• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2005.11b
• /
• pp.211-213
• /
• 2005

데이터 웨어하우스는 축적된 대량의 데이터를 분석하여 의사결정을 지원하는 시스템이다. 의사결정을 위한 대량의 데이터 분석은 많은 비용을 요구하므로, 질의 처리 성능을 높이고 의사 결정자에게 빠른 응답을 제공하는 효율적인 데이터 큐브 생성 기법이 연구되었다. 기존 기법으로는 Multiway Array 기법과 H-Cubing 기법이 있다. Multiway Array 기법은 다차원 집계 연산에 필요한 모든 데이터를 배열로 저장하는 것으로 데이터의 양이 많아질수록 메모리 사용이 증가한다. H-Cubing 기법은 Hyper-Tree를 기반으로 튜플을 트리로 구축하므로 모든 튜플을 트리로 구축해야 하는 비용이 증가한다. 본 논문에서는 데이터 웨어하우스에서 해쉬 테이블을 이용한 효율적인 데이터 큐브 생성 기법을 제안한다. 제안 기법은 데이터 큐브 생성 시 필드 해쉬 테이블과 레코드 해쉬 테이블을 사용한다. 필드 해쉬 테이블은 저장될 레코드 순서 계산을 위하여 각 필드에 대해 레벨 값을 해쉬 테이블로 관리한다. 레코드 해쉬 테이블은 데이터 큐브 테이블에 저장될 레코드의 순서와 데이터 큐브 테이블에 저장하기 위한 임시 레코드의 위치를 관리한다. 필드 해쉬 테이블을 이용하여 다차원 데이터의 저장될 레코드 순서를 빠르게 찾아 저장함으로서 데이터 큐브의 생성속도가 향상된다. 또한 해쉬 테이블 만을 유지하면 되므로 메모리 사용량이 감소한다. 따라서 해쉬 테이블의 사용으로 데이터의 빠른 검색과 데이터 큐브 생성 요청에 빠른 응답이 가능하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2004.11a
• /
• pp.165-170
• /
• 2004

공간 데이터 웨어하우스에서 구축기는 의사절정을 위한 기반 데이터의 구축을 담당한다. 일반적으로 공간 데이터 웨어하우스의 데이터 적재는 잦은 갱신으로 인한 서버의 부하를 줄이기 위하여 구축기에 적재할 데이터를 임시 저장하고 일정주기마다 적재하는 방법을 이용한다. 이때 구축기의 정보는 차원테이블에 대한 갱신정보와 사실 테이블의 일부 갱신정보만을 유지하므로 여러 차원 테이블로 구성된 사실 테이블의 갱신은 공간 데이터 웨어하우스 서버에서 수행해야 한다. 사실 테이블의 갱신연산은 연관된 차원 테이블들에 의해 처리되므로 높은 처리 비용이 필요하다. 따라서 사실테이블의 처리로 인해 적재시간이 증가하며, 이는 사용자의 의사결정 응답시간을 증가시킨다. 본 논문에서는 공간 데이터 웨어하우스의 구축기에서 사실테이블의 사전 계산 기법을 제안한다. 이 기법은 차원 테이블 및 사실 테이블에 대한 메타정보와 추가적으로 기록되어야할 데이터 정보를 구축기에 유지한다. 구축기는 이 정보를 이용하여 삽입 연산시 사실 테이블에 적재할 갱신 정보를 사전에 계산하고, 이를 적재주기에 함께 적재한다. 따라서 사실 테이블의 신을 데이터 적재 이전에 구축기에서 계산하므로 공간 데이터 웨어하우스 서버에서 발생하는 높은 처리 비용을 감소시킬 수 있다. 공간 데이터 웨어하우스 사용자의 의사결정 응답시간을 감소시킨다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2003.10b
• /
• pp.373-375
• /
• 2003

완성된 페이지를 보여주는 정적 웹 페이지에 비해 웹 사이트의 모든 컨텐츠를 운영 데이터베이스로 관리하고 웹 페이지 요구 시 이를 동적으로 구성하여 보여주는 동적 웹 페이지가 일반화 되고 있다. 이러한 사이트를 구축하기 위해서는 컨텐츠 저장을 위한 DBMS 제품이 결정되어야 하고, 웹 페이지 템플리트에 맞는 데이터베이스 테이블이 생성되어야 하며, 각 테이블에 대한 컨텐츠의 입력ㆍ수정ㆍ삭제 등의 데이터 관리 방법이 결정되어야 한다. 본 논문에서는 어떤 DBMS를 사용하거나, 어떤 구조의 테이블이거나 상관없이 관리할 수 있는 스크립트 기반의 컨텐츠 관리 시스템을 설계하고 구현한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2001.04a
• /
• pp.517-519
• /
• 2001

