디지털 오디오 컨텐츠의 활용이 보편화되면서 오디오 데이타베이스에 대해 컨텐츠를 효과적으로 질의하고 검색하는 기능이 절실해졌다. 본 논문에서는 사용자들이 자주 질의하는 멜로디 부분을 이용하여 오디오 검색을 효과적으로 수행할 수 있는 새로운 인덱스 기법을 제안한다. 이 기법은 어떤 오디오에 대해 사용자가 기억하고 질의하는 내용이 대개 오디오의 특정 부분에 한정되어 있다는 사실에 기반하고 있다. 사용자의 이러한 질의 패턴을 이용하여 자주 질의되는 부분을 감지하고 인덱스로 사용함으로써 사용자가 원하는 곡을 빠르게 찾아낼 수 있게 해준다. 이러한 방법은 데이타베이스의 모든 컨텐츠를 순차적으로 검색하는 기존의 방법에 비해 적은 비용으로 검색 속도를 크게 향상시키며 특히 기존의 검색 시스템 상위 모듈로 사용이 가능하다. 프로토타입 시스템을 구현하고 다양한 실험을 통하여 논문에서 제안하는 기법의 우수성을 보인다.

공간 조인이란 주어진 공간 관계를 만족하는 공간 객채의 쌍들을 찾는 질의이다. 본 논문에서는 원공간상의 데이타를 이용하여 색인을 사용하지 않고 변환 공간(transform space) 상에서 공간 조인을 수행하는 새로운 알고리즘인 변환기반 공간 파티션 조인(transformation-based spatial partition join)을 제안한다. 기존 알고리즘들은 원공간(original space) 상에서 크기를 가지는 공간 객체를 다루기 때문에 공간 객체들의 복제를 필요로 하거나 상대적으로 공간 파티션이 복잡하여 성능이 저하되는 문제점을 가지고 있다. 이에 반해 제안하는 알고리즘은 원공간 상의 크기를 가지는 공간 객체를 변환공간 상의 크기를 가지지 않는 점 객체로 별도의 추가비용 없이 변환 해석한 후에 공간 조인을 수행하기 때문에 공간 객체들의 복제가 필요 없고, 공간 파티션이 단순하여 성능이 향상되는 장점을 가진다. 다양한 실험을 수행한 결과, 제안하는 변환기반 파티션 조인은 기존 조인 알고리즘들과 비교하여 수행 시간 측면에서 20.5∼38.0% 더 우수한 성능을 보인다.

분산 지리정보시스템을 구현하는데 가장 어려운 점 중의 하나는 공간데이타베이스의 불일치이다. 특히, 여러 가지 이유로 발생하는 분산 공간 데이타베이스 사이의 위치 불일치는 공간 질의의 결과를 부정확하게 만든다. 하나의 간단한 해결책은 가장 중요한 사이트에 따라 각 사이트의 공간데이타베이스에 있는 위치 데이타를 보정하는 것이다. 그러나, 이러한 방법은 각 사이트의 자율성이 중시되어야 하는 경우에는 실용적이지 않다. 본 논문에서는 위치 데이타가 불일치하는 여러 개의 공간데이타베이스에 대하여 공간질의를 처리하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 방법은 각 지역 공간데이타베이스를 수정하지 않고 자율성을 보장하는 방식으로 공간질의를 처리할 수 있도록 한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 탄성변형방법을 이용하면서, 각 질의의 위치를 동적으로 변환하는 방법에 기초하고 있다. 이 방법의 정확성은 수학적으로 증명이 되었으며, 실험으로도 확인하였다. 더욱이, 이 방법의 유용성 검증을 위하여 상용 데이타베이스시스템을 이용하여 구현하였다.

대량의 데이타를 관리하는 현대 데이타베이스 시스템 환경에서는 데이타베이스 시스템 튜닝에 대한 중요성이 증가하고 있다. 특히, 데이타베이스 시스템 성능 인자(performance parameters)를 시스템부하에 따라 적절하게 튜닝하여야 한다. 본 논문에서는 TPC-W 환경에서 데이타베이스 시스템의 단일 성능 인자 튜닝 전략 2가지(처리량 평가 방법, 응답시간 평가 방법)를 제시한다. 효과성을 입증하기 위하여 제시한 튜닝 전략은 두 개의 상용 데이타베이스 시스템에 적용하였다. 실험 결과는 제시된 튜닝 전략이 성능 향상에 기여함을 보인다.

