대규모 멀티미디어 데이타베이스 서비스 시스템은 웹(Web)의 대규모 멀티미디어 정보 서비스의 우수성과 데이타베이스 시스템의 방대한 데이타베이스 관리 가능을 상호 보완적으로 통합함으로써 구현할 수 있다. 데이타베이스 통로(gateway)는 이러한 통합의 핵심적인 소프트웨어라 할 수 있다. 데이타베이스 통로의 필요성이 인식된 후로 현재 많은 상용 및 연구용 제품이 개발되어 왔다. 데이타베이스 통로의 구조는 데이타베이스 접속을 웹에 어떻게 연동시키는가에 따라 다양하게 나누어지고 구조에 따라 성능도 달라지게 된다. 본 논문에서는 여러가지 데이타베이스 통로의 구조에 대하여 분류체계를 제안하고, 현재 충남대학교에서 개발하고 있는 UniWeb의 설계 및 구현을 기술한다. UniWeb은 웹을 위한 UniSQL/X 데이타베이스 통로로서 DBMS의 최적화 가능을 최대한 활용할 수 있는 구조를 가지고 있으며, 웹 응용 개발을 위한 환경을 지원하고 있다.
최근 시간에 따른 대량의 공간 객체들의 효과적인 저장과 처리의 필요성이 요구되면서 시공간 데이타베이스에 대한 필요성이 증가하였다. 이러한 시공간 데이타베이스에서 효과적인 질의 처리를 위하여 여러 가지 질의 최적화 기법이 연구되었고 그중 질의의 근사적인 결과를 계산하는 선택도 추정 기법이 활발하게 연구되었다. 선택도 추정 기법에는 샘플링 기반 기법, 히스토그램 기반 기법, 웨이블릿 기반 기법 등이 있고 그중 히스토그램 기법은 현재 상용 데이타베이스에서 널리 사용되고 있다. 하지만 지금까지의 시공간 질의 최적화 연구는 이동 객체의 미래 위치에 대한 선택도 추정에 치중되어 왔다. 본 논문에서는 과거의 시공간 데이타의 질의 최적화를 위하여 새로운 히스토그램인 T-Minskew의 구축 방법을 제안한다. 또한 T-Minskew를 이용한 효과적인 선택도 추정 기법을 제안하고 임계치 기법을 이용한 히스토그램의 효과적인 유지 기법을 통해 잦은 히스토그램 재구축을 방지하고 작은 추정 오류율을 유지하는 방법을 제안한다.
데이타베이스 공유 시스템(Database Sharing System: DSS)은 고성능의 온라인 트랜잭션 처리를 위해 다수 개의 컴퓨터를 연동하는 방식으로 각 노드들은 디스크 계층에서 데이타베이스를 공유한다. DSS를 구성하는 각 노드에 트랜잭션을 할당하는 정책이 잘못될 경우 특정 트랜잭션의 폭주로 노드에 과부하가 발생할 수 있으므로. 각 노드의 성능을 최적화하기 위한 부하 분산이 필요하다. 본 논문에서는 트랜잭션 클래스에서 참조하는 데이터베이스의 핫 셋 크기, 각 노드의 메모리 크기와 CPU 성능, 동시에 실행되는 트랜잭션 수의 변화에 따른 처리량 등을 고려한 동적 부하 분산 기법을 제안한다.
XML이 웹상에서 정보 교환의 표준으로 채택되면서 XML을 데이타베이스의 데이타로 보고 정보를 추출하는 분야가 주목받고 있다. XML은 그래프 기반의 비정형 데이타(semistructured data) 모델 과 매우 비슷하기 때문에 XML 데이타를 그래프 기반의 비정형 데이타 모델로 매핑한 후, 이에 대하여 질의를 처리할 수 있다. 본 논문에서는 XML 데이타에 대하여 스키마 정보를 가지는 DTB(Document Type Definition)를 이용한 질의 최적화 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 인덱싱 효과를 내면서도 기존 방법에 비하여 부가의 메모리를 적게 필요로하고, 입력 데이타의 구조를 그대로 유지하기 때문에 다양한 형태의 질의를 효율적으로 처리할 수 있다. 간단한 예제 데이타베이스에 대하여 제안하는 기법의 실험 결 과를 보였다.
본 논문에서는 세 가지 종류의 지식을 적절하게 표현하여 데이타베이스 시스템에 저장하고 이를 사용하여 질의를 의미적으로 등가이며 보다 처리 효율이 뛰어난 질의로 변환하는 기법을 제시하였다. 또한 제안된 지식을 사용하여 필수적인 성분이나 연산이 부분적으로 생략된 단순화된 질의를 완전한 질의로 변환할 수 있는 기법을 제시하여 사용자로 하여금 보다 단순화된 질의를 사용할 수 있는 환경을 제공하였다. 단순화된 질의로부터 변환과 최적화를 위해 다루는 지식은 크게 세 가지로 대별되는데, 의미적 무결성 규정과 도메인 무결성 규정을 포함하는 의미적 지식과 관계형 데이타베이스 에서의 릴레이션간의 물리적 관계를 표현하는 구조적 지식 그리고 속성의 도메인 정보 를 유지하는 도메인 정의이다. 제안된 시스템에서는 이들 지식을 사용하여 질의어의 조건 절에 있는 불필요하거나 중복적인 제한연산(restrictions)이나 조인연산(join) 을 제거하거나 다른 효율적인 연산으로의 대체, 혹은 보다 나은 효율을 위해 부가적인 제한연산이나 조인연산을 추가하여 질의 최적화를 이루게 된다.
