데이터베이스 시스템은 웹의 발달과 함께 웹 데이터베이스라는 새로운 단계로 진화하고 있다. 웹 데이터베이스에서는 다양한 데이터 소스의 통합이 가장 큰 이슈로 미디에이터에서 각 래퍼가 가져온 스키마를 통합하는 작업을 수행한다. 미디에이터에서는 이와 같이 데이터 소수의 통합 외에 사용자에게 질의를 각 데이터 소스에 대하여 재작성 하는 기능이 중요하고 이에 대한 다양한 연구가 진행 중이다. 이때 질의를 각 소스가 처리할 수 있는 부질의로 재작성 할 때 필요한 개념이 capability이다. 본 논문에서는 capability를 기반으로 한 질의 시스템에서 사용자에게 제공되는 뷰와 질의에 대해서도 capability를 적용한 사용자 기반 capability 기법을 제안한다. 지금까지 타 연구에서는 소스에 대한 capability만을 고려하여 질의를 재작성 하였지만 본 논문에서는 사용자 기반의 capability를 함께 고려함으로써 사용자 요구사항을 충족시키면서도 비교적 간단한 분석과 매칭 과정에 의해 컴파일 시간 내에 계산이 가능하도록 하는 알고리즘을 제시한다. 또한 네트워크의 문제 등으로 인해 소스 중 일부분이 사용할 수 없는 상황인 경우 소스에 대해 active selection이 가능하도록 하여 대체 질의를 생성할 수 있게 하였다. 간단한 구현과 제시한 기법이 비용을 절감하는 실제적인 방법이며 타 연구와의 비교를 통해 좋은 성능을 가짐을 보인다.
능력기반 질의 처리기는 데이터 소스의 질의 처리 능력과 데이터 소스에 대한 목적 질의 (target query)를 입력으로 받아 목적 질의와 동일한 결과를 내는 질의 수행 계획을 출력하는 시스템이다. 이전 능력기반 질의 처리기에서는 AND 결합 질의(Conjunctive query)만을 처리하였기 때문에 데이터 소스의 질의 처리 능력을 충분히 이용하지 못했다. 본 논문에서는 AND 및 OR연결 (Disjunctive query) 형태의 목적 질의에 대한 질의 재작성 방법을 제시한다. 재 장성된 질의는 데이터 소스에서 처리 가능한 지원 질의(supported query)들의 유니온으로 표현된다. 제안된 시스템에서는 각 지원 질의의 질의 수행 계획에 대한 기여도와 수행 비용을 고려함으로써 질의 재작성에 필요한 탐색 공간을 줄이고, 최적화 된 질의 수행 계획을 생성할 수 있다.
이 논문에서는 SPARQL로 작성된 OWL-DL 온톨로지 질의에 대한 재작성 알고리즘은 제안한다. 현재 웹 온톨로지 저장소는 주어진 SPARQL 질의의 추론 결과를 얻기 위해 추론 온톨로지 모델을 생성하고 SPARQL 질의와 생성된 추곤 온톨로지 모델과의 일치성을 비교한다. 추론 모델은 베이스 온톨로지 모델에 비해 보다 큰 공간을 필요로 하고 다른 추론 질의론 위해 재사용 될 수 없기 때문에 앞서 언급한 접근 방법은 보다 방대한 크기의 SPARQL 질의 처리에 부적합하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 이 논문에서는 비SPARQL 질의를 재작성하고 이를 기본 베이스 온톨로지 모델에 대해 질의 연산을 수행하여 결과를 획득할 수 있는 SPARQL 재작성 알고리즘을 제안한다. 이러한 목적을 이루기 위해, 먼저 OWL-DL 추론 규칙을 정의하고 이를 질의 그래프 패턴 재작성에 적용한다. 또한 추론 규칙들을 분류하고 이러한 규칙들이 질의 재작성에 미치는 영향에 대하여 기술한다. 제안 알고리즘의 장점을 보이기 위해, Jena 기반의 프로토타입 시스템을 구현한다. 비교 평가론 위해 테스트 질의를 이용하여 실험을 수행하고 제안 방법과 기존 접근 방법을 비교한다. 실험 결과에서, 제안 알고리즘이 완전성 및 정확성의 손실없이 메모리 공간 및 온톨로지 로딩 측면에서 향상된 성능을 보였다.
