최근 폭소노미라고 불리는 데이터들이 사용자의 의도 파악 및 흥미를 분석하는 데에 매우 유용하게 쓰이고 있다. 본 논문은 폭소노미 데이터를 이용한 개인화 검색에서, 기존의 벡터 기반 프로파일링 및 유사도 계산 모델의 한계점을 지적하고, 이러한 한계를 극복하기 위한 방법으로 그래프 기반의 프로파일링 및 유사도 계산법을 제안한다. 최종적으로 그래프 기반의 개인화 검색 모델에 추가적으로 질의어간의 근접성까지 고려한 보다 발전된 개인화 검색 기법을 제안하였다. 본 연구에서는 복수의 데이터셋을 사용한 객관적인 성능 평가 실험을 통해 제안한 모델이 기존의 벡터 스페이스 모델에 기반한 프로파일링 기법 및 프로파일 간의 유사도 계산 기법보다 더 뛰어난 개인화 검색 결과를 제공함을 확인하였다. 또한 추가적인 파라미터 실험을 통하여, 제안하는 모델은 어떠한 형태의 데이터셋에도 쉽게 적용가능함을 보였다.
웹과 같은 분산 환경에서는, 웹 브라우저 상에서 SQL 형식의 공간 질의를 수행시키는 것과 또한 서버로부터 그 질의 결과를 보는 것이 가능하다. 그러나, 격자 이미지(raster image)와 같은 대용량 공간 데이타를 포함하는 질의 결과를 웹 브라우징할 때 발생하는 많은 문제점들 중에서, 사용자 응답 시간의 지연은 매우 중요한 문제이다. 본 논문에서는 사용자의 재요청(callback) 접근 패턴이 공간적 근접성(spatial locality)을 따른다는 가정하에서의, 사용자 응답 시간을 최소화하기 위한 새로운 프리페치(prefetch) 전략에 대해서 서술한다. 본 논문의 프리페치 전략은 다음과 같이 요약될 수 있다. 첫째, 프리페치 알고리즘은 사용자의 접근 패턴을 잘 반영하는 힐버트 곡선(Hilbert-curve) 모델을 바탕으로 한다. 둘째, 프리페치 전송 비용을 줄이기 위해서 사용자의 재요청 시간 간격(think time)을 이용한다. 본 논문에서는, 힐버트 곡선을 이용한 프리페치 전략의 성능 평가를 위해서 다양한 실험을 하였으며, 그 결과로 프리페치를 하지 않는 방식보다 높은 성능 향상이 있음을 보인다.Abstract In distributed environment(e.g., WWW), it would be possible for the users to submit SQL-like spatial queries and to see their query results from the server on the Web browser. However, of many obstacles which result from browsing query results including large spatial data such as raster image, the delay of user response time is very critical. In this paper we present a new prefetch policy which can alleviate user response time on the assumption that user's callback access pattern has spatial locality. Our prefetch policy can be summerized as follows: 1) our prefetch algorithm is based on the Hibert-curve model which well replects user's access pattern, and 2) it utilizes user's callback interval to reduce prefetch network transmission cost. In this paper we conducted diverse experiments to show that our prefetch policy achieves higher performance improvement compared to other non-prefetch methods.
위치 기반 서비스는 질의하는 클라이언트의 위치에 따라 질의에 대한 결과를 제공한다. 위치 기반 서비스에서, 전통적인 캐싱과 프리페칭 같은 기법은 서버로부터의 데이타 전송과 질의 응답 시간을 감소시키기에 효과적인 접근 방법이다. 그러나 클라이언트의 다양한 이동성과 질의 패턴으로 이들 기법은 캐시의 비효율성과 네트워크 부하를 초래할 수 있다. 이러한 단점들을 해결하기 위해, 사용자가 요구한 질의와 질의 결과를 표현하는 세그먼트들의 집합으로 정의된, 서술을 이용하여 프리페칭 세그먼트 개념과 개선된 캐시 교체 전략을 함께 사용하는 시멘틱 프리페칭 기법을 제안한다. 이동 클라이언트는 시멘틱 프리페칭 영역이라고 불리는 서비스 영역에 진입할 때 서버로부터 미리 필요한 시멘틱 정보를 가져온다. 이동 컴퓨팅 환경에서 클라이언트는 위치 종속 데이타의 질의 처리를 위해 캐시에 미리 그 정보를 유지한다. 제안 기법의 성능은 사용자 이동성과 질의 패턴, 위치 종속 데이타의 분포, 적용 캐시 교체 전략과 같은 다양한 환경 변수와 관련 지어 조사된다. 시뮬레이션 결과는 제안 기법이 영역 질의와 최 근접 질의에 대해 기존 기법보다 효율적임을 보여준다. 추가로, 질의 처리에 두 질의를 동적으로 반영하여 적용하면 성능이 향상됨을 알 수 있다.
