주기억 징치 DBMS성능에 캐쉬 미스가 중요한 요소이다. 그래서 캐쉬 미스를 줄여주는 캐쉬 인식 트리(chash consclous trees)들이 개발되어 왔다. 캐쉬 인식 트리에서 사용한 기법들은 포인터 압축, 키 압축 개념으로 일반화 할 수 있다. 포인터 압축은 CS$B^{+}$-트리처럼 노드에 각 자식 노드를 가리키는 포인터를 제거하고 대신 세그먼트에 저장된 자식 노드들 중 첫 번째 자식 노드를 가리키는 포인터를 저장하는 개념이다. 키 압축은 pkB-트리, R-트리처럼 키 길이를 출이는 개념이다. 본 논문에서는 키 압축 개념과 포인터 압축 개념을 동싱에 지원하고, 디스크 기반의 GiST를 캐쉬 인식하도록 확장한 CC-GiST를 제안한다. 본 논문의 공헌은 다음과 같이 요약된다. 1)기존의 캐쉬 인식 트리들의 기법을 분류하고 분석함으로써, 캐쉬 인식 트리에 적용할 수 있는 일반적인 방법을 도출하였다. 2)포인터 압축을 위해 세그먼트의 개념을 키 압축을 위하여 베이스 키의 개념을 CC-GiST에 도입하였다. 3)디스크 기반의 GiST를 위해 기정의된 메소드들을 캐쉬 인식하도록 완전하게 수정하였다. 4) 제안한 CC-GiST를 이용하여 기존의 대표적인 캐쉬 인식 트리인 CSB+-트리와 CR-트리를 구현하는 방법을 기술하였다.
캐쉬 인식 트리는 주기억장치의 느린 액세스 속도를 캐쉬를 활용함으로써 개선하려는 주기억장치 데이터베이스 인덱스이다. 본 논문에서는 기존의 캐처 인식 트리에서 사용된 기법들을 살펴보고, 이를 통함, 개선하여 새로운 캐쉬 인식 트리를 제안한다. 기존의 캐쉬 인식 트리는 키 압축과 포인터 알축을 따로 고려하였기 때문에 각각 노드의 크기와 키의 길이 변화에 취약한 문제점이 있었다. 이에 반해 제안하는 부분키 캐쉬 인식 $B^{+}$트리는 키와 포인터를 동시에 압축하여 이러한 문제점을 해결하고. 보다 캐쉬 활용도를 높였다. 또한 제안하는 트리의 벌크로드, 삽입, 삭제 알고리즘을 제시하고 이론적인 분석 통길 각 알고리즘이 올바르게 수행되고, 성능에 개선됨을 확인하였다.
부분키를 사용한 캐쉬 인식 $B^+$ 트리는 키 압축과 포인터 압축 방법을 동시에 적용한 캐쉬 인식 트리이다. 기존의 캐쉬 인식 트리들은 키 압축과 포인터 압축을 따로 고려하였다. 이에 반해 부분키를 사용한 캐쉬 인식 $B^+$ 트리는 키와 포인터를 동시에 압축하여 캐쉬 활용도를 높였다. 본 논문은 기 발표된 부분키를 사용한 캐쉬 인식 $B^+$ 트리의 벌크로드와 검색 알고리즘을 구현하여 성능 평가를 수행하였다. 그리고 $B^+$-트리와 Simple Prefix $B^+$-트리의 성능비교를 통하여 부분키 캐쉬 인식 $B^+$ 트리의 성능의 우수함을 확인 하였다.
주기억장치 상주형 색인구조에서는 2차 캐쉬 실패가 성능에 매우 큰 영향을 미친다. 기존에 제안된 주기억장치 상주형 색인구조들은 2차 캐쉬 실패를 고려하긴 했지만 여전히 트리의 각 레벨을 접근할 때는 2차 캐쉬실패가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 인식하고 트리 순회시 각 레벨을 방문할 때도 캐쉬 실패가 발생하지 않는 주기억장치 색인구조를 제안한다. 제안하는 색인구조는 다음 레벨에서 방문할 가능성이 있는 노드들을 프리페칭하여 다음 레벨을 방문할 때도 캐쉬 실패가 발생하지 않도록 한다. 또한, 기본적인 구조는 노드그룹 개념을 이용하여 노드의 팬-아웃을 증가시키는 CSB+-트리에 기반하지만 CSB+-트리의 다점인 분할 비용의 증가문제를 해결하기 위한 방법을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 기존의 색인구조와 비교하여 제안하는 색인구조의 우수성을 보인다.
주기억장치 상주형 색인구조에서는 2차 캐쉬 실패가 성능에 매우 큰 영향을 미친다. 기존에 제안된 주기억장치 상주형 색인구조들은 2차 캐쉬 실패를 고려하긴 했지만 여전히 트리의 각 레벨을 접근할 때는 2차 캐쉬 실패가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 인식하고 트리 순회 시 각 레벨을 방문할 때도 캐쉬 실패가 발생하지 알는 주기억장치 색인구조를 제안한다. 제안하는 색인구조인 lpCSB+-트리는 다음 레벨에서 방문할 가능성이 있는 노드들을 프리페치하여 다음 레벨을 방문할 때도 캐쉬 실패가 발생하지 않도록 한다. 또한, 기본적인 구조는 노드그룹 개념을 이용하여 노드의 팬-아웃을 증가시키는 CSB+-트리에 기반하지만 CSB+-트리의 단점인 분팔 비용의 증가문제를 해결하기 위한 방법을 제안한다. 성능평가를 통해 기존의 색인구조와 비교하여 제안하는 색인구조의 우수성을 보인다.
