 SQL query간의 mapping 관계를 찾아내고, 이를 이용하여 특정 SQL query를 발생시킨 HTTP request를 추정하는 기법을 제안한다. 모의실험을 통하여 94%의 정확도로 HTTP request를 추정할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 검색 빈도가 높고 검색 형태가 다변적인 멀티미디어 응용 분야에서 간단한 질의어만을 사용해 멀티미디어 데이타가 포함된 질의 검색 결과를 멀티미디어 답게 시공간상에 배치해 프레젠테이션해주는 멀티미디어 검색 질의어(SQL/MR:SQL/Mulitimedia Retrival)를 제안하였다. 특히, SQL/MR의 주요 구문과 질의에, 그리고 SQL/MR이 사용하는 주요 태그의 처리 방법을 제시하였다. SQL/MR은 SQL의 SELECT절만을 확정한 것으로 사용자가 매번 질의마다 저작 도구를 사용해야 하는 번거로움을 제거해 준다. SQL/MR은 모노미디어 데이타 타입(또는 클라스) 형태로 멀티미디어 데이타를 분리 저장하는 대부분의 현존 관계 DBMS, 객체지향 DBMS, 객관관계 DBMS에서 모두 활용될 수 있다.
XML은 다양한 장점으로 인해 인터넷 기반 환경에서 데이타 표현 및 교환의 표준으로 자리잡았다. XML이 데이타 표현 및 교환의 주요한 포맷으로 자리잡으면서 XML 데이타의 효율적인 저장 및 질의 처리에 대한 연구가 활발히 진행되었다. XML 데이타를 관계형 데이타 베이스시스템에 저장하는 것은 데이타 관리와 질의 처리에서 많은 이익을 가져온다. 왜냐하면, 관계형 데이타 베이스 시스템은 강력한 질의 처리 및 데이타 관리 기능을 제공하고, 이들 기능을 확장하여 XML 데이타에 적용할 수 있기 때문이다. 그러나, 이 방법을 사용하기 위해서는 XML 질의를 SQL 질의로 변환해야 한다. 본 논문에서는 대표적인 XML 질의 언어인 XQuery 질의를 SQL:2003 질의로 변환하는 질의 번역기를 설계 및 구현한다. SQL:2003은 SQL:1999을 대체하는 최신 SQL 표준으로, XML을 지원하기 위한 SQL/XML을 정의하고 있다. 본 논문의 주요 공헌은 다음과 같다. 첫째, SQL:2003 표준에서 정의하고 있는 XML 지원 특징을 살펴보고 미흡한 부분에 대한 사용자 정의 함수를 제안한다. 둘째, XQuery 질의를 SQL:2003 표준을 준수하는 SQL 질의로 변환하는 방법을 제안한다. 셋째, 번역기에 대한 설계와 구현을 자세히 기술하여 번역기의 가능성(feasibility)을 보여준다.
매년 RDFS 데이터는 대용량화 되어 가며, 빠른 질의를 위한 SPARQL 처리방식에 대한 변화가 필요하게 되었다. 이를 위해 대용량 분산 처리 프레임워크를 활용한 SPARQL의 질의 처리방식이 많이 연구되고 있다. 기존의 연구 중 대용량 분산 처리 프레임워크인 Hadoop(MapReduce) 기반 질의 엔진은 반복적인 작업으로 인한 잦은 I/O 발생으로 실시간 질의 처리가 불가능하며, 인메모리 기반 분산 질의 엔진 역시 낮은 단계의 언어 수준에서 분산 구조를 고려한 구현이 필요하기 때문에 질의 엔진 구축이 어렵다. 본 논문에서는 인메모리 기반 분산 질의 처리 프레임워크인 SparkSQL을 활용하여 대용량 트리플 데이터에 대한 SPARQL 질의문 처리 속도를 향상시킬 수 있는 질의 처리 엔진 구축 방법을 제안한다. SparkSQL 은 Spark 기반의 고수준 분산 질의 엔진으로서 기존의 SQL문을 활용한 질의가 가능하다. 따라서 SPARQL 질의문을 처리하기 위해서는 Jena를 이용하여 Algebra Tree를 생성한 후 이를 Spark 시스템에 적용하기 위한 Spark Algebra Tree로 변환해야 한다. 그리고 이를 이용하여 SparkSQL 질의문을 생성하는 시스템을 구축하였다. 또한 Spark 인메모리 시스템에서 보다 효율적인 질의 처리를 위한 DataFrame기반의 트리플 Property 테이블 설계를 제안하고 SparkSQL 프레임워크에 활용하였다. 마지막으로 기존의 분산처리 프레임워크를 사용한 질의 엔진과 비교 평가를 통하여 연구의 타당성을 검증한다.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.860-879
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2002
Traditionally, Geographical Information Systems can only process spatial data in a procedure-oriented way, and the data can't be treated integrally. This method limits the development of spatial data applications. A new and promising method to solve this problem is the spatial structural query language, which extends SQL and provides integrated accessing to spatial data. In this paper, the theory of spatial structural query language is discussed, and a new geographical data model based on the concepts and data model in OGIS is introduced. According to this model, we implemented a spatial structural query language G/SQL. Through the studies of the 9-Intersection Model, G/SQL provides a set of topological relational predicates and spatial functions for GIS application development. We have successfully developed a Web-based GIS system-WebGIS-using G/SQL. Experiences show that the spatial operators G/SQL offered are complete and easy-to-use. The BNF representation of G/SQL syntax is included in this paper.
