XML이 웹상에서 데이타 교환의 표준으로 등장한 이래 웹 환경에서 e-Commerce와 같은 웹 기반 비즈니스 응용을 효율적으로 지원하기 위해 XML 웨어하우스 기술이 요구되고 있다. 관계 DMBS가 XML웨어하우스의 저장소로 사용될 경우, XML웨어하우스의 XML실체뷰는 관계 DBMS의 관계 실체뷰를 이용하여 제공할 수 있다. XML 문서가 관계 튜플로 저장되기 때문에 XML 실체뷰를 정의하는 XML 질의는 SQL로 변경된다. 만일 변경된 SQL문으로 관계 실체뷰를 정의하면, XML실체뷰는 해당 관계 실체뷰를 구성하는 튜플들에 대한 XML 태깅만으로 얻어질 수 있다. 이런 기법의 가장 큰 장점은, 소스 XML 문서가 변경될 때마다 XML 태깅을 제외한 XML 실체뷰의 일관성 유지를 관계 DBMS가 수행해준다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 XML 실체뷰 기법을 제시하고 Windows 2000 Professional 환경에서 실체뷰 기능을 갖춘 상용 관계 DBMS를 사용하여 Java로 구현하였다. 성능 실험은 웹상의 e-Commerce 벤치마크인 TPC-W의 XML 문서를 대상으로 수행하였다. 실험 결과 본 논문이 제시한 XML 실체뷰 기법 이 매우 효율적 인 것으로 나타났다.
본 논문에서는 정색엔진의 성능 향상을 위하여 질의어의 모호성 해결과 새로운 가중치 부여 방식을 제안한다. 일반적인 검색엔진은 질의어의 형태와 같은 것들이 포함되어 있는 웹 페이지를 결과로 보여주는 내용기만 방식을 사용하고 있다. 검색 결과로 나타난 웹 페이지들의 순위를 결정하는데 있어서도 주어진 질의어와 웹 페이지 사이의 키워드 매칭에 의한 내용기반 방식을 사용한다. 이와 같이 질의어의 형태만으로 웹페이지들과 유사도를 비교한다는 것은 정확한 검색에 많은 장애를 준다. 또한 질의어의 의미에 모호성이 존재할 경우에는 사용자의 의도와 관련 없는 것들이 결과로 나타나기도 한다. 이러한 원인의 발생은 일반적인 검색엔진들이 내용기반 방법을 기반으로 웹 검색에 이용되기 때문이다. 본 논문에서는 질의어에 모호성이 있는 경우 워드넷을 이용하여 모호성을 해결하도록 하는 사용자 인터페이스를 구현했다. 그리고 사용자의 클릭 수를 각 웹 페이지의 가중치에 누적함으로써 다수 사용자의 협동적 평가에 따른 웹 페이지의 중요도가 검색 순위에 반영되도록 하였다. 클릭수의 누적에 있어서 질의어의 의미 카테고리별로 가중치를 구분하여 저장함으로써 보다 세분화된 웹 페이지 가중치 부여 방식을 사용하였다 그리고 점 페이지의 하이퍼링크를 웹 페이지의 가중치에 적용하였다. 웹 페이지의 가중치에 하이퍼링크를 적용함으로써 웹 페이지의 대표성을 가중치에 부여하여 가중치에 신뢰도를 증가시켰다. 실험용 정색엔진이 일반 검색엔진에 비해 높은 검색 정확도를 나타내는 것을 실험을 통해 확인하였다.
