선택도 추정 기법은 상용 데이터베이스에서 질의 최적화를 위해 많이 사용하고 있다. 그 중 선택도 추정 기법에 가장 많이 사용되고 있는 기법은 히스토그램이다. 최근 시공간 데이터베이스 관련 연구에서 시간$\cdot$공간 데이터베이스의 선택도 추정 기법이 활발하게 이루어지고 있다. 이 히스토그램 추정 기법이 과거에서 현재시점까지 범위 질의 수행을 성공적으로 이루어지고 있지만 대량의 데이터들을 효율적으로 관리하기에는 저장오버헤드가 너무 크다. 본 논문에서는 시공간데이터베이스에서 성공적으로 선택도 추정을 다룬 히스토그램 추정 기법을 보완하여 과거 이력데이터들의 저장을 효율적으로 할 수 있는 압축기법을 제안한다. 현재 객체에 대해서는 기존 연구에서 성공적으로 이루어진 히스토그램 기반 추정 기법을 응용하고 과거 이력데이터에 대해서는 압축기법인 웨이블렛을 응용하여 선택도추정의 오류율과 저장오버헤드의 향상이 기대된다.
오늘날 우리사회에서는 유비쿼터스를 비롯한 정보기술의 급격한 발전에 따라 GIS를 통하여 누구나 일장 속에서 직접 지리정보를 활용할 수 있게 되면서 양질의 지리정보에 대하여 관심을 보이는 편이다. 본 연구에서 다루고자하는 지리정보는 일반시민의 생활과 가장 밀접하고 친숙한 형태의 정보 중 하나이며, 정보로서의 활용도가 매우 높다. 하지만 아직까지 지리정보 데이터베이스 서비스 품질 평가에 주안점을 둔 평가모델이나 평가차원을 도출해보려는 시도에 대한 선행연구가제대로 된 적이 없다. 이에 본 연구에서는 지리정보 데이터베이스 서비스 경우에 서비스품질에 핵심적인 속성들이 무엇인지, 고객만족에 영향을 미치는 가장 중요한 데이터베이스 서비스 품질속성은 무엇인지 알아보고자 한다. 또한 고객의 만족을 실현할 수 있기 위해서는 데이터베이스 서비스 품질속성들이 각각 어떤 수준으로 제공되어야 할 것인가 라는 문제를 컨조인트 분석을 통해 해결해 보고자 한다.
현재의 시스템 개발 프로젝트에서 대부분의 기업은 관계형 데이터베이스를 목표 환경으로 채택하고 있지만 설계자들은 기존의 파일 시스템이나 계층형 데이터베이스의 설계 방식을 관계형 데이터베이스 설계 시에도 그대로 적용하려는 경향이 있다. 또한 모델링 시 시스템 특성과는 무관한 업무 중심의 엔티티 관계도를 작성함으로써 구현 시에 모델을 상당 부분 변경하거나 추가해야 하는 오버헤드가 발생하기도 한다. 관계형 데이터베이스의 경우 구조를 어떻게 설계하느냐에 따라 효율의 차이가 크게 나타나므로 성능 향상을 위한 데이터 모델링 기법이 중요한 이슈로 등장하게 되었다. 본 논문에서는 관계형 데이터베이스 성능과 관련하여 이미 연구되고 실험된 내용을 여러 문헌과 자료를 참고하여 조사하였다. 성능 항상을 위한 모델링 기법들을 테이블, 릴레이션쉽, 인덱스 등의 객체별로 분류하여 정리하였고, 조사된 내용 중에서 몇 가지를 선택하여 Oracle DBMS 환경에서 실제로 실험을 실시하였다. 대용량 테이블에 대한 질의를 수행하여 소요되는 시간을 측정하고 그 결과를 분석하였다. 실험을 통해 검증된 결과를 토대로 제안되는 모델링 방법을 제시한다.
현재 컴퓨터와 관련된 거의 모든 업무처리가 데이터베이스에 의존하고 있을 정도로 데이터베이스 시스템의 사용이 확산 되어 있으며 중요도도 높아지고 있다. 현재 상용화된 공개용 DBMS를 기준으로 대용량 데이터베이스에 대한 벤치마크 테스트 결과는 많이 주어져 있지만, 각종 프로그래밍 언어를 이용해 처리속도를 비교 분석한 연구 결과가 많이 알려져 있지 않다. 본 논문에서는 오라클을 이용하여 Visual Basic, Visual C++, ASP 언어에 대해 데이터베이스 처리시간을 비교 분석하였다.
부동산문제등과 관련하여 지적(地籍) 및 용도지역지구 자료의 중요성이 부각되면서, 복잡한 법적 절차를 갖춘 시스템이 구축되고 있다. 그 중 한국토지정보시스템(KLIS)은 각 지자체별 지적 및 도시계획 관련 데이터 구축, 업무시스템 및 건축 인허가등의 민원발급, 부동산 관련 다양한 통계 등을 제공하고 있다. 그러나, 이 시스템이 설치되어 있는 시군구 중 일반구(區)를 포함한 시(市)의 경우는 법적인 편집 권한이 다른 기관에서 공통 데이터베이스의 편집에 따른 데이터 무결성 문제와 네트워크 장애에 따른 업무 지연 등의 업무 연속성 문제를 야기할 수 있다. 본 논문에서는 일반구가 포함된 시(市)에서의 지적도편집, 용도지역지구도 편집 등 이종의 기관에서 이루어지는 분산 환경 데이터베이스편집에 따른 동기화의 문제점을 제기하고, 이러한 문제점을 보완할 수 있도록 트랜잭션 단위로 공간 및 속성 데이터의 복제를 담당하는 Replicator를 이용한 분산 데이터베이스 동기화 아키텍처를 제안하고, 동기화부분과 표준화부분, 트랜잭션관리부분으로 구성되어 있는 Replicator의 구성요소를 설계 및 구현하고 Replicator를 이용한 분산 데이터베이스의 변경부분을 미반영 데이터베이스에 반영하는 처리절차와 처리 후 결과를 제시하여, 지적 및 용도지역관련 데이터를 두 개 이상의 기관에서 동시에 편집한 내용이 실시간으로 두 기관의 분산 데이터베이스에 변경 분이 반영되어 모두 동기화 되어 있는 것을 공간데이터 편집기로 확인해 볼 수 있었다.
