• 데이타베이스연구회지:데이타베이스연구
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• 제34권3호
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• pp.28-44
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• 2018

데이터베이스 시스템 관계 연산자 중에서 연산 비용이 가장 비싼 연산은 조인 연산이다. 일반적으로 CPU 기반의 조인 연산의 경우에는 하나의 코어를 사용하거나 많게는 16개 정도의 코어를 사용하여 병렬 처리를 해서 병렬화에 따른 성능 향상이 크지 않다. 이에 반해, GPGPU(General-Purpose computing on Graphics Processing Units)는 수천 개의 프로세싱 유닛을 통한 병렬 처리가 가능해서 조인 연산 수행 시간을 크게 단축할 수 있다. 본 논문에서는 GPGPU 기반에서 조인 연산 병렬화를 구현하기 위해 NVIDIA의 CUDA SDK가 사용되며, CPU 기반과 GPGPU 기반에서의 조인 연산 성능을 측정한다. 사용되는 조인 연산은 NLJ (Nested Loop Join), SMJ (Merge Join), HJ (Hash Join)이며, GPGPU 장비는 TITAN Xp, GTX 1080 Ti 및 GTX 1080을 사용한다. CPU 기반과 GPGPU 기반의 성능을 비교하고, GPGPU 기반의 조인 연산과 이전 연구의 성능과의 성능을 비교한다. 마지막으로, 실험 결과는 GPGPU 기반의 성능이 CPU 기반의 성능보다 6~328 배 빠른 성능을 보였고 향후 연구의 방향성에 대하여 토의한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.126-134
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• 2011

최근 많은 연구자들은 서로 다른 영역에 저장된 센서 데이터를 이용한 조인 질의에 관심을 갖고 있다. 기존 기법은 예비 조인 조정자가 센서 노드로부터 시놉시스를 수집하고, 조인 질의 처리에 필요한 센서 데이터를 결정한다. 기지국은 전체 데이터를 수집하는 대신 일부 센서 데이터를 수집하여 최종 조인 처리를 수행한다. 하지만, 예비 조인을 수행하는 과정에서 통신 오버헤드를 발생시키는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하는 새로운 에너지 효율적인 인-네트워크 조인 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 네트워크 내부에서 예비 조인 조정자를 선정한다. 예비 조인 조정자는 조인의 초기 단계에서 조인 결과에 포함되지 않는 데이터를 제거하고 센서 데이터의 압축을 수행한다. 기지국은 압축된 데이터의 일부와 데이터 압축을 위한 인코딩 테이블을 수집하고 조인 결과를 결정한다. 그 결과, 제안하는 기법은 예비 조인 처리를 위한 통신 비용을 줄이고 네트워크 수명을 연장시킨다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권2호
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• pp.252-256
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• 2010

구조적 조인은 효율적인 XML 질의 처리를 위한 핵심 연산자 중의 하나이다. 구조적 조인은 대용량의 XML 노드들을 대상으로 계층관계(조상-자손 및 부모-자식관계)를 형성하는 쌍을 효율적으로 계산한다는 측면에서, 경로패턴으로 표현된 질의를 처리하는 데 주로 사용될 수 있다. 하지만 구조적 조인 알고리즘은 XML의 경로 처리과정에서 많은 오버헤드를 야기 시킨다. 이에 대한 개선된 연산자인 구조적 세미조인은 효율적인 처리를 위하여 XML 노드간의 조인 결과를 조상노드 혹은 자손노드로 한정시키는 새로운 연산자이다. 본 논문에서는 구조적 세미조인 알고리즘을 소개하고, 구조적 세미조인을 이용한 경로처리 알고리즘을 제시한다. 실험을 통하여 개선된 방식의 구조적 세미조인 알고리즘이 XML 경로처리에 있어서 매우 효율적임을 보여준다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제32권3호
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• pp.334-343
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• 2005

