Earticle

최근 페이스북, 트위터 등의 SNS(Social Networking Service)가 발전함에 따라, 사용자가 생성하는 데이터가 급격히 증가하고 있다. 사용자 데이터는 민감한 개인정보를 포함하기 때문에, 원본 데이터를 공격자로부터 보호하기 위해서는 데이터를 암호화하는 것이 필요하다. 따라서 암호화된 데이터의 복호화 없이 질의를 처리하는 암호화 질의 처리 기법이 제안되었다. 그러나 기존의 질의처리 기법은 암호화 데이터에 대한 색인 구조를 구축하고 이를 순차적 으로 탐색하기 때문에, 데이터의 크기가 증가함에 따라 질의탐색 비용이 증가하는 문제점이 존재한다. 이를 위해, P.B.Volk, et al.은 prefix 트리 기반 병렬 질의처리 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 알고리즘은 암호화된 데이 터를 위해 prefix 트리 구조를 구축하고, 트리를 부분 트리로 분할하여 생성된 모든 부분 트리를 병렬적으로 탐색한 다. 그러나 이 알고리즘은 모든 부분 트리를 탐색하기 때문에, 트리 깊이에 따라 연산 비용이 급격히 증가하는 문제 점이 존재한다. 아울러, 이 알고리즘은 범위 질의나 부분 매칭 등의 다양한 질의를 지원하지 못하는 문제점이 존재 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 prefix 트리 및 해시 테이블을 사용하는 GPU 기반 병렬 질의처 리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 prefix 트리 loop-up 테이블을 사용하여 범위 질의 및 부분매칭 질 의를 지원한다. 아울러 제안하는 알고리즘이 기존 P.B.Volk, et al. 의 알고리즘보다 검색 시간 측면에서 약 30% 우수한 성능을 나타냄을 보인다.

Recently, social networking services, such as Facebook and Twitter, have been widely used, so the amount of the data created by users has been dramatically increased. Because the user-created data can contain privacy information, it is required to encrypt the data for protecting the original data from adversaries. Thus, an encrypted query processing scheme has been proposed to process the query without the decryption of the encrypted data. The existing schemes construct an index for the encrypted data, so they can process the query by sequentially accessing the index. As a result, the query processing cost increases as the amount of the data is increased. For this, P.B.Volk, et al. proposed a prefix-tree based parallel query processing algorithm. The algorithm constructs a prefix-tree structure for the encrypted data and searches all sub-trees on GPU in parallel by dividing the tree into sub-trees. However, the algorithm has a problem that its computational cost is highly increased according to the depth of the tree because it searches all sub-trees. In addition, the algorithm does not support the various types of queries, such as a range query and a partial matching query. To solve these problems, we, in this paper, propose a GPU-based parallel query processing algorithm using both a prefix-tree and a hash table. By using the prefix-tree look-up table, the proposed algorithm can support both a range query and a partial matching query. In addition, we show that the proposed algorithm is about 30% better on retrieval performance than the existing algorithm by P.B.Volk, et al.

Due to the rapid growth of the amount of data, research on bigdata processing has been highlighted. For bigdata processing, CUBRID Shard is able to support query processing in parallel way by dividing the database into a number of CUBRID servers. However, CUBRID Shard can answer a user's query only when the query is required to gain accesses to a single CUBRID server, instead of multiple ones. To solve the problem, in this paper we propose a CUBRID based distributed parallel query processing system that can answer a user's query in parallel and distributed manner. Finally, through the performance evaluation, we show that our proposed system provides 2-3 times better performance on query processing time than the existing CUBRID Shard.

최근 SNS의 발전으로 인해 정보의 양이 급격히 증가하였으며, 이에 따라 빅데이터 처리를 위한 NoSQL에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 NoSQL은 데이터베이스의 ACID 조건을 만족하지 못하는 문제점이 존재한다. 따라서 RDBMS를 기반으로 빅데이터 처리를 수행하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이를 위한 대표적인 기법인 CUBRID Shard는 데이터베이스를 Shard 단위로 수평 분할하여 각기 다른 물리 노드에 데이터를 분산 저장한다. 그러나 해당 기법은 한 클라이언트의 질의가 다수의 서버에서 실행되어야 하는 경우를 에는 질의를 처리하지 못하는 단점을 보인다. 따라서 본 논문에서는 병렬 질의 처리를 지원하는 CUBRID 기반 분산 미들웨어를 제안한다.

