뷰는 이질적인 데이타의 통합 및 여과(filtering) 기능을 통해서 데이타베이스의 필요한 부분을 제공한다. 많은 정보가 쏟아지고 있는 웹 환경의 데이타 교환 표준인 XML에 대해서도 뷰의 개념은 유용하다. 본 논문은 XML 뷰 인덱싱이라고 명명한 XML 뷰를 구현하는 기법을 제안한다. XML 뷰는 XML 뷰에 대한 정보와 더불어 뷰를 구성하는 하부 XML 엘리먼트에 대한 식별자를 저장하는 구조인 XML 뷰 인덱스로 표현된다. XML 뷰 인덱스가 XML 엘리먼트 자체가 아닌 식별자만을 저장하므로, 사용자가 XML 뷰를 요청하면 하부 XML 문서를 기반으로 XML 뷰를 실체화해야 한다. 또한, 하부 XML 문서에 대한 변경에 대하여 XML 뷰 인덱스의 일관성을 유지하기 위한 효율적인 점진적 갱신 기법이 필요하다. 본 논문에서는 XML 뷰 인덱싱을 위한 자료구조와 알고리즘을 제안하고 구현하였다. 성능 평가 결과 XML 뷰 인덱싱을 사용하는 것이 매번 뷰를 재생성하는 경우보다 질의 재수행 시간이 적게 걸렸다. XML 뷰 인덱싱 기법이 실체화 시간으로 인해 XML 실체뷰 기법보다 질의 재수행 시간은 많이 걸리지만, 저장 공간 면에서는 약 30배 정도 효율적인 것으로 나타났다.
디지털 미디어 데이터의 증가에 따라 디지털 미디어를 효과적으로 관리하고 사용하기 위하여 다양한 비디오 색인 및 비디오 시퀀스 정합 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서는 급격한 밝기 변화를 가지는 비디오 시퀀스에 대해서 효율적인 비디오 색인 알고리즘과 비디오 시퀀스 질의에 대한 비디오 시퀀스 정합 알고리즘을 제안한다. 급격한 밝기 변화를 고려한 비디오 색인의 정확도를 향상시키고 계산량을 줄이기 위해 제안한 알고리즘은 칼라 특성뿐만 아니라 에지 특성도 함께 사용하였으며 기존의 알고리즘에 비해 현저한 성능 향상을 보였다. 제안한 알고리즘은 먼저 칼라 히스토그램을 사용하여 후보 샷경계 지점을 추출하고 에지 정합과 밝기 보상을 이용하여 후보점들이 샷경계인지 밝기 변화인지를 결정한다 장면내의 밝기 변화가 작은 경우 에지 정합과 밝기 보상은 샷경계에서만 일어난다. 실험 결과 제안한 방법은 기존의 방법에 비해 비슷한 계산량으로 현저히 향상된 성능과 효율을 보였다.
XML은 인터넷상에서 데이타를 표현하고 교환하기 위한 새로운 표준이다. 본 논문에서는, XML문서에 대한 경로-지향 질의어의 평가를 위한 새로운 접근법에 대하여 기술한다. 본 논문의 접근법에서는, 경로-지향 질의어의 평가속도를 개선하기 위해 경로서명을 이용하는 병렬 매치 인덱싱 구조의 제안과 함께 데이타베이스 안에 저장된 엘리먼트들의 경로서명들과 입력된 질의어의 경로서명 사이에 매치작업을 수행하기 위한 병렬 매치 알고리즘을 설계한다. 먼저, 병렬 매치 구조를 형성하기 위해서는 XML 문서상의 모든 경로서명들에 대한 이진 트라이를 구성한 다음 이들을 병렬 매치 인덱싱 구조로 변환한다. 경로-지향 질의어의 검색 연산을 수행하기 위해 병렬 매치 인덱싱 구조와 병렬 매치 알고리즘을 사용한다. 본 논문에서 제안한 방법에서 알고리즘의 시간 복잡도는 XML 문서내의 경로서명의 수에 대하여 로그값에 비례한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권10호
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pp.1862-1878
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2011
With the advances in wireless communication technology and the advent of smartphones, research on location-based services (LBSs) is being actively carried out. In particular, several spatial index methods have been proposed to provide efficient LBSs. However, finding an optimal indexing method that balances query performance and index size remains a challenge in the case of wireless environments that have limited channel bandwidths and device resources (computational power, memory, and battery power). Thus, mechanisms that make existing spatial indexing techniques more efficient and highly applicable in resource-limited environments should be studied. Bitmap-based Spatial Indexing (BSI) has been designed to support LBSs, especially in wireless broadcast environments. However, the access latency in BSI is extremely large because of the large size of the bitmap, and this may lead to increases in the search time. In this paper, we introduce a Selective Bitmap-based Spatial Indexing (SBSI) technique. Then, we propose an Adaptive Bitmap-based Spatial Indexing (ABSI) to improve the tuning time in the proposed SBSI scheme. The ABSI is applied to the distribution of geographical objects in a grid by using the Hilbert curve (HC). With the information in the ABSI, grid cells that have no objects placed, (i.e., 0-bit information in the spatial bitmap index) are not tuned during a search. This leads to an improvement in the tuning time on the client side. We have carried out a performance evaluation and demonstrated that our SBSI and ABSI techniques outperform the existing bitmap-based DSI (B DSI) technique.
