중대한 산업용 소프트웨어가 동작하는 공유된 객체지향 데이터베이스를 안전하게 변경하기 위해서는, 그 공유 데이터베이스를 변경할 동안 데이터베이스 위에서 작동하는 기존의 응용 프로그램이 지속적으로 작동되어야 한다. 데이터베이스 변경을 필요로 하는 새로운 요구사항은 새 응용 프로그램의 추가, 기존 응용 프로그램의 기능 확장, 초기 디자인 에러 수정 등으로 인하여 발생할 수 있다. 우리는 한 사람의 사용자가 다른 사용자에게 악영향을 주지 않고 데이터베이스 스키마를 변경할 수 있게 하여 이 문제를 해결하는 투명한 스키마 진화(TSE: Transparent Schema Evolution) 방법론을 소개한다. 이 방법론은 기존의 스키마를 직접 변경하는 대신 스키마 변경 연산의 의미를 반영하는 데이터베이스 큐를 공유 객체지향 데이터베이스 상에 생성하여 투명한 진화를 달성한다. 데이터베이스의 용량을 증가시키지 못하는 뷰 메카니즘의 한계를 극복하기 위하여 이 방법론은 데이터베이스 용량 증가 연산에 대하여 다음의 새 단계로 정렬된다. (1) 기저의 베이스 스키마는 데이터베이스 용량 증가를 위해 물리적으로 변호한다. (2) 데이터베이스 변경의 의미를 달성하는 목표 뷰가 위의 변화된 베이스 스키마로부터 생성된다. (3) 변화 이전의 베이스 스키마는 데이터베이스 뷰로서 재 구축된다. 이로써 기존의 다른 사용자가 정의한 데이터 인터페이스가 보존된다. 우리는 객체-지향 뷰 기술을 이용하여 스키마 변화 연산을 구현함으로써 TSE 방법론의 구현가능성(feasibility)을 확인하였다. 표준적인 객체-지향 뷰 모델이 정의되고 상용 객체-지향 데이터베이스인 잼스톤(Gemstone) 위에 구현되었다. 그 뷰 모델은 갱신 의미(semantic) 정의를 그 뷰가 베이스 스키마의 갱신 의미를 보존하도록 정의하였다. 그러한 뷰는 사용자가 그들이 실제로는 베이스 스키마가 아니라 뷰에서 작업하고 있다는 사실을 모르게 하기 위하여 TSE에서 필요하다.

서브시퀀스 매칭은 질의 시퀀스와 유사한 서브시퀀스를 가지는 데이터 시퀀스와 해당 서브시퀀스의 위치를 찾는 문제이다. 본 논문에서는 윈도우를 구성하는 방법의 이원성을 이용한 새로운 서부시퀀스 매칭 방법인 Dual-Match는 윈도우를 구성하는 방법에 있어서 Faloutsos 등이 사용한 방법(간단히 FRM 이라한다)의 이원적 접근법이다. 즉, FRM에서는 데이터 시퀀스를 슬라이딩 윈도우로 나누고 질의 시퀀스를 디스조인트 윈도우로 나누는 방법을 사용한 반면, Dual-Match에서는 데이터 시퀀스를 디스조이트 윈도우로 나누고 질의 시퀀스를 슬라이딩 윈도우로 나누는 방법을 사용한다. FRM은 색인에 필요한 저장공간을 줄이기 위하여 개별 점 대신 최소 포함 사각형만을 저장함으로 인하여 많은 착오해답(유사하지 않은 후보 서브시퀀스)을 발생시켰다. Dual-Match는 FRM과 비슷한 크기의 저장공간에 개별 점을 직접 저장함으로써 이 문제를 해결한다. 실험결과, Dual-Match는 많은 경우에 있어서 FRM에 비하여 후보 개수를 크게 줄이고 성능을 향상시켰다. 특히, 선택률이 낮은 경우($10^{-4}$이하)에는 후보 개수를 최대 8800배 까지 줄이고, 페이지 액세스 횟수를 최대 26.9배까지 줄였으며, 성능을 최대 430배까지 향상시켰다. 또한, 동일한 크기의 색인을 생성하는데 있어서 Dual-Match는 FRM보다 4.10~25.6배 빠르게 색인을 구성하였다. 이는 색인 구성시에 CPU 오버헤드의 많은 부분을 차지하는 저차원 변환의 횟수를 FRM에 비해 크게 줄이기 때문이다. 이 같은 결과로 볼 때, Dual-Match는 대용량 데이터베이스에 대한 서부시퀀스 매칭의 성능을 크게 향상시킬 수 있는 획기적인 연구 결과라 믿는다.