본 논문에서는 최적의 병렬 처리를 위해 random value pool을 이용하는 정보보호 지원 병렬 kNN 질의처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 생성하는 난수와 암호문 난수를 random value pool의 메모리 공간에 미리 저장해 놓고, 임의의 정수가 필요한 때 random value pool에서 난수와 그에 해당하는 암호문 난수를 선택하여 암호화 연산의 비용을 줄인다. 제안하는 병렬 kNN 질의처리 알고리즘은 기존 kNN 질의처리 알고리즘의 병렬 처리 버전에 비해 약 1.6-8.4배의 우수한 질의처리 성능 향상을 보인다.

This paper proposes a privacy-preserving parallel kNN query processing algorithm that utilizes a random value pool to perform optimal parallel processing. The proposed parallel algorithm involves pre-storing the generated random numbers and corresponding encrypted random numbers in the memory space of the random value pool. When an arbitrary integer is needed, the proposed parallel algorithm selects random numbers and their corresponding encrypted random numbers from the random value pool, reducing the cost of encryption operations. The proposed kNN query processing algorithm demonstrates a remarkable 1.6-8.4 times better performance, compared to the parallel versions of existing kNN query processing algorithms.

최근 클라우드 컴퓨팅이 발전함에 따라 데이터베이스 아웃소싱에 대한 관심이 증가하였다. 그러나 데이터베이스를 아웃소싱하는 경우, 데이터 소유자의 정보가 내외부 공격자에게 노출되는 문제점을 지닌다. 따라서 본 논문에서는 정보 보호를 지원하는 병렬 영역 질의처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 garbled circuit 및 thread pool을 통해 암호화 연산 프로토콜의 효율성을 향상시키고, 알고리즘의 처리과정을 병렬화함으로써 높은 질의 처리 성능을 제공한다. 성능평가를 통해, 제안하는 알고리즘이 고수준의 정보 보호를 지원하는 동시에 기존 알고리즘에 비해 약 20배의 우수한 질의 처리 성능을 보인다.

최근 클라우드 컴퓨팅이 발전함에 따라 데이터베이스 아웃소싱에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나 데이터베이스를 아웃소싱하는 경우, 데이터 소유자의 정보가 내부 및 외부 공격자에게 노출되는 문제점을 지닌다. 따라서 본 논문에서는 프라이버시 보호를 지원하는 병렬 영역 질의처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 Paillier 암호화 시스템을 사용하여 데이터 보호, 질의 보호, 접근 패턴 보호를 지원한다. 또한 기존 알고리즘에서 영역 겹침을 확인하는 프로토콜(SRO)의 연산 비용을 줄이기 위해 garbled 서킷(circuit) 을 통해 SRO 프로토콜의 효율성을 향상시킨다. 제안하는 병렬 영역질의 처리 알고리즘은 크게 2단계로 구성된다. 이는 kd-트리를 병렬적으로 탐색하고 질의를 포함하는 단말 노드의 데이터를 안전하게 추출하는 병렬 kd-트리 탐색 단계와 다수의 thread를 통해 질의 영역에 포함된 데이터를 병렬 탐색하는 병렬 데이터 탐색 단계로 구성된다. 한편, 제안하는 알고리즘은 암호화 연산 프로토콜과 인덱스 탐색의 병렬화를 통해 우수한 질의 처리 성능을 제공한다. 제안하는 병렬 영역 질의 처리 알고리즘은 thread 수에 비례하여 성능이 향상됨을 알 수 있고 10 thread 상에서 기존 기법은 38초, 제안하는 기법은 11초로 약 3.4배의 성능 향상이 있음을 보인다.

