인터넷이나 기업체 안에서 생성되는 문서의 수가 빠르게 증가하고 있고 이에 따라 효율적인 문서 검색 서비스의 중요성도 함께 커지고 있다. 이런 검색 환경에서 사용자의 검색 질의를 미리 예측할 수 없기 때문에 문서 내의 키워드를 자동 추출하여 색인어로 사용하는 전문검색(full-text search)이 일반적으로 적용된다. 전문검색을 위해 생성된 색인 파일의 크기는 문서 수 증가로 대용량화 되고, 이런 대용량 색인에 대한 다중 키워드 질의 처리에는 과도한 디스크 비용이 초래될 수 있다. 논문에서는 이런 비용 문제를 해결하기 위해 대용량 문서의 전문검색 시스템에서 다중 키워드 질의를 효율적으로 처리할 수 있게 하는 색인 파일 구조 및 관리 기법을 제안한다. 제안된 방법은 다중 키워드 검색에 적합한 것으로 알려진 역파일을 기본 색인 구조로 하며, 질의 처리의 조인 연산과 랭킹 연산에 적합하도록 색인 파일을 계층화한다. 이를 바탕으로 다중 키워드 질의를 구성할 확률이 높은 키워드 쌍에 대한 조인 연산 결과를 주기억장치 공간에 동적으로 저장함으로써 디스크 사용량을 크게 줄일 수 있다. 논문에서는 제안된 기법의 우수성을 보이기 위해 디스크 비용 모델에 기반한 성능 비교도 수행한다.
관계형 데이타베이스 시스템에서 결합 연산자는 데이타 베이스 절의를 구성하는 연산자들 중 가장 많은 처리시간을 요구한다. 따라서 이러한 결합 연산자를 효율적으로 처리하기 위해 많은 병렬 알고리즘들이 수개되었다. 그 중 다중 해쉬 결합 질의의 처리를 위해 할당트리를 이용한 방법이 가장 우수한 것으로 알려져 와싸. 그러나 이 방법은 할당 트리의 각 노트에서 필연적인 지연이 발생되는데 이는 루플 실험단계에서 외부 릴레이션을 디스트로부터 페이지 단위로 읽는 비용과 이미 읽는 페이지에 대한 해쉬 결합 비용간의 실행시간 차이에 의해 발생하게 된다. 이는 페이지 실행시간 동기화 기법을 이용하여 할당 트라 한 노드에서의 실행시간을 줄일 수 있었다. 본 논문에서는 한 노드에서의 성능 개선 효과를 할당 트리 전체로 확장하여 전체 다중 해쉬 결합의 성능 분석을 수행하였으며 한정된 프로세서 환경 하에서 입력 릴레이션 수와 할당된 프로세서 수와의 관게에 따른 효율적인 다중 해쉬 결합 알고리즘을 제안하였다. 그리고 분석적 비용 모형을 세워 기존 방식과의 다양한 성늘 분석을 통해 비용 모형의 타당성을 입증하였다.
데이터 웨어하우스에서는 질의를 빠르게 처리하기 위해 실체화 뷰(materialized view)가 흔히 사용된다. 실체화 뷰는 그의 정의에 포함된 데이터 소스들이 변경되면 이를 반영하기 위해 갱신되어야 한다. 실체화 년의 갱신은 많은 부하를 야기하므로, 실체화 뷰를 효율적으로 갱신하는 것은 매우 중요한 문제이다. 실체화 뷰의 효율적인 갱신 방법에 대해서는 이미 많은 연구가 있어왔지만, SPJ(Select-Project-Join) 형태로 정의된 실체화 뷰를 효율적으로 갱신하는 방법은 충분히 연구되지 않았다. 본 논문에서는 데이터 소스들에 대한 접근 비용을 최소화함으로써 SPJ 실체화 뷰를 효율적으로 점진적으로 갱신하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 동적 계획법 알고리즘을 사용하여 최적의 갱신 방법을 찾는다. 마지막으로, 다양한 성능 평가 실험을 통해 제안하는 방법이 우수한 성능을 가지고 있음을 보인다.
