XML 검색을 위한 기존의 비트맵 인덱싱은 XML을 문서, 경로, 단어로 구성된 3차원 비트맵 인덱스에 매핑하고 이를 이용해 정보를 추출함으로써 뛰어난 성능을 입증하였다. 그러나 이것은 유사 문서를 수집하고 검색하기 위해 경로 전체를 인덱스 구성의 단위로 사용함으로써 유사 경로를 인식하지 못하는 문제를 초래하였으며 유사 경로를 인식하지 못함으로 인해 유사 문서 검색의 치명적인 성능 저하가 발생하게 되었다. 이에 따라 본 논문에서는 기존의 XML 검색을 위한 비트맵 인덱싱이 유사 경로를 인식하지 못하는 문제점을 해결하기 위해 유사 경로 탐색을 위한 새로운 비트맵 인덱스를 설계하고 이를 통해 효과적으로 유사 문서를 검색할 수 있는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 노드들을 단위로 하는 새로운 비트맵 인덱스를 구성하고 구성된 인덱스의 중심을 통해 유사 경로 탐색을 위한 클러스터들을 선별적으로 검색한다. 그리고 유사 경로 탐색을 통해 추출된 경로들을 유사 문서 검색에 활용함으로써 비트맵 인덱싱의 빠른 성능을 그대로 유지하면서 기존의 XML 검색을 위한 비트맵 인덱싱이 유사 경로를 인식하지 못함으로써 발생하는 유사 문서 탐색의 성능 저하를 효과적으로 해결한다.
집합 유사 시퀀스 매칭 방법은 유사한 정도를 나타내는 척도로 교집합을 기반으로 한 유사도를 사용한다. 그러나 교집합 크기를 계산하는 과정에 시간이 오래 걸릴 뿐만 아니라, 유사한 시퀀스를 찾기 위해서 수많은 집합 간 교집합 크기를 구해야 하므로 수행 시간이 오래 걸리는 성능상의 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 성능상의 문제를 해결하기 위해 인덱스 기반의 검색 방법을 사용하여 집합 기반 유사 시퀀스 매칭을 빠르게 수행하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 크게 두가지로 구분된다. 첫 번째로 집합 시퀀스 유사도 문제를 교집합의 크기 비교 문제로 정형적으로 변환하고, 교집합의 크기를 빠르게 찾을 수 있는 인덱스 구조를 제안한다. 두 번째로 제안한 인덱스 구조를 사용하여 집합 기반 유사 시퀀스 매칭을 효율적으로 수행할 수 있는 방법을 제안한다. 성능 평가 결과, 제안하는 방법이 기존 방법에 비해 최대 30배에서 50배의 수행 시간 단축이 있음을 보인다. 또한 데이터 시퀀스의 개수가 증가할수록 수행시간의 차이가 점점 커지므로, 대용량 데이터 처리에 적절함을 보인다.
XML의 대표적인 특징은 기존의 다른 컨텐츠와는 달리 문서의 구조를 기술할 수 있다는 것이다. 구조적 정보는 활용 방법에 파라 XML문서의 다양한 처리에 있어 성능을 향상시키는 핵심적인 요소가 될 수 있다. 그러나 XML 태그의 자기 서술적인 특성에서 비롯되는 구조적 표현의 차이는 오히려 문서의 식별을 어렵게 하는 원인이 된다. 본 논문에서는 기존의 비트맵 인덱스(Bitmap Index)를 이용한 XML 문서 검색 시스템이 다양한 구조적 유사성을 판별할 수 없는 단점을 보완 가능하도록 경로 중심의 유사 문서 인식 기법을 제안한다. 이 기법은 '경로 구성 유사도'와 '유사 경로 테이블'을 통해 기존의 비트맵 인덱스가 갖는 유사 경로를 인식하지 못하는 단점을 해결하고 검색의 유연성을 부여함으로써 보다 양질의 검색 결과를 도출할 수 있다. 또 이것은 기존 시스템의 Bit-wise 연산에 완전히 이식됨으로써 비트맵 인덱스의 장점인 빠른 성능을 그대로 유지할 수 있게 된다.