데이터 웨어하우스 환경에서 데이터 분석을 위한 OLAP 질의에 대한 응답 시간을 줄이기 위해 실체 뷰 도입을 고려할 수 있다. 데이터 웨어하우스 환경에서 실체 뷰는 차원 테이블 과 사실 테이블의 조인으로 구성되어 있는 조인 뷰로 이루어지므로 지인 비용은 실체 뷰 선택에 영항을 미치는 가장 중요한 요소이다. 본 논문에서는 실체 뷰의 차원 속성 레벨을 이용하여 조인 테이블 추적하는 방법을 정형화하고 조인 비용을 기반으로 한 실체 뷰 선택 알고리즘을 제안한다.

실체뷰는 대량의 데이터웨어하우스에서 질의처리를 효과적으로 수행하기위한 대안으로서, 그 핵심은 각 데이터 원천에서의 데이터변화에 대응한 복합적인 뷰의 효과적인 관리 문제이다. 본 연구에서는 우선 실체뷰 관리에 관한 기존의 연구들을 일별함에 있어서 즉, 갱신의 주체문제, 갱신객체, 및 갱신시간 문제의 세가지 관점에서 본 연구의 위치를 결정한 다음, 대수적 접근법으로 복합뷰 갱신문제가 복잡해지는 원인을 규명하였다. 그 해법으로서 참조무결성을 활용한 복합 조인뷰의 갱신 알고리즘을 제안하면서, 여러 가지 참조무결성 제약조건과 트랜잭션과 관련된 자체갱신적 새로운 해법을 제시했다.

XML은 여러 분야에서 다양한 타입의 데이터를 효과적으로 관리하기 위한 표준으로 사용되고 있다. 이러한 XML의 한 응용으로서 데이터베이스 시스템, 파일 시스템, OLTP시스템, OLAP시스템, 데이터웨어하우징을 위한 ETL 시스템, 데이터마이닝 시스템 등을 포함하는 다양한 타입의 데이터 처리 시스템 사이에서 메타데이터를 교환하기 위하여 XML을 이용하여 메타데이터를 표준화하는 것이다. 본 연구는 MDC(MetaData Coalition)에 제안한 일반적인 데이터 처리 시스템을 위한 메타데이터 교환 스펙인 MDIS(Metadata Interchange Specification)를 따르도록 설계한 관계형 데이터베이스 시스템의 메타데이터 교환을 위한 사양으로서 R-MDIS(MetaData Interchange Specification for RDBs) 모델을 제안하고 이에 따라 표현된 자료를 상호 데이터베이스 시스템 사이에서 교환할 수 있는 Export 함수와 Import 함수를 포함하는 번역기를 개발한다. 이 번역기는 메타데이터의 일관성을 유지하면서도 메타데이터의 양방향 흐름을 지원할 수 있도록 하는 정보를 포함하고 있다. 본 연구는 구체적인 관계형 데이터베이스 시스템에서의 메타데이터 교환을 위한 실제적인 번역기를 구현함으로써 다양한 종류의 데이터 처리 시스템들 사이에서 메타데이터 불일치 문제를 해결할 수 있는 근거를 제시하였다. 둘째, XML을 이용하여 메타데이터 교환 사양을 설정함으로서 구도화된 데이터나 구조화되지 않은 데이터 모두에 대하여 일관된 방법으로 데이터 교환이 가능하도록 하여 효율적인 정보 교환을 할 수 있다는 것을 보여 주었다. 셋째, 본 연구에서 개발한 번역기는 메타데이터 교환에 의해 데이터들을 공유하게 함으로서 효율적으로 관리하지 못하던 데이터들을 효율적으로 사용할 수 있게 함으로서 데이터 관리 문제에 해결책이 될 것이다.

본 논문에서는 UML을 기반으로 한 객체지향 시스템 개발에서 발생하는 멀티미디어 산출물들을 저장, 관리하기 위한 객체 저장소의 산출물 관리 기법을 제시하였다. 객체 관리 기능 모듈은 상용 객체 관계 DBMS인 IUS를 이용하여 구현하였다. 산출물 객체의 표현 및 데이터의 공유를 위해 UML 다이아그램 산출물을 XML 문서 형태로 표현하고, eXcelon XML 데이터 서버를 이용하여 XML 문서처리 시스템을 구현하였다. 산출물 객체의 관계 관리 기법과 UML 다이아그램에 대한 XML 문서화 기법은 UML을 기반으로 하는 CASE 도구의 개발에 활용될 수 있다.