스카이라인 질의(Skyline Query)는 객체의 다중 속성을 기준으로 사용자 선호에 적합한 대상을 탐색하는 기법이다. 기존 스카이라인 질의는 탐색 결과를 일괄처리(batch processing)로 반환하지만, 대화형 앱이나 모바일 환경의 등장으로 실시간 탐색 결과의 필요성이 증가하였다. 스카이라인을 위한 온라인 알고리즘(online algorithm)은 객체의 반환 속도를 향상해 실시간으로 선호 객체를 제공한다. 하지만 객체 탐색 과정에서 기존에 탐색한 영역을 재방문하여 반복 비교하는 불필요한 연산 시간이 소요된다. 본 논문은 온라인 알고리즘에서 불필요한 탐색 시간을 제거하여 스카이라인 질의 결과를 실시간으로 제공하기 위한 스카이라인 온라인 전처리 알고리즘을 제안한다. 제안 기법은 기존의 온라인 알고리즘에서 전처리를 수행함으로써 반복적으로 재탐색 되는 영역을 미리 제거하여 탐색 성능을 향상하였다. 실험 결과, 기존 온라인 알고리즘과 비교 시 이산 데이터 집합의 표준 분포, 편향 분포, 양의 상관 및 음의 상관분포에서 향상된 성능을 보였다. 제안 기법은 비교 대상을 최소화하여 탐색 성능을 향상하므로 모바일 장치의 사용이 증가하는 현실에서 사용자들에게 신속한 서비스를 제공할 수 있는 새로운 기준이 될 것이다.
유비쿼터스 응용은 실시간으로 입력되는 데이터 스트림과 저장된 공간 데이터를 동시에 처리하는 이중적인 공간 연속 질의 처리 기술이 요구된다. 이러한 공간 연속 질의 처리에서는 대용량 공간 데이터에 대한 디스크 접근 비용을 최소화가 요구되나 기존 공간색인 기법은 논리적 인접성을 공간 데이터의 물리적인 인접성을 보장할 수 없으므로 공간 데이터 탐색에 있어 비용이 증가한다. 또한 데이터 인접성 보장을 위한 공간 순서화 기법의 경우에도 빈번하게 접근되는 질의 공간 영역에 대한 클러스터링을 고려하지 않고 있다. 본 논문에서는 이중적인 공간 연속질의 처리에서 공간 데이터의 효율적인 접근을 위한 영역 기반 저장 구조를 제안한다. 제안 기법에서는 영역을 기반으로 데이터를 인접하게 저장하고 사용자 질의를 영역 기반으로 그룹 처리함으로써 질의 처리 비용을 감소시킬 수 있다.
질의 확장은 입력된 질의와 관련된 키워드를 사용자에게 제시하여 검색 활동에 도움을 주는 방법이다. 최근에는 사용자가 검색한 내용에서 군집화 방법을 이용하여 도메인을 찾고 키워드를 제시하는 연구가 많이 이루어졌다. 하지만 군집화 방법은 군집의 개수를 정해야하기 때문에 다양한 도메인을 나타내는데 적절하지 않다. 따라서 본 논문은 커뮤니티 인지 알고리즘으로 검색 문서에서 질의마다 다양한 수의 도메인을 찾고 키워드로 선택하여 제시하는 방법을 제안한다. 이를 위해 사용자가 검색한 결과 중 상위 30개 문서를 대상으로 단어를 추출하여 그래프 기반의 커뮤니티를 만들고, 각 커뮤니티에서 키워드를 추출하여 이를 질의 확장에 이용하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 구글 검색 엔진과 검색된 문서의 tf-idf를 이용한 키워드 추천 방법과 비교하였다. 제안한 방법이 다른 비교 대상들에 비해 더 다양한 키워드를 추천할 수 있었다.