본 논문에서는 대형 시퀀스 데이터베이스에서 타임 워핑을 지원하는 유사 검색을 효과적으로 처리하는 방안에 관하여 논의한다. 타임 워핑은 시퀀스의 길이가 서로 다른 경우에도 유사한 패턴을 갖는 시퀀스들을 찾을 수 있도록 해 주는 변환이다. 타임 워핑 거리는 삼각형 부등식 성질을 만족하지 못하므로 기존의 기법들은 착오 기각 없이 다차원 인덱스를 사용할 수 없었다. 본 논문에서는 타임 워핑을 지원하는 새로운 인덱스 기반 유사 검색 기법을 제안한다. 제안된 주요 목표는 착오 기각 없이 대형 데이터베이스에서도 좋은 검색 성능을 보장하는 것이다. 다양한 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 규명한다. 실험 결과에 의하면, 제안된 기법은 기존의 기법과 비교하여 약 4배에서 43배까지의 성능 개선 효과를 가지는 것을 나타났다.
본 연구에서는 멀티미디어 데이터 검색에 클러스터링과 인덱싱 기법을 같이 적용하여 유사할 이미지끼리는 인접 디스크에 클러스터하고 이 클러스터에 접근하는 인덱스를 구축하여 검색이 빠르게 이루어지는 유사 검색방법을 제시한다. 이 연구에서는 트리 유사 구조의 인덱스 대신 해싱 방법을 이용하며 검색시 I/O시간을 줄이기 위해 오브젝트를 가진 클러스터 위치를 찾는데 한번의 I/O를 사용하고 이 클러스터를 읽기 위해 연속주인 파일 I/O를 사용하여 클러스터를 찾는 데용을 최소화한다 클러스터인덱싱 접근은 트리 유사 구조와 임의 I/O를 사용한 내용기반의 이미지 검색보다 효율적인 검색 적합성을 보이며 연속적 I/O를 통해 검색 미용을 낮춘다.
서브시퀀스 매칭은 시계열 데이터베이스에서 질의 시퀀스와 유사한 서브시퀀스틀 찾아내는 연산이다. 기존의 서브시퀀스 매칭 알고리즘들은 하나의 인덱스만을 사용하여 검색을 수행하기 때문에, 인덱스를 생성하기 위하여 데이터 시퀀스로부터 추출한 윈도우의 크기와 질의 시퀀스의 길이 간의 차이가 커질수록 검색 성능이 급격히 저하되는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 기존 알고리즘의 문제점을 해결하기 위하여 인덱스 보간법에 기반한 새로운 서브시퀀스 매칭 기법을 제안한다. 인덱스 보간법이란 하나 이상의 인덱스를 구축하고 주어진 질의 시퀀스의 길이에 따라 적절한 인덱스를 선택하여 검색을 수행하는 기법이다. 본 논문에서는 서브시퀀스 매칭 비용 공식을 산출하고, 이 비용 공식에 기반하여 제안된 기법의 성능을 최적화 하도록 다수의 인덱스를 구성하는 알고리즘을 제시한다. 마지막으로, 실제 데이터를 이용한 여러 가지 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 정량적으로 검증한다.
군집 분석은 데이터의 속성을 분석하여 서로 유사한 패턴을 가진 데이터를 묶는 방법이다. 군집 분석은 많은 응용 분야에서 쓰이고 있으나, 수행된 군집 분석 결과가 과연 정확한 결과이고 의미 있는 결과인지를 평가하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 군집이 형성된 데이터를 분석하여 군집 분석 결과를 평가하는 상대적 군집 평가 방법을 제안한다. 본 논문에서는 상대적 군집 평가 방법의 인덱스를 정의하고 형성된 군집 분석 결과에 적용해 최적의 군집, 의미 있는 군집을 찾을 수 있음을 보인다. 또한 실험을 통해 제안한 인덱스의 적합성을 보이며, 제안한 인덱스가 기존의 인덱스에 비해 최적의 군집, 의미 있는 군집을더 잘 찾을 수 있음을 보인다.
