분산 DB 환경에서 데이터 접근의 병목현상을 방지하기 위하여 테이블 단위의 중복을 허용할 때 데이터 일치성을 유지함으로써 업무처리의 정확성이 요구된다. 분산 DB 환경에서 중복 테이블들은 일정 시간 간격으로 마스터 테이블과의 데이터 일치성을 유지하기 위한 작업은 대상 서버와 해당 테이블수의 증가에 따라 업무의 복잡성이 가중된다. 본 논문에서는 중복 테이블간의 데이터 일치성을 수행하는 작업을 데이터 이동이라고 하는 일련의 동작으로 모델링하고, 다수 서버 환경에서 다량의 중복테이블간의 데이터 일치성을 요구하는 업무 환경에 쉽게 적용할 수 있는 데이터 이동 시스템을 소개하고자 한다.
본 연구는 포워딩 테이블의 자료구조와 검색 알고리즘을 개선하여 고속 IP주소 검색을 구현하는 소프트웨어 기반의 연구로써 목적지 IP주소에서 검색할 길이를 결정한 후 길이별로 준비된 해시 테이블 검색을 통해 O(1)의 속도로 IP주소 검색을 실시할 수 있다. IP주소 검색은 목적지 IP주소와 다수의 포워딩 테이블 엔트리 중에서 가장 많은 비트가 일치하는 엔트리를 검색하는 과정으로 일반적인 완전일치 검색이 적용되기 어렵다. 본 연구에서는 포워딩 테이블 엔트리로 구성된 트라이를 기반으로 길이별 다중 해시 테이블을 구성하여 평균 O(log$_2$N),N=4 의 속도로 IP주소 검색을 한다. 이때 최악의 검색시간은 4회의 주 메모리 접근시간이며 더 빠른 검색을 위해 본 논문은 각 프리픽스의 첫 8비트를 키로 256개 그룹을 만들고 각 그룹별 최대 프리픽스 길이를 기록한 테이블을 캐쉬에 저장함으로써 길이별 해시 테이블 검색 시 N값을 99.9%의 확률로 3이하로 제한할 수 있다. 이것은 포워딩 테이블의 프리픽스 길이 분포에 의한 결과이며, 99.9%의 확률에서 최악의 검색시간을 3회의 주메모리 접근시간으로 할 수 있다. 주 메모리 접근시간 50㎱를 적용하면 150㎱의 검색속도는512B 패킷을 가정할 때 약 27Gb㎰의 검색속도를 지원할 수 있다.
본 논문에서는 문서 인식 시스템에서 정확한 문서 인식의 기본이 되고 인식 결과에 중요한 영향을 미치는 전처리 알고리즘 중 테이블 입력의 효율적인 처리 방법을 연구한다. 테이블 내의 문자를 인식하기 위해서는 테두리선과 문자부분을 먼저 분리하는 작업이 필요하다. 왜냐하면, 테이블을 인식하기 위해서는 테두리선에 의해 블록화된 테두리선 안의 문자를 인식해야 하며 또한 테두리선을 효율적으로 벡터화하는 방법이 필요하다. 따라서 테이블을 벡터화하는 방법으로 8방향 체인 코드를 이용하여 테이블 선 성분을 추출하는 방법과 히스토그램을 이용하여 테이블의 수평, 수직 성분을 추출하여 얻어진 교차점을 이용하여 대각선 성분을 찾아내는 방법 및 화소의 run-length를 이용하여 수평, 수직 성분을 추출하여 얻어진 교차점을 이용해 대각선 성분을 찾아내는 방법 등이 있다. 본 논문에서는 문서 영상 내의 테이블을 효율적으로 벡터화하기 위한 방법을 연구한다.
본 논문에서는 가역가변길이 부호를 테이블 메모리에 효율적으로 저장하는 방법을 제안한다. 여러개의 부호들을 적은 개수의 값들로 테이블을 구성하는 새로운 알고리듬으로, 가역가변길이 부호의 부호내의 비트 천이개수와 부호 구성 트리에서의 레벨을 이용하는 TNWT(Transition Number and Weight of Tree)방법을 제안한다. 압축에 앞서 가역가변길이 부호들의 가중치와 천이개수를 구하고, 신장된 값들이 서로 구분이 안되는 경우를 방지하기 위해 테이블의 값들을 재배열한다. 재배열이 끝난 배열의 값들을 세 개씩 묶어 압축된 테이블을 얻는다. 압축된 테이블은 부호의 천이개수와 가중치를 이용하여 복호해 낼 수 있다. 이러한 방법을 통하여 기존의 방법보다 약 20% 적은 크기로 테이블 메모리를 구성하고, 압축된 테이블로 복호가 가능함을 확인하였다.
