시맨틱 웹 프로그래밍은 아직 발전 과정 상 초기 단계로서 API에 의존하고 있어, 컴파일 시 에러 검출이 어려우며 프로그래밍 생산성이나 실행 효율성이 낮다. 이를 극복하기 위한 여러 연구 중 하나로 기존 프로그래밍 언어를 확장하여 시맨틱 웹데이터 처리를 위한 전용 프로그래밍 언어를 만드는 작업들이 진행되어 왔다. 본 연구에서는 RDF (Resource Description Framework) 전용 프로그래밍 언어인 Jey로 작성된 프로그램의 효율성을 높이기 위한 방법으로 Jey의 SPARQL 지원 구조에 캐싱 기법을 추가하여 성능을 높이는 방법을 제안한다. 프로그램 정적 분석을 바탕으로 캐시 대상이 판별되므로 정확도를 높이며 성능향상에 기여하게 된다.
최근 도로네트워크 환경에서 위치기반 서비스를 제공하는데 있어서 2차원 공간 데이터를 기반으로 하고 있다. 3차원 데이터는 사용자에게 2차원 보다 친근감을 주는 중요한 매체가 되지만, 데이터의 크기가 커지기 때문에 이동단말기의 메모리 공간의 한계로 모든 데이터를 저장할 수 없게 되는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 도로네트워크에서 이동객체에게 3차원 데이터를 제공할 수 있는 연속원근질의를 정의하고 이를 처리하는 방법론을 제안하였다.
XML 문서에 대한 키워드 검색은 사용자로 하여금 XML 문서의 복잡한 구조에 관한 지식 없이 쉽게 정보를 검색할 수 있게 해준다. 또한 사용자의 정보 요구에 대해 해당 정보를 포함하는 문서 전체를 반환하는 기존의 정보 검색 시스템과 달리 문서 내의 해당 정보를 포함하는 문서 조각을 결과로 반환함으로써 보다 빠르게 원하는 정보를 얻을 수 있도록 도와준다. 이러한 특징은 XML 문서 검색 시스템이 XML 문서를 문서 단위가 아닌 세부적인 엘리먼트 단위로 처리함으로써 가능하다. 하지만 이로 인해 대용량 문서들에 대한 질의 처리 부담 역시 가중되었다. 본 논문에서는 엘리먼트 단위 질의 처리의 비용을 줄이기 위해 XML 문서에 대한 문서 단위 순위화 기법을 제안하는데, 이는 결과물의 점수에 영향을 미치는 질의 키워드들의 문서 내에서의 근접도를 경로 노드 집합 정보와 이에 대한 유사도를 통해 구함으로써 엘리먼트 단위 질의 처리 결과를 예측하고 문서 단위 점수를 계산한다. 이러한 문서 중심의 뷰는 대용량 문서에 대한 순위화 혹은 필터링을 가능하게 해주며, 우리는 문서 단위 인덱스를 통해 순위가 높은 문서를 우선적으로 처리함으로써 Top-k 질의에 대해 검색 성능을 높였으며, 실험을 통해 해당 기법의 유효성과 성능 향상을 검증하였다.
현업에서 사용하고 있는 정형 데이터는 데이터모델링에 대한 이해부족 및 적용의 미흡으로 정규화되지 않은 채로 테이블 형태로 관리되고 있는 현실이다. 데이터베이스 설계의 균형이 파괴되면 데이터 질의에 대한 응답속도에 영향을 미치며, 데이터 비만도가 높아지게 된다. 본 논문에서는 최적화된 데이터모델링을 통한 데이터베이스 설계를 통하여 데이터 비만도가 어떻게 개선되었는지를 연구하였다. 데이터 비만도가 과다하게 나타나는 방사형 및 업무 중심의 고립형 설계에서 객체(데이터)와 객체간의 관계 중심의 데이터모델링을 통한 정방형 설계를 함으로 데이터 질의 경로가 선명하게 가시화되었다. 데이터비만도 면에서도 기존의 연구지원 데이터베이스의 비만도는 57.2%였으나, 새로운 연구지원 데이터베이스에서는 16.2%로 나타나 데이터 비만도가 40.5%가 개선되었으며, 데이터의 중복을 최소화함으로써 데이터의 정확성과 무결성이 보장되는 데이터베이스로 개선되었다.