공간 데이터베이스에서 효율적으로 공간 질의를 처리하기 위해서는 클러스터링을 통해서 이스크 접근 비용을 줄이는 것이 필요하다. 이 논문은 공간 지역성에 기반을 둔 여러 가지 클러스터링 알고리즘을 제안하고 실험을 통해 제안한 클러스터링 알고리즘의 성능을 평가하였다. 이 논문에서 제안하는 클러스터링 알고리즘은 객체 클러스터링 알고리즘과 셀 클러스터링 알고리즘으로 나뉜다. 객체 클러스터링 알고리즘은 정규 준할 공간 색인 구조에서 영역 분할 선과 겹치는 객체들의 저장 위치를 결정하는데 사용된다. 셀 클러스터링 알고리즘은 클러스터를 만들기 위해 정규 분할된 영역들을 그룹화하는데 사용된다. 실험결과 객체 클러스터링 알고리즘에서는 객체간의 거리를 이용한 경우에 대체로 좋은 성능을 보였지만, 버퍼 크기가 커지거나 데이터가 희박한 영역의 질의에 있어서는 알고리즘 별로 성능의 차이는 거의 없었다. 셀 클러스터링 알고리즘에 대한 실험에서는 이 논문에서 제안한 클러스터링 알고리즘은 N-순서화 기법에 의한 클러스터링 알고리즘에 비해 우수한 성능을 보였다. 특히 중복 참조도를 이용한 경우와 셀의 무게 중심간 거리를 이용한 방법이 가장 우수하였다.

구형 피라미드 기법[1,2]은 d-차원의 공간을 2d개의 구형 피라미드들로 분할하는 특별한 공간 분할 방식을 이용하여 고차원 데이터를 효율적으로 색인할 수 있는 새로운 색인 방법으로 제안되었다. 구형 피라미드 기법은 구형태의 영역질의를 처리하는 알고리즘을 제안하였으나 유사 검색에 많이 사용되는 또 다른 종류의 질의인 최근접 질의를 처리하는 알고리즘을 제안하지 못했다. 본 논문에서는 점진적 최근접 질의 처리 알고리즘을 확장하여 구형피라미드 기법 상에서 효율적으로 최근접 질의를 처리하는 알고리즘을 제안한다. 마지막으로, R*-tree와 X-tree 상에서 구현된 점진적 k-최근접 질의 처리 방법과 다양한 비교 실험을 통하여 구형 피라미드 기법을 이용한 k-최근접 질의 처리 방법이 더 효율적임을 보인다.

본 논문에서는 분산된 준구조적 데이터에 대한 질의 처리 문제를 다룬다. 분산된 준구조적 데이터는 루트가 있고 간선에 레이블이 있는 그래프 모델로 표현될 수 있으며, 그래프의 조드들은 한 사이트 또는 여러 사이트들에 위치할 수 있다. 분산된 준구조적 데이터의 효율적인 검색을 위해 ‘질의 단축 및 확산’ 방법에 기반을 둔 질의 처리 모델을 제안한다. 이 방법은 사용자 질의가 사이트 내부에서 단축되고 다른 사이트로 분산되는 과정을 통해 데이터를 검색한다. 또한, 제안된 모델에 필요한 알고리즘들을 제시하고 정확성을 증명한다.

XML은 웹에서 데이터를 주고받는 표준으로 새로이 등장하고 있다. 이러한 데이터를 잘 처리하기 위하여 데이터베이스의 도움은 필연적이다. XML을 처리하는 데이터베이스에서 데이터는 트리 형태로 저장되며 질의어는 정규 경로식(regular path expression)의 특징을 가지고 있다. 이때 질의 처리는 트리의 각 노드 탐색을 통하여 수행된다. 본 논문에서는 시그니처를 이용한 저장 방법 및 질의 처리를 통하여 질의 수행 시 각 노드의 탐색 횟수를 줄여 질의 수행을 빠르게 할 수 있게 한다. 뿐만 아니라 반 구조적 데이터에 대한 인덱스도 데이터베이스 내에서 반구조적 데이터로 표현된다. 그러므로 본 논문에서 제안한 방법을 인덱스 노드에도 적용할 수 있다. 이와 같이 본 논문에서 제안한 방법은 데이터 객체와 인덱스 객체의 탐색을 줄임으로서 XML 질의를 빠르게 처리할 수 있게 한다.

트랜잭션간 캐슁을 허용하는 데디터전송 시스템은 각 클라이언트가 데이터베이스의 일부분을 동적으로 캐슁하므로 트랜잭션 캐쉬 일관성 유지 기법의 필요성을 야기한다. 지연 로킹 기법은 클라이언트가 액세스한 데이터에 대한 로크 설정 및 유효성 검사가 비동기적으로 이루어지는 검사기반 기법이다. 지연 로킹 기법은 매우 낮은 통신부담을 보이므로 높은 성능을 발휘할 수 있지만, 트랜잭션 철회율이 높은 단점이 있다. 이 단점에 대처하기 위하여 본 논문에서는 철회되는 트랜잭션 대신에 실행되기 위하여 관리되는 백업 목적의 트랜잭션인 그림자 트랜잭션의 개념을 제안한다. 그리고 이 개념과 지연 로킹 기법을 통합하여 그림자 트렌잭션을 이용한 새로운 트랜잭션 캐쉬 일관성 유지 기법을 제안한다. 그리고 모의실험을 통하여 제안된 기법의 성능과 검사기반 기법 중 가정 대표적인 적응적 낙관적 동시성 제어 기법과 캐슁 두단계 로킹 기법과의 성능을 비교한다.