• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.109-112
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• 2002

물리적 데이터베이스 설계기법은 최적의 질의처리 성능을 제공하기 위하여 데이터베이스의 액세스 구조를 결정하는 과정이다. 본 논문에서는 변환기법을 이용한 공간 액세스 구조의 물리적 데이터베이스의 설계를 위한 영역분할 전략을 제시한다. 변환기법을 이용한 공간 액세스 구조는 원공간(original space)에서의 공간 객체들을 공간의 차원을 두 배로 하는 변환공간(transformation space)내의 점 객체들로 변환하여 관리하는 방법이다. 먼저, 원공간에 주어지는 모든 공간 질의가 변환공간에서는 한가지 형태의 범위 질의로 변환되는 특징이 있음을 보인다. 그리고, 변환공간상에서 이 범의 질의가 위치하는 질의 영역의 모양과 데이터 페이지가 위치하는 페이지 영역의 모양 사이의 관련성을 이용하여 질의처리의 성능을 향상시킬 수 있는 영역분할 전략을 제안한다. 성능평가의 결과에 의하면, 주어진 질의 패턴에 따라 최적의 공간 액세스 구조를 구성할 수 있었으며, 이차원 원공간에 대한 사차원 변환 공간인 경우에 질의의 형태에 따라 질의처리의 성능이 다섯배 이상까지 향상되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.664-667
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• 2015

데이터 처리 성능에서 메인 메모리 데이터베이스(MMDB)가 디스크 기반 데이터베이스(DRDB)보다 월등하여 국내외의 데이터베이스 영역에서 이슈가 되고 있다. MMDB 성능에 영향을 미치는 요소에는 CPU의 성능과 메모리의 크기 및 인덱스의 선택 등이 있다. 이 중에서 MMDB 성능에 비교적 큰 영향을 미치는 요소는 인덱스의 선택 문제이다. 옵티마이저의 실행계획을 수립할 때, 인덱스는 최적의 경로를 찾도록 하는 전략적인 요소로서 그 구성에 문제가 있으면 최적화된 실행계획을 얻을 수 없다. 하지만 이러한 인덱스 선택 기준에 관련한 연구는 미미한 실정이다. 따라서 우리는 MMDB에서의 인덱스 선택 기준에 대하여 실험하고 연구하였다. 실험에 사용된 MMDB는 인기 있는 TimesTen MMDB이다. 실험 대상 테이블에 대하여 인덱스가 없는 경우, T-Tree 인덱스를 생성한 경우, Bitmap 인덱스를 생성한 경우 등에서 데이터 량과 분포도를 각각 변화시켜, 어떤 분포도에서 어떤 인덱스가 유리한지 실험하고 인덱스의 선택 기준 결과를 얻었다. 본 연구의 결과는 실무에서 MMDB의 인덱스를 선택하는 기준으로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.117-120
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• 2004

본 논문에서는 시계열 데이터베이스에서 타임 워핑 하의 서브시퀀스 매칭을 효과적으로 처리하는 방안에 관하여 논의한다. 타임 워핑은 데이터베이스내 시퀀스들의 길이가 서로 다른 경우에도 유사한 패턴을 갖는 시퀀스들을 찾을 수 있도록 해 준다. 본 논문에서는 타임 워핑 하의 서브시퀀스 매칭을 위한 기존의 기본 처리 방식인 Naive-Scan의 CPU 처리 과정을 최적화하는 새로운 기법을 제안한다. 제안된 기법은 질의 시퀀스와 서브시퀀스들 간의 타임 워핑 거리들을 계산하는 과정에서 발생하는 중복 작업들을 사전에 제거함으로써 CPU 처리 성능을 극대화한다. 제안된 기법이 착오 기각을 발생시키지 않음과 Naive-Scan을 처리하기 위한 최적의 기법임을 이론적으로 규명한다. 또한, 다양한 실험을 통한 성능 평가에 의하여 제안된 최적화 기법이 가져오는 성능 개선 효과를 정량적으로 검증한다. 아울러, 제안된 기법이 기존의 여과 단계를 포함하는 방식인 LB-Scan과 ST-Filter의 후처리 단계에도 성공적으로 적용될 수 있음을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10c
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• pp.77-82
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• 2006

