관계형 데이터베이스를 사용하여 상품 온톨로지의 저장과 관리가 현실적 방안이라고 할때, 의미적 관계에 대한 온톨로지 질의를 효과적으로 처리하기 위해서는 인덱스의 도움을 받는 것이 필요하다. 상품 온톨로지에서 의미적 관계는 상품 정보 간의 포함관계 및 분류계층 구조상의 위치관계 등 전이적 특성을 지닌 관계를 포함한다. 이 논문에서는 상품 정보 간의 포함관계 및 전이적 특성을 갖는 의미적 관계에 대한 질의를 효율적으로 처리할 수 있고, 정보의 갱신에 유리한 넘버링 기법을 사용한 인덱스 방법을 제안한다.
최근 XML 문서가 인터넷 기반의 애플리케이션 간의 자료 저장 및 교환을 위한 표준으로써 부상함에 따라 XML 문서의 저장 및 관리에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 XML 문서의 검색에 관련된 많은 연구들이 모든 XML 엘리먼트 경로에 대한 색인화로 인해 인덱스의 크기가 커지고 이에 비례하여 검색성능이 뜯어지는 문제를 보이고 있다. 본 논문에서는 이를 개선하기 위해 엘리먼트 타일을 기반으로 전통적인 역색인 방법을 XML 문서에 맞게 확장하고, RDBMS에 기반하여 계층구조를 갖는 XML 문서들의 자료를 구조적 넘버링(Numbering) 방법의 인덱스로 설계 하였다. 인덱스 테이블들은 엘리먼트 타입의 정보를 담고 있는 엘리먼트 타입 테이블, XML문서의 경로를 가지고 있는 경로 테이블, 역색인으로 구성된 Term테이블. Term 경로를 나타내는 Term경로 테이블을 생성한다. 이전의 XML 인덱싱 기법에 관련된 연구들에서 보이는 XML 문서상의 모든 경로에 대한 표현을 간소화 시키고, 이를 통해 보다 좋은 검색 성능을 보이고자 하였다.
휴대용 기기들의 데이터 저장소로 플래시 메모리가 많이 사용되고 있으며 플래시 메모리가 대용량화 되어감에 따라 점차 디스크를 대체할 것이라 예상된다. 따라서 데이터베이스 시스템 역시 저장 매체로 플래시 메모리의 사용이 증가할 것으로 예상되며 이에 따른 효율적인 인덱스가 필요하다. 플래시 메모리 기반의 효율적인 인덱스 구축을 위하여 B+ 트리의 페이지 크기에 따른 성능 평가가 필요하다. 본 논문에서는 B+ 트리와 버퍼 관리자를 구현하고, 플래시 변환 계층의 대표적인 4 가지 알고리즘에 대해 B+ 트리의 페이지 크기에 따른 성능을 비교, 분석하여 플래시 메모리 기반의 인덱스를 구축하기 위한 방향을 제시한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권6호
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pp.1049-1060
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2009
국내 금융시장의 변동성의 확대는 개인투자자들의 직접투자를 어렵게 만들면서 펀드를 통한 간접 투자 비중을 증가시켰다. 본 연구의 목적은 여러 가지 형태의 펀드 중에서도 인덱스펀드를 바탕으로 초과수익을 추구하는 인핸스드 인덱스 펀드 모델을 구축하는데 있다. 유전자알고리즘을 활용하여 인덱스펀드 관리를 위한 포트폴리오 최적화 모델을 제안하고, 이렇게 얻은 인덱스펀드의 수익에 초과수익을 얻을 수 있도록 기준지수의 일별 거래대금과 종가를 활용하였다. 실증분석 결과 본 연구의 제안모델은 코스피 200의 움직임을 잘 반영하고 있으며, 이를 활용한 전략은 순수 인덱스펀드에 의한 단순매수 후 보유 전략보다 적절한 개수의 종목을 편입시킨다면 높은 수익률을 가져다줌을 알 수 있었다.
