Earticle

본 논문에서는 실제 학생들이 논술시험을 치르는 것과 유사하게, 온라인 상에서 200자 원고지를 이용하여 논술을 작성하고 작성된 원고지 위에 첨삭지도를 할 수 있도록 하는 온라인 논술시험 시스템을 설계 및 구현하였다. 온라인 논술시험 시스템의 주요기능은 응시자가 주어진 논술문제에 대한 논술답안을 작성하여 원고지로 전환하여 제출하고, 채점자는 제출된 원고지 위에 직접 첨삭지도를 한다. 제안된 시스템에서 채점자는 펜 마우스와 타블렛을 이용하여 첨삭지도를 하고, 네트워크의 트래픽을 줄이기 위해서 원고지 그림을 JPEG형태로 압축하여 서버로 전송한다. 이 시스템은 비용이 적게 들고, 효율성, 사용성 면에서 상당한 이점이 있다. 나아가 온라인 주관식시험의 한 대안으로 발전 가능하리라 기대한다.

A new on-line essay test system that write the articles to manuscript paper which has two hundred squares for characters, look over and correct the manuscript paper in environment of on-line network like the real essay test is designed and implemented in this thesis. Using this system, a participant can write the articles to manuscript paper, a scorer look over and can correct the articles on manuscript paper directly. When looking over and correcting manuscript paper in this system, scorer can use a pen-mouse and a tablet. To reduce the network traffic, bitmap format of the manuscript paper is compressed to JPEG format before it is transmitted to server. The system is cost-effective and has lots of advantages in efficiency and usability. Furthermore, it is expected that the developed system can be used to improve the field of on-line subjective examinations as a counterproposal.

With the ever-increasing complexity and variety of database workload, database application system has been imposed on higher and higher performance requirements. Database system consists of software and hardware. And the factors that affect database performance are uncertain. In order to tackle the issue of database system for SQL server, this paper proposes hierarchical queuing network model for performance prediction, and a model is established for both software resources and hardware resources, the nested resources are linearized by hierarchical calling, thus finding out the main factors for system performance bottleneck, and system performance is adjusted and optimized accordingly. The performance tuning algorithm for SQL server database based on the hierarchical queuing network is presented in detail. And TPC-C benchmark is adopted for simulation. Experimental results show the proposed method achieves 16.8% performance increase on average, and TPS is improved by 40% compared to previous method.

시스템을 구축하여 운용하다 보면 하드웨어 또는 DBMS 업그레이드를 위해 데이터베이스를 이동할 필요가 있게 된다. 그 상황은 동일 OS 동일 DBMS 로 이동, 스토리지 환경의 변화에 의한 이동, 상이한 OS 동일한 DBMS 로 이동, 상이한 OS 상이한 DBMS 로 이동 등이 있다. 본 연구에서는 동일 OS 동일 DBMS 로 이동 상황 즉 Windows Server, SQL Server 환경에서 하드웨어 업그레이드 및 SQL Server 및 OS 버전 업그레이드를 하는 방법에 국한하여 실제 시뮬레이션을 통해 장단점 및 서비스 중지 시간을 확인해보려 한다.

시스템을 구축하여 운용하다 보면 하드웨어 또는 DBMS 업그레이드를 위해 데이터베이스를 이동할 필요가 있게 된다. 그 상황은 동일 OS 동일 DBMS 로 이동, 스토리지 환경의 변화에 의한 이동, 상이한 OS 동일한 DBMS 로 이동, 상이한 OS 상이한 DBMS 로 이동 등이 있다. 본 연구에서는 동일 OS 동일 DBMS 로 이동 상황 즉 Windows Server, SQL Server 환경에서 하드웨어 업그레이드 및 SQL Server 및 OS 버전 업그레이드를 하는 방법에 국한하여 실제 시뮬레이션을 통해 장단점 및 서비스 중지 시간을 확인해보려 한다.

데이터베이스의 삭제된 데이터 복구와 관련된 그간의 연구는 삭제된 레코드가 트랜잭션 로그에 존재하는 경우이거나 데이터베이스 원본을 물리적 방식으로 수집하여 삭제 데이터의 탐지와 복구를 진행하는 방식이 주를 이루었다. 그러나 트랜잭션 로그가 존재하지 않거나 증거수집 현장에서 물리적 방식의 원본수집이 불가능한 경우 즉, 데이터베이스 서버 정지로 인해 피압수인이 업무상 손실 또는 권리침해를 이유로 거부하는 경우에는 적용하기 곤란한 한계가 있었다. 그러므로 증거수집 현장의 제약을 대비하기 위해 다양한 수집 방식을 살펴보고 이에 따른 삭제된 레코드의 복구 가능성에 대해서 확인해볼 필요가 있다. 이 논문에서는 Microsoft SQL Server 데이터베이스를 대상으로 하는 디지털포렌식 조사 시 원본 수집의 논리적 물리적 방식별로 수집된 원본 파일 내 삭제된 데이터의 잔존 여부를 실험하여 각 수집 방식에 따른 데이터 복구 가능성을 확인하였다.

Previous research related to recovering deleted data in database has been mainly based on transaction logs or detecting and recovering data using original source files by physical collection method. However there was a limit to apply if the transaction log does not exist in the server or it is not possible to collect the original source file because a database server owner does not permit stopping the database server because of their business loss or infringement at the scene. Therefore it is necessary to examine various collection methods and check the recoverability of the deleted data in order to handling the constraints of evidence collection situation. In this paper we have checked an experiment that the recoverability of deleted data in the original database source according to logical and physical collection methods on digital forensic investigation of Microsoft SQL Server database.