본 논문은 HMM (Hidden Markov Model) 음성 인식 시스템에 적용할 수 있는 새로운 인식 시간 알고리즘인 스코아 캐쉬기법을 제안한다. 다른 많은 기법들이 인식 시간을 줄이면서 계산량을 줄이기 위하여 어느 정도의 인식율 저하를 감수하는 반면에 제안하는 스코아 캐쉬기법은 인식율 저하를 전혀 일으키지 않으면서 인식 시간을 상당량 줄일 수 있는 기법이다. 단독어 인식 시스템에 적용 가능할 뿐 아니라 연속어 인식에도 적용이 가능하며, 기존에 이미 설계된 인식 시스템의 구조를 전혀 흩트리지 않고 간단히 하나의 함수만 대치함으로서 인식시간을 크게 감축할 수 있다 또한 기존의 계산량 감축 알고리즘과 함께 적용 가능하므로 추가의 계산량 감소를 얻을 수 있다. 스코아 캐쉬 기법을 적용한 결과 최대 54% 만큼 계산량을 줄일 수 있었다.
주기억장치 상주형 색인구조에서는 2차 캐쉬 실패가 성능에 매우 큰 영향을 미친다. 기존에 제안된 주기억장치 상주형 색인구조들은 2차 캐쉬 실패를 고려하긴 했지만 여전히 트리의 각 레벨을 접근할 때는 2차 캐쉬 실패가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 인식하고 트리 순회 시 각 레벨을 방문할 때도 캐쉬 실패가 발생하지 않는 주기억장치 색인구조를 제안한다. 제안하는 색인구조인 IpCSB+-트리는 다음 레벨에서 방문할 가능성이 있는 노드들을 프리페치하여 다음 레벨을 방문할 때도 캐쉬 실패가 발생하지 않도록 한다. 또한, 기본적인 구조는 노드그룹 개념을 이용하여 노드의 팬-아웃을 증가시키는 CSB+-트리에 기반하지만 CSB+-트리의 단점인 분한 비용의 증가문제를 해결하기 위한 방법을 제안한다. 성능평가를 통해 기존의 색인구조와 비교하여 제안하는 색인구조의 우수성을 보인다.
본 논문은 중규모 어휘인 1500여 단어 실시간 화자 독립 단독어 음성인식 시스템에 대해서 기술한다. 음향 모델은 HMM을 이용하였으며, 음소 모델은 문맥종속 모델인 트라이폰을 사용하였다. 이 시스템은 텍스트로부터 쉽게 사전을 구성할 수 있는 유연성을 갖는다. 선정된 단어는 주식시장에 상장되어 있는 1456개의 회사명으로 비교적 혼동하기 쉬운 단어들을 많이 포함한 사전이다. 실시간 처리를 위한 알고리즘들 중 인식율을 크게 저하시킬 가능성이 있는 기법들은 제외하였다. 여기에 트리 빔과 음소 빔을 적용하면서 topN을 적용하였으며 새로운 스코아 캐쉬 기법을 고안하였다. 특별히 스코아 캐쉬 기법은 인식율에는 전혀 영향을 미치지 않으면서 계산량을 $38\%$나 줄여주었다. 이런 기법들을 적용하여 실시간 음성인식을 구현할 수 있었다. Intel 450M CPU가 장착되어 있는 리눅스 시스템에서 평균 1.98초의 응답 시간을 보였다.
최근 메인 메모리의 용량 증가와 가격하락으로 데이터베이스 시스템에서 사용하고 있는 색인 전체를 메인 메모리상에 상주시키는 것이 가능해지고 있다. 그러나 CPU와 메인 메모리의 연산속도와 메인 메모리의 접근 속도의 차이는 해마다 커지고 있다. 이러한 접근 속도 차이로 생기는 문제를 해결하기 위한 많은 연구가 진행 중에 있다. 이러한 연구 중 캐시 인식 트리는 데이터 압축을 통해서 캐시 미스를 줄이고, 메인 메모리의 접근 비용을 감소시킬 수 있다. 기존의 캐시 인식 트리는 데이터의 특성과 관계없이 오직 한 가지 방법의 압축방법을 사용하는 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복 할 수 있는 방법을 제안한다. 첫 번째로, 데이터의 특성을 설명 할 수 있는 압축 지역성의 개념을 제안한다. 두 번째로, 데이터의 특성에 따라 최대한 캐시 미스를 줄일 수 있도록 여러 가지 압축 방법을 지원하는 DC-Tree를 제안한다. 캐시 미스 수 측면에서 DC-Tree는 B+-Tree, Simple prefix DC-Tree, pkB-Tree에 비해 각각 1.7배, 1.5배, 1.3배의 성능 향상을 보였다. 본 논문에서 제안한 DC-Tree는 사업 데이터베이스 시스템에 적용 할 수 있을 것으로 예상되며, 실제 응용에서도 성능 향상을 보일 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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