위치기반서비스와 지능형교통시스템 등의 응용분야에서는 이동 중인 경로 상에 존재하는 모든 지점에 대해 k개의 최근접 객체를 탐색하는 연속 k 최근접 객체 탐색 질의가 폭넓게 사용되고 있다. 최근접 질의는 위와 같은 응용에 빠른 응답을 요구하고, 공간 네트워크 데이터베이스에 적용가능해야 한다. 또한 잦은 POI(Point of Interest) 객체의 변경에 유연하게 대처해야 한다. 이 논문에서는 도로 네트워크에서 이동 중인 질의 객체를 위한 최근접 객체를 효율적으로 탐색하는 새로운 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 기법은 다수의 분할점과 그에 상응하는 k개의 최근접 객체 집합들을 결과로 추출하며, POI들 간에는 순서가 없다. 실제 데이터를 이용한 실험은 제안한 기법에 기존 기법에 비해 우수함을 보인다. 최적의 조건에서 제안한 기법이 기존 기법에 비해 짧은 연산 시간(15%)을 보인다.
외판원 순회문제(Traveling Salesman Problem)는 세일즈맨이 한 도시(node)를 출발하여 모든 도시를 한 번씩 방문한 후 다시 출발점으로 되돌아오는 최적 경로를 반환한다. 이 기법은 도시의 수가 늘어날수록 연산횟수가 기하급수적으로 늘어나는 단점으로 인해 실생활에서 여러 노드(node)를 방문해야 하는 놀이동산이나 택배에 적용하기에는 탐색 성능에 한계가 있다. 또한, 최적 경로 탐색은 각 노드 사이의 거리를 1차원 속성으로 사용하기 때문에 이동시간, 관심도, 대기시간 등의 다차원속성을 고려하는 사용자의 요구를 만족하기 어렵다. 본 논문에서는 이와 같은 단점을 해결하기 위하여 Top-n 스카이라인 질의(Skyline query)를 이용한 다차원 외판원 순회문제(TS-MDT, Top-n Skyline-Multi Dimensional TSP) 알고리즘을 제안한다. 제안기법은 스카이라인의 지배원칙에 따라 다중 속성의 노드들을 제거함으로써 연산횟수의 감소를 통한 신속한 연산과 최적 경로를 반환한다. 실험에서는 1차원 속성의 데이터를 사용한 기존의 동적 계획법과 다차원속성을 처리하는 제안기법의 연산시간을 비교한 결과, 같은 데이터 개수일 때 다차원속성을 처리하는 제안기법이 더 빠른 것으로 나타났다.
최근 들어 계속되는 램 가격 하락으로 인해 대용량의 램을 사용하는 주기억장치 데이터베이스 시스템의 구축이 실현 가능하게 되었다. 주기억장치 데이터베이스는 여러 다양한 실시간 응용 분야를 위해 사용되며, 매년 CPU 속도가 60% 정도 증가되고, 메모리 속도가 10% 증가되는 현실에서, 케쉬 미스(Cache miss)를 얼마나 줄이느냐 하는 문제가 주기억장치 데이터베이스의 검색 성능 측면에서 가장 중요한 문제로 대두되고 있다. 본 논문에서는 이러한 환경을 고려한 실시간 모바일 GIS응용을 위한 주기억장치 데이터베이스 시스템을 설계 및 구현한다. 본 시스템은 크게 PDA를 사용하는 모바일 사용자를 위한 인터페이스 관리기와 가상 메모리 기법을 사용해 전체 데이터를 주기억장치에 상주시키며 관리하는 주기억 데이터 관리기, 공간 및 비 공간 질의를 처리하는 질의처리기, 새롭게 제시하는 공간 데이터를 위한 MR-트리 인덱스와 비 공간 데이터를 위한 T-트리 인덱스 구조를 관리하는 인덱스 관리기, 데이터를 디스크에 저장하기 위한 GIS 서버 인터페이스로 구성된다. 새롭게 제시하는 공간 인덱싱을 위한 MR-트리는 노트 분할이 발생될 경우, 입력 경로 상에 하나 이상의 빈 엔트리를 지니는 노드가 존재할 경우에만, 노드 분할을 상위로 전송한다. 그러므로 중간 노드들은 항상 100%에 가깝게 채워져 있게 된다. 본 논문의 실험 결과, 2차원의 MR-트리는 기존의 R-트리에 비해 2.4배 이상의 빠른 검색 속도를 나타냈다. 한편, 주 기억 데이터 관리기는 가상 메모리 제공을 위해 전체 벡터 데이터 및 MR-트리, T-트리, 데이터 객체 텍스트 정보를 페이지 단위로 분할하여 관리하고, 간접 주소 기법을 사용하여 디스크로부터의 재 로딩시 발생할 수 있는 문제점을 제거하였다.