1998년 W3C에 의해 XML 표준이 제정된 이래로, XML을 사용하는 문서가 급증하였다. 이에 따라 방대한 양의 XML 문서들을 효율적으로 관리하고 검색하기 위한 많은 시스템들이 개발되고 있다. 특히 비트맵 인덱스 기법을 사용한 BitCube는 이러한 분야의 대표적인 시스템이다. 비트맵 인덱스 기법을 이용하여 유사한 경로를 대상으로 클러스터링을 수행한 경로 비트맵 인덱스 시스템(LH06)은 기존의 BitCube 시스템이 유사경로 검색을 할 수 없는 문제점을 개선하였다. 유사경로 검색 시스템은 정확히 일치하는 경로뿐만 아니라, 사용자가 질의한 경로와 유사한 경로까지도 빠르게 검색해 낼 수 있다는 장점을 가진다. 그러나 경로 사이의 유사도를 계산하는 알고리즘이 가진 몇 가지 문제점들로 인해 유사하다고 볼 수 있는 두 경로의 유사도를 계산할 수 없어서 서로 다른 클러스터로 인식되고, 이는 의미 없는 클러스터의 수를 증가시키는 문제점을 야기한다. 이러한 문제점의 해결을 위해 본 논문에서는 보다 합리적이고 정확한 경로 유사도 계산 방법을 제안하고, 기존 시스템과의 성능평가를 통해 제안하는 방법이 더 낫다는 것을 증명한다.
DNA 시퀀스 데이터베이스 규모의 급격한 증가 추세를 고려할 때, DNA 시퀀스 검색 연산을 보다 효과적으로 지원할 수 있는 인덱싱 및 질의 처리 기술이 요구 된다. 접미어 트리는 DNA 시퀀스 검색을 위한 좋은 인덱스 구조로 알려져 왔다. 그러나 접미어 트리는 그 구조적 특성으로 인하여 저장공간, 검색 성능, DBMS와의 통합 등의 문제점을 갖는다. 본 논문에서는 이와 같은 접미어 트리의 문제점들을 해결하는 DNA 시퀀스 검색을 위한 새로운 인덱스 구조를 제안하고, 이를 기반으로 하는 효율적인 질의 처리 방식을 제안한다. 제안된 인덱스 기법은 이진 트라이를 기본 구조로 채택하며 DNA 시퀀스의 윈도우 서브 시퀀스를 인덱싱 대상으로 한다. 유사 서브 시퀀스 검색을 위한 질의 처리 알고리즘은 기본적으로 다이나믹 프로그래밍 기법에 근거하여 이진 트라이를 루트로부터 너비 우선(breadth-first) 방식으로 운행하며, 경로 상에 존재하는 모든 유사 서브 시퀀스를 검색해 낸다. 제안된 기법의 우수성을 검증하기 위하여, 기존의 접미어 트리와의 비교 실험을 통한 성능 평가를 수행하였다. 실험 결과에 의하면, 제안된 인덱스 기법은 접미어 트리에 비하여 약 30%의 작은 저장 공간을 가지고도 수배에서 수십배의 검색 성능의 개선 효과를 나타낸다.
본 논문에서는 시계열 데이터베이스에서 정규화 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭 알고리즘을 제안한다. 정규화 변환은 시계열 데이터간의 절대적인 유클리드 거리에 관계없이, 구성하는 값들의 상대적인 변화 추이가 유사한 패턴을 갖는 시계열 데이터를 검색하는 데에 유용하다. 제안된 알고리즘은 몇 개의 질의 시퀀스 길이에 대해서만 각각 인덱스를 생성한 후, 이를 이용하여 모든 가능한 길이의 질의 시퀀스에 대해서 탐색을 수행한다. 이때, 착오 기각이 발생하지 않음을 증명한다. 본 논문에서는 이와 같이 인덱스가 요구되는 모든 경우 중에서 적당한 간격의 일부에 대해서만 생성된 인덱스를 이용한 탐색 기법을 인덱스 보간법이라 부른다. 질의 시퀀스의 길이 256~512 중 다섯 개의 길이에 대해 인덱스를 생성하여 실험한 결과, 탐색 결과를 선택률이 10-5일 때 제안된 알고리즘의 탐색 성능이 순차 검색에 비하여 평균 14.6배 개선되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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