객체지향 지리정보 데이타베이스 시스템의 설계시 중요한 고려 사항은 저장된 데이타에 대한 좋은 접근 전략을 갖도록 하는 것이다. 객체지향 시스템에서는 이러한 목적으로 여러가지 색인 기법이 개발되었으나, 이러한 기법들은 객체지향 데이타 모델의 집단화 계층이나 상속 계층 중 어느 한 가지만을 고려하는 경우가 대부분이었다. 본 연구에서는 포인터 체인 디렉토리를 이용하여 객체지향 지리 데이터베이스의 집단화 및 상속 계층을 접근하는 데 효율적인 색인 기법을 제안하였다. 제안된 기법의 효용성을 기존의 색인 기법들과 다양하게 비교하였으며, 저장비용과 검색비용 측면에서 그 성능을 시뮬레이션한 결과를 제시하였다.
멀티미디어 데이타베이스와 같은 고차원 응용에서 유사 색인과 검색은 어려운 문제이며, 특히, 다수의 특성을 함께 색인하는 경우에는 더욱 어렵다. 본 논문에서는 고차원 이미지 데이타베이스에서 복합 유사 질의 및 적합성 피드백을 효율적으로 처리하기 위한 새로운 색인 기법인 GB-색인을 제시한다. GB-색인은 각 특성 차원을 독립적으로 처리함으로써 다수의 특성과 다수의 질의 객체를 유연하게 제어한다. 아울러, 비트맵 색인을 통해 데이타베이스에 있는 모든 객체를 비트맵의 집합으로 표현하여 질의를 효율적으로 처리한다. GB-색인의 기술적인 주된 공헌은 다음과 같다: (1) 고차원 데이타를 위한 효율적인 색인, (2) 효율적인 복합 유사 질의 처리, (3) 적합성 피드백을 위한 분리형 질의의 효과적 처리. 실험 결과에 따르면 GB-색인은 순차 탐색 및 VA-파일에 비해 큰 성능 향상을 보였다.
단백질 일차 구조(아미노산 배열)에 대한 상동 검색은 유전자나 단백질의 기능과 진화 과정을 유추하기 위한 필수 연산이다. 그러나 진화 단계가 멀리 떨어진 경우 단백질 일차 구조는 보존되지 않기 때문에 단백질의 공간적 구조에 대한 유사 검색을 통해서만 진화 단계를 유추할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 단백질의 공간적 구조를 표현하는 단백질 이차 구조를 대상으로 하여 RDBMS상에 쉽게 구현이 가능한 인덱싱 방안을 제안한다. 제안된 인덱싱 방안은 클러스터링 기법과 LookAhead 개념을 활용하여 Exact Match, Range Match, Wildcard Match 질의를 신속하게 처리한다. 제안된 방법의 우수성을 검증하기 위하여 실제의 단백질 데이타를 대상으로 성능 평가를 수행하였다. 실험 결과에 의하면, 제안된 방법은 기존의 방법과 비교하여 Exact Match의 경우 6.3배까지, Range Match의 경우 3.3배까지, Wildcard Match의 경우 1.5배까지의 개선된 검색 성능을 가지는 것으로 나타났다.
차량 및 교통 분야의 대표적인 임베디드 시스템인 텔레매틱스 단말기는 대용량의 공간 데이터를 실시간으로 처리하기 위해서 RTOS(Real Time Operating System) 기반의 공간 DBMS를 요구하고 있다. 이러한 공간 DBMS는 기존의 ORDBMS의 사용자 정의 타입과 사용자 정의 함수라는 표준적인 기능을 이용하여 쉽게 확장 개발할 수 있지만, 공간 인덱스의 경우 SQL3에서 표준적인 개발 방법을 제공하지 않기 때문에, 임베디드 시스템과 같은 환경에서 공간 인덱스를 개발하는 것은 어려운 실정이다. 본 연구에서는 현재 ORDBMS에서 사용자 정의 인덱스를 개발할 수 있는 방법으로 제안되고 있는 Generalized Search Tree 방법과 Relational Indexing 방법을 비교 분석하고 각 방법에 대해 R-트리의 구현 및 영역 질의에 대한 실험을 통해 임베디드 시스템 환경에 적합한 공간 인덱스 방법을 제안하였다.
최근 실내공간정보 기반의 시설물 운영관리에 대한 관심이 고조되면서 BIM과 GIS를 연계한 시설물 유지관리에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 특히 대용량 데이터에 대한 형상정보의 가시화 처리는 중요한 이슈로, 유지관리 시스템 운영에 중요한 요소이다. 따라서 본 연구는 GIS 기반 BIM 모델의 효과적 가시화 구현을 위하여 IFC 스키마 기반의 시나리오를 통한 공간인덱싱 알고리즘을 설계하고, OcTree 기법을 적용하여 공간인덱싱 알고리즘을 일부 구현하였다. 구현된 결과를 IFC 샘플데이터에 테스트한 후 최종적으로 BIM 데이터의 효과적 가시화를 위한 공간인덱싱 기법을 제안한다.
본 연구의 목적은 이용자 지향적인 정보검색을 수행하기 위한 질의확장용 지식베이스를 구축하는 것이다. 이를 위해 개념기반 정보검색방법과 통계적 기반 정보검색방법을 이용한 지식베이스 구축에 관련된 다양한 이론 연구를 수행하였다. 이들 지식베이스 구축방법에 있어서 공통된 가설은 연관용어의 출현은 문헌집합내의 동시출현 빈도임을 재확인하였고, 이 가설을 근거로 색인파일 알고리즘과 부울 논리의 And 연산자를 이용하여 질의확장용 지식베이스를 구축하였다. 본 지식베이스의 실험 주제는 교육학이며, 교육학개론이란 단행본을 이용하여 색인어들의 연관용어를 자동으로 제시해줄수 있는 실험용 지식베이스를 구축하였다. 실험용 지식베이스는 자연어색인방법과 통제어색인방법을 이용하여 두 개의 지식베이스를 구축해 각 지식베이스 시스템의 질의확장 성능에 대한 평가 작업을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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