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초록

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온·오프라인 상태 전환이 빈번하고 대용량 이미지 데이터를 실시간으로 처리해야 하는 드론 운영 환 경에서는, 데이터의 일관성과 충돌 없는 동기화를 보장하는 것이 중요한 과제이다. 본 논문은 소규모 드론 네트워크를 대상으로, Graph Database(그래프 데이터베이스)의 동기화를 위한 Change Data Capture(CDC) 기반 아키텍처를 제안한다. PostgreSQL 기반의 AgensGraph와 Debezium, Apache Kafka를 연동하여, 오프라인 상태에서 발생한 변경 사항을 안정적으로 캡처·버퍼링하고 온라인 복귀 시 정렬된 순서대로 전파함으로써 데이터의 무결성과 일관성을 확보한다. 본 연구의 핵심은 그래프 구조 메타데이터(노드 및 엣지 타입 등)와 운영 데이터(예: 이미지 태그, 객체 임베딩)를 분리하여 관 리함으로써, 충돌 상황에 유연하게 대응하고 구조 변경의 일관성을 유지할 수 있도록 설계한 것이다. 또한, 그래프 구조 변경은 마스터 노드를 통해서만 수행하도록 제한함으로써 분산 노드 간의 충돌을 사전에 방지한다. 각 이벤트에는 버전 정보와 WAL 기반 LSN(Log Sequence Number)을 포함시켜 중복 적용을 방지하고, 재처리 상황에서도 순차성이 보장되도록 하였다. 최대 200~300대 수준의 드론 노드를 대상으로 한 시뮬레이션을 통해 본 시스템의 확장성, 저지연 동기화, 충돌 회피 효과를 확인 하였으며, 제한된 연결 환경에서도 실시간 AI 학습, 협업 및 의사결정 지원이 가능한 유연한 그래프 기반 데이터 계층 모델임을 입증하였다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 아키텍처
3.1 전체 시스템 구성
3.2 메타데이터 분리 전략
3.3 온/오프라인 CDC 처리 흐름
3.4 구조 변경 제어 전략
4. 적용 시나리오 및 분석
4.1 가정된 적용 환경
4.2 CDC 기반 처리 흐름 분석
4.3 구조 정합성 및 충돌 회피 전략
4.4 기술적 기대 효과
5. 결론
Acknowledgement
참고문헌

저자

• 박성수 [ SeongSu Park | 아주대학교 대학원 컴퓨터공학과 ]
• 김기형 [ Ki-Hyung Kim | 아주대학교 대학원 컴퓨터공학과 ] 교신저자

참고문헌