주어진 릴레이션 스킴(relation scheme)을 이에 관련된 함수적 종속(functional dependency)들을 가지고 분해하여 Boyce-Codd 정규형(Boyce-Codd normal form)에 속하는 릴레이션 스키머(schema)로 정규화(normalization)시키는 기존의 분해 알고리즘(decomposition algorithm)은 구현해서 사용하기에 적합하지 못하다. 본 고에서는 기존의 알고리즘 구현시 발생하는 문제점을 분석하고 이런 문제점을 해결하는 방법을 제시하며, 이를 토대로 Boyce-Codd 정규형 릴레이션 스킴을 생성하는 새로운 알고리즘을 제시하고, 이 알고리즘을 UNIX 환경하에 C 언어로 구현한 후 임의의 자료를 수행하여 얻어진 릴레이션 스키머와 기존의 알고리즘에 의해 얻어진 릴레이션 스키머를 비교분석하였다.
인터넷이 발달함에 따라 데이터가 방대해지고 더욱 이질적인 특성을 가지게 되었다. 따라서 이질적이고 대용량 데이터에서의 빠른 검색이 중요시되고 있다. 또한, 다중 릴레이션 환경에서의 사용자 질의가 증가함에 따라 다중 릴레이션에서의 Skyline 연산의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 다중릴레이션 환경에서의 Skyline 연산의 기존 연구들을 소개하며 문제점을 분석하고 해결책을 간략하게 제시한다.
데이터 웨어하우스는 물리적으로 여러 사이트에 위치한 분산된 데이터 소스로부터 추출한 온라인 분석 정보를 유지하는 실체 뷰 의 집합으로 구성된다. 따라서 데이터 소스에 변경 사항이 발생하면 데이터 웨어하우스와 일관성을 유지하기 위해 뷰에도 그 변경사항을 반영하는 뷰 관리가 필요하다 동시에 변경되는 여러 데이터 소스와 뷰의 상태 사이에 일관성을 보장하기 위해서는 각 소스의 변경 사항을 순서대로 뷰에 반영해야 한다. 이때 각 소스의 변경 사항을 뷰 정의와 관련된 다른 소스들과 조인을 수행해야 하는 등 뷰 갱신을 위해 많은 비용이 소요된다. 이러한 뷰 갱신 비용을 줄이는 방법중의 하나로 병렬처리 기법을 활용하는 연구가 시도되고 있다. 따라서 이 논문에서는 뷰의 일관성을 보장하기 위해 수행해야 하는 서브질의론 병렬로 처리하는 알고리즘을 제시하였다. 이 방법에서는 서브질의의 조인 연산들을 소스 렐레이션들 간의 참조 무결성 제약 조건을 이용하여 병렬로 처리한다. 질의의 조인 처리를 병렬화 하기 위해 소스 릴레이션간의 참조 무결성 제약조건의 툭송울 이용하여, 여러 릴레이션을 참조하는 릴레이션에서 발생하는 변경 사항에 대해 참조하는 릴레이션의 수만큼 병렬로 조인 연산을 수행하는 알고리즘을 제시하였다. 이렇게 함으로써 여러 소스 릴레이션의 조인으로 구성된 실체 뷰를 갱신하는 시간을 크게 단축하여 효율적으로 뷰를 관리하도록 하였으며, 소스의 증가에 따른 뷰 갱신 시간의 증가를 줄일 수 있도록 하였다.
XML은 웹 상에서 데이터를 표현하고 교환하기 위한 표준으로 등장하고 있다. 최근에 웹 상에서 다루어지는 데이터의 양이 급격하게 증가함에 따라 XML 문서들간의 의미적 구조적 관계를 설정하는 스키마를 추출하여 그에 따라 데이터를 구조화시켜 정보로써의 가치를 만들 수 있는 새로운 저장 기법들이 필요하다. 본 논문에서는 XML 문서의 DTD를 이용하여 동일한 DTD를 사용하는 XML 문서들의 공통구조를 추출하여 관계 데이터베이스 시스템에 XML 문서를 저장하기 위한 릴레이션 스키마 추출 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 성능비교에서 기존의 방법에 비하여 생성되는 릴레이션의 수가 적고 릴레이션 생성 시 발생하는 널 값의 출현을 감소시킬 수 있다.
본 논문에서는 다단계 보안을 지원하는 관계 데이타베이스 관리 시스템을 설계 하기 위하여 표준 관계 모델을 확장하고, 새로운 다단계 무결성 제약조건을 제시 하며, 이를 지원하는 다단계 릴레이션의 운영 의미를 제시한다. 확장된 관계 모델과 새로운 무결성 제약조건은 다단계 데이타베이스를 일관된 상태로 유지시키며, 다중사례를 지원하면서 이의 허용에 따른 엔티티 및 관계 표현의 모호성을 제거할 수 있는 기반을 제공한다. 확장된 다단계 릴레이션에 대한 다단계 갱신 연산은 서로 다른 보안 분류의 요소를 동시 에 처리할 수 있는 다단계 입력 및 갱신 트랜잭션을 지원하여 갱신 연산의 효율성을 증가시킨다. 또한 다단계 릴레이션의 분해를 위한 알고리즘 구현의 기초를 제시한다.
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.