최근 중앙처리장치와 주기억장치간의 병목 현상에 의한 성능 저하를 극복하기 위해 캐시를 고려한 색인 구조들이 제안되었다. 이런 색인 구조들의 궁극적인 목표는 엔트리 크기를 줄여 팬-아웃(fan-out)을 증가시키고, 캐시 접근 실패를 최소화하여 시스템의 성능을 높이는 것이다. 엔트리의 크기를 줄이는 기법에 따라 기존의 색인 구조들을 두 가지로 구분할 수 있다. 하나는 좌표 값을 고정된 비트로 양자화 함으로써, MBR 키를 압축하는 것이다. 또 다른 하나는 MBR들의 각 좌표 값 중에 그들의 부모 MBR과 같지 않은 좌표 값만을 저장하는 것이다. 우선, 본 논문에서는 두 기법의 특성들을 적절히 조합한 새로운 색인 구조를 제안하고, 기존에 제시된 두 접근법을 따르는 주기억장치 상주형 다차원 색인 구조를 다양한 환경에서 성능 평가한다. 또한, 기존의 색인 구조와 비교를 통해 제안하는 색인 구조의 우수성을 보인다.

논리곱 불리언 질의는 질의에 포함된 키워드들이 모두 나타나는 텍스트 문서들을 검색하는질의로서, 정보검색 시스템에서 가장 널리 사용되는 질의이다. 논리곱 불리언 질의는 검색의 정확도를 높이기 위하여 많은 수의 키워드로 구성된 긴 질의를 사용한다. 이 경우. 키워드 처리 순서가 성능에 크게 영향을 미친다. 기존 정보검색시스템에서는 휴리스틱에 의존하여 키워드 처리 순서를 결정하므로 최적을 보장하지 못한다. 동적 프로그래밍과 같은 기존의 데이타베이스 질의 최적화 알고리즘은 복잡도가 지수적으로 증가하므로(Ο(n2$^{n-1}$)), 키워드 수가 많은 논리곱 불리언 질의에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 조인시퀀스 분리성이라는 새로운 개념에 기반한 논리곱 불리언 질의 최적화 알고리즘을 제안한다. 조인 시퀀스 분리성이란 조인에 참여하는 릴레이션들이 어떤 조건을 만족할 경우, 최적 조인 시퀀스가 두 개의 서브 시퀀스로 분리된다는 성질이다. 이 성질을 활용하면 Ο(nlogn)만에 최적 조인 시퀀스를 구할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 조인 시퀀스 분리성의 개념을 정형적으로 정의하고 이에 기반한 질의 최적화 알고리즘의 최적성을 이론적으로 증명한다. 그리고, 제안한 질의 최적화 알고리즘의 성능 평가를 위해, 비용 모델을 사용하여 다양한 시뮬레이션을 수행한다. 그 결과, 제안한 알고리즘의 성능이 기존의 휴리스틱 기반 질의 최적화 알고리즘들에 비해 100배 이상 우수함을 보인다. 또한, 동적 프로그래밍 알고리즘에 비해 질의 최적화 시간 면에서 기하 급수적으로 우수함을 보인다(키워드 개수가 10 개일 경우 600배 이상 우수함).