최근 컴퓨팅 환경은 클라이언트-서버(client-server) 환경에서 웹(World Wide Web)을 기반으로 한 분산 컴퓨팅(distributed computint) 환경으로 변화하고 있다. 그에 따라 XML 문서의 사용과 XML 문서의 양이 급속하게 증가하였다. 언제 어디서나 쉽게 필요한 XML 문서에 접근해야하며, 이러한 응용을 위해 짧은 시간 내에 그 정보를 전달할 수 있어야 한다. 이에 따라 분산 환경에서의 XML 문서의 처리가 요구된다. XML 데이터를 분산 데이터베이스의 특성을 이용하여 저장, 관리, 질의하는 분산 XML 데이터베이스 시스템(Distributed XML Database System)의 사용의 필요성이 증가하고 있다. 이에 따라, 사이트의 자치성, 질의 최적화, 데이터의 투명성 등에 큰 영향을 미치는 분산 XML 데이터베이스 시스템에서의 카탈로그 관리 기법의 연구의 필요성이 증가하게 된다. 본 논문에서는 중앙 집중식 카탈로그와 완전 중복식 카탈로그, 분할식 카탈로그를 분산 XML 데이터베이스 시스템에서 CPU 비용, I/O 비용, 동시성 제어, 이단계 완료 프로토콜, 큐잉 지연 등을 모두 고려한 모델을 설계하였고, 이를 시뮬레이터로 구현하여 각 카탈로그 관리 기법들의 성능을 합리적인 환경 설정을 통해 시뮬레이션함으로써 카탈로그 관리 기법들의 성능을 평가하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.4
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• pp.462-472
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• 1999

능동적 시간지원 데이터베이스 시스템은 시간지원 데이터베이스 시스템에 능동규칙 시스템을 통합하여 구성한 진보된 데이터베이스 시스템이다. 이 시스템은 추세 분석, 상태 관찰을 통한 경보,고장에 대한 예측, 금융 시스템 및 공정 제어 등과같은 고도의 응용에 효과적으로 대응할수 있다. 그러나 능동적 시간지원 데이터베이스 시스템은 시간 차원을 갖는 다차원 데이터공간에 대해 처리해야 하므로 그 처리비용이 매우 높으며, 규칙 처리에 의한 시스템 부하가 매우 증가할 수 있다. 따라서 효과적 규칙 처리방법에 대한 연구가 수행되어야 한다. 한편 규칙의 성능에 대한 문제는 일반적으로 조건 평가 방법의 효율성에 달려있다. 특히 데이터의 시간차원을 고려한 시간지원 능동규칙의 경우 시간 영역에 따라 규칙에 의해 처리되어야 할 데이터 량의 증가하고 이에 다라 성능의 차이가 많이 나므로 더욱 문제가 된다. 따라서 이 논문에서는 능동적 시간지원 데이터베이스 시스템을 위한 시간지원 능동규칙의 성능향상을 위해 조건 평가를 검토하고 시간지원 차분에 의한 시간지원 점진적 평가연산을 제시하였다. 아울러 이 시간지원 점진적 연산자를 적용한 조건 평가 예를 보이고 이 연산자의 효율성을 증명하였다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.15 no.5
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• pp.97-104
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• 2010

In this paper, mesh network structure is applied to solve the load balancing problems in the Grid database. Data of the Grid database is replicated to several node for enhanced performance. Therefore, load balancing for user's query is selected node that evaluated workload in it. Existing researches are using passive load balancing method that selected another node after then node overflowed workload. It is inefficient to be applied to Gird database that has a number of node and user's queries almost changes dynamically. The proposed method connected each node which includes the same data through mesh network structure. When user's query occurs, it select node that has the lowest workload. The performance evaluation shows that proposed method performs better than the existing methods.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.16 no.8
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• pp.29-38
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• 2011

Unlike in traditional row-oriented database systems, a column-oriented database system stores data in column-oriented and not row-oriented order. Recently, research results revealed the effectiveness of column-oriented databases for applications such as data warehouse and decision support systems that access large volumes of data in a read only manner. In this paper, we investigate the join strategies for column-oriented databases and prove the effectiveness of column-oriented databases in data warehouse systems. For unbiased comparison, the two database systems are analyzed using the star schema benchmark and the performance analysis of a star schema join query is carried out. We experimented with well-known join algorithms and considered early materialization and late materialization join strategies for column-oriented databases. The performance results confirm that star schema join queries perform better in terms of disk I/O cost in column-oriented databases than in row-oriented databases. In addition, the late materialization strategy showed more performance gain than the early materialization strategy in column-oriented databases.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.30 no.1C
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• pp.9-17
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• 2005