본 논문에서는 일반화된 캐스케이드 코릴레이션 학습 알고리즘과 일반화된 순환 캐스케이드 코릴레이션 학습 알고리즘의 결합을 통한 새로운 알고리즘을 소개한다. 이 새로운 알고리즘은 패턴분류문제(pattern classification problem)의 신속한 해결을 위하여 비순환 뉴런이 유리한지 순환 뉴런이 유리한지 또는 수직성장이 유리한지 수평성장이 유리한지 고민할 필요 없이 후보뉴런의 학습 중에 네트워크의 구성을 스스로 결정한다. 이 알고리즘의 성능평가를 위하여 학습 알고리즘에서 중요한 기준 문제(benchmark problem) 중의 하나인 콘택트렌즈 문제(Contact lens problem)와 밸런스 스케일 문제 (Balance scale problem)에 대하여 실험하였고 기존의 캐스케이드 코릴레이션 알고리즘 및 순환 캐스케이드 코릴레이션 알고리즘과 성능을 비교 하였다. 이 실험에서 활성화 함수는 일반적으로 많이 사용하는 시그모이드 함수(sigmoidal function) 와 하이퍼볼릭탄젠트 함수(hyperbolic tangent function)를 사용하였다. 이 새로운 알고리즘은 학습을 통하여 기존의 알고리즘보다 적은 수의 은닉뉴런을 생성하여 보다 빠른 학습 속도를 보여주었다.
XML은 웹 상에서 데이터를 표현하고 교환하기 위안 표준으로 등장하고 있다 최근에 웹 상에서 다루어지는 데이터의 양이 급격하게 증가함에 따라 데이터의 형태는 구조적인 릴레이션 데이터에서 반 구조적인 데이터에 이르기까지 다양하다. 앞으로 웹에서 반 구조적 데이터를 대표할 XML 문서특이 많아지면 .1 데이터들간의 의미적 구조적 관계를 설정하는 스키마즐- 추출하여 그에 따라 데이터를 구조화 시켜 정보로써의 가치를 만들 수 있는 새로운 저장 기법들이 필요하다. 본 논문에서는 XML 문서의 DTD를 이용하여 통일한 DTD를 사용하는 XML 문서들의 공통구조론 추출하여 관계 데이터베이스 시스템에 XML 문서를 저장하기 위한 릴레이션 스키마 추출 기법을 제안한다.
여러 사이트에서 구축된 공간 데이터를 효율적으로 관리 및 공유하기 위해서는 대용량의 정보를 처리할 수 있는 분산 공간 데이터베이스 시스템의 사용이 필수적이다. 이러한 분산 공간 데이터베이스 시스템상에서의 분산 공간 죠인 질의는 공간 데이터의 대용량성과 그 복잡성으로 인하여 공간 연산의 지펴져 부하와 네트워크상의 전송 부하를 발생시킨다. 이러한 문제를 해결하기 위해 세미죠인 기반의 공간 죠인 기법들이 제안되었으나 공간 죠인 연산을 특정 서버에서만 수행하여 병목현상을 발생시키기 때문에 결국 질의 처리시간이 증가된다. 본 논문은 이러한 분산 공간 데이터베이스 시스템에서 수행 비용이 많이 드는 원격 사이트간의 공간 죠인 연산에 대해 R+-tree 공간 색인을 사용하여 병렬적으로 수행하는 기법을 제안한다. 본 기법은 R+-tree 공간 색인을 이용하여 공간 죠인 연산의 대상이 되는 릴레이션들을 중첩이 없는 두개의 릴레이션들로 분할한 후 질의 수행에 참여하는 두 서버에 죠인 연산을 분배하고 병렬적으로 처리하여 결과들을 병합한 다음 클라이언트에게 전송만다. 본 기법은 릴레이션을 분할하여 각 서버에서 공간 죠인 연산을 병렬적으로 처리하므로 처리 비용을 절반으로 감소시키며. R+-tree의 영역에 해당하는 객체들만 죠인 연산에 참여하게 함으로써 네트워크 전송 비용을 감소시킨다
본 논문에서는 인덱스가 존재하지 않는 두 개의 입력 릴레이션에 대해서도 최적의 조인 연산을 수행할 수 있는 공간 해쉬 조인 알고리즘을 제안한다. 인덱스가 존재하지 않는 릴레이션의 처리에 사용하는 기존의 공간 해쉬 조인(SHJ: Spatial Hash Join)과 Scalable Sweeping-Rased Spatial Join(SSSJ) 알고리즘을 결합하여 SHJ 알고리즘의 단점으로 지적되고 있는 편향된(skewed) 데이터에 대한 조인 연산의 성능저하 문제를 개선한 수 있는 Spatial Hash Strip Join(SHSJ) 알고리즘을 제안한다. SHJ에서 편향된 데이터의 경우 해쉬 버킷의 오버플로우 처리를 위해 버킷 재분할 방법을 사용하고 있는데 반하여 본 논문에서 제안한 SHSJ 알괴리즘에서는 버킷의 재분할 처리 대신에 버킷에 데이터를 삽입하고, 조인 연산과정에서 오버플로우가 발생한 버킷에 대하여 SSSJ 알고리즘을 사용함으로써 편향된 입력 릴레이션의 처리 성능을 제고시킬 수 있도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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