카메라 기술의 발전 및 사용자 중심의 인터넷 패러다임인 웹 2.0을 토대로 멀티미디어 데이터가 급증하면서, 멀티미디어 검색은 인터넷 서비스로서 그 중요성이 날로 증가되고 있다. 현재 멀티미디어 검색은 단순한 키워드(keyword) 검색에 의존하고 있는 실정으로, 정보 검색의 정확도 및 사용자의 만족도를 충족시키기 위해서는 내용 기반 검색 지원이 필요하다. 본 논문에서는 대용량의 멀티미디어 데이터의 내용 기반 검색을 지원하기 위하여, 데이터의 분포에 따른 다중 길이의 시그니처를 기반으로 한 새로운 분산 인덱스 구조를 제안한다. 제안하는 인덱스 구조는 고차원 데이터의 클러스터링에 따라 데이터의 분포를 분석하여 서로 다른 요약 파일을 분산 생성하고, 이를 기반으로 유사 검색을 병렬로 수행할 수 있도록 설계되었다. 그리하여, 클러스터 환경 하에서 고차원 데이터의 분산 저장이 용이하고, 각 노드들은 서로 다른 시그니처 파일을 기반으로 검색을 병렬 수행함으로써 효율적인 검색을 지원한다.
이 논문에서는 분산된 생물학의 대사 네트워크들이 있을 때, 이를 통합하지 않은 상태에서 경로검색을 하는 분산 알고리즘을 제안한다. 대사 네트워크는 여러 데이터베이스에 존재하며 서로 중복되는 데이터를 가지고 있다. 제안한 방법은 네트워크 사이의 중첩이 있는 부분을 하이퍼 노드로 하고, 네트워크 자체는 하이퍼 에지로 하는 추상 하이퍼 그래프를 만들어서, 이를 이용한 상위수준의 경로를 구축한다. 각 네트워크내의 중첩된 영역간의 경로를 미리 계산해 둔 다음, 상위수준의 경로에 기반하여 분산된 대사네트워크 간에 존재하는 경로를 검색한다. 추상 하이퍼 그래프는 데이터베이스를 하이퍼 노드로 하는 것에 대한 경로탐색을 한 다음, 그 경로에 따라 데이터베이스 내에 존재하는 대사경로를 탐색한다. 이때 존재하는 대사경로가 많기 때문에 각각의 대사경로를 하이퍼 노드로 하는 추상 하이퍼 그래프를 만들어 경로를 탐색하고 나서 그 하위 노드에 대해 경로탐색을 한다. 이는 분산된 네트워크를 통합할 저장 공간 및 탐색시간을 줄일 수 있다는 장점이 있다.
다양한 디지털 기기 활용의 증가로 인해 멀티미디어 데이터가 증가됨에 따라 내용 기반으로 검색하는 기술이 연구되고 있다. 내용 기반 검색을 위해 멀티미디어에서 추출된 고차원 특징 벡터가 대용량이 되면서 고차원 데이터를 분산해서 관리하는 색인 기법이 필요하다. 본 논문에서는 대용량 멀티미디어 데이터에서 유사한 이미지를 검출하기 위한 분산 고차원 색인 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 마스터/슬레이브 구조로 되어 있다. 마스터 서버의 색인 구조는 그리드 방식을 사용하여 검색 요청 시 탐색하는 노드를 감소시킨다. 슬레이브 서버의 색인 구조는 구 형태로 색인하여 범위 질의와 최근접 질의를 효율적으로 검색한다.
기존의 Ontology를 이용한 이미지 검색 시스템이나. 간단한 구조를 가진 메타데이터 기반의 분산 이미지 검색 시스템들의 단정들을 극복하기 위해 다양한 이미지 제공자들의 자율성을 보장하면서, 시맨틱 기반의 이미지 검색을 지원하는 분산 시각미디어 검색 프레임워크가 제안되었다. 하지만 제안된 프레임워크에서는 Visual Media Data를 제공하는 Provider와 클라이언트의 Query를 처리해서 Provider에게 전달하는 Broker 사이의 연결 상태에 대한 신뢰성이 보장되지 않았고, 다수의 클라이언트 접속에 의해 발생하는 Broker 내부 컴포넌트들의 Overhead 문제를 효과적으로 해결할 수 없었다. 본 논문에서는 기존의 프레임워크에 Monitoring 시스템을 도입하여 Broker 내부 컴포넌트들의 수행시간을 측정하여 저장함으로써, 다수의 클라이언트 요구에 의해서 Overhead가 발생하는 컴포넌트들을 Monitoring 할 수 있고, Provider의 연결 상태를 정기적으로 확인하여 Broker 내부에 등록되어 있는 Provider의 도메인 리스트를 서버 상태가 확인된 리스트로 업데이트 시켜줌으로써 연결 상태에 대한 신뢰성을 제공할 수 있도록 하기 위한 Monitoring 시스템을 제안한다.