본 논문에서는 유도무기 통합 설계 프레임워크를 위한 데이터베이스를 설계하였다. 실제 개발에 앞서 유도무기 설계에 필요한 데이터베이스를 위한 요구도를 분석하였으며, 데이터베이스 설계 개념을 정립하였다. 또한 해석도구 간의 데이터흐름 등을 파악하였으며, 이들 정보를 토대로 테이블들을 구성하고 각 객체관계를 정의하여 데이터베이스 스키마를 설계 및 구축하였다. 개발된 DB는 유도무기 통합 설계 프레임워크에 통합되었으며 프레임워크내의 데이터 저장, 검색 및 관리 등의 역할을 수행하며, 유도무기 설계에 적용하여 그 효용성을 검증하였다.
최근 빅 데이터나 소셜 네트워크 서비스의 활용도가 증가하면서 기존 관계형 데이터베이스의 한계를 극복한 NoSQL 데이터베이스의 수요가 꾸준히 증가하고 있다. 디지털 포렌식 관점에서 관계형 데이터베이스의 디지털 포렌식 조사 기법은 꾸준히 연구되어 왔으나 NoSQL 데이터베이스의 디지털 포렌식 조사 기법에 대한 연구는 거의 없는 실정이다. 본 논문에서는 메모리 기반의 Key-Value Store NoSQL 데이터베이스인 Redis를 소개하고 디지털 포렌식 관점에서 살펴보아야 할 아티팩트의 수집과 분석, 삭제된 데이터 복구 기법을 제안한다. 또한 제안된 데이터 복구 기법을 도구로 구현하여 복구 기법을 검증한다.
본 논문에서는 내용기반 영상검색중 객체기반검색 방법에 대해 다룬다. 먼저 색상과 질감정보가 동일한 영역을 VQ알고리즘을 이용해 군집화 함으로써 동일한 영역을 추출하는 새로운 영상분할기법을 제안하고, 분할 후에 분할에 사용된 색상과 질감정보, 객체간의 위치정보와 영역크기정보를 가지고 객체간 유사도를 판별하여 영상을 검색한다. 이 때 사용되는 색상의 범위의 몇 개의 주요한 색상으로 표시하기 위해 색상테이블을 사용하고 인간의 인지도에 의해 다시 그룹화 함으로써 계산량과 데이터저장의 효율성을 높인다. 영상검색시에는 질의 영상의 관심객체와 비교대상이 되는 데이터베이스 영상의 여러 객체와의 유사성을 판단하여 영상간의 유사도를 계산하는 일대다 매칭 방법(One Object to Multi Objects Matching)과 질의 영상의 여러 객체와 데이터베이스영상의 여러 객체간의 유사도를 판단하는 다대다 매칭 방법(Multi Objects to Multi Objects Matching)을 제안한다. 또한, 제안된 시스템은 고속검색을 실현하기 위해 주요한 색상값을 키(key)색인화 해서 일치가능성이 없는 영상들은 1차적으로 제거함으로써 검색시간을 줄일 수 있도록 했다.
공간 질의 제약조건 검증을 위해서는 다양한 공간객체와 이에 대응하는 복잡한 공간 연산자를 고려한 최적화가 필요하다. 그러나 이에 대한 연구가 아직은 미진한 상태이고, 공간 데이터베이스 시스템의 공간 술어는 기존의 단순 비교 술어와 비교할 때 수행시 많은 시간이 소비되기 때문에 기존의 질의 최적화 기법을 공간 최적화 기법에 적용하기에는 부적합하므로 공간 술어가 포함된 제약 조건이나 질의에 대해 효과적인 최적화 기법의 확장이 요구된다. 본 논문에서는 공간 제약조건 검증시 최적의 수행계획을 얻기 위하여 먼저 중복되는 공간 연산을 제거하고 공간 연산을 위한 선택인자와 복잡도를 계산하여 산출된 랭킹을 기반으로 재배치 기법을 사용하는 공간 제약조건 최적화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 선택인자와 데이터베이스 접근시간 뿐만 아니라 공간 연산의 복잡도까지 반영하므로 최적화된 수행계획을 얻을 수 있는 장점을 지니고 있으며, 향후 공간 질의의 최적화 기법에도 적용이 가능하다.
본 논문에서는 텍스트 기반 유사도 계산 방안을 이용하여 논문들 간의 유사도를 계산하는 방안을 제안한다. 논문 데이터베이스에는 논문의 본문이 거의 저장되어 있지 않다. 따라서 논문 데이터베이스에 저장되어 있는 논문의 제목과 요약글들의 키워드들을 이용하여 기존 텍스트 기반 유사도 계산 방안으로 논문들 간의 유사도를 계산할 수 있다. 그러나 논문의 제목과 요약글은 논문의 본문이 가지고 있는 키워드들에 비해서 너무나도 적은 수의 키워드들을 가지고 있기 때문에 해당 키워드들만으로 논문들 간의 유사도를 계산하면 정확도가 낮을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 논문을 표현하는 키워드의 수를 증가시키기 위해서 새로운 논문 유사도 계산 방안을 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 방안의 우수성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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