플래시 메모리는 비휘발성이고 저전력으로 동작하며 가볍고 내구성이 강하다. 이러한 특성으로 휴대용 멀티미디어 재생기(PMP)와 같은 모바일 컴퓨팅 환경에서의 저장 장치로 많이 사용되고 있다. 대용량의 플래시 메모리를 저장 장치로 가진 모바일 기기들은 비디오/오디오/사진등과 같은 다양한 종류의 멀티미디어 데이터를 저장하고 재생한다. 모바일 컴퓨팅 장치를 위한 기존의 인덱스 시스템은 노래 가사와 같은 텍스트 형태의 정보 검색에 비효육적이다. 본 논문에서는 대용량 플래시 메모리 기반 임베디드 텍스트 인덱스(Embedded Text Index: EMTEX) 시스템을 제안한다. EMTEX는 먼저 임베디드 시스템을 고려한 압축 알고리즘을 사용하며, 텍스트 인덱스가 구성된 필드에 삽입 및 삭제시 인덱스에 즉시 반영된다. 뿐만 아니라, 플래시 메모리의 특성을 고려한 효율적인 삽입, 삭제, 재구성 기능을 수행하며, DBMS의 상위 계층에서 독립적으로 동작한다는 장점을 갖는다. 제안한 시스템의 성능 평가를 위해 다양한 환경에서 실험을 수행하였다. 그 결과 EMTEX는 임베디드 환경에서 Oracle Text나 FT3와 같은 기존의 인덱스 시스템보다 더 좋은 성능을 보여주었다.
본 논문은 고속 IP 검색을 위해 거대한 포워딩 테이블을 인덱싱하는 트라이(trie)를 캐시에 저장할 수 있는 작은 크기로 압축하는 복합적 기법을 제안한다. 본 논문의 복합적 기법은 bit-map과 controlled-prefix 기법을 복합한 것으로 저속의 주 메모리 검색을 약간의 계산을 포함한 고속 메모리 검색으로 대체한다. bit-map 트라이 압축 기법은 트라이의 인덱스와 자식 포인터를 각각 하나의 비트로 표시한다. 예를 들면 한 노드가 n bit 대표할 때 bit-map은 노드에서 연결된 $2^n$개의 인덱스와 자식 링크를 $2^{n-1}$ bit로 표시함으로써 높은 메모리 압축효과를 제공한다. controlled-prefix 기법은 주어진 트라이 계층 개수에 대해 각 계층의 깊이(stride) 즉, 트라이의 각 계층의 최상위 노드가 대표할 비트의 개수를 결정한다. 이때 controlled-prefix 기법은 주어진 트라이 계층 개수에 대해 최소의 트라이 크기를 구하기 위해 동적 프로그래밍(dynamic programming) 기법을 사용한다. 본 연구는 트라이 계층 개수에 따라 최적의 메모리 크기와 검색속도를 제시함으로써 시스템의 메모리 크기와 요구되는 검색속도에 맞추어 적절한 트라이 구조를 선택할 수 있는 기준을 제안한다.
최근 이동 통신 기술의 급속한 발달로 인해 휴대폰, PDA 등과 같은 휴대용 단말기의 사용이 보편화 되고 있다. 따라서 이동 객체의 시간에 따른 공간적인 위치정보를 활용하여 다양한 서비스를 제공하는 위치 기반 서비스(Location-Based Service)에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 위치 기반 서비스의 효율적 제공을 위하여 시간에 따라 지속적으로 변하는 이동 객체의 대용량 시공간 정보를 신속하게 저장, 관리, 검색할 수 있는 인덱싱 및 질의 처리 기술이 수반되어야 한다. 본 논문에서는 대용량 이동 객체 데이터베이스를 대상으로 한 효율적인 인덱스 구축을 위한 데이터 압축 표현 방식에 대하여 논한다. 이를 위해 본 논문에서는 기존의 주요 연구에서 2 차원 공간 좌표 (X, Y)로 표현되던 이동 객체의 공간 정보를 계층적 구조를 갖는 행정구역에 기반하여 1 차원의 공간 정보로 압축 표현하는 방식을 제안한다. 이를 이용하여 대용량의 공간정보를 저장하고 있는 이동 객체 데이터베이스의 인덱스 크기의 감소 및 질의 처리 시간의 향상 효과를 얻을 수 있다. 또한, 제안된 방식은 2 차원 공간 좌표를 1 차원의 행정구역 기반의 위치정보로 표현하기 때문에 이로 인한 데이터 손실이 발생할 수 있으나, 일정 공간 내의 객체분포를 필요로 하는 교통 상황 파악, 근사적(approximate) 공간 정보를 필요로 하는 사람${\cdot}$차량 위치 추적 서비스와 같은 위치 기반 서비스를 신속하게 처리하는데 유용하게 사용될 수 있다.
