이미지, 비디오, 오디오와 같은 멀티미디어 데이터들은 텍스트기반의 데이터에 비하여 대용량이고 비정형적인 특성때문에 검색이 어렵다. 또한 멀티미디어 데이터의 특징은 행렬이나 벡터의 형태로 표현되기 때문에 완전일치 검색이 아닌 유사 검색을 수행하여 원하는 이미지와 유사한 이미지를 검색해야 한다. 본 논문에서는 멀티미디어 데이터 검색에 클러스터링과 인덱싱 기법을 같이 적용하여 유사한 이미지는 인접 디스크에 클러스터하고 이 클러스터에 접근하는 인덱스를 구축함으로써 이미지 근처의 클러스터를 찾아 빠른 검색 결과를 제공하는 유사 검색방법을 제시한다. 본 논문에서는 트리 유사 구조의 인덱스 대신 해싱 방법을 이용하며 검색시 I/O 시간을 줄이기 위해 오브젝트를 가진 클러스터 위치를 찾는데 한번의 I/O를 사용하고 이 클러스터를 읽기 위해 연속적인 파일 I/O를 사용하여 클러스터를 찾는 비용을 최소화한다. 클러스터 인덱싱 접근은 클러스터링을 생성하는 알고리즘과 해싱 기법의 인덱싱을 이용함으로써 고차원 데이터가 갖는 차원의 문제를 해결하며 클러스터링 또는 인덱싱 만을 이용하는 내용기반의 이미지 검색보다 효율적인 검색 적합성을 보인다.
본 논문에서는 대규모 DNA 시퀀스를 위한 트라이 인덱싱 기법을 기반으로 하는 효율적인 부분 시퀀스 검색 기법을 제시한다. 제안된 인덱싱 방안에서는 저장 공간 감소를 위하여 시퀀스의 각 문자를 최소 비트 정보로 표현하며, 저장 구조로서 포인터를 사용하지 않는 디스크 기반의 이진 접미어 트라이 구조를 사용한다. 질의 처리 방안에서는 포인터가 없는 이진 트라이 구조 상에서 질의 시퀀스를 검색하기 위하여 이진 정보 기반의 연산과정을 필요로 하며, 또한 단말 정보를 효율적으로 검색하기 위하여 별도의 단말정보 테이블과 인덱스 구조를 사용한다. 실험 결과에 의하면 제안된 방식은 기존의 접미어 트리 인덱싱 방식에 비하여 약 30~50%의 저장 공간 감소 효과를 가질 뿐 아니라, 평균 질의 처리 시간에 있어 약 20배까지의 성능 개선 효과를 갖는 것으로 나타났다.
XML은 웹2.0 환경에서 데이터의 저장과 전달을 위한 역할을 수행하는 필수적인 포맷으로 각광받고 있다. 특히 RSS나 ATOM과 같은 피드기술은 XML을 이용한 성공적인 사례로 인정받고 있다. 이러한 XML 포맷 데이터는 빠른 검색을 위해 경로기반 클러스터링 기법이나 내용기반 클러스터링 기법을 적용하는 것이 일반적이다. 하지만 클러스터링 기법을 적용할 때 주어지는 임계값에 따라 재현율이 변화하게 되고, 검색 결과에서 배제되는 데이터가 발생하게 된다. 이 논문에서는 기존 클러스터링 기법을 적용할 때 발생하는 데이터 배제현상을 보완하는 2단계 인덱싱 기법을 제안하고, 제안한 방법의 성능에 대해 분석한다.
웹기반 하에서 구조적인 정보를 표현하기 위해서 XML이 다양하게 사용되고 있으나 XML 기반 문서는 다양한 Schema와 노드의 표현으로 구성되어 있어서 이를 효율적으로 인덱싱 하여 저장하는 것은 매우 어려운 일이다 이를 해결하기 위하여 추상화, DTD, K-ary 완전트리 기법 등 다양한 연구가 이루어지고 있으나 응용에 많은 제한을 가지고 있다. 본 논문에서는 XML 기반의 웹문서를 효율적으로 인덱싱하고 사용자의 질의에 최적의 결과를 제공하기 위한 알고리즘을 설계 및 구현한다. 인덱싱 시스템 설계를 위해서 먼저 노드(부모 형제)의 ID를 추출하는 알고리즘을 제안하며, 문서 및 노드 테이블 설계 결과를 제시한다. 그리고 C#을 이용한 파싱과 인덱스 알고리즘을 구현하기 위하여 깊이탐색과 관계 노드간 최단거리를 이용하며, 알고리즘 실행 결과와 이 결과로 자동 생성된 문서 및 노드 테이블의 파싱 결과를 또한 제시한다.