Recently, with the development of cloud computing, interest in database outsourcing is increasing. However, when the database is outsourced, there is a problem in that the information of the data owner is exposed to internal and external attackers. Therefore, in this paper, we propose a parallel range query processing algorithm that supports privacy protection. The proposed algorithm uses the Paillier encryption system to support data protection, query protection, and access pattern protection. To reduce the operation cost of a checking protocol (SRO) for overlapping regions in the existing algorithm, the efficiency of the SRO protocol is improved through a garbled circuit. The proposed parallel range query processing algorithm is largely composed of two steps. It consists of a parallel kd-tree search step that searches the kd-tree in parallel and safely extracts the data of the leaf node including the query, and a parallel data search step through multiple threads for retrieving the data included in the query area. On the other hand, the proposed algorithm provides high query processing performance through parallelization of secure protocols and index search. We show that the performance of the proposed parallel range query processing algorithm increases in proportion to the number of threads and the proposed algorithm shows performance improvement by about 5 times compared with the existing algorithm.

최근 클라우드 컴퓨팅이 발전함에 따라 데이터베이스 아웃소싱에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나 데이터베이스를 아웃소싱하는 경우, 데이터소유자의 정보가 내부 및 외부 공격자에게 노출되는 문제점을 지닌다. 따라서 본 논문에서는 프라이버시 보호를 지원하는 병렬 영역 질의처리 알고리즘을제안한다. 제안하는 알고리즘은 Paillier 암호화 시스템을 사용하여 데이터 보호, 질의 보호, 접근 패턴 보호를 지원한다. 또한 기존 알고리즘에서 영역겹침을 확인하는 프로토콜(SRO)의 연산 비용을 줄이기 위해 garbled 서킷(circuit) 을 통해 SRO 프로토콜의 효율성을 향상시킨다. 제안하는 병렬 영역질의 처리 알고리즘은 크게 2단계로 구성된다. 이는 kd-트리를 병렬적으로 탐색하고 질의를 포함하는 단말 노드의 데이터를 안전하게 추출하는 병렬kd-트리 탐색 단계와 다수의 thread를 통해 질의 영역에 포함된 데이터를 병렬 탐색하는 병렬 데이터 탐색 단계로 구성된다. 한편, 제안하는 알고리즘은암호화 연산 프로토콜과 인덱스 탐색의 병렬화를 통해 우수한 질의 처리 성능을 제공한다. 제안하는 병렬 영역 질의 처리 알고리즘은 thread 수에비례하여 성능이 향상됨을 알 수 있고 10 thread 상에서 기존 기법은 38초, 제안하는 기법은 11초로 약 3.4배의 성능 향상이 있음을 보인다.

Recently, with the development of cloud computing, interest in database outsourcing is increasing. However, when the database isoutsourced, there is a problem in that the information of the data owner is exposed to internal and external attackers. Therefore, inthis paper, we propose a parallel range query processing algorithm that supports privacy protection. The proposed algorithm uses thePaillier encryption system to support data protection, query protection, and access pattern protection. To reduce the operation cost ofa checking protocol (SRO) for overlapping regions in the existing algorithm, the efficiency of the SRO protocol is improved througha garbled circuit. The proposed parallel range query processing algorithm is largely composed of two steps. It consists of a parallelkd-tree search step that searches the kd-tree in parallel and safely extracts the data of the leaf node including the query, and a paralleldata search step through multiple threads for retrieving the data included in the query area. On the other hand, the proposed algorithmprovides high query processing performance through parallelization of secure protocols and index search. We show that the performanceof the proposed parallel range query processing algorithm increases in proportion to the number of threads and the proposed algorithmshows performance improvement by about 5 times compared with the existing algorithm.