웹GIS는 수년 동안 사용자들에게 효율적이고 정확한 공간정보를 제공하기 위해 최신 웹기술을 기반으로 발전해왔다. 또한 웹GIS 서버는 클라이언트의 요청을 빠르게 연산 처리하고 공간정보 서비스를 제공하기 위해 성능개선을 지속해왔다. 본 연구에서는 서버 개발에 자바스크립트(JavaScript)를 사용하는 이벤트 기반의 비동기식 I/O 처리가 가능한 프레임웍 기술인 Node.js를 활용하여 NodeMap이라고 이름붙인 웹GIS 서버를 설계하고 구현하였다. NodeMap은 기본적으로 OGC 표준 인터페이스를 지원하는 웹GIS 서버이다. 이를 위해 공간 인덱스 및 표준 공간쿼리 함수를 지원하는 DBMS를 활용하여 GIS 데이터를 처리하도록 하였다. 그리고 공간 정보를 타일 맵 위에 렌더링 하기 위해 HTML5 Canvas를 지원하는 Node-Canvas 모듈을 활용하였다. 마지막으로 Node.js의 가장 많이 쓰이는 커넥트 모듈 기반의 프레임웍인 Express 모듈을 활용하였다. 구현된 NodeMap은 성능테스트를 통해 향 후 웹GIS 서버개발기술로서 Node.js의 활용 가능성을 확인하였다. 본 연구를 통해 기존 서버 개발 기술과 차별화된 기술인 Node.js를 웹GIS 서버 구현에 우선적용 함으로서 향 후 인터넷 GIS 서비스에서의 활용 가능성을 제시하였다.
본 논문에서는 MPEG-7 시각 정보 기술자인 Dominant Color와 Contour Shape 기술자에 대한 새로운 인덱싱 알고리즘을 제안한다. Dominant Color 기술자에서 사용되는 비교 연산 식은 가우스 혼합 모델에 기초하고 있기 때문에 기술자의 각 속성들을 하나의 칼라 히스토그램 형태로 변형시켜서 인덱스로 사용한다. Contour Shape 기술자는 두 단계 형태의 알고리즘을 사용하는데, 첫 번째 단계에서는 글로벌 변수인 Eccentricity와 Circularity를 사용한 대략적인 비교를 통해서 비슷하지 않은 이미지 오브젝트를 배제시키고 두 번째 단계에서 남겨진 오브젝트들과 질의 오브젝트들간의 Peak 변수를 사용한 비교 연산을 통해 인덱싱을 수행한다. 또한 본 논문은 효율적인 멀티미디어 데이타 검색을 위해서 두 가지의 MPEG-7 시각 정보 기술자 결합 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 결합 알고리즘은 가중치를 확률로 변환해서 반영하는 것이고 두 번째는 가중치를 각 비교 연산 결과값의 중요도로 간주하는 방법이다. 실험을 통해서 결과를 분석해 보면 근사화를 통한 인덱스 생성으로 100%의 정확도를 유지 할 수는 없지만 논문에서 제안된 각 기술자의 인덱싱 알고리즘과 기술자들의 결합 알고리즘은 기본 검색 알고리즘과 비교했을 때 매우 빠른 속도 향상을 보여주었다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 MPEG-7을 사용하는 검색 시스템의 데이타베이스 구축에 효율적으로 사용될 수 있다.
지리정보시스템에서 빈번히 사용되는 공간 조인 연산자의 성능을 보장하기 위해서는 효율적인 색인 기법의 선택이 중요하며, 대표적인 색인 기법으로는 $R^*$-tree를 이용한 방법이 알려져 있다. 본 논문에서는 DOT(Double Transformation) 공간 색인을 이용한 효율적인 공간 조인 처리 기법을 제시하고 이를 $R^*$-tree를 이용한 공간 조인 처리 기법과 비교한다. DOT 공간 색인 기법은 공간 객체의 MBR 정보를 공간 순서화 곡선을 사용하여 하나의 1차원 값으로 변환한 후 그 값을 검색 키로 갖는 $B^+$-tree 색인 구조를 구성하는 방법으로서, 이를 이용하면 전통적인 데이타베이스의 주 색인을 적용할 수 있다는 중요한 특징을 가진다. 본 논문에서는 공간 객체의 MBR 정보를 하나의 1차원 값으로 변환하기 위해 사용되는 공간 순서화 곡선의 규칙성을 분석함으로써 공간 변환 연산의 횟수를 대폭 감소시킨 효율적인 DOT 색인기반의 공간 조인 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 반복적으로 수행되는 공간 변환 연산의 횟수를 줄이기 위하여 질의 영역을 공간 순서화 곡선이 연속 운행하는 가능한 최대 크기의 면적으로 분할하는 쿼터 분할 기법을 사용한다. 다양한 분포와 크기를 갖는 데이타 집합을 대상으로 $R^*$-tree를 이용한 공간 조인 처리 기법과의 비교 실험을 수행한 결과 최대 약 3배의 성능 이익을 얻을 수 있음을 확인할 수 있었다.