멀티미디어 서비스를 제공하는 서버의 부하분산을 위해 로드밸런싱 방식을 제안한다. 서버를 지역적으로 분산시키고 분산된 서버는 하나의 클러스터 같이 동작하면서 서버의 시스템 정보(CPU, M/M 사용량)를 체크하여 순위테이블을 작성한다. 작성된 순위테이블을 서버는 교환하면서 도일한 순위테이블을 서버는 갖고 있게 된다. 클라이언트의 연결요청이 있으면 서버는 클라이언트에게 에이전트를 배포하고 에이전트는 클라이언트로 전송되게 된다. 전송된 에이전트는 서버에서 클라이언트간의 전송속도, 유동적으로 변하는 트래픽, 순위테이블을 체크하여 서버를 결정한 후 결정된 서버로 연결을 설정하고 상황에 따라 연결을 재 설정한다. 그 결과 서버 부하를 균등하게 배분하고 그에 따른 서비스 질의 향상을 얻을 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2002.10e
• /
• pp.1-3
• /
• 2002

백본 라우터에서의 최장 길이 프리픽스 검색(LPM: Longest Prefix Matching) 속도를 향상시키기 위해 활발히 연구된 방식들은 계산 량과 사용 메모리 량을 교환하는 방식들이다. 이러한 방식들은 성능향상을 위해서 대용량의 포워딩 테이블(Forwarding Table)을 캐쉬(Cache)에 저장할 수 있는 소용량 인덱스 테이블(Index Table)로 압축함으로써 고속 캐쉬 접근 회수와 그 계산량은 증가하는 대신 저속 메모리 접근 회수를 줄이는 방식이다.〔1〕본논문에서는 저속 메모리 사용량이 증가하는 반면 저속 메모리의 접근 빈도와 계산량을 동시에 감소시키는 FPLL(Fixed Prefix Length Lookup) 방식을 소개한다. 이 방식은 포워딩 엔트리(Entry)들을 프리픽스의 상위 비트(Bit)에 의해 그룹으로 나누고, 각 그룹에 속하는 엔트리들을 같은 길이로 정렬한다. FPLL에서의 LPM검색은 목적지 주소가 속하는 그룹들의 길이를 계산하여 검색할 최장 프리픽스의 길이를 미리 결정하고, 결정된 프리픽스를 키(key)로 하여 해시 테이블(Hash Table)로 구성된 포워딩 테이블에서 완전 일치(Exact Matching) 검색을 한다. 완전 일치 검색을 위해 같은 그룹에 속한 엔트리들을 정렬할 필요가 있는데 이 정렬을 위해 여분의 포워딩 테이블 엔트리가 생성된다. 3만개 엔트리를 갖는 Mae-West〔2〕 경우에, FPLL방식은 12만개 정도의 여분의 엔트리가 추가로 생성되는 대신에 1번 캐쉬 접근과 O(1)의 복잡도를 갖는 해시 테이블 검색으로 LPM 검색을 수행한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2002.10e
• /
• pp.4-6
• /
• 2002

본 연구는 포워딩 테이블의 자료구조와 검색 알고리즘을 개선하여 고속 IP주소 검색을 구현하는 소프트웨어 기반의 연구로써 목적지 IP주소에서 검색할 길이를 결정한 후 길이별로 준비된 해시 테이블 검색을 통해 O(1)의 속도로 IP주소 검색을 실시할 수 있다. IP주소 검색은 목적지 IP주소와 다수의 포워딩 테이블 엔트리 중에서 가장 많은 비트가 일치하는 엔트리를 검색하는 과정으로 일반적인 완전일치 검색이 적용되기 어렵다. 본 연구에서는 포워딩 테이블 엔트리로 구성된 트라이를 기반으로 길이별 다중 해시 테이블을 구성하여 평균 O(log$_2$N),N=4 의 속도로 IP주소 검색을 한다. 이때 최악의 검색시간은 4회의 주 메모리 접근시간이며 더 빠른 검색을 위해 본 논문은 각 프리픽스의 첫 8비트를 키로 256개 그룹을 만들고 각 그룹별 최대 프리픽스 길이를 기록한 테이블을 캐쉬에 저장함으로써 길이별 해시 테이블 검색 시 N값을 99.9%의 확률로 3이하로 제한할 수 있다. 이것은 포워딩 테이블의 프리픽스 길이 분포에 의한 결과이며, 99.9%의 확률에서 최악의 검색시간을 3회의 주메모리 접근시간으로 할 수 있다. 주 메모리 접근시간 50㎱를 적용하면 150㎱의 검색속도는512B 패킷을 가정할 때 약 27Gb㎰의 검색속도를 지원할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2000.10c
• /
• pp.630-632
• /
• 2000