상호 연관되는 복잡한 데이터 조건이 존재하는 환경에서 스카이라인 질의는 의사결정 시스템 등 폭넓은 애플리케이션 활용 가능성으로 다양한 분야에서 연구되어 왔다. 중앙집중식 환경에서 스카이라인 질의처리 기법이 초기에 제안되었으며 최근 대량의 다차원 데이터에 대해 데이터 공간을 분할하여 맵/리듀스 플랫폼 상에서 병렬적으로 처리하는 기법이 제안되었다. 그러나 현재까지의 기법이 비균등적 실행과 높은 중복 작업으로 효율성이 저하된다는 문제점을 배경으로 본 논문에서는 랜덤 샘플링을 통해 데이터 분포를 추정하여 비균등 분할 문제를 해결하고 각 기반의 데이터 공간을 분할하여 스카이라인 처리 과정에서 중복 작업을 최소화한 새로운 기법 MR-DEAP를 제안한다. 마지막으로 다양한 환경에서의 실험결과 제안된 기법이 다른 각 기반 분할과 그리드 분할 기법보다 우수한 것을 입증하였다.

In the environment that the complex conditions need to be satisfied, skyline query have been applied to various field. To processing a skyline query in centralized scheme, several techniques have been suggested and recently map/reduce platform based approaches has been proposed which divides data space into multiple partitions for the vast volume of multidimensional data. However, the performances of these approaches are fluctuated due to the uneven data loading between servers and redundant tasks. Motivated by these issues, this paper suggests a novel technique called MR-DEAP which solves the uneven data loading using the random sampling. The experimental result gains the proposed MR-DEAP outperforms MR-Angular and MR-BNL scheme.

XML은 인터넷상에서 데이타를 표현하고 교환하기 위한 새로운 표준이다. 본 논문에서는, XML문서에 대한 경로-지향 질의어의 평가를 위한 새로운 접근법에 대하여 기술한다. 본 논문의 접근법에서는, 경로-지향 질의어의 평가속도를 개선하기 위해 경로서명을 이용하는 병렬 매치 인덱싱 구조의 제안과 함께 데이타베이스 안에 저장된 엘리먼트들의 경로서명들과 입력된 질의어의 경로서명 사이에 매치작업을 수행하기 위한 병렬 매치 알고리즘을 설계한다. 먼저, 병렬 매치 구조를 형성하기 위해서는 XML 문서상의 모든 경로서명들에 대한 이진 트라이를 구성한 다음 이들을 병렬 매치 인덱싱 구조로 변환한다. 경로-지향 질의어의 검색 연산을 수행하기 위해 병렬 매치 인덱싱 구조와 병렬 매치 알고리즘을 사용한다. 본 논문에서 제안한 방법에서 알고리즘의 시간 복잡도는 XML 문서내의 경로서명의 수에 대하여 로그값에 비례한다.

The XML is the new standard fir data representation and exchange on the Internet. In this paper, we describe a new approach for evaluating a path-oriented query against XML document. In our approach, we propose the Parallel Match Indexing Fabric to speed up evaluation of path-oriented query using path signature and design the parallel match algorithm to perform a match process between a path signature of input query and path signatures of elements stored in the database. To construct a structure of the parallel match indexing, we first make the binary tie for all path signatures on an XML document and then which trie is transformed to the Parallel Match Indexing Fabric. Also we use the Parallel Match Indexing Fabric and a parallel match algorithm for executing a search operation of a path-oriented query. In our proposed approach, Time complexity of the algorithm is proportional to the logarithm of the number of path signatures in the XML document.

비용모델과 측정(Cost Model and Estimation)은 모든 DBMS에서 성능 측정을 하기 위한 기본적인 도구이다. 지금까지의 질의 수행에 대한 비용모델을 제시하는 연구가 많이 있었지만 대부분의 연구가 특정 부분에 대한 비용-CPU비용, 색인 방법에 대한 I/O횟수, I/O비용 등만을 고려함으로써 질의를 수행하는데 필요한 전체적인 비용을 산출하는데 부족한 점이 있었다. 그리고 병렬 공간 DBMS에 대한 비용모델을 산출하는 연구가 아직까지 이루어지지 않았다. 이 논문에서는 병렬 공간 DBMS에서 질의를 처리하는데 드는 전체적인 비용을 산출하고 있다. 기존의 연구에서 제시하고 있는 비용모델을 적용하고, 병렬 컴퓨터와 공간 데이터가 결합되었을 때의 고려사항을 추가하여 병렬 공간 DBMS에 적합한 전체적인 비용모델을 산출함으로써 병렬 공간 DBMS에서의 효율적인 질의수행에 대한 다른 연구를 수행할 때 비용모델에 대한 초석을 제공한다.