객체 데이타베이스를 위해 최근에 제안된 VOQL(Visual Object Query Language)은 경로식과 집합 관련 조건을 시각화하고 형식 시맨틱을 제공하는데 성공적이었다. 그러나 기존의 VOQL은 몇가지 문제들이 있다. VOQL에서는 집합 관련 조건만이 허용되고, 변수 개념을 위한 명시적인 언어 구문이 없어서 질의문들은 종종 어색하고 직관적이지 못하다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 극복하도록 VOQL을 확장한 VOQL*를 제안한다. 시각변수 개념을 도입하고 이에 기초하여 VOQL의 문법과 시맨틱을 수정하였다. VOQL*의 언어 구문들은 OOPC의 문법을 반영하도록 조심스럽게 정의되어서, 시각변수, 시각요소, VOQL* 단순 텀(term), VOQL* 구조 텀, VOQL* 기본 포뮬라(formula), VOQL* 포뮬라, VOQL* 질의문 등의 VOQL* 구문들이 OOPC 구문들처럼 계층적이고 귀납적으로 구성되어 있다. 가장 중요한 것은 VOQL*의 각 구문의 시맨틱이 OOPC를 사용하여 재귀적 방법을 통한 형식 정의가 이루어진다는 점이다. 잘 정의된 문법과 시맨틱으로 말미암아, VOQL*의 질의문들은 명확하고 간결하고 직관적이다. 또한 VOQL* 질의문을 OOPC 질의문으로 번역하는 효과적인 절차를 제공한다. VOQL*는 로직의 문법적 구조를 반영하는 잘 정의된 문법과 귀납적 방법으로 형식 시맨틱을 제공하는 첫번째 시각 질의어이다.
1996년 W3C에서 XML을 제안한 이래, 다량의 XML(eXtensible Markup Language) 문서들이 인터넷에 확산되고 있다. 이런 이유로, XML과 관련된 연구의 필요성이 증가하고 있는 실정이다. 특히, XML 문서들을 저장, 검색, 그리고 관리하기 위한 XML 관리 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이런 연구들 중에서 XRel은 XML 문서 관리를 위한 대표적인 연구로써 인정되고 있으며, 비교 대상의 연구로서 사용되고 있다. 본 논문에서는 관계형 데이터베이스 시스템을 기반으로 한 XML문서에 대한 관리 기법을 제시한다. 이는 XRel처럼 모든 가능 경로를 저장하는 것이 아니라, 노드의 텍스트 값이나 속성 값이 존재하는 경로만을 저장하는 방식이다. 또, 노드 표현에 따라 고유 노드명 식별자(Node Expression Identifier)를 부여함으로써 부여된 노드 식별자를 매칭하는 숫자 매칭(Number Matching)기법을 제안한다. 마지막으로 제안 방식의 효율성을 입증하기 위해, 기존 방법과 XPath 질의에 대한 처리 성능을 비교함으로써 제안한 방법의 효율성을 제시한다.
무선 모바일 환경에서 통신 장비의 에너지와 전송 대역폭 효율을 위해 방송 기법이 널리 사용되고 있다. 기존에는 비계층적 데이터를 대상으로 한 인덱싱 연구들이 있었으나, 웹과 이동통신 환경에서 널리 사용되는 XML 데이터에 대한 방송 인덱싱 연구는 미미한 실정이다. 본 연구에서는 XML문서에 대한 새로운 방송 인덱싱 방법으로 TOP 트리를 제안한다. TOP 트리는 XML 문서에 포함된 엘리먼트들을 같은 경로를 갖는 엘리먼트 그룹으로 분류한 후, 해당 그룹을 순서화된 고유 ID가 부여된 노드로 구성하고 엘리먼트 그룹간의 관계를 간선으로 연결한 경로 요약 트리이다. 본 논문에서는 TOP 트리 기반 방송 스트림 생성 방법과다중 경로 질의 처리 방법을 제안하고 실험을 통해 제안 방법의 우수성을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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