대부분의 멀티미디어 데이터는 위치정보를 가지고 있다. 따라서 각 멀티미디어 데이터에 적절한 위치정보를 추가하면, 다양한 용도로 활용이 가능하다. 특히 멀티미디어의 위치검색이 다양한 검색조건으로 제공될 수 있다. 지금까지 멀티미디어의 위치는 주로 실외공간의 (x, y, z) 좌표공간을 기반으로 정의된다. 최근 실내공간 정보기술이 발달하면서 실외뿐 아니라, 실내공간에서도 다양한 위치기반 서비스가 가능하며, 멀티미디어의 실내공간 안에서의 위치를 정의할 수 있게 되었다. 그러나 실내공간의 위치는 실외공간의 위치참조체계와 다르다. 예를 들어, 실내공간에서 위치를 지정할 때는 좌표를 이용하지 않고, 층과 방의 번호를 이용한다. 방 번호와 같은 기호를 이용하여 위치를 지정하는 공간을 기호공간이라고 한다. 본 논문에서는 기호공간을 기반으로 실내공간에서 만들어진 멀티미디어 자료의 위치를 지정하는 방법을 제안한다. 이 방법은 특히 현재 진행 중인 OGC의 실내공간정보 표준인 IndoorGML에서 제시하는 데이터모델을 이용한다. 따라서 본 방법은 실내공간에서 만들어진 멀티미디어의 위치를 효과적으로 표현하며, 동시에 여러 시스템이나 서비스간의 호환성을 높이는데 유용하다.
RFID(Radio Frequency Identification)와 WSN(Wireless Sensor Network)은 기술적 유사성과 상호 영향에도 불구하고 별개의 연구로 인식되었으며 RFID와 WSN의 기술적인 융합에 대한 연구는 미비한 수준이다. 이러한 문제점을 인식한 EPCglobal에서는 국제 표준인 EPCglobal Network를 기반으로 RFID와 WSN 기술을 효율적으로 통합/연동할 수 있는 EPC(Electronic Produce Code) 센서 네트워크를 제안하였다. 제안된 EPC 센서 네트워크는 미들웨어에서 복합 이벤트 처리(Complex Event Processing) 기법을 이용하여 RFID와 WSN을 통해 발생되는 데이터를 단일 환경에서 통합하고, 발생된 이벤트를 EPC global Network를 기반으로 연동하는 기술이다. 하지만 이러한 EPC 센서 네트워크는 미들웨어에서 복합 이벤트를 검출하기 위해 복합 이벤트를 구성하는 모든 기본 이벤트가 발생하지 못하는 경우에도 계속적인 검사를 수행하기 때문에 연산 비용이 증가되는 문제점이 있다. 이러한 EPC 센서 네트워크의 문제점들을 해결하기 위하여 본 논문에서는 미들웨어에서 복합 이벤트의 최소 조건을 정의하고 조건을 만족하는 경우에만 복합 이벤트를 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 복합 이벤트의 최소 조건을 검사하기 위하여 인덱스 기반의 질의 색인을 사용하여 복합 이벤트를 추출한다. 제안하는 인덱스 기반의 복합 이벤트 검출 알고리즘은 기존의 검출 알고리즘과 NS2 시뮬레이션을 이용하여 성능 평가를 수행하여 복합 이벤트를 검출하는 시간에서는 기존 알고리즘과 비교하여 평균 6.8msec 적게 나타났으며, 검출에 필요한 연산수는 기존 알고리즘과 비교하여 평균 226개로 적은 연산 수를 나타내었다. 결과적으로 기존 알고리즘에 비해 복합 이벤트 검출을 위해 제안하는 알고리즘이 우수한 성능을 나타내었다.