XML is rapidly spreading as a standard for data representation and exchange, and XML documents are adopted in various applications. According to this trend, researches in database has also focused on efficient storage and retrieval of XML documents. Recently, major (object) relational DBMS vendors support XML functionality, and several native XML DBMSs have been developed in academic or industry side. In addition, various benchmarks have been proposed so as to evaluate these na database performance. In this paper, we evaluate the XBench benchmark using a commercial object-relational DBMS, analyze its performance, and investigate the future improvements of object-relational DBMSs for XML support.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06a
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• pp.17-18
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• 2007

데이터베이스 튜닝은 일반적으로 데이터베이스 어플리케이션을 "좀 더 빠르게" 실행하게 하는 일련의 활동을 뜻한다[1]. 데이터베이스 관리자가 튜닝에 필요한 주먹구구식 룰(Rule of thumb)들을 모두 파악 하고 상황에 맞추어 적용하는 것은 비싼 비용과 오랜 시간을 요구한다. 그렇게 때문에 서로 다른 어플 리케이션들이 맞물려 있는 복잡한 서비스는 필수적으로 자동화된 데이터베이스 성능 관리와 튜닝을 필 요로 한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 지식 도매인(Knowledge Domain)을 기초로 한 자동화 된 데이터베이스 튜닝 원칙(Tuning Principle)을 제시하는 시스템을 제안한다. 각각의 데이터베이스 튜닝 이론들은 지식 도매인의 지식으로 활용되며, 성능에 영향을 미치는 요소들을 개체(Object)와 콘셉트 (Concept)로 구성하고 추론 시스템을 통해 튜닝 원칙을 추론하여 쉽고 빠르게 현재 상황에 맞는 튜닝 방법론을 적용시킬 수 있다. 자동화된 데이터베이스 튜닝에 대해 여러 분야에 걸쳐 학문적인 연구가 이루어지고 있다. 그 예로써 Microsoft의 AutoAdmin Project[2], Oracle의 SQL 튜닝 아키텍처[3], COLT[4], DBA Companion[5], SQUASH[6] 등을 들 수 있다. 이러한 최적화 기법들을 각각의 기능적인 방법론에 따라 다시 분류하면 크게 Design Tuning, Logical Structure Tuning, Sentence Tuning, SQL Tuning, Server Tuning, System/Network Tuning으로 나누어 볼 수 있다. 이 중 SQL Tuning 등은 수치적으로 결정되어 이미 존재하는 정보를 이용하기 때문에 구조화된 모델로 표현하기 쉽고 사용자의 다양한 요구에 의해 변화하는 조건들을 수용하기 쉽기 때문에 이에 중점을 두고 성능 문제를 해결하는 데 초점을 맞추었다. 데이터베이스 시스템의 일련의 처리 과정에 따라 DBMS를 구성하는 개체들과 속성, 그리고 연관 관계들이 모델링된다. 데이터베이스 시스템은 Application / Query / DBMS Level의 3개 레벨에 따라 구조화되며, 본 논문에서는 개체, 속성, 연관 관계 및 데이터베이스 튜닝에 사용되는 Rule of thumb들을 분석하여 튜닝 원칙을 포함한 지식의 형태로 변환하였다. 튜닝 원칙은 데이터베이스 시스템에서 발생하는 문제를 해결할 수 있게 하는 일종의 황금률로써 지식 도매인의 바탕이 되는 사실(Fact)과 룰(Rule) 로써 표현된다. Fact는 모델링된 시스템을 지식 도매인의 하나의 지식 개체로 표현하는 방식이고, Rule 은 Fact에 기반을 두어 튜닝 원칙을 지식의 형태로 표현한 것이다. Rule은 다시 시스템 모델링을 통해 사전에 정의되는 Rule와 튜닝 원칙을 추론하기 위해 사용되는 Rule의 두 가지 타업으로 나뉘며, 대부분의 Rule은 입력되는 값에 따라 다른 솔루션을 취하게 하는 분기의 역할을 수행한다. 사용자는 제한적으로 자동 생성된 Fact와 Rule을 통해 튜닝 원칙을 추론하여 데이터베이스 시스템에 적용할 수 있으며, 요구나 필요에 따라 GUI를 통해 상황에 맞는 Fact와 Rule을 수동으로 추가할 수도 었다. 지식 도매인에서 튜닝 원칙을 추론하기 위해 JAVA 기반의 추론 엔진인 JESS가 사용된다. JESS는 스크립트 언어를 사용하는 전문가 시스템[7]으로 선언적 룰(Declarative Rule)을 이용하여 지식을 표현 하고 추론을 수행하는 추론 엔진의 한 종류이다. JESS의 지식 표현 방식은 튜닝 원칙을 쉽게 표현하고 수용할 수 있는 구조를 가지고 있으며 작은 크기와 빠른 추론 성능을 가지기 때문에 실시간으로 처리 되는 어플리케이션 튜닝에 적합하다. 지식 기반 모률의 가장 큰 역할은 주어진 데이터베이스 시스템의 모델을 통하여 필요한 새로운 지식을 생성하고 저장하는 것이다. 이를 위하여 Fact와 Rule은 지식 표현 의 기본 단위인 트리플(Triple)의 형태로 표현된다, 트리플은 Subject, Property, Object의 3가지 요소로 구성되며, 대부분의 Fact와 Rule들은 트리플의 기본 형태 또는 트리플의 조합으로 이루어진 C Condition과 Action의 두 부분의 결합으로 구성된다. 이와 같이 데이터베이스 시스템 모델의 개체들과 속성, 그리고 연관 관계들을 표현함으로써 지식들이 추론 엔진의 Fact와 Rule로 기능할 수 있다. 본 시스템에서는 이를 구현 및 실험하기 위하여 웹 기반 서버-클라이언트 시스템을 가정하였다. 서버는 Process Controller, Parser, Rule Database, JESS Reasoning Engine으로 구성 되 어 있으며, 클라이 언트는 Rule Manager Interface와 Result Viewer로 구성되어 었다. 실험을 통해 얻어지는 튜닝 원칙 적용 전후의 실행 시간 측정 등 데이터베이스 시스템 성능 척도를 비교함으로써 시스템의 효용을 판단하였으며, 실험 결과 적용 전에 비하여 튜닝 원칙을 적용한 경우 최대 1초 미만의 전처리에 따른 부하 시간 추가와 최소 약 1.5배에서 최대 약 3배까지의 처리 시간 개선을 확인하였다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 튜닝 원칙을 자동으로 생성하고 지식 형태로 변형시킴으로써 새로운 튜닝 원칙을 파생하여 제공하고, 성능에 영향을 미치는 요소와 함께 직접 Fact과 Rule을 추가함으로써 커스터마이정된 튜닝을 수행할 수 있게 하는 장점을 가진다. 추후 쿼리 자체의 튜닝 및 인텍스 최적화 등의 프로세스 자동화와 Rule을 효율적으로 정의하고 추가하는 방법 그리고 시스템 모델링을 효과적으로 구성하는 방법에 대한 연구를 통해 본 연구를 더욱 개선시킬 수 있을 것이다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.21 no.10
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• pp.2597-2604
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• 1996

