본 논문에서는 비디오 데이터가 지니는 움직임 객체의 움직임 경로(Moving Objects'Trajectories)를 이용한 사용자 질의에 대해 효율적인 검색을 위만 새로운 시그니쳐 기반 접근 기법을 제안한다. 제안하는 시그니쳐 기반 접근 기법은 데이터 파일을 직접 접근하기 전에 전체 시그니쳐들을 탐색하여 필터링을 수행하기 때문에, 순차 탐색에 대해 디스크 접근 횟수를 감소시켜 검색 성능을 향상시킨다. 마지막으로 성능 평가를 통해 제안하는 방법이 삽입 시간, 검색 시간, 그리고 부가 저장 공간의 검색 효율(Retrieval Efficiency) 측면에서 성능이 우수함을 보인다.
본 논문에서는 여러 가지 분산통합 검색 방법 중 학습을 이용한 분산통합 검색 시스템을 설계한다. 분산통합 검색시스템의 여러 가지 이슈 중 결과통합 문제에 주안점을 두었으며, 설계목적은 다양한 학습방법을 적용한 검색 결과 통합 실험을 위함이다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 확장성을 고려한 모듈화를 통한 설계를 적용하여 다양한 실험과 향후 컬렉션 선택모듈, 질의변환 모들도 삽입이 가능하도록 설계하였다.
우선순위 큐는 스케줄링, 정렬, 유전자 검색과 같은 우선순위에 따른 검색, 최단거리 계산과 같은 응용에 사용될 수 있다. 본 논문에서 제안하는 배열을 이용한 양단 우선순위 큐 자료구조는 삽입과 삭제 연산에 각각 O(1) 전이시간과 O(logn) 시간이 걸린다. 본 저자가 알고 있는 한, 지금까지의 배열을 이용한 양단우선순위 큐 알고리즘은 삽입과 삭제에 모두 O(logn) 시간이 걸린다.
최근 들어 멀티미디어와 같은 고차원 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 고차원 인덱싱구조에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔으며, 특히 R-tree를 기반으로 하는 인덱싱 구조가 가장 많이 발표되었다. 그러나, R-tree 계열의 색인기법은 데이터 삽입시 삽입순서를 비효율적으로 배정하는 경우 실제적으로 자신과 거리가 먼 객체들과 동일한 노드에 삽입될 수 있다. 이는 인덱싱 구조내에 많은 겹침을 초래하고 결과적으로 검색성능을 저하시킬 수 있다. 본 논문은 이러한 단점을 극복하기 위하여 데이터가 지니는 특성 중, 공간적인 위치정보를 분석하여 클러스터를 형성하고 이를 이용하여 인덱싱 형성에 적용하였고, 질의 처리시 검색성능이 향상되도록 하였다. 또한 실험에서는 실제 이미지 데이터에 대하여 제안한 기법을 적용하여 성능이 향상되었음을 나타내었다.
O-tree 표현법을 이용한 기존의 플로어플랜 알고리즘은 결정적 기법에 기반한 것으로써, 회로의 각 모듈을 차례대로 삭제한 후 가장 좋은 다른 위치에 삽입하는 과정을 함으로써 해 공간을 검색해 간다. 이는 모듈을 처리하는 순서에 따라 결과가 결정되는 단점이 있다. 이런 단점을 해결하기 위해 본 논문에서는 Simulated Annealing 프레임을 이용하여 해 공간을 효과적으로 검색하는 방법을 제시한다. 이웃 해를 탐색하기 위한 플로어 플랜의 변형은 매우 단순하면서도 효과적인 두 가지 방법을 사용한다. 첫째 방법은 한 쌍의 모듈을 선택하여 상호위치를 맞바꾸는 방법이고, 둘째는 임의의 한 모듈을 선택하여 삭제한 후 삽입 가능한 모든 위치 중 임의의 한 곳에 삽입하는 연산을 사용한다. 실험 결과는 매우 고무적이다.
이진 트라이를 이진 비트열로 압축하여 표현하는 CB 트리는 키가 늘어남에 따라 이진 비트열이 길어지게 되어 검색 시간이 증가하며 잦은 키 삽입/삭제 연산에 비효율적이다. 작은 분할 트라이들을 계층적 구조로 표현한 HCB 트리가 제안되었으나 비트열 시프트 처리를 근본적으로 해결할 수 없으며 자식 혹은 부모 트리 참조를 위해 별도의 자료 구조를 탐색해야 하는 부담이 있다. 본 논문에서는 각 분할 트리를 포화 이진 트라이 형태로 표현하고 레벨 순위에 따라 분할 트리 번호를 할당하여 검색 성능을 향상 시키는 한편 키의 삽입/삭제 시에 시프트 연산이 발생하지 않도록 하였다. 시 공간 복잡도를 사용한 성능 평가에서 검색 시에는 제안 방법과 HCB 트리 방법이 CB 트리에 비해 우수한 것으로 나타났으며, 키 삽입/삭제는 제안 방법이 가장 높은 성능을 보여주었다. 공간 사용량은 제안 방법이 CB 트리 방법에 비해 71~89%의 공간만을 요구하여 가장 좋은 성능을 보였다.