기계독해(MRC)는 인공지능 알고리즘이 문서를 이해하고 질문에 대한 정답을 찾는 기술이다. MRC는 사전 학습 모델을 사용하여 높은 성능을 내고 있고, 일반 텍스트문서 뿐만 아니라 문서 내의 테이블(표)에서도 정답을 찾고자 하는 연구에 활발히 적용되고 있다. 본 연구에서는 기존의 사전학습 모델을 테이블 데이터에 활용하여 질의응답을 할 수 있는 방법을 제안한다. 더불어 테이블 데이터를 효율적으로 학습하기 위한 데이터 구성 방법을 소개한다. 사전학습 모델은 BERT[1]를 사용하여 테이블 정보를 인코딩하고 Masked Entity Recovery(MER) 방식을 사용한다. 테이블 질의응답 모델 학습을 위해 한국어 위키 문서에서 표와 연관 텍스트를 추출하여 사전학습을 진행하였고, 미세 조정은 샘플링한 테이블에 대한 질문-답변 데이터 약 7만건을 구성하여 진행하였다. 결과로 KorQuAD2.0 데이터셋의 테이블 관련 질문 데이터에서 EM 69.07, F1 78.34로 기존 연구보다 우수한 성능을 보였다.
공간 데이터 웨어하우스 구축기는 운영 데이터베이스의 데이터를 추출하여, 공간 데이터 웨어하우스 서버에 적재하는 과정을 효율적으로 관리하는 시스템이다. 구축기는 적재로 인한 서버의 부하를 줄이기 위하여 적재할 데이터를 임시 저장하는데, 기존 기법은 적재할 데이터를 하나의 저장 공간에 관리한다. 따라서 서버가 특정 차원 테이블에 대한 실시간 질의처리를 위해 특정 차원 테이블의 즉시 적재를 요청할 경우, 구축기는 이를 위해 임시 저장한 모든 데이터를 검색하므로 처리비용이 증가한다. 또한, 하나의 저장공간에 적재할 데이터를 유지하여 서버에 데이터 적재 시, 저장을 위해 혼합된 데이터를 분석하는 비용이 증가한다. 본 논문에서는 공간 데이터 웨어하우스 구축기에서 추출된 데이터의 효율적인 적재를 위한 테이블 단위의 데이터 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 운영 데이터베이스로부터 추출한 데이터를 서버에 적재할 차원 테이블 단위로 구축기에서 각각 다른 저장 공간에 관리한다. 따라서 테이블 단위의 데이터 관리로 실시간 질의처리를 위한 특정 차원 테이블의 즉시 적재 비용이 감소하며, 테이블 단위의 병렬전송이 가능하여 전송비용이 감소한다. 또한, 서버로 전송된 데이터는 테이블 단위의 벌크 삽입이 가능하여 적재시간이 감소한다.
본 논문에서는 문서인식 시스템에서 정확한 문서 인식의 기본이 되고 인식 결과에 중요한 영향을 미치는 전처리 알고리즘 중 테이블 입력의 효율적인 처리 방법을 연구 한다. 테이블 내의 문자를 인식하기 위해서는 테두리선과 문자 부분을 먼저 분리하는 작업이 필요하다. 왜냐하면, 테이블을 인식하기 위해서는 테두리선에 의해 블록화된 테두리선 안의 문자를 인식해야 하며 또한 테두리선을 효율적으로 벡터화하는 방법이 필요하다. 테이블을 벡터화하는 방법으로 8방향 체인 코드를 이용하여 테이블 선 성분을 추출하는 방법과 히스토그램을 이용하여 테이블의 수행, 수직 성분을 추출 하여 얻어진 교차점을 이용하여 대각선 성분을 찾아내는 방법 및 화소의 Run-length를 이용하여 수평선 성분과 수직선 성분을 추출하여 얻어진 교차점을 이용해 대각선성분 을 찾아내는 방법이 있다. 또한 규칙성을 이용한 테이블 추출 방법은 테이블을 구성하는 수직선 성분과 수평선 성분의 규칙성을 찾아내 이를 이용하여 테이블을 벡터화 시킨다. 본 논문에서는 문서 영상 내의 테이블을 효율적으로 벡터화하기 위한 방법으로 규칙성을 이용한 방법을 제안한다.