선택도 추정 기법은 질의 최적화를 위해 현재 상용 데이터 베이스에서 많이 사용되고 있고 히스토그램은 가장 많이 사용되는 선택도 추정 기법중의 하나이다. 최근에 시공간 데이터 베이스 관련 연구들에서 이러한 선택도 추정 기법이 기존의 시간 공간 데이타베이스 선택도 추정 기법을 확장하여 활발하게 연구되었다. 하지만 기존의 시공간 데이타베이스 선택도 추정 연구는 주로 이동 객체와 같은 시계열 데이타만 고려하였다. 또한 기존의 연구는 과거시점부터 현재 시점까지 시간적 범위 질의에 대한 선택도 추정은 불가능하였다. 따라서 본 논문에서는 시공간 데이타베이스에서 과거 시점에서 현재시점까지 시퀀스 데이타의 시간적 범위 질의를 위한 히스토그램을 구축하고 이를 이용한 효과적인 선택도 추정 기법을 제안한다. 제안한 히스토그램을 이용하면 과거부터 현재까지 시퀀스 데이타의 선택도 추정이 가능하고, 범위시간 선택도 추정 기법이 가능하며 효과적인 히스토그램 유지 기법의 적용이 가능하다.
조인 연산은 관계형 데이타베이스에서와 같이 시간 데이타베이스에서도 시스템 성능에 큰 영향을 미친다. 특히, 시간 조인은 조인 연산 단계 이전에 간격 분할의 최적화가 질의 처리 성능을 결정한다. 이 논문에서는 시간 데이타베이스의 병렬 조인 질의 처리 성능을 개선하기 위해 시간 조인 연산을 위한 시간 간격을 분할하는 최소 분할 기법을 제안하였고, 제안된 간격 분할의 최소 분할점을 결정하는 최소 간격 분할 알고리즘의 유효성은 예제 시나리오를 통해 검증하였으며, 기존 분할 알고리즘에 비해 성능 개선 효과가 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 다양한 운영체제와 데이타베이스 여러 소프트웨어를 포함하는 이질적인 컴퓨팅 환경에서 뷰관리 기능을 제공하는 미디에이터 시스템을 설계한다. 또한 기존의 미디에이터 시스템들이 수 정(modification)방법으로만 뷰를 관리했던 것에 비해 구체화(materialization)방법을 병행하는 관리방법을 설계하고, 구체화시키기 위해 필요한 접근방법과 최적화 방법을 제안한다. 이를 위해서 유에 대한 접근내 역에 감쇄율을 적용함으로써 최근의 접근내역의 변화가 뷰관리에 적절히 반영되도록 설계하였다. 또한 이 질적인 환경의 데이타베이스와 운영체제를 극복하기 위해 코바(CORBA)를 웹과 연동하여 사용자가 일반 적으로 사용하는 웹 브라우저를 통해 뷰를 관리하는 시스템을 구현한다.
시맨틱 웹은 차세대 웹으로 연구되고 있으며 시맨틱 웹 상에서는 사람이 아닌 컴퓨터가 이해할 수 있는 정보를 처리해야 한다. 이러한 웹 자원의 내용을 기술하기 위해 온톨로지(Ontology)들을 이용한다. 이러한 온톨로지 중에 현재 W3C에서 제안한 OWL이 부각되고 있다. OWL을 처리하는 데이타 베이스에서 데이타는 그래프 형태로 저장되어 그래프 탐색을 통해 질의 처리를 수행한다. 본 논문에서는 OWL 데이타를 효율적으로 처리하기 위하여 시그니처를 이용한 최적화 기법을 제안한다. 논문에서 제안한 최적화 기법은 질의 수행 시 각 노드의 탐색 회수를 줄여 질의 수행을 빠르게 할 수 있게 한다.
질의 최적화에 사용하기 위한 선택도 추정 방법은 히스토그램, 샘플링 그리고 패러미터에 의한 요약 방법 등이 제시되고 있다. 히스토그램을 이용한 선택도 추정은 상용 데이타베이스 시스템에서 가장 보편적으로 사용되는 방법이지만, 이동 객체를 위한 시공간 데이타베이스에서는 데이타 분포가 지속적으로 변화함으로써 기존의 히스토그램 방법을 이용하는 것은 제한이 많게 된다. 특히 미래 질의를 위해서는 데이타 갱신을 반영하는 동적 관리가 가능하며, 정화도를 유지할 수 있는 다른 접근 방법이 필요하다. 따라서 시공간 객체를 위한 선택도 추정 방법은 질의 술어가 요구하는 데이타 분포에 대한 히스토그램이 필요하며, 본 논문에서는 미래의 시공간 영역 질의 술어에 대하여 신속히 히스토그램을 생성할 수 있도록 쌍대성과 한계 분포 방법을 이용한 히스토그램을 제안한다. 쌍대 공간에서 이동 객체에 대한 데이타 시놉시스를 이용하여 구성된 시공간 히스토그램은 이동 궤적의 선형성이 유지하는 시간 동안 정확성을 보장하면서 빠른 시간에 생성이 가능하다. 또한 동적 갱신을 점증적으로 지원함으로써 효율적으로 갱신된 정보를 반영할 수 있고 추정 결과의 정확성을 향상시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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