HyREX는 연구용 프로토타입 XML 하이퍼미디어 문서 검색시스템으로 다국어를 지원하고 있다. HyREX는 검색을 위한 효율적인 접근 경로들을 처리하는 물리적 계층 HyPath와 질의어를 처리하는 논리적 계층 XIRQL 그리고 사용자 인터페이스인 HyGate 계층으로 이루어져 있다. 이 연구에서는 영어와 독일어 등의 검색을 지원하는 기존의 HyREX 시스템을 한글 XML 문서 검색시스템으로 확장하기 위해 먼저 한글 데이터타입을 위한 클래스를 구현하였다. 앞으로 한글 XML 문서 검색에서 정확율과 재현율을 향상하기 위해 각 문서의 인덱스에 대해 $tf{\cdot}idf$ 공식을 이용하여 가중치를 부여하고 이를 개발하고자 한다.
비디오 압축을 위한 움직임 벡터 부호화 과정에서 최적의 예측 움직임 벡터를 율-왜곡 관점에서 선택할 경우, 차분 움직임 벡터의 정보량을 최소로 만들 수 있지만, 추가적으로 예측 움직임 벡터의 인덱스 정보를 부호화해야 한다. 본 논문은 예측 움직임 벡터 인덱스 정보에 대해 모순 검증 기술을 적용하여 전체 예측 움직임 벡터들 중 모순으로 판명된 예측 움직임 벡터를 전체 집합에서 제외시켜 부호화 효율을 증가시키는 기술에 대해서 계층적 B 영상에 대한 새로운 실험한 결과를 제시한다. 제안하는 모순 검증 방법은 Motion Vector Competition 방법과 비교하여 평균 1.26%의 전체 비트량을 절감시킨다.
최근에 Agrawal 등이 제안한 히포크라테스 데이타베이스(Hippocratic database)는 관계형 데이타베이스에 프라이버시 보호 기능을 추가한 데이타베이스 모델이다 히포크라테스 데이타베이스는 관계형 데이타베이스에 기반한 모델이므로 최근에 널리 사용되는 XML 데이타베이스에 적용하기 위해서는 확장이 필요하다. 본 논문에서는 히포크라테스 데이타베이스 모델을 XML 데이타베이스에 적용할 수 있도록 확장한 히포크라데스 XML 데이타베이스(Hippocratic XML database) 모델과 이 모델에서의 효과적인 액세스 통제 방법을 제안한다. XML 데이타는 관계형 모델과 달리 트리 형태의 계층 구조를 가진다. 따라서, 히포크라테스 데이타베이스의 모델에서 제시한 개념들인 프라이버시 선호 및 정책, 프라이버시 권한, 데이타 레코드의 사용목적을 트리 형태의 계층 구조에 맞게 확장하며, 확장된 개념들을 정형적으로 정의한다. 다음으로, 본 모델의 액세스 통제 방법에 사용되는 새로운 방법인 다차원 인덱스를 사용한 권한 인덱스(authorization index)를 제안한다. 이 권한 인덱스는 최근접 질의(nearest neighbor search) 기법을 활용하여 가장 가까운 조상 엘리먼트에 부여된 권한에 의해 내포되는 권한을 효율적으로 찾을 수 있게 해준다. 합성 데이타와 실제 데이타를 사용하여 기존의 액세스 통제 방법과 질의 처리 시간을 비교하는 다양한 실험을 수행한 결과, 본 논문에서 제안한 액세스 통제 방법은 하향식(top-down) 액세스 통제 방법에 비하여 최대 13.6배, 상향식(bottom-up) 액세스 통제 방법에 비하여 최대 20.3배 성능을 향상시킴을 보였다. 본 논문의 주요 공헌은 1) 히포크라테스 데이타베이스 모델을 히포크라테스 XML 데이타베이스 모델로 확장하고 2) 제안한 모델 상에서 권한 인덱스와 최근접 질의 기법을 사용하는 효과적인 액세스 통제방법을 제안한 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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