본 논문에서는 명세를 기반으로 한 통합 테스트를 수행할 때 사용될 수 있는 시나리오 작성지원방안을 제시한다. 이를 위해 요구사항정의테이블, 프로세스정의테이블, 프로그램 대 테이블 상관도를 이용하며, 추가로 앞의 3가지 테이블 기능을 요구분서, 설계, 테스트 단계별로 나누어 한곳에서 신속 정확하게 체크할 수 있는 요구사항추적테이블을 생성한다. 본 연구의 통합 테스트를 위한 시나리오 작성 지원방안의 출력물은 시나리오 작성을 위한 지침서 역할을 한다. 그 결과 검사팀의 시나리오 작성노력을 상당부분 줄일 수 있을 뿐만 아니라 요구사항에 대한 누락을 배제하고, 해당 프로세스에 대한 테이블정보를 알 수 있으므로 테스트할 때 잘못된 값을 입력하는 것도 방지할 수 있다.
관계형 OLAP 시스템에서는 다차원 분석에 사용될 데이터를 하나의 사실과 여러 개의 차원 테이블로 구성된 스타 스키마로 표현한다. 사실 테이블은 측정치의 속성을 포함하며, 차원 테이블들은 이러한 사실 테이블에서 중심으로 뻗어져 나온 형태로써, 측정치에 대한 정보를 제공한다. 방대한 크기의 OLTP 소스 데이타베이스로부터 사실과 차원 테이블로 구성된 스타 스키마 설계하기 위해서는 풍부한 경험과 많은 시간을 필요로 한다. 따라서 스타 스키마를 효과적으로 설계하기 위한 체계적인 설계 방법이 필요하다. 본 논문에서는 소스 데이터베이스들에 대한 개념적 모델인 ER 도형을 이용하여 여러 개의 사실 엔터티를 추출하는 알고리즘과 이를 통해 자동적으로 스타 스키마를 설계하는 알고리즘을 제시하였다. 스타 스키마가 하나의 사실 테이블에 여러 개의 차원 테이블이 M:1의 관계로 연결되었다는 성질을 활용하여, 이 방법에서는 EH 도형이 연결된 위상 구조를 이용하여 각 엔터티에 연결된 M:1 관계의 개수에 근거하여 사실과 차원을 추출하는 방법을 제시하였다. 본 논문에는 이러한 방법을 통해 데이터 웨어하우스의 스타 스키마들 자동적으로 쉽게 설계하여 소요되는 시간과 노력을 줄일 수 있도록 하였다.
데이터 방송 서비스(Data broadcasting Service)는 시청자에게 더 높은 품질의 영상과 음성은 뿐만 아니라 유용한 부가 정보를 함께 제공하고 있다. 이 중 채널 종류와 프로그램 정보와 같은 시청자 및 방송 수신 단말기에게 필요한 정보를 서비스 인포메이션이라고 한다. 이 서비스 인포메이션은 테이블 형태로 전송이 되며, 이 테이블의 종류 및 형태는 데이터 방송 표준별로 차이점을 가지고 있다. 방송사업자는 각 데이터 방송 표준에 정의된 서비스 인포메이션 테이블(Service Information Table) 종류와 형태에 맞춰서 서비스를 제공하기 때문에, 사업자간 서비스의 비호환성을 야기한다. 본 논문에서는 다양한 데이터 방송 미들웨어 표준을 모두 지원할 수 있는 통합 미들웨어의 개발을 위한 범용 서비스 인포메이션 테이블 파싱 전략을 제안한다. 이 전략은 XML 기반의 테이블 종류와 형태에 대한 기술 정보를 이용하여 별도의 수정 없이 동적으로 대상 테이블의 파싱을 가능하게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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