최근 다양한 분야에서 생산되는 데이터의 양이 폭발적으로 증가함에 따라 사용자가 가장 관심 있어 하는 몇 개의 데이터를 검색하는 top-k 질의에 대한 관심이 고조되고 있다. Top-k 질의는 사용자의 점수 함수를 이용하여, 사용자가 원하는 모든 조건을 만족시키는 데이터들 중에서 최상위 (또는 최하위) 점수를 가지는 k개의 데이터를 사용자에게 반환한다. 최근 들어 클라우드 컴퓨팅 서비스의 대중화로 인하여 사용자의 대용량 데이터를 클라우드에 아웃소싱하여 경제적으로 저장 및 관리하는 데이터 아웃소싱이 크게 주목받고 있다. 그러나 데이터 아웃소싱으로 인하여 사용자의 민감한 데이터가 클라우드 서비스 제공자에게 노출될 수 있다는 위험이 존재하며, 이러한 문제를 방지하기 위해서는 사용자의 민감한 데이터를 암호화하여 클라우드에 저장하는 것이 필수적으로 요구된다. 본 논문은 클라우드 컴퓨팅 환경에서 암호화된 데이터에 대한 top-k 질의를 효율적으로 처리하는 알고리즘을 제안한다. 제안되는 알고리즘은 순서보존 암호화 기법을 이용하여, 암호화된 데이터만을 대상으로 top-k 질의 결과에 포함되지 않을 것으로 예상되는 중간 결과들을 클라우드 내에서 미리 제거함으로써 효율적인 top-k 질의 처리가 가능하게 한다. 논문의 실험 결과는 제안된 top-k 질의 처리 알고리즘이 단순 방법과 비교하여 사용자 시스템의 부하를 10배~10000배 줄일 수 있음을 증명한다.
최근 모바일 기기 및 무선 통신의 발달로 인하여 다양한 위치 기반 서비스에 대한 연구가 증대되고 있으며, 이러한 위치 기반 서비스의 대표적 질의인 k-최근접 질의를 효율적으로 처리하기 위한 연구가 활발히 수행되어 왔다. 그러나 기존 연구들은 단일 서버 구조로서 대용량 이동객체의 위치정보를 효율적으로 관리할 수 없다는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 대용량 이동객체의 위치정보를 분산된 서버에서 효율적으로 관리하기 위하여 분산 그리드 기법을 설계한다. 아울러 제안하는 분산 그리드 기법을 위한 k-최근접 질의처리 알고리즘을 제시한다.
최근 들어 위치정보 시스템(GIS)의 발전으로 움직이는 물체의 위치는 쉽게 알 수 있게 되어서 이를 기반으로 미래의 최근접 쌍을 찾는 질의가 중요하게 되었다. 하지만 이동객체는 계속해서 움직이므로 현재의 질의 결과는 시간이 흐름에 따라 유효하지 않게 된다. 본 논문에서는 사용자에게 현재의 가장 인접한 쌍과 이 인접한 쌍이 유효한 시간, 그리고 그 유효한 시간 후에 바뀐 결과를 알려주는 질의를 효율적으로 처리할 수 있는 알고리즘을 제안한다.
전자거래 시스템에서 상품정보에 대한 자연언어 질의 문장은 상품명과 가격의 범위를 인식하는 것이 가장 중요한 요소이다. 가격의 범위를 인식하려면 가격 어휘와 가격지정어로 이루어진 가격범위 구문에 대한 별도의 처리 방법이 요구된다. 아라비아 숫자와 수사들로 구성된 가격어휘를 인식하는 수사어절 인식 알고리즘과 구문분석기를 이용하여 상품정보를 검색하는 질의 문장으로부터 상품명에 대한 가격의 범위를 인식하는 자연언어 질의어 처리 방법을 제안한다.
웹 상에서 XML 문서의 수요가 증가함에 따라 XML 문서를 자원으로 갖는 웹 서비스 응용들이 증가하고 있다. 이들 웹 서비스 응용에서 질의 처리 시 성능 향상을 위해 XML 데이타에 대한 뷰 메커니즘을 고려할 수 있다. XML 질의 결과를 실체뷰로 유지하고, 하부 XML 문서에 대한 원래의 질의를 관련된 실체뷰에 대한 질의로 변환하여 수행한다면 질의 응답시간을 줄일 수 있을 것이다. 실체뷰를 이용한 질의 처리의 유형으로는 $\circled1$ 실체뷰로부터 원하는 결과를 모두 얻을 수 있는 유형과 $\circled2$ 질의 결과의 일부는 실체뷰에 존재하지만 일부는 하부 XML 문서로 부터 검색해야 하는 유형이 있다. 본 논문에서는 두 번째 유형에 대하여 연구한다. 본 논문의 질의는 여러 XML 질의어들이 갖는 핵심적인 기능 중 하나인 XML 경로 표현식이다. 본 논문에서는 먼저, XML 저장소 내 하부 XML 문서들로부터 도출된 XML 실체뷰의 저장 구조를 제시 한 후, 주어진 XML 질의를 실체뷰에 대한 질의와 하부 데이타에 대한 질의로 분할하는 알고리즘과 분할 질의의 결과를 통합하는 알고리즘을 제시한다. 그리고, 성능 평가를 통하여 실체뷰를 이용한 질의 분할 처리가 성능 향상을 가져오는 조건을 구한다.