Microsoft SQL Server의 데이터 복구와 관련된 그간의 연구는 삭제된 레코드가 트랜잭션 로그에 존재하는 경우를 바탕으로 복원하는 방법이 주를 이루었다. 그러나 관련 트랜잭션 로그가 존재하지 않거나 물리 데이터베이스 파일이 Server와 연결되어 있지 않은 경우 적용하기 곤란한 한계가 있었다. 그러므로 범죄 과정에서 용의자가 delete 외 다른 이벤트를 이용하여 삭제할 가능성이 있기 때문에 이에 대한 삭제된 레코드의 잔존을 확인하여 복구 가능성을 확인해볼 필요가 있다. 이 논문에서는 Microsoft SQL Server 물리 데이터베이스 파일의 구조를 기초로 데이터 삭제가 수행되는 delete, truncate, drop 이벤트에 따른 Page 할당정보 유지 여부, 미할당 삭제데이터 존재 여부, 페이지 내 행오프셋 배열 정보의 변화를 실험하여 최종적으로 디지털포렌식 조사 시 관리도구 이용 가능성 및 데이터 복구 가능성을 확인하였다.

Previous research on data recovery in Microsoft SQL Server has focused on restoring data based on in the transaction log that might have deleted records exist. However, there was a limit that was not applicable if the related transaction log did not exist or the physical database file was not connected to Server. Since the suspect in the crime scene may delete the data records using a different deletion statements besides "delete", we need to check the remaining data and a recovery possibility of the deleted record. In this paper, we examined the changes "Page Allocation information" of the table, "Unallocation deleted data", "Row Offset Array" in the page according to "delete", "truncate" and "drop" events. Finally it confirmed the possibility of data recovery and availability of management tools in Microsoft SQL Server digital forensic investigation.

데이터베이스의 삭제된 데이터 복구와 관련된 그간의 연구는 삭제된 레코드가 트랜잭션 로그에 존재하는 경우이거나 데이터베이스 원본을 물리적 방식으로 수집하여 삭제 데이터의 탐지와 복구를 진행하는 방식이 주를 이루었다. 그러나 트랜잭션 로그가 존재하지 않거나 증거수집 현장에서 물리적 방식의 원본수집이 불가능한 경우 즉, 데이터베이스 서버 정지로 인해 피압수인이 업무상 손실 또는 권리침해를 이유로 거부하는 경우에는 적용하기 곤란한 한계가 있었다. 그러므로 증거수집 현장의 제약을 대비하기 위해 다양한 수집 방식을 살펴보고 이에 따른 삭제된 레코드의 복구 가능성에 대해서 확인해볼 필요가 있다. 이 논문에서는 Microsoft SQL Server 데이터베이스를 대상으로 하는 디지털포렌식 조사 시 원본 수집의 논리적 물리적 방식별로 수집된 원본 파일 내 삭제된 데이터의 잔존 여부를 실험하여 각 수집 방식에 따른 데이터 복구 가능성을 확인하였다.

Previous research related to recovering deleted data in database has been mainly based on transaction logs or detecting and recovering data using original source files by physical collection method. However there was a limit to apply if the transaction log does not exist in the server or it is not possible to collect the original source file because a database server owner does not permit stopping the database server because of their business loss or infringement at the scene. Therefore it is necessary to examine various collection methods and check the recoverability of the deleted data in order to handling the constraints of evidence collection situation. In this paper we have checked an experiment that the recoverability of deleted data in the original database source according to logical and physical collection methods on digital forensic investigation of Microsoft SQL Server database.

Microsoft SQL Server의 데이터 복구와 관련된 그간의 연구는 삭제된 레코드가 트랜잭션 로그에 존재하는 경우를 바탕으로 복원하는 방법이 주를 이루었다. 그러나 관련 트랜잭션 로그가 존재하지 않거나 물리 데이터베이스 파일이 Server와 연결되어 있지 않은 경우 적용하기 곤란한 한계가 있었다. 그러므로 범죄 과정에서 용의자가 delete 외 다른 이벤트를 이용하여 삭제할 가능성이 있기 때문에 이에 대한 삭제된 레코드의 잔존을 확인하여 복구 가능성을 확인해볼 필요가 있다. 이 논문에서는 Microsoft SQL Server 물리 데이터베이스 파일의 구조를 기초로 데이터 삭제가 수행되는 delete, truncate, drop 이벤트에 따른 Page 할당정보 유지 여부, 미할당 삭제데이터 존재 여부, 페이지 내 행오프셋 배열 정보의 변화를 실험하여 최종적으로 디지털포렌식 조사 시 관리도구 이용 가능성 및 데이터 복구 가능성을 확인하였다.

Previous research on data recovery in Microsoft SQL Server has focused on restoring data based on in the transaction log that might have deleted records exist. However, there was a limit that was not applicable if the related transaction log did not exist or the physical database file was not connected to Server. Since the suspect in the crime scene may delete the data records using a different deletion statements besides "delete", we need to check the remaining data and a recovery possibility of the deleted record. In this paper, we examined the changes "Page Allocation information" of the table, "Unallocation deleted data", "Row Offset Array" in the page according to "delete", "truncate" and "drop" events. Finally it confirmed the possibility of data recovery and availability of management tools in Microsoft SQL Server digital forensic investigation.