데이터 웨어하우스 시스템에 대한 OLAP 질의들은 대량의 데이터를 대상으로 복잡한 분석 및 집계 연산을 수행한다. 이러한 고비용의 OLAP 질의들을 효율적으로 실행하는 것은 시 스템의 성능 향상을 위해 매우 중요하다. 이를 위해 본 논문에서는 데이터 웨어하우스 시스 템에 존재하는 여러 종류의 실체 집계 뷰들을 이용하여 주어진 OLAP 질의를 재작성하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 차원 계층들로부터 유도되는 그룹 격자를 이용하여 OLAP 질의와 실체 뷰의 선택 단위, 선택 영역, 집계 단위등을 정의하고, 이들로부터 OLAP 질의 와 식체 뷰에 대한 정규을 정의한다. 그리고 정규형으로 표현된 질의와 실체 뷰 사이의 관 계를 이용하여 실체 뷰가 질의의 재작성에 이용 가능하기 위한 조건을 제시한다. 제안하는 질의 재작성 방법은 데이터 웨어하우스의 메타 정보들과 OLAP 질의 및 실체 뷰들의 특성 을 고려하여 다양한 실체 뷰들을 함께 이용할 수 있으므로, 시스템에 존재하는 실체 뷰들의 효용성을 높이고 주어진 질의를 효율적으로 처리할 수 있다.
객체 지향 데이타베이스 시스템은 복잡한 데이타 관리 기능에 대한 응용을 제공하 는 효과적인 해결책으로써 제안되어왔다. 질의 처리와 같은 문제점에 대한 연구와 이 러한 요구를 입증하는 것은 형식적인 객체지향 질의 모델이 없어서 진척되지 못하고 있다. 본 논문은 집단화 상속성에 기반한 질의 모델을 정의하며, 질의의 대수 표현에 서 재작성 규칙을 보존하는 동등성에 적용할 수 있는 의미적 재작성 규칙을 개발한다. 이질의 모델을 의미적으로 분석하여 논리적으로 최적화하고, 질의의 대수식들은 등가 보존 재작성 규칙에 의하여 최적화될 수 있다.
공간 데이터베이스 시스템에서의 질의처리 과정 중 질의 재작성 과정에 의해 다중 블록 질의가 단일 블록으로 변환되면 공간 서술자와 비공간 서술자가 OR와 AND에 의해 연결되어있는 복잡한 CNF가 생성된다. CNF 내의 공간 서술자는 공간연산의 정제단계의 수행 비용이 비공간 연산에 비해 상당히 많이 들기 때문에 비공간 서술자와는 다른 최적화 기법이 필요하다. 본 논문에서는 공간 서술자가 포함된 복잡한 CNF를 수평적으로 분리하여 질의를 재작성하고 수행순서를 재조정하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 원시 CNF를 수행 비용이 상대적으로 적은 전처리 단계의 CNF와 이에 비해 수행비용이 많이 드는 후처리 단계의 CNF로 분리하고 질의를 재작성 한 후 비용 모델에 의거해서 실행 트리를 최적화 한다. 본 논문에서 제시하는 기법은 질의 최적화 단계에서 공간연산의 단계별 실행특성을 감안한 효율적인 실행 계획 생성이 가능하다는 장점이 있다.
본 연구는 특허 및 상표 검색 개선을 위한 방법을 제안하고자 하는 목적에서 출발하였다. 이를 위해 193일간 한국 특허정보원의 특허기술정보서비스를 이용한 17,559명의 이용자가 작성한 100,016개의 질의문에 대한 로그 데이터를 분석하였다. 개별적인 질의로그 분석 이외에, 2,202개의 복수 질의문을 이용한 탐색세션을 분석함으로써 검색 개선을 위한 추가적인 단서를 발견하였다. 분석결과에 의하면, 특허 및 상표검색은 일반적인 웹 검색의 유형과 유사한데, 특히 질의문의 길이가 짧다는 측면에서 매우 흡사하다. 그러나 특히 및 상표검색의 경우, 일반 웹 검색보다 불리언 연산자를 많이 사용하고 있었다. 복수 질의문 분석을 통해 이용자들이 질의문을 재작성하는데 도움이 될 수 있는 탐색기능을 제안할 수 있었다. 복수의 질의문으로 구성된 탐색세션을 분석한 결과, 이용자들은 질의문을 재작성하기 위하여 부연하기, 특정화하기, 일반화하기, 교체하기, 중단하기와 같은 방법을 사용하고 있음을 알 수 있었다.
