인터넷 사용의 급증과 더불어 보다 편리한 인터넷 서비스를 위한 여러 연구가 활발히 진행되어 왔다. 웹 로그 데이터로부터 빈번하게 발생되는 웹 페이지들의 방문 시퀀스를 탐색하는 기법 역시 효과적인 웹 사이트를 설계하기 위한 목적으로 많이 연구되어 왔다. 그러나 기존의 방법들은 모두 여러 번의 데이터베이스 스캔을 필요로 하는 방법으로 지속적으로 생성되는 웹 로그 데이터로부터 빠르게 실시간적으로 웹 페이지 방문 시퀀스를 탐색하기에는 많은 어려움이 있었다. 또한 점진적(incremental)이고 대화형식(interactive)의 탐색 기법 역시 지속적으로 생성되는 웹 로그 데이터를 처리하기 위하여 필요한 기능들이다. 본 논문에서는 지속적으로 생성되는 웹 로그 데이터로부터 단일 스캔을 통하여 빈번히 발생하는 웹 페이지 방문 시퀀스를 점진적이고 대화 형식적인 방법으로 탐색하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 WTS(web traversal sequence)-트리 구조를 사용하며 다양한 실험을 통하여 기존의 방법들에 비해 성능적으로 우수하고 효과적인 방범임을 증명한다.

고차원 데이터에 대한 다양한 색인 구조가 제안되어 왔음에도 불구하고, 인터넷 서비스로서 이미지 및 동영상의 내용 기반 검색을 지원하기 위해서는 고확장성 지원 및 k-최근접점 검색 성능 향상을 지원하는 새로운 고차원 데이터의 색인 구조가 절실히 요구된다. 이에 우리는 다중 컴퓨팅 노드를 바탕으로 구축되는 분산 색인 구조로 분산 벡터 근사 트리(Distributed Vector Approximation-tree)를 제안한다. 분산 벡터 근사 트리는 대용량의 고차원 데이터로부터 추출한 샘플 데이터를 바탕으로 hybrid spill-tree를 구축하고, hybrid spill-tree외 말단 노드 각각에 분산 컴퓨팅 노드를 매핑하여 VA-file용 구축하는 두 레벨의 분산 색인 구조이다. 우리는 다중 컴퓨팅 노드들 상에 구축된 분산 벡터 근사 트리를 바탕으로 병렬 k-최근접점 검색을 수행함으로써 검씩 성능을 향상시킨다. 본 논문에서는 서로 다른 분포의 데이터 집합을 바탕으로 한 성능 시험 결과를 통하여, 분산 벡터 근사 트리가 기존의 고확장성을 지원하는 색인 구조와 비교하여 검색 정확도에 대한 손실 없이 더 빠른 k-최근접점 검색을 수행함을 보인다.

빈번한 데이터 접근이 요구되는 DBMS 분야에서 플래시메모리의 빠른 연산 속도를 이용하여 시스템 성능을 향상시키기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 플래시메모리를 DBMS의 저장매체로 사용하는데 가장 큰 문제점 중에 하나는 비효율적인 덮어쓰기 연산으로 인한 성능 저하와 수명 단축이다. 페이지 보다 작은 크기의 쓰기 연산이 빈번히 발생하는 특성을 가진 DBMS 환경에서 비효율적인 덮어 쓰기 문제를 해결하기 위하여 업데이트 내용을 로그 형태로 저장하는 기법들이 연구되었다. 그러나 기존의 연구들은 로그 저장 영역을 고정적으로 관리하여 쓰기 성능 저하의 주요 원인인 합병이 빈번히 발생한다는 문제가 있다. 본 논문에서는 블록의 로그 영역을 비고정적으로 관리하여 로그 저장 공간의 부족으로 인한 합병의 발생을 최소화시키는 기법을 제안한다. 또한 블록 내에서 최소의 비용으로 로그 저장 공간을 사용할 수 있도록 하는 기준을 제시하여 블록의 비고정적인 로그 영역 관리 기법에 적용한다. 실험을 통하여 제안하는 비고정적인 로그 영역 관리 기법이 기존의 고정적으로 관리하는 기법들과의 비교하여 성능 향상을 가져올 수 있는 것을 입증하였다.