본 논문에서는 세 가지 종류의 지식을 적절하게 표현하여 데이타베이스 시스템에 저장하고 이를 사용하여 질의를 의미적으로 등가이며 보다 처리 효율이 뛰어난 질의로 변환하는 기법을 제시하였다. 또한 제안된 지식을 사용하여 필수적인 성분이나 연산이 부분적으로 생략된 단순화된 질의를 완전한 질의로 변환할 수 있는 기법을 제시하여 사용자로 하여금 보다 단순화된 질의를 사용할 수 있는 환경을 제공하였다. 단순화된 질의로부터 변환과 최적화를 위해 다루는 지식은 크게 세 가지로 대별되는데, 의미적 무결성 규정과 도메인 무결성 규정을 포함하는 의미적 지식과 관계형 데이타베이스 에서의 릴레이션간의 물리적 관계를 표현하는 구조적 지식 그리고 속성의 도메인 정보 를 유지하는 도메인 정의이다. 제안된 시스템에서는 이들 지식을 사용하여 질의어의 조건 절에 있는 불필요하거나 중복적인 제한연산(restrictions)이나 조인연산(join) 을 제거하거나 다른 효율적인 연산으로의 대체, 혹은 보다 나은 효율을 위해 부가적인 제한연산이나 조인연산을 추가하여 질의 최적화를 이루게 된다.
분산 공간 데이터베이스 시스템에서 자주 수행되는 공간 죠인 질의는 공간 데이터의 특징인 대용량성과 복잡성으로 인하여 공간 연산 수행시 연간을 수행하는 서버의 CPU 및 디스크 I/O상의 과부하를 일으킨다. 본 논문은 이러한 분산 광간 데이터베이스 시스템에서 수행 비용이 많이 드는 원격 사이트간의 공간 죠인 질의를 병렬적이며 연쇄적으로 수행하는 기법을 제안한다. 본 기법은 공간 죠인 연산의 대상이 되는 릴레이션들을 공간 연산의 특성에 따라 순서화하고, 그 중 최하위의 죠인에 참여하는 릴레이션들 중 하나를 이등분 하는 방법으로 공간 죠인 연산을 분리한 추, 질의 수행에 참여하는 두 서버에게 죠인 연산을 분배한다. 각 서버는 분할된 공간 죠인 연산을 동시에 연쇄적으로 저리하고 결과를 병합하여 최종 죠인 결과를 생성한다. 본 기법은 릴레이션을 분할하여 죠인을 수행함으로써 공간 연산에 참여하는 객체의 수를 절반으로 줄이며 R-Tree 등의 공간 인덱스 탐색 횟수와 그 범위를 감소시킨다. 또한 연쇄적인 질의 처리로 죠인의 결과인 임시 릴레이션을 생성하지 않으므로 대용량의 데이터에 대한 복잡한 질의에 대해서도 제한 없이 수행한다.
대용량 데이터를 분석하기 위한 맵리듀스 기반 k-NN 조인 질의처리 알고리즘은 최근 데이터 마이닝 및 분석을 기반으로 하는 응용 분야에서 매우 중요하게 활용되고 있다. 그러나, 대표적인 연구인 보로노이 기반 k-NN 조인 질의처리 알고리즘은 보로노이 인덱스 구축 비용이 매우 크기 때문에 대용량 데이터에 적합하지 못하다. 아울러 보로노이 셀 정보를 저장하기 위해 사용하는 R-트리는 맵리듀스 환경의 분산 병렬 처리에 적합하지 않다. 따라서 본 논문에서는 새로운 그리드 인덱스 기반의 k-NN 조인 질의 처리 알고리즘을 제안한다. 첫째, 높은 인덱스 구축 비용 문제를 해결하기 위해, 데이터 분포를 고려한 동적 그리드 인덱스 생성 기법을 제안한다. 둘째, 맵리듀스 환경에서 효율적으로 k-NN 조인 질의를 수행하기 위해, 인접셀 정보를 시그니처로 활용하는 후보영역 탐색 및 필터링 알고리즘을 제안한다. 마지막으로 성능 평가를 통해 제안하는 기법이 질의 처리 시간 측면에서 기존 기법에 비해 최대 3배 높은 질의 처리 성능을 나타냄을 보인다.
슈퍼피어 기반 P2P 네트워크는 전체 네트워크를 여러 개의 작은 서브 네트워크로 클러스터링하고 각 클러스터를 해당 그룹에 속한 노드들에 대한 정보를 가지고 있는 슈퍼피어라는 특정 노드가 관리하는 네트워크 모델로써 검색의 효율성과 네트워크 부하가 적다는 이점을 가지고 있다. 본 논문은 슈퍼피어기반 P2P네트워크에서 먼저 피어들의 정보검색, 새로운 노드 가입, 정보갱신 동의 동작으로 발생하는 메시지의 양을 기반으로 한 트래픽 비용을 클러스터 내의 비용과 슈퍼피어 간의 비용으로 측정하고, 이 두 비용을 바탕으로 다양한 네트워크 크기에 따라 트래픽 비용을 최소화할 수 있는 슈퍼피어의 개수를 제시한다.