기존 추천시스템의 명시적((Explicit) 협력 필터링 방법은 실용화 되었으나 정확한 아이템의 속성이 반영되지 않는 문제와 희박성과 확장성 문제가 여전히 남아 있다. 본 논문에서는 실시간성과 민첩성이 요구되는 유비쿼터스 상거래에서 고객에게 번거로운 질의 응답 과정이 없이 묵시적인(Implicit) 방법을 이용하여 RFM(Recency, Frequency, Monetary)기법과 k-means 기법을 이용한 개인화 추천시스템을 제안한다. 구매 가능성이 높은 아이템을 추출하기 위해서 고객데이터와 구매이력 데이터를 기반으로 아이템의 속성 반영이 가능한 RFM기법과 k-means 클러스터링을 이용한다. 제안 방법으로 추천의 효율성이 높은 아이템 추천이 가능하도록 고객정보의 속성 변수의 특징 벡터가 적용된 클러스터링 작업과 군집내의 아이템 카테고리 선호도 계산 작업의 전처리를 수행한다. 성능평가를 위해 현업에서 사용하는 인터넷 화장품 아이템 쇼핑몰의 데이터를 기반으로 데이터 셋을 구성하여 기존 시스템과 비교 실험을 통해 성능을 평가하여 효용성과 타당성을 입증하였다.
위치 기반 라우팅은 데이터 패킷을 전송하기 위해 네트워크 전역의 토폴로지 정보 대신 순수하게 위치 정보만을 사용하기 때문에 무선 센서 네트워크에서 효과적이고 간단하며 확장성 있는 라우팅 프로토콜로 인식되어 왔다. 위치 기반 라우팅에서 소스 노드는 싱크의 위치 정보를 알고 있어야 한다. 대부분의 기존 위치 기반 라우팅 프로토콜들은 단순히 소스 노드가 싱크의 위치를 알고 있다고 가정하여 싱크 위치 획득 과정을 자세히 다루지 않았다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 위치 기반 라우팅을 위한 원형 경로 기반 싱크 위치 서비스를 제안한다. 이 방안에서, 싱크는 원형 경로를 따라 싱크 위치 알림 메시지를 전송하고 소스는 그 원형 경로를 반드시 지나는 직선 경로를 따라 싱크 위치 질의 메시지를 전송함으로써 두 메시지의 교차점을 보장한다. 교차점에 위치한 노드는 소스 노드에게 싱크의 위치를 알린다. 제안 방안은 간단한 규칙을 통해 일정하지 않은 외곽 혹은 홀과 같은 불규칙성을 갖는 센서 네트워크에서도 문제없이 동작할 수 있다. 시뮬레이션 결과는 제안 방안이 에너지 소비와 제어 부하 측면에서 다른 방안들에 비해 우수함을 보여준다.
본 논문에서는 주식 데이타베이스로부터 과거 주가 변화 패턴에 대한 규칙을 탐사함으로써 투자자에게 주식 투자 유형을 추천해 주는 방안에 관하여 논의한다. 먼저, 본 논문에서는 주식 투자 유형의 추천을 위한 새로운 규칙 모델을 정의한다. 제안된 모델에서는 빈번하게 발생하는 주가 변화 패턴의 이후의 주가 변화 경향이 투자자의 투자 조건과 매치하는 경우, 이 종목에 대한 투자 유형을 추천하도록 하는 방식을 사용한다. 이때, 빈번하게 발생하는 패턴을 규칙의 헤드로 간주하며, 이후의 주가 변화 경향을 규칙의 바디로 간주한다. 본 연구에서는 규칙 헤드는 투자자의 특성에 별다른 영향을 받지 않는 반면, 규칙 바디에 대한 조건은 투자자마다 다르다는 점에 착안하여 규칙 탐사 과정에서 전체 규칙이 아닌 규칙 헤드들만을 탐사하여 저장해 두는 새로운 방식을 제안한다. 이 결과, 투자자 별로 달라질 수 있는 규칙 바디에 대한 조건을 유연하게 정의하는 것을 허용하며, 규칙의 수를 줄임으로써 전체 규칙 탐사 성능을 개선할 수 있다. 효율적인 규칙 탐사와 매칭을 위하여 빈번 패턴들을 효과적으로 탐사하는 방법, 빈번 패턴 베이스를 구축하는 방법, 그리고 이들을 인덱싱 하는 방법을 제안한다. 또한, 투자자의 질의가 발생하는 경우, 빈번 패턴 베이스로부터 이와 매치되는 규칙을 발견하고, 이 결과를 이용하여 투자자에게 투자 유형을 추천해 주는 방법을 제안한다. 실제 주식 데이타를 이용한 다양한 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 규명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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