비용모델과 측정(Cost Model and Estimation)은 모든 DBMS에서 성능 측정을 하기 위한 기본적인 도구이다. 지금까지의 질의 수행에 대한 비용모델을 제시하는 연구가 많이 있었지만 대부분이 연구가 특정 부분에 대한 비용-CPU비용, 색인 방법에 대한 I/O횟수, I/O비용 등만을 고려함으로써 질의를 수행하는데 필요한 전체적인 비용을 산출하는데 부족한 점이 있었다. 그리고 병렬 공간 DBMS에 대한 비용모델을 산출하는 연구가 아직까지 이루어지지 않았다. 이 논문에서는 병렬 공간 DBMS에서 질의를 처리하는데 드는 전체적인 비용을 산출하고 있다. 기존의 연구에서 제시하고 있는 비용모델을 적용하고, 병렬 컴퓨터와 공간 데이터가 결합되었을 때의 고려사항을 추가하여 병렬 공간 DBMS에 적합한 전체적인 비용모델을 산출함으로써 병렬 공간 DBMS에서의 효율적인 질의수행에 대한 다른 연구를 수행할 때 비용모델에 대한 초석을 제공한다.

분산 공간 데이터베이스 시스템에서 자주 수행되는 공간 죠인 질의는 공간 데이터의 특징인 대용량성과 복잡성으로 인하여 공간 연산 수행시 연간을 수행하는 서버의 CPU 및 디스크 I/O상의 과부하를 일으킨다. 본 논문은 이러한 분산 광간 데이터베이스 시스템에서 수행 비용이 많이 드는 원격 사이트간의 공간 죠인 질의를 병렬적이며 연쇄적으로 수행하는 기법을 제안한다. 본 기법은 공간 죠인 연산의 대상이 되는 릴레이션들을 공간 연산의 특성에 따라 순서화하고, 그 중 최하위의 죠인에 참여하는 릴레이션들 중 하나를 이등분 하는 방법으로 공간 죠인 연산을 분리한 추, 질의 수행에 참여하는 두 서버에게 죠인 연산을 분배한다. 각 서버는 분할된 공간 죠인 연산을 동시에 연쇄적으로 저리하고 결과를 병합하여 최종 죠인 결과를 생성한다. 본 기법은 릴레이션을 분할하여 죠인을 수행함으로써 공간 연산에 참여하는 객체의 수를 절반으로 줄이며 R-Tree 등의 공간 인덱스 탐색 횟수와 그 범위를 감소시킨다. 또한 연쇄적인 질의 처리로 죠인의 결과인 임시 릴레이션을 생성하지 않으므로 대용량의 데이터에 대한 복잡한 질의에 대해서도 제한 없이 수행한다.

XML 문서의 검색을 위한 질의 언어인 XQuery는 다양한 데이터 소스로부터 가져온 고유한 구조를 가진 질의 결과로 구성할 수 있도록 설계되어 XML질의 언어의 표준이 되었다. XQuery를 이용해 특별히, 분산 환경에서 다중 XML문서 를 대상으로 하는 통합 질의의 경우, 질의 처리 계획을 결정하는 것은 처리 효율과 직결된다. 따라서 질의 처리 계획을 결정하는 요소 중 하나인 조인 처리 방법의 연구는 중요하다. 그러나 통합 질의에서 조인구조를 기준으로 단일 XML문서에 대한 질의 처리방법을 결정하는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 분산환경에서 다중 XML문서를 대상으로 하는 조인을 포함한 다양한 통합 질의를 대상으로 실험을 통해 병렬처리 방법과 순차처리 방법 그리고 두 가지 처리방법을 조합한 하이브리드 방법을 적용하여 처리 시간을 비교 분석하고, 다중 문서에 대한 효율적인 조인방법과 순서를 모색한다.