스카이라인을 응용한 다양한 질의처리기법 중에 하나로 리버스 스카이라인이 연구되었다. 하지만 리버스 스카이라인을 이용한 다양한 위치기반서비스를 제공하기 위해서는 지금까지 연구된 리버스 다이나믹 스카이라인만으로는 제공할 수 있는 서비스에 한계가 있으며, 질의처리를 위한 비용도 크다는 단점이 존재했다. 본 논문에서는 거리공간의 객체정보를 대상으로 질의처리가 가능한 효과적인 연속 리버스 스카이라인 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해서 제안하는 기법과 기존에 연구된 리버스 스카이라인 질의처리기법에 대한 성능평가를 수행하고 비교 분석했다. 그 결과, 기존의 기법보다 제안하는 기법이 연속질의를 처리하는데 우수한 성능을 보이는 것을 확인했다.

메타 블로그에 등록된 RSS(Really Simple Syndication)의 수는 수십만 개 또는 수백만 개에 이른다. 따라서 이들에 대한 갱신 확인을 수행하는 것은 상당히 긴 시간과 네트워크 자원을 필요로 한다. 메타 블로그나 블로그 검색엔진은 제한된 자원을 가지고 있기 때문에 하루에 방문할 수 있는 블로그의 수가 제한적이다. 하지만 블로그 검색엔진의 성능향상을 위해 새로운 데이터를 최대한 수집하는 것이 필요하기 때문에, 우리는 이 논문에서 수집 효율을 높이기 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 블로그의 포스팅 성향을 분석하여 그것을 토대로 향후 갱신 가능성에 대해 예측하고 갱신 가능성이 높은 시점에만 갱신 확인을 수행한다. 이 연구는 블로그의 입장에서는 분산 서비스 거부 공격(DDoS Attack: Distributed Denial-of-Service Attack)만큼이나 빈번한 갱신확인을 줄이는데 도움이 되고, 인터넷 전체로 보아서는 트래픽을 감소시키는데 기여할 수 있다. 본 논문에서는 블로거들의 포스팅이 이루어지는 요일과 시간에 특정한 패턴이 존재할 것이라는 가정을 하고, 15119개의 실제 블로그에 작성된 포스트에 대해 요일과 시간의 선호도를 분석하였다. 그리고 과거의 포스팅 이력과 요일에 대한 선호도를 바탕으로 갱신 가능성을 예측하기 위한 방법을 제안하고, 12115개의 실제 블로그에 적용하여 그 정확도를 확인하였다. 성능평가를 통해 약 93.06%의 블로그에서 0.5 이상의 정확도를 가짐을 확인하였다.

최근 경제가 발전함에 따라 디자인의 가치를 결정하는 색의 중요성이 점차적으로 높아지고 있다. 본 연구에서 우리는 사용자가 컴퓨터시스템상에서 조화로운 색을 쉽게 찾을 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 기존의 연구들은 색 조화에 관한 규칙을 찾거나 감성적인 언어를 색으로 변환해 주는 연구에 집중하고 있지만 이를 컴퓨터 시스템상에서 체계적으로 모델화하는 것에 대해서는 다루고 있지 않다. 본 논문에서는 색을 매칭하는 용도로 널리 채용되는 색상 모델인 NCS표색계를 관계형 데이터베이스로 매핑하고 대표적인 색 조화론 가운데 하나인 오스트발드 색 조화론을 관계대수로 질의처리 하는 방안을 제안함으로써 색의 조화를 수치화하고 정량화하는 연구를 하였다.

GPU는 대용량 데이터 처리를 위해 특화된 멀티 코어 기반의 스트림 프로세서로서 빠른 데이터 처리 속도 및 높은 메모리 대역 동의 장점을 가지며, CPU에 비해 가격이 저렴하다. 최근 이러한 GPU의 특성용 활용하여 범용 컴퓨팅 분야에 활용하고자 하는 시도가 계속되고 있다. 엔비디아에서 발표한 범용 병렬 컴퓨팅 아키텍처인 쿠다(CUDA) 프로그래밍 모델의 경우 프로그래머가 GPU 상에서 동작하는 범용 어플리케이션을 보다 손쉽게 개발할 수 있도록 지원한다. 본 논문에서는 쿠다 프로그래밍 모델을 이용하여 기본적인 중첩-반복 스카이라인 알고리즘을 병렬화시킨다. 그리고 스카이라인 알고리즘의 특성을 고려하여 GPU 자원용 효율적으로 사용할 수 있도록 GPU의 메모리 및 명령어 처리율에 중점을 두고 단계적인 최적화를 진행한다. 최적화 단계에 따라 각각 다른 성능 개선이 나타나는 것을 확인하였으며, 그 결과 기본 병렬 중첩-반복 알고리즘에 비해 평균 80%의 성능이 향상됨을 확인하였다.