XQuery가 XML 데이터를 위한 표준 질의어로 제안되면서, XQuery를 효율적으로 처리하기 위한 연구는 새로운 연구의 주제가 되었고, 몇몇 연구자들은 XQuery 질의를 최적화하기 위한 방법을 제안하고 있다. 그러나 앞선 대부분의 연구들은 XML 데이터 관리 시스템에 특화된 최적화 규칙만을 정의하고 있을 뿐 어떠한 시스템에서도 일반적으로 사용할 수 있는 최적화 방법과는 거리가 멀다. 또한 앞선 몇몇 연구에서는 XML 스키마 또는 DTD와 같은 미리 정의된 XML데이터의 구조정보를 이용하여 최적화하는 방법을 제안하고 있다. 그러나 현재 모든 응용이 XML 데이터를 위한 구조정보를 포함하고 있지는 않은 것이 현실이다. 그러므로 본 논문에서는 XQuery 질의의 특성을 파악하고 XQuery 질의 자체만을 이용한 최적화 방법들을 제안한다. 본 논문에서는 XQuery질의의 특성들을 고려한 세 가지 XQuery질의를 최적화 방법을 제안한다. 첫 번째 방법은 XQuery질의에 존재하는 불필요한 표현을 제거하는 것이고, 두 번째 방법은 질의 재배치를 이용한 최적화 방법이다. 마지막으로 세 번째 방법은 XQuery가 For절에 의해서 중첩된다는 점을 고려하여 For절에 의해서 발생하는 불필요한 반복을 최소화하는 방법이다. 성능 평가를 통해 논문에서 제안한 방법들에 의해 재작성 된 질의의 처리시간은 원본 질의의 처리 시간보다 뛰어나다는 것을 알 수 있다. 또한 각 방법들은 독립적으로 수행될 수 있으므로 XQuery 엔진의 필요에 따라 개별적으로 사용이 가능하다.
실체화된 공간 뷰가 사용자의 관점에 따라 재정의되면 기존의 실체화된 뷰 객체들을 변경하는 것이 필요하며, 이것을 공간 뷰의 재작성이라 한다. 공간 뷰의 재작성을 위한 방법으로는 재정의된 뷰 정의 질의를 수행하는 재계산 방법보다는 영향 받는 뷰 객체들만을 변경하는 점진적 변경이 더 효율적이다. 이것은 공간 뷰가 기존 뷰와는 달리 공간연산자를 포함하는 공간 질의에 의해 정의되므로 실체화 시간이 많이 걸리기 때문이다. 본 논문에서는 먼저 공간 뷰의 재정의 유형들을 분류하고, 각 유형들에 따라 재작성을 위한 점진적 변경 방법들을 제시한다. 이 방법들에서는 기존의 실체화된 뷰 객체들과 뷰 객체와 대응되는 소스 객체들간의 뷰 유도관련성을 추가 정보로 이용한다. 그리고 점진적 재작성의 유형은 기존의 실체화된 뷰 객체를 변경하는 것과 새로운 뷰 객체를 삽입하는 것으로 분류한다. 본 논문에서 제시한 점진적 재작성을 실현하기 위하여 고딕상에 공간 뷰 재작성기를 설계 및 구현한다. 또한 실제 데이타를 대상으로 재계산 방법과의 성능 평가를 통하여 점진적 재작성의 우수성을 보인다.
JDBC는 Java 프로그램에서 표준 SQL을 사용하여 데이터베이스에 접근하기 위한 응용 프로그램 인터페이스이다. 응용 프로그램 개발자는 JDBC API를 사용하여 다양한 종류의 DBMS에 적용 가능한 응용 프로그램을 쉽게 작성할 수 있을 뿐만 아니라 JDBC API를 사용하여 작성된 기존의 응용 프로그램들을 재사용하는 것이 가능하다. 본 논문에서는, 객체 관계형 데이터베이스 관리 시스템인 오디세우스를 위한 JDBC 드라이버를 설계하고 구현한다. 본 JDBC 드라이버는 DBMS와 직접 연결하여 통신하므로 질의 결과 처리 성능이 좋고, 모두 Java 언어로 구현되기 때문에 웹 환경에서 사용하기 적합하다는 특징을 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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