데이타베이스 공유 시스템(DSS)은 고성능 트랜잭션 처리를 위하여 여러 개의 처리 노드를 연결한 구조로서, 각 노드는 데이타베이스를 저장한 디스크를 공유한다. DSS를 구성하는 노드들이 고장날 경우 데이타베이스를 정확한 상태로 복구하기 위한 회복 과정이 필요한데 DSS에서 회복 작업은 하나의 노드로 구성된 일반적인 데이타베이스 시스템보다 많은 시간이 소요된다. 그 이유는 데이타베이스를 회복하기 위해 여러 노드에 나누어 저장된 로그들을 병합하여야 하며, 병합된 로그들을 이용하여 REDO 작업을 수행하여야 하기 때문이다. 본 논문에서는 Oracle 9i Real Application Cluster (ORAC)에서 제안된 캐쉬 연합 알고리즘의 성능을 개선한 2VC(Two Version Caching) 알고리즘을 제안한다. 2VC는 단일 노드 고장에 대한 회복 작업에서 로그 병합 과정을 생략할 수 있으므로 빠른 데이타베이스 회복을 지원할 수 있다는 장점을 갖는다. 뿐만 아니라, ORAC에서 발생하는 불필요한 디스크 기록 오버헤드를 줄임으로써 정상적인 트랜잭션 처리의 성능을 향상시킬 수 있다.

최근에 이동 컴퓨팅 환경에서 여러 데이타 전송 모델이 연구되고 있다. 특히 서버가 반복적으로 필요한 정보를 전파해주는 주기적 푸시 모델에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 데이타 평균 대기 시간은 브로드캐스트 한 주기의 길이에 상당히 영향을 받으며, 또한 여러 사용자들간의 접근 데이타가 차이가 날 경우 응답시간에 상당히 나빠질 수 있다. 이 경우, 그 사용자들은 차라리 서버에게 명시적으로 데이타를 요청하기를 바랄 것이다. 이러한 두 가지 접근방식을 모두 지원하는 것을 복합 브로드캐스트라고 한다. 이 환경에서, 본 논문에서는 새로운 이동 트랜잭션 처리 알고리즘(O-PreH)을 개발하였다. 우선 서버가 관리하는 데이타는 주기적 브로드캐스트 방식으로 처리되는 Push_Data와 요구-처리방식으로 처리되는 Pull_Data로 나뉘어 진다. 즉, 사용자는 요구하는 데이타의 타입에 따라 접근하는 방식이 차이가 난다. 또한 서버는 이동 트랜잭션 일관성 유지를 돕기 위해 주기적으로 무효화 보고를 전송해준다. 만약 사용자가 무효화 보고에 의해 하나 이상의 충돌을 발견한다면, 일관성을 침해하지 않는 범위 내에서 그 충돌 순서를 결정한 후(pre-reordering) 나머지 연산들을 비관적으로 수행시킨다. 자세한 실험 과정을 거쳐 제안한 알고리즘의 성능 향상을 보였다.

최근 들어 XML의 급속한 확산으로 인해 DBMS를 이용한 XML 데이타 관리의 필요성이 높아지고 있다. 기존의 DBMS를 이용한 XML 저장 및 검색에 관한 연구들은 편의성 측면이나 성능 측면에서 아직 해결할 문제점을 가지고 있다. 특히, 관계 DBMS를 이용하는 경우 복잡한 XML 문서를 간단한 테이블 형태로 변환하는 데이타 모델 변환과 그에 따른 질의 변환의 복잡성이 문제점으로 지적되고 있다. 본 논문에서는 UniSQL ORDBMS를 이용한 DTD 의존적 데이타 관리 시스템인 Xing을 제안한다. Xing 시스템에서는 ORDBMS의 객체 참조와 다중값 속성을 이용하므로 XML 데이타를 객체 모델로 매핑하는 것이 간단하다. 또한, DTD 의존적인 객체 스키마를 생성하므로 XML 저장 알고리즘이 간단하고, 검색을 위한 질의 변환도 용이하다. 특히, Xing에서는 SAX 파서를 이용하여 메모리 부하가 적은 고유의 Xing 트리를 생성하므로 대량의 XML 데이타를 빠르게 저장할 수 있다. 그리고, 질의결과를 XML 형태로 반환함으로써 완전한 XML 데이타 관리시스템으로 사용할 수 있다. GenBank의 유전체 XML 데이타에 대하여 Xing을 이용한 저장과 관계 데이터베이스로 저장한 경우에 검색성능을 비교한 결과 제안한 시스템이 최고 10배까지 좋은 성능을 보였다.