Android platform provides a content provider and a cursor mechanism to access the internal SQLite engine. Content providers not only store and retrieve data but also make it accessible to applications. Applications can only share data through content provider, since there's no common storage area that Android packages can access. Cursor is an interface that provides random read-write access to the result set returned by a database query. However, this cursor possesses two major limitations. First, a cursor does not support a join clause among cursors, since the cursor can only access a single table in the content provider. Second, the cursor is not capable of creating user-customized field in the predefined content providers. In this paper, we propose the unified cursor architecture that merges several cursors into a single virtual cursor. Cursor translation look-aside buffer (TLB), column windowing mechanism and virtual data management are the three major techniques we have adopted to implement our structure. And we also propose a delayed synchronization method between an application and a proposed unified cursor. An application can create a user-customized field and sort multiple tables using a unified cursor on Android platform.
SNS, 클라우드, Web3.0과 같은 새로운 IT환경은 '관계(relation)'가 중요한 요소가 되고 있다. 그리고 이들 관계(relation)는 거래, 즉, 트랜잭션을 발생시킨다. 그러나 우리가 사용하고 있는 관계형 데이터베이스(RDBMS)나 그래프 데이터베이스는 관계(relation)를 나타내는 그래프 구조와 트랜잭션을 동시에 처리하지 못한다. 본 논문은 확장 가능한 복잡 네트워크 시스템에서 활용할 수 있는 그래프 구조와 트랜잭션을 동시에 처리할 수 있는 방법을 제안한다. 제안 기법은 토픽맵의 데이터 모델을 응용하여 그래프 구조와 트랜잭션을 동시에 저장하고 탐색한다. 토픽맵은 시멘틱 웹(Web3.0)을 구현하는 온톨로지 언어 중 하나로써, 정보자원들 사이의 연관 '관계(relation)'를 통해 정보의 네비게이터로써 활용되고 있다. 또한 본 논문에서는 컬럼형 데이터베이스인 카산드라를 이용하여 제안 기법의 아키텍처를 설계, 구현하였다. 이는 분산처리를 이용하여 빅데이터 레벨의 데이터까지 처리할 수 있도록 하기 위함이다. 마지막으로 대표적인 RDBMS인 오라클과 제안 기법을 동일한 데이터 소스, 동일한 질문에 대해 저장 및 질의를 하는 과정을 실험으로 보였다. 이는 조인(join) 없이 관계(relation)를 표현함으로써 RDBMS의 역할까지 충분히 대체 가능함을 보이고자 한다.
W3C에서 표준 온톨로지 서술 언어로 OWL을 채택함에 따라 많은 온톨로지들이 OWL로 기술 및 구현되고 있다. 이와 관련된 기술 중 Jena는 HP에서 개발한 API로서 저장소는 물론 추론 엔진을 개발할 수 있는 다양한 API를 제공하고 있으며 현재 많은 시스템 개발에 이용되고 있다. 그러나 Jena2의 저장 모델은 단일 테이블에 문서의 정보를 저장하기 때문에 대용량의 온톨로지 데이터 처리에 있어 성능이 저하되는 문제점을 지닌다. 무엇보다 클래스와 프로퍼티의 계층적 구조를 고려하지 않기 때문에 계층 구조를 이용한 질의 처리 시 잦은 조인 연산으로 인해 성능이 급격하게 저하된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 기존의 Jena2 API를 그대로 이용하면서 Plug-in 형식으로 적용할 수 있는 새로운 OWL 온톨로지 관계형 데이터베이스 모델을 제안한다. 제안 모델은 클래스(Class), 프로퍼티(Property), 인스턴스(Instance)의 정보들을 의미적으로 분류하여 저장하며 계층적 정보들에 대해서도 개별적으로 관리함으로써 질의 처리 성능을 향상시킨다. 또한 기존모델과 이 논문에서 제안하는 모델과의 실험 및 시뮬레이션을 통해 비교 분석 한다. 실험 및 시뮬레이션 결과에서, 제안 시스템이 Jena2보다 나은 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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