XML 데이타를 대상으로 선형 질의나 가지모양 질의 같은 복잡한 질의가 많이 연구되고 있다. 이와 같은 질의를 처리하기 위해 XML 데이타를 구조정보에 의해 미리 인코딩한 후, 질의 처리시 구조정보를 이용하여 빠르게 질의를 수행하는 구조 조인 알고리즘들이 제안되었다. 그 중 최근에 제안된 TwigStack 알고리즘과 TSGeneric 알고리즘은 각각 인덱스가 없는 환경과 있는 환경에서 수행시간이 입력 데이타의 양과 비례하는 최적의 성능을 보여주었다. 하지만 이들 알고리즘은 질의의 길이(질의에 나타난 엘리먼트 개수)에 비례하여 입력데이타의 양이 증가하고, 따라서 수행시간이 길어진다는 제한점이 있다. 이 논문에서는 기존의 구조 조인 알고리즘들에 구조 인덱스를 결함한 세그먼트 조인 기법을 제안한다. 이 기법은 질의 노드와 노드 간의 구조 조인과는 달리, 구조 인덱스를 이용하여 일련의 질의 노드들을 하나의 세그먼트로 식별한 후 세그먼트와 세그먼트 사이의 조인을 수행한다. 그 결과 세그먼트마다 하나의 질의 노드만을 읽음에 의해 질의를 처리할 수 있게 되어 수행성능이 향상된다. 다양한 데이타셋에 대해 인덱스가 없는 환경에서 실험 결과, 세그먼트 조인 기법을 적용한 SegmentTwig 알고리즘은 TwigStack 알고리즘보다 우수한 성능을 보였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권4호
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• pp.504-511
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• 2015

최근 모바일 기술의 발달 및 소셜 네트워크 서비스의 활성화를 통해 사용자 데이터가 급격히 증대되고 있다. 이에 따라 대용량 데이터에 대한 효율적인 데이터 분석 기법에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 대표적인 대용량 데이터 분석 기법으로는 맵리듀스 환경에서 보로노이 다이어그램을 이용한 k 최근접점 조인(VkNN-join) 알고리즘이 존재한다. 데이터집합 R, S에 대해, VkNN-join 알고리즘은 부분집합 Ri에 연관된 부분집합 Sj만을 후보탐색 영역으로 선정하여 질의처리를 수행하기 때문에, 대용량 데이터에 대한 join 질의처리 시간을 감소시키는 장점이 존재한다. 그러나 VkNN-join은 보로노이 다이어그램을 사용하기 때문에, 색인 구축 비용이 높은 단점이 존재한다. 아울러 kNN 질의처리를 위한 후보 영역 선정 시 k값에 비례하여 후보영역의 크기가 증가하기 때문에, kNN 연산 오버헤드가 증가하는 문제점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 대용량 데이터 분석을 위한 맵리듀스 기반 kNN join 질의처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 질의처리 알고리즘은 시드 기반의 동적 분할을 통해 색인구조 구축비용을 절감한다. 또한 시드 간 평균 거리를 기반으로 질의 처리 후보 영역을 선정함으로써, kNN-join 질의를 위한 연산 오버헤드를 감소시킨다. 아울러, 성능 평가를 통해 제안하는 기법이 질의처리 시간 측면에서 기존 기법에 비해 우수함을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.733-736
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• 2014

최근 대용량 데이터에 대한 효율적인 데이터 분석 기법이 활발히 연구되고 있다. 대표적인 기법으로는 맵리듀스 환경에서 보로노이 다이어그램을 이용한 k 최근접점 조인(VkNN-join) 알고리즘이 존재한다. VkNN-join 알고리즘은 부분집합 Ri에 연관된 부분집합 Sj만을 후보탐색 영역으로 선정하여 질의를 처리하기 때문에 질의처리 시간을 감소시킨다. 그러나 VkNN-join은 색인 구축 비용이 높으며, kNN 연산 오버헤드가 큰 문제점이 존재한다. 이를 해결하기 위해, 본 논문에서는 대용량 데이터 분석을 위한 맵리듀스 기반 kNN join 질의처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 시드 기반의 동적 분할을 통해 색인구조 구축비용을 감소시킨다. 또한 시드 간 평균 거리를 기반으로 후보 영역을 선정함으로써, 연산 오버헤드를 감소시킨다. 아울러, 성능 평가를 통해 제안하는 기법이 질의처리 시간 측면에서 기존 기법에 비해 우수함을 나타낸다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.845-847
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• 2017

