과제정보
본 논문은 2023년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구임[No. 2021-0-00180, 다양한 산업 분야 활성화 증대를 위한 분산 저장된 대규모 데이터 고속 분석 기술 개발]. 본 논문은 2023년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구임[No. 2021-0-00231, 빅데이터 대상의 빠른 질의 처리가 가능한 탐사 데이터 분석 지원 근사질의 DBMS 기술 개발].
참고문헌
- G. Li and X. Zhou, "Machine learning for data management: A system view," in Proc. IEEE ICDE, (Kuala Lumpur, Malaysia), May 2022, pp. 3198-3201.
- A. Kipf et al., "Learned cardinalities: Estimating correlated joins with deep learning," in Proc. CIDR, (Asilomar, CA, USA), Jan. 2019, http://cidrdb.org/cidr2019/papers/p101-kipf-cidr19.pdf
- J. Sun and G. Li, "An An end-to-end learning-based cost estimator," Proc. VLDB Endow, vol. 13, no. 3, 2019, pp. 307-319, https://doi.org/10.14778/3368289.3368296
- B. Hilprecht et al., "DeepDB: Learn from data, not from queries!," Proc. VLDB Endow, vol. 13, no. 7, 2020, pp. 992-1005, https://doi.org/10.14778/3384345.3384349
- B. Hilprecht et al., "One model to rule them all: Towards zero-shot learning for databases," in Proc. CIDR, (Mineola, NY, USA), Jan. 2022, https://www.cidrdb.org/cidr2022/papers/p16-hilprecht.pdf
- T. Brown et al., "Language models are few-shot learners," NeurIPS 2020, vol. 33, 2020, pp. 1877-1901.
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