과도한 파일 입출력이 요구되는 병렬파일 시스템의 성능을 결정하는 중요한 요소로서 캐슁과 선반입을 들 수 있다. 본 논문은 캐쉬의 크기에 비해 상대적으로 큰 파일을 요청하는 경우에 시스템 성능에 막대한 영향을 미치는 선반입에 대해서 선반입할 데이터를 결정하는 알고리즘으로 테이블 비교법을 제안하고, 이와 더불어 예측된 데이터의 선반입 여부와 선반입 시기를 결정하는 경우 현재의 가용 입출력 대역폭을 고려하는 기법을 제안한다. 제안하는 선반입 알고리즘을 시뮬레이션을 통하여 기타 선반입 알고리즘과 비교해 본 결과 파일 시스템 성능이 향상되었음을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2008.06d
• /
• pp.402-405
• /
• 2008

네트워크에 연결되는 장치의 개수가 늘어남에 따라서 각 장치에 패킷을 전달하는 경로 결정에 필요한 라우팅 정보의 양도 늘어나고 있다. 라우팅 정보의 양이 증가하여 라우팅 테이블의 크기가 커질 경우 패킷의 전달 경로를 결정하기 위한 테이블 검색 시간이 길어져 라우팅 성능이 저하될 수 있다. 본 논문에서는 지리적 정보를 이용하여 지리적 거리로 계산한 다음 홉 라우터와 네트워크 상의 라우팅 경로에서 계산된 다음 홉 라우터가 동일할 경우 해당 엔트리를 삭제하는 방법으로 라우팅 테이블의 크기를 작게 유지하는 한편 라우팅은 정상적으로 수행하는 기법을 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 1998.10b
• /
• pp.392-394
• /
• 1998

데이터 웨어하우스 시스템은 의사 결정의 지원에 필요한 요약, 분석 작업을 수행하여 다양한 고품질의 정보 서비스를 사용자에게 제공한다[1]. 이러한 데이터 웨어하우스에 사용자가 질의를 요청할 경우 다차원 모델을 고려해 보면 여러 테이블을 조인해야 할 경우가 발생하고 이때 방대한 양의 사실 테이블을 가지고 있는 데이터 웨어하우스는 질의 처리시 성능 저하를 초래 할 수 있다. 그러므로 본 연구에서는 사용자의 질의에서 자주 요구되는 집계사실을 미리 저장하여 데이터 웨어하우스에 대한 질의 처리 성능향상을 기대할 수 있도록 집계사실이 저장될 효율적인 집계 테이블 생성에 따른 설계와 구현을 한다. 이를 수행하기 위해 본 논문에는 집계 사실의 저장방법에 대해 살펴보고, 집계 계획에 근거한 집계테이블 생성 인터페이스의 프로토타입 설계 및 구현을 살펴본다. 이렇게 함으로서 사용자의 의사결정에 필요한 정보를 데이터 웨어하우스에서 더욱 신속하게 얻을 수 있다.

• The KIPS Transactions:PartB
• /
• v.12B no.4 s.100
• /
• pp.369-378
• /
• 2005

Document image is segmented and classified into text, picture, or table by a document layout analysis, and the words in table regions are significant for keyword spotting because they are more meaningful than the words in other regions. This paper proposes a method to extract words from table regions in document images. As word extraction from table regions is practically regarded extracting words from cell regions composing the table, it is necessary to extract the cell correctly. In the cell extraction module, table frame is extracted first by analyzing connected components, and then the intersection points are extracted from the table frame. We modify the false intersections using the correlation between the neighboring intersections, and extract the cells using the information of intersections. Text regions in the individual cells are located by using the connected components information that was obtained during the cell extraction module, and they are segmented into text lines by using projection profiles. Finally we divide the segmented lines into words using gap clustering and special symbol detection. The experiment performed on In table images that are extracted from Korean documents, and shows $99.16\%$ accuracy of word extraction.