Rang Join은 관계형 데이터베이스 시스템에서 제공하는 Join 연산 중에서도 특수한 형태로 비교적 연구 사례가 적고, 동등연산자("=")를 사용하는 Equi Join보다 시간 소모가 많은 Join 중 하나이다. 특히, 대부분의 연구가 range Join 의 성능을 보장하기 위하여 별도의 신규 색인을 생성하여 처리하는 방법을 제안하고 있다. 본 논문에서는 관계형 데이터베이스 시스템에서 제공하는 기본 자료형 컬럼으로 구성된 Range Join Predicate과 인메모리 관계형 DBMS의 기본 제공 색인인 T-Tree를 활용하여 성능 효율적인 Range Join방법을 제안한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권10호
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• pp.5153-5170
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• 2016

The benefit of the scalability and flexibility inherent in cloud computing motivates clients to upload data and computation to public cloud servers. Because data is placed on public clouds, which are very likely to reside outside of the trusted domain of clients, this strategy introduces concerns regarding the security of sensitive client data. Thus, to provide sufficient security for the data stored in the cloud, it is essential to encrypt sensitive data before the data are uploaded onto cloud servers. Although data encryption is considered the most effective solution for protecting sensitive data from unauthorized users, it imposes a significant amount of overhead during the query processing phase, due to the limitations of directly executing operations against encrypted data. Recently, substantial research work that addresses the execution of SQL queries against encrypted data has been conducted. However, there has been little research on top-k join query processing over encrypted data within the cloud computing environments. In this paper, we develop an efficient algorithm that processes a top-k join query against encrypted cloud data. The proposed top-k join processing algorithm is, at an early phase, able to prune unpromising data sets which are guaranteed not to produce top-k highest scores. The experiment results show that the proposed approach provides significant performance gains over the naive solution.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제3권1호
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• pp.27-58
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• 2009

Aggregation join queries are an important class of queries over data streams. These queries involve both join and aggregation operations, with window-based joins followed by an aggregation on the join output. All existing research address join query optimization and aggregation query optimization as separate problems. We observe that, by putting them within the same scope of query optimization, more efficient query execution plans are possible through more versatile query transformations. The enabling idea is to perform aggregation before join so that the join execution time may be reduced. There has been some research done on such query transformations in relational databases, but none has been done in data streams. Doing it in data streams brings new challenges due to the incremental and continuous arrival of tuples. These challenges are addressed in this paper. Specifically, we first present a query processing model geared to facilitate query transformations and propose a query transformation rule specialized to work with streams. The rule is simple and yet covers all possible cases of transformation. Then we present a generic query processing algorithm that works with all alternative query execution plans possible with the transformation, and develop the cost formulas of the query execution plans. Based on the processing algorithm, we validate the rule theoretically by proving the equivalence of query execution plans. Finally, through extensive experiments, we validate the cost formulas and study the performances of alternative query execution plans.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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• pp.11-13
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• 2007

There has been much interest in stream query processing. Various index techniques and advanced join techniques have been proposed to efficiently process data stream queries. Previous proposals support rapid and advanced response to the data stream queries. However, the amount of data stream is increasing and the data stream query processing needs more speedup than before. In this paper, we proposed novel query processing techniques for large number of incoming documents stream. We proposed Dissection Technique for efficient query processing in the data stream environment. We focused on the dissection technique in join query processing. Our technique shows efficient operation performance comparing with the other proposal in the data stream. Proposed technique is applied to the sensor network system and XML database.