본 논문에서는 주기억 데이터베이스 시스템에서의 효율적인 데이터 처리를 위하여 T*-트리라는 새로운 색인구조를 제시한다. T*-트리 색인구조는 기존의 디스크를 기반으로 하는 색인기법과 달리 모든 데이터가 주기억장치에 적재되어 있는 시스템에서 보다 빠른 데이터 접근과 메모리 공간의 효율적인 사용을 위해 주기억 데이터베이스 시스템에서 주로 사용되고 있는 T*-트리색인구조의 장점은 그대로 계승하면서 단점을 보완한 인덱스 구조이다. 본 논문에서 제시하는 T*-트리는 데이터 아이템에 대한 검색과 저장공간의 활용면에서는 T*-트리와 대동소이한 성능을 가지고 있으나, 범위 질의에서와 데이터 아이템에 대한 검색과 삭제시 중간노드에서의 노드간의 순회경로를 줄임으로써 보다 향상된 성능을 보여준다. 또한 T*-트리와 스레드 이진트리를 조합하는 경우에는 순회경로가 다소 단축되지만 중간노드에서 자신보다 높은 레벨의 후속 노드로의 순회는 기존의 인오더 트리 순회에 의존하지만, T*-트리에서는 후위포인터를 이용하므로 직접순회가 가능하게 된다. 본 논문에서는 제안된 T*-트리의 구조와 T*-트리의 검색, 삽입 및 삭제 연산을 위한 알고리즘을 설명한 후, 기존의 T*-트리와 성능분석을 실시하고 그 결과를 제시한다. 성능 분석결과 T*-트리는 데이터 검색의 경우 기존의 T*-트리와 거의 동일한 성능을 보였으며, 삽입과 식제등 색인구조의 변경시는 약간의 성능향상을 보였으나, 범위질의와 순차질의에서는 매우 향상된 성능을 나타냈다.