네이버, 야후 등의 각종 포털 사이트 및 신문, 잡지 등의 매체 사이트의 거의 모든 웹 페이지에 광고가 삽입되어 있다. 물론 구글과 같이 광고를 게재하지 않는 검색 사이트도 있기는 하지만 국내외에서 사용되는 거의 모든 포털 및 매체 사이트는 광고를 게재하여 웹 사이트의 각 페이지마다 표시하고 있다. 그러나, 유저가 어떤 정보를 검색한 후 해당 웹 페이지의 내용을 프린터로 출력할 경우 상기 웹 페이지에 삽입되어 표시되는 광고들도 같이 인쇄되는 문제가 있다. 다시 말해 실제로 유저는 검색 결과인 텍스트 정보와 그것에 관련된 이미지 정보만 인쇄되기를 원하는 경우가 대부분일 것이다. 본 논문에서는 실용트리즈의 6단계창의성을 적용하여 인터넷 웹 페이지 프린터 인쇄에 따른 광고 Filtering 방법을 설명하고 문제해결에 대한 기술적인 평가를 실시하고자 한다.
시간의 흐름에 따라 그 위치가 빈번히 변화하는 이동 객체의 특성상 실시간으로 증가하는 이동 객체의 궤적정보를 효과적으로 관리할 수 있는 효율적인 색인 기법이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 이동 객체의 궤적을 색인하기 위해 기존에 제안되었던 TB 트리의 성능을 개선시킬 수 있는 확장된 TB-트리(Extented TB-Tree:ETB-Tree)를 제안한다. 기존의 TB 트리는 이동 객체의 궤적 세그먼트를 삽입할 때마다 선행 세그먼트를 가지고 있는 리프 노드를 찾기 위해 루트 노드부터 리프 노드까지 순회해야만 하기 때문에 불필요한 노드 접근으로 인한 오버헤드가 발생한다 이를 위해 ETB 트리는 선행 노드를 직접적으로 접근하기 위해 이동객체의 처음 세그먼트와 마지막 세그먼트가 저장된 리프 노드를 가리키는 포인터 정보와 더불어 디스크에서의 폐이지를 가리키는 페이지 번호를 별도의 테이블에 같이 유지한다. 따라서, 저장 시 동일한 이동 객체의 선행 노드를 빨리 검색할 수 있고, 궤적 질의시 직접적으로 디스크에 접근해 해당 객체의 궤적들을 검색함으로써 검색 성능을 향상시킬 수 있다. 아울러 ETB 트리는 새로운 이동 객체의 궤적 정보가 삽입될 때마다 메모리 상의 트리뿐만 아니라 디스크에 반영함으로써 트리의 일관성을 유지한다.
역파일 구조(inverted file structure)는 검색 속도가 빠르기 때문에 정보검색 시스템의 색인정보 하부 저장구조로 널리 이용되지만 문서의 동적 삭제는 어려운 형태이다. 본 논문에서는 기존역파일 구조에 문서마다 색인어의 포스팅 레코드를 기록한 목록을 유지함으로써 문서의 동적 삭제가 용이하고, 위치정보를 포스팅 레코드에서 분리하여 위치 검색이 효율적인 역파일 구조를 설계한다. 설계된 역파일 구조는 STEER(Structured Entity Element Retrieval) 정보검색 시스템에서 구현되었다.
최신 컴퓨터 시스템의 새로운 병목 현상이 메모리 접근에서 발생하고 있다. 메모리의 접근 속도를 줄이기 위해 캐시 메모리가 도입되었지만, 캐시 메모리는 원하는 데이타가 캐시에 옮겨져 있어야 메모리 접근 속도를 줄일 수 있다. 이를 해결하기 위해 기존의 T 트리를 개선한 CST 트리가 제안되었다. 하지만, CST 트리는 범위 검색 시, 불필요한 노드를 검색해야 한다는 단점이 있다. 본 논문은 캐시 효율적인 CST 트리의 장점을 가지며, 범위 검색이 가능하도록 하기 위해 연결 리스트로 각 노드를 연결한 $CST^+$ 트리를 제안하였으며, CST 및 $CSB^+$에 비해 $4{\sim}10$배의 성능 향상을 보였다. 또한, 메인 메모리 데이타베이스 시스템 장애 시, 빠른 데이타베이스 복구를 위해 인덱스의 빠른 재 구축은 전체 데이타 복구 성능에 있어 매우 중요한 부분이다. 이를 위해 본 논문은 병렬 삽입 기법을 제안하였다. 병렬 삽입은 노드 분할 오버헤드가 없으며, 데이타 복구 단계와 인덱스 구축 단계를 병렬로 수행할 수 있는 장점이 있다. 병렬 삽입은 순차 삽입 및 일괄 삽입에 비해 $2{\sim}11$배의 성능 향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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