대부분의 이동객체들은 공간 네트워크상을 움직이기 때문에, 그들의 궤적을 효과적으로 색인 검색할 수 있는 궤적 기반 색인 구조가 필요하다. 하지만 도로와 같은 공간 네트워크상의 궤적 기반 색인 구조에 대한 연구는 FNR-트리나 MON-트리와 같은 연구가 진행되었을 뿐 연구가 많이 진행되어 있지 않다. 하지만, FNR-트리나 MON-트리 또한 이동객체의 세그먼트만을 저장할 뿐 전체 궤적을 유지하지 못하여, 궤적 질의에 대해 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 공간 네트워크상의 이동객체를 위한 궤적기반 색인 구조인 TMN -Tree(Trajectory of Moving objects on Network-Tree)를 제안한다. 이를 위해, 이동객체를 공간과 시간 특성으로 분류하고, 궤적을 유지함으로써 영역질의와 궤적질의를 동시에 처리할 수 있는 색인 구조를 설계한다. 아울러, 사용자 질의를 시공간영역 내 궤적 질의, 시간영역 내 유사궤적 질의, k-최근접 질의로 분류하고, 이들을 처리하기 위한 질의 처리 알고리즘을 제안한다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 궤적 기반 색인 구조가 기존의 색인구조인 FNR-Tree, MON-Tree보다 성능이 향상되었음을 보여준다.
XML 데이터베이스에 질의 기반의 접근을 제어하기 위한 효율적인 메카니즘인 2단계 필터링 기법을 제안한다. 문서 단위 접근 범위의 한계를 극복하고 문서의 일부분 단위의 접근을 허용하는 최소 단위의 접근제어 기법 연구에서 안전성에 초점을 둔 연구들은 많았으나 접근제어를 수행할 때의 질의 기반의 효율성에 초점을 둔 연구는 미비하다. 본 논문은 안정성뿐만 아니라 효율성을 고려한 XML 접근제어 수행 메커니즘을 내용으로 하고 있다. 본 논문의 핵심은 사용자의 접근제어 규칙이 아닌 질의 기반의 접근제어 규칙만을 추출하고, 질의 처리기의 부담을 덜어주는 질의 최적화 기법을 통한 접근 제어 정책을 준수하는 새로운 대체 질의로 재작성하는 선처리 방법이다. 본 논문에서 제안하고 있는 방법은 어떠한 XML 데이터베이스 관리 시스템에도 적용가능하며 최소 단위의 접근제어 수행, 낮은 실행시간, 그리고 최적화된 안전하고 정확한 대체 질의 생성을 보장한다. 이와 같은 장점들을 실험을 통해 분석한다.
Numerous data intensive applications demand the efficient processing of a new type of query, which is called a progressive query (PQ). A PQ consists of a set of unpredictable but inter-related step-queries (SQ) that are specified by its user in a sequence of steps. A conventional DBMS was not designed to efficiently process such PQs. In our earlier work, we introduced a materialized view based approach for efficiently processing PQs, where the focus was on selecting promising views for materialization. The problem of how to efficiently find usable views from the materialized set in order to answer the SQs for a PQ remains open. In this paper, we present a new index technique, called the Dynamic Materialized View Index (DMVI), to rapidly discover usable views for answering a given SQ. The structure of the proposed index is a special ordered tree where the SQ domain tables are used as search keys and some bitmaps are kept at the leaf nodes for refined filtering. A two-level priority rule is adopted to order domain tables in the tree, which facilitates the efficient maintenance of the tree by taking into account the dynamic characteristics of various types of materialized views for PQs. The bitmap encoding methods and the strategies/algorithms to construct, search, and maintain the DMVI are suggested. The extensive experimental results demonstrate that our index technique is quite promising in improving the performance of the materialized view based query processing approach for PQs.
Wireless sensor networks need middleware system for efficiently managing the constrained resource and sensing data because they need different sensing data type and protocol to communicate with heterogeneous sensor networks. Thus this paper proposes data-centric sensor middleware for heterogeneous sensor networks. The proposed middleware have to support various query processing of user applications, high-level request of users, manage heterogeneous sensor systems and universal sensing data type for node and user application.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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