대부분의 연구자들은 새로운 분야의 연구를 수행하기 위해 전문가에게 자문을 받거나 전문가의 논문들을 기반으로 연구 방향을 설정한다. 기존의 학술 검색 서비스에서는 분야별 논문 정보는 제공하지만 각 분야의 전문가를 제공해주지 않기 때문에 사용자들이 검색된 논문을 기반으로 전문가를 직접 판단해야 한다. 본 논문에서는 학회에 발간된 논문 정보를 기반으로 빅 데이터 처리를 이용한 학문 분야별 전문가검색 시스템을 설계하고 구현한다. 제안하는 시스템은 대량의 논문을 저장하고 관리하기 위해 빅 데이터분산 저장 기술을 활용하였다. 또한 빅 데이터 분산 처리기술을 활용하여 전문가를 판별하고 전문가와 연관 되는 정보를 분석한다. 분산처리 된 결과는 사용자가 전문가 검색 요청 시 웹페이지를 통해 보여준다. 사용자는 제안하는 시스템을 통해 해당 연구 분야의 전문가를 추천받음으로써 연구를 수행함에 있어 많은 도움을 받을 수 있다.
P2P 분산 시스템의 가장 큰 특징은 해당 피어들이 항상 온라인 상태일 것이라는 보장이 없다는 것이다. 즉 P2P 시스템을 이용할 때에는 해당 피어로부터 파일을 다운로드받다가 다운로드 되지 않는 경우가 발생하게 된다. 이를 해결하기 위한 연구의 대부분은 재전송이라는 방법에 의존하고 있다. 이는 P2P 시스템의 성능 저하의 원인이 되므로 이에 대한 해결책이 필요하다. 본 연구에서는 해당 P2P 시스템을 이용하는 사용자의 평균 이용 시간대의 분석 자료를 자원 제공자 선택의 기준으로 적용하여 자원 전송 보장성을 높이고, 또한 인기도 높은 자원에 대해서 자료 전송 기회를 높여주는 역할의 기존의 분산 객체 리플리케이션 기법들과의 조합에 의한 분산 객체 전송률이 향상된 검색 알고리즘을 제안한다.
최근 주요 검색 엔진들의 인덱스들이 굉장한 비율로 성장하는 것처럼, 수직형 검색 서비스들은 사용자가 원하는 것을 찾을 수 있도록 지원할 수 있다. 실시간 검색은 주어진 주제를 쉽게 찾아낼 수 있기 때문에 매우 유용하다. 본 논문에서는 고성능 실시간 검색 시스템을 구현하기 위한 새로운 구조를 설계하였다. 전체적인 시스템은 실시간 검색의 특징을 기반으로, 크게 수집 시스템과 검색 시스템의 두 부분으로 나뉘어진다. 본 논문의 평가 결과에서 제안한 구조가 Replication Overhead 값을 유지하면서 실시간 검색에 있어 투명한 확장성을 제공할 수 있음을 확인하였다.
공간 데이터베이스 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는 동적 및 정적 환경에서 발생하는 공간객체를 효율적으로 관리할 수 있는 공간색인방법이 필요하다. 그리고 검색의 성능을 높이기 위해서는 공간국부성을 고려한 공간색인방법이 요구되며, 공간국부성은 객체들의 위치 속성과 관계가 있다. 본 논문에서는 공간국부성 정도를 측정하기 위한 새로운 측도인 변형계층분산을 기술하였다. 그리고 기존의 검색공간 분할 방법의 성능을 변형계층분산에 의해 평가하였다. 실험에 의하면 하나의 분할 도메인을 선택한 후 선택된 도메인에서 분할 위치를 결정하는 것은 검색공간 상에 표현된 모든 엔트리들의 위치 속성을 충분히 반영하지 못하는 문제점이 있었다. 따라서 분할 도메인 및 위치의 선택은 검색공간을 구성하는 모든 도메인에서 동시에 고려되어야 한다.
대부분의 정보는 시간 제약을 가지므로 사용자는 필요 정보를 일정 시간 내에 얻어야만 한다. 시간적 제약을 가진 정보를 적절하게 서비스하려면 분산된 정보를 실시간에 검색하고 서비스해 주는 실시간 검색시스템이 필요할 뿐 아니라, 필요에 따라 실시간으로 검색시스템의 정보를 갱신해 주어야 한다. 본 논문에서는 인터넷을 이용한 지역 특성에 맞는 인터넷 정보 시스템 모델을 제안하고, 지역정보망을 위한 실시간 제어 검색엔진을 설계 및 구현하였다. 따라서 분산되어 있는 정보를 쉽게 모아서 갱신해 줄 수 있는 지능적인 로봇의 구현과 주기적으로 네트워크의 부하를 모니터링하고 모니터링한 데이터를 기반으로 로봇의 동작 정책을 수립하여 전체 시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 실시간 로봇제어 정책이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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