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.
최근 클라우드 컴퓨팅의 발전에 따라, 데이터베이스 아웃소싱(Outsourcing)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 무선 통신 기술 및 모바일 기기의 발전으로 인해 위치 기반 서비스를 이용하는 사용자의 수가 증가하였다. 따라서 개인 또는 소규모의 사업자는 데이터 저장 및 관리 비용을 줄이기 위해 그들의 공간 데이터를 위치 기반 서비스 제공자에게 아웃소싱 한다. 그러나 사용자의 위치 정보는 시간대별 방문 장소 및 개인 정보를 지니고 있기 때문에, 이에 대한 허용되지 않은 접근 시 개인 정보 유출 문제가 발생한다. 따라서 위치 정보 아웃소싱을 위한 개인 정보 보호 연구가 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 아웃소싱 환경에서 도로네트워크를 고려한 암호화된 공간 데이터베이스 기반 k-최근접점 질의 처리 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 기법은 데이터베이스 아웃소싱을 위해 위치 데이터를 네트워크 거리 정보로 변환 및 암호화한 가공데이터를 생성하여 이를 서비스 제공자에게 전송한다. 또한, 전처리 과정을 통해 네트워크 노드와 POI 거리를 미리 저장하여 네트워크 탐색을 빠르게 수행하며, 질의 수행 시 최근접 대표 POI 및 암호화된 거리 정보를 이용하여 질의 결과 후보 집합을 탐색한다. 마지막으로, 질의 영역 재설정 과정을 통해 불필요한 후보 탐색을 줄임으로써 효율적으로 POI를 탐색한다. 마지막으로, 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 방법에 비해 우수함을 보인다.
RDBMS 상에서 문서에 포함된 키워드 검색을 위한 질의 시 병합 조인 방식을 통해 키워드 검색을 시도하게 된다. 그러나 대용량의 문서를 저장하고 있는 RDBMS 내에서 병합 조인을 사용 시 검색 키워드에 대해 불필요한 비교 연산으로 인하여 질의 문에 대한 검색시간이 길어질 수 있다. 본 논문은 행 지향 관계형 역 색인을 이용하여 키워드 검색 질의 시 병합 조인의 단점을 보완한 지그재그 병합 조인 알고리즘을 사용한다. 관계형 데이터베이스인 postgreSQL 에서 프로시저로 불필요한 비교 연산을 최소화한 지그재그 병합 조인 알고리즘을 구현하여 키워드 검색에 대한 질의 속도 향상을 확인하였다.
길이가 긴 질의에는 검색에 불필요한 단어가 포함되어 있어서 사용자가 원하지 않는 문서가 검색결과에 포함된다. 질의에서 불필요한 단어를 제거하고 핵심 단어만 선택한다면 검색에 효율을 높일 수 있다. 본 논문에서는 질의 조합을 기반한 클러스터를 이용해 핵심 단어를 찾고 핵심 단어와의 근접도를 이용해 상위 문서의 정확율을 향상시키는 기법을 제안한다. 실험은 뉴스 집합인 TREC AP 문서를 검색한 결과를 제안한 알고리즘으로 재순위화하여 초기 검색 결과의 상위 문서의 정확율을 비교함으로써 제안된 알고리즘의 유효성을 검증한다.
최근 무선 센서 네트워크 기술은 환경 모니터링과 같은 분야에서 유용하게 사용된다. 일반적으로 Top-k 질의는 수집한 데이터 중에서 가장 높거나 낮은 k개의 값을 찾는 질의로써, 많은 센서 네트워크 응용 분야에서 널리 쓰이고 있다. 센서 네트워크에서 일정 시간동안 지속적인 모니터링을 위해 Top-k 질의를 주기적으로 수행해야 하는 경우, 인-네트워크 집계(In-Network Aggregation) 기법 또는 필터(Filter) 기법을 사용한 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서는 에너지 효율성을 지원하기 위해, 고정된 라우팅 트리에서 네트워크의 부하를 분산시키는 라우팅 트리 변경 기법을 제안한다. 아울러, 가장 효율이 좋은 필터 기반의 FILA를 기반으로, 질의 결과의 정확성 및 에너지 효율성을 효과적으로 제공하는 알고리즘을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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