본 연구에서는 대용량 궤적 데이터베이스에서 영역 질의를 효과적으로 처리하기 위한 인덱싱 기법에 대하여 논의한다. 먼저, 기존 인덱싱기법의 문제점을 지적하고, 이러한 문제점을 해결하는 새로운 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 우선 시간 차원을 다수의 시간 구간으로 분할하고, 인덱싱의 대상이 되는 전체 라인 세그먼트들을 시간 구간별로 구분한다. 각 시간 구간에 속하는 라인 세그먼트들에 대하여 별도의 인덱스를 구축한다. 또한, 디스크에서 관리되는 과거 시간 구간에 대한 인덱스들과는 달리 최근 시간 구간에 대한 인덱스는 메인 메모리상에 관리함으로써 삽입과 검색의 성능을 크게 개선할 수 있다. 각 시간 구간에 속하는 라인 세그먼트들은 다음과 같은 방식으로 인덱스를 구축한다. 먼저, 2D-트리를 이용하여 전체 공간 차원을 유사한 수의 라인 세그먼트들이 배정되도록 다수의 셀들로 분할한다. 또한, 분할된 각 셀마다 시공간 차원 (x, y, t)에 대한 별도의 3차원 $R^*$-트리를 두어 보다 상세한 인덱싱을 지원한다. 이와 같은 다양한 전략을 이용함으로써 기존 기법의 문제점들을 해결 할 수 있다. 다양한 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 정량적으로 검증한다. 실험 결과에 의하면, 기존 기법에 비하여 작은 인덱스 구조를 갖으면서도 검색 성능면에서 3$\sim$10배까지의 성능 향상 효과를 갖는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 대용량 시퀸스 데이터베이스에서 타임 워핑을 지원하는 인텍스 기반 서브시퀸스 매칭에 관하여 논의한다. 타임 워핑은 시퀸스의 길이가 서로 다른 경우에도 유사한 패턴을 갖는 시퀸스들을 찾을 수 있도록 해 준다. 최근의 연구에서 타임 워핑을 지원하는 효과적인 전체 매칭 기법이 제안된 바 있다. 본 연구에서는 이 기존의 연구에 슬라이딩 윈도우 개념을 결합하는 새로운 기법을 제안한다. 인덱싱을 위하여, 각 슬라이딩 윈도우와 대응되는 서브시퀸스로부터 특징 벡터를 추출하고, 이 특징 벡터를 인덱싱 애트리뷰트로 사용하는 다차원 인덱스를 구성한다. 질의 처리를 위하여, 조건을 만족하는 질의 접두어들에 대한 특징 벡터들을 이용하여 인덱스 검색을 수행한다. 제안된 기법은 대용량의 데이터베이스에서도 효과적인 서브시퀸스 매칭을 지원한다. 본 연구에서는 제안된 기법이 착오 기각을 유발시키지 않음을 증명하고, 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 규명한다.
최근 XML은 전자상거래에서 의학, 국방, 법률 등의 전문분야에 이르기까지 많은 분야에서 활용되고 있으며, 데이터의 양 또한 방대해지고 있다. 따라서 대량의 XML 문서들을 효과적으로 저장하고 빠르게 검색할 수 있는 많은 인덱싱 기법들이 연구되고 있다. 최근의 인덱싱 기법들 중 Numbering Scheme 을 기반으로 한 인덱싱 기법들은 대부분의 검색에 우수한 성능을 보이나 하위노드의 수가 늘어나면 검색 오버헤드가 커질 수 있으며, 대량의 XML 문서의 추가 삽입 및 구조가 다른 XML 문서의 삽입시에 인덱스와 데이터 값의 재조정에 따른 많은 비용이 발생하게 된다. 이에 우리는 Numbering Scheme 을 기반으로 하지만, 각 노드별로 노드범위(Node-Range)와 Order-Array를 추가하여 검색성능을 향상시키고 대량의 XML 문서의 삽입 및 구조가 다른 XML 문서의 삽입시에 발생되는 문제를 해결하고자 한다.