SQL:2003 표준은 SQL 질의의 결과를 XML 값으로 생성하는 SQL/XML 출판 함수들을 지원하지만 재귀적 질의의 결과를 재귀적 구조의 XML 값으로 생성하는 SQL/XML 출판 함수를 제공하지 않는다. 그러므로, 주어진 조건에 의해 직간접으로 연결된 관계 투플들에 대하여, 적절한 SQL/XML 출판 함수들을 이용하여 그들의 내용과 그들 간의 연결 관계를 XML 값으로 생성하려면, 중첩 SQL 질의를 작성하여야 한다. 그러나 그 질의의 작성은 그 투플들의 연결 깊이를 알 수 있지만 그 깊이가 깊은 경우에는 쉽지 않으며, 그 연결 깊이를 알 수 없는 경우에는 불가능하다. 본 논문은 그 문제를 해결하기 위하여, 재귀적 질의의 결과를 재귀적 구조의 XML 값으로 생성하는 새로운 SQL 함수 XMLNEST를 제안한다.
본 논문에서는 Hadoop에 공간 데이터를 저장하고 SQL 기반 질의언어에 의하여 공간 데이터를 질의할 수 있는 공간 빅데이터 질의처리 시스템을 제시한다. 제안한 시스템은 대용량의 공간 빅데이터를 HDFS 기반의 저장 시스템에 저장하고 공간 데이터 처리기능이 추가확장된 SQL 기반 질의언어로 질의를 할 수 있도록 지원하며 OGC 심플 피처모델 기반의 공간 데이터 표준 데이터타입과 함수를 지원한다. 본 논문에서는 질의언어 파싱, 질의언어 검증, 질의계획 생성, 저장시스템 연동 등 질의처리의 주요 기능 개발을 제시하였다. 제안한 시스템의 성능을 기존 시스템과 비교하였으며, 실험에서는 Hadoop에 저장된 공간 데이터에 대한 영역질의의 질의실행시간에 있어서 비교 시스템 대비 약 58%의 성능향상을 나타냄을 보였다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제10권2호
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pp.31-38
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2018
As the use of open source databases grows, so does need to evaluate, the performance of search queries for these databases. This paper compares the search query performance of SQL-based open source databases with commercial databases through experiments. The targets are MySql, MariaDB, and MS-SQL Server. In this study, the execution time of various types of search queries are measured. Also, search query performance was experimented according to change of index and number of tuples. Experimental results show that SQL-based open source databases have the potential to replace commercial databases when indexes are used and the number of tuples is not very large.
온톨로지 기반의 애플리케이션에 대한 사용이 증가함에 따라 시맨틱 정보를 효율적으로 저장 및 처리하는 것이 중요하게 다루어지고 있다. 비록 몇몇의 관련된 시스템들이 개발되어왔지만, 이들은 시맨틱 데이타의 크기, 시맨틱 질의 처리의 성능 시맨틱 데이타 유지관리의 관점에서 몇몇 제한을 가지고 있다. 본 논문에서는 온톨로지 관리 시스템을 위한 OWL 인지 관계형 모델을 제안하고 이를 이용하는 SQL 기반의 시맨틱 질의 처리 메커니즘을 제안한다. 또한 질의 처리 성능에 대한 검증을 위해 Sesame와 비교를 통해서 좀 더 효율적임을 보여준다.
ebXML[1]은 UN/CEFACT와 OASIS가 주축으로 제정한 전자상거래 국제 표준으로 모든 거래 당사자들에게 상호 운용성, 안전 및 일관성 있는 방법으로 XML 기반의 구조를 제공하여 광범위 한 e-business 정보 사용이 가능하도록 하는 것을 목적으로 한다. ebXML Registry/Repository는 ehXML을 기반으로 한 전자상거래 시스템의 핵심 부분을 구성하며 Browse & Drill Down Query Filter Query와 같은 메커니즘을 기본적으로 제공하고 SQL Query를 선택적으로 지원한다. 본 논문에서 RDBMS상에서 Registry 시스템의 필수 질의 서비스인 Filter Query를 구현하기 위해 SQL로의 변놘 방법을 제안하고 적용 예를 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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