본 논문에서는 객체-관계형 데이터베이스 관리 시스템(Object-Relational DBMS: ORDBMS) 기반의 데이터 웨어하우스(Data Warehouse)에서 성능 향상을 위한 인덱싱 기법과 이를 이용한 질의 처리 기법을 제안한다. 지금까지 관계형 DBMS를 기반으로 한 데이터 웨어하우스의 성능향상에 관한 연구는 활발히 이루어져 왔으나, ORDBMS에 기반한 데이터 웨어하우스의 구축 및 질의 처리 성능에 관한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 데이터 웨어하우스는 기존의 데이터베이스와는 비교할 수 없을 만큼의 대용량 데이터를 가정하므로 ORDBMS를 이용하여 데이터 웨어하우스를 구축하는 경우에도 적절한 성능의 보장이 필수적으로 요구된다. 제안된 인덱싱 기법을 사용함으로써 데이터 웨어하우스 분석용 질의에 포함된 비용이 큰 조인과 그루핑 연산은 비용이 저렴한 인덱스 액세스 연산으로 대치되며, 데이터의 량과 거의 무관하게 질의 처리 비용이 고정되는 효과를 얻을 수 있다.
최근 실내공간정보 기반의 시설물 운영관리에 대한 관심이 고조되면서 BIM과 GIS를 연계한 시설물 유지관리에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 특히 대용량 데이터에 대한 형상정보의 가시화 처리는 중요한 이슈로, 유지관리 시스템 운영에 중요한 요소이다. 따라서 본 연구는 GIS 기반 BIM 모델의 효과적 가시화 구현을 위하여 IFC 스키마 기반의 시나리오를 통한 공간인덱싱 알고리즘을 설계하고, OcTree 기법을 적용하여 공간인덱싱 알고리즘을 일부 구현하였다. 구현된 결과를 IFC 샘플데이터에 테스트한 후 최종적으로 BIM 데이터의 효과적 가시화를 위한 공간인덱싱 기법을 제안한다.
질의 결과를 캐쉬한 후 후속 질의 처리에 사용하는 것은 중요한 질의 최적화 기법으로서 이에는 실체뷰 기법과 뷰 인덱싱이 있다. 관계 데이터베이스에 대하여 많이 연구된 이들 기법은 XML이 웹 상에서 데이터 교환의 표준으로 부각된 이래 최근 XML 데이터에 대해서도 연구되고 있다. XML 뷰 인덱싱은 XML 질의의 결과인 XML 뷰 xv를 XML 뷰 인덱스(XVI)라는 구조로 표현한다. XVI는 xv의 소스 문서 엘리먼트들의 식별자 및 xv에 대한 정보를 저장한다. xv에 대한 XVI는 XML 엘리먼트의 식별자만을 저장하지 엘리먼트 자체를 저장하는 것이 아니다. 따라서 xv가 요청되면 그것의 XVI를 통해 xv의 하부 소스 XML 문서에 대해 실체화(materialization) 과정이 수행되어야 한다. 본 논문은 XVI 관리 시스템과 관계 DBMS 기반의 XML 저장 시스템의 통합 문제를 다룬다. 제안된 시스템은 두개의 서로 다른 상용 관계 DBMS에 대하여 Windows 2000 Server 환경에서 각각 Java로 구현되어 XML 뷰 인덱싱을 통한 XML 질의 처리의 성능 향상 및 XML 뷰 인덱싱의 오버헤드 평가에 이용되었다. 성능 실험 결과 관계 DBMS 기반의 XML 저장 시스템 상에서 XML 뷰 인덱싱은 매우 효율적이며 그 오버헤드는 미미하다는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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