현재 멀티미디어 응용분야에서 고차원 데이터에 대한 색인 기법이 아주 중요시 되고 있다. 특히, 인터넷의 보급으로 멀티미디어 정보에 대한 수요가 급증함에 따라 멀티미디어 객체에 대한 효율적인 색인 기술이 절실히 필요하게 되었다. 멀티미디어 객체들은 특징 벡터들로 표현이 되며, 대부분 고차원 특징 벡터를 형성하게 된다. 이러한 고차원 특징 벡터를 색인 및 검색하기 위하여 다양한 방법들이 제시되었다. 그러나, 차원이 증가할수록 검색 성능이 급격히 저하되는 dimensional curse 문제를 완전히 해결하지는 못했다. 본 논문에서는 필터링(filtering) 기법을 사용하여 개선된 고차원 색인 기법을 설계 및 구현한다.
최근 UCC를 중심으로 동영상 데이터에 대해 사람들의 관심이 증가하고 있다. 따라서 동영상 데이터의 내용-기반 검색을 지원하는 효율적인 색인 기법이 요구된다. 그러나 Hybrid Spill-Tree를 제외한 대부분의 색인 기법들은 대용량의 고차원 데이터를 다루는데 비효율적이다. 본 논문에서는 동영상 데이터의 내용-기반 검색을 지원하기 위한 효율적인 고차원 색인 기법을 제안한다. 제안하는 고차원 색인 기법은 기존 Hybrid Spill-Tree을 기반으로 새롭게 제안하는 클러스터링 방법과 시그니쳐를 이용한 데이터 저장 방법을 결합하여 확장된 색인 기법이다. 또한 제안하는 시그니쳐-기반 고차원 색인 기법이 기존 M-Tree 및 Hybrid Spill-Tree에 비해 성능이 우수함을 보인다.
동시에 다수의 사용자가 빠른 속도로 이미지 검색이 가능하도록 지원해주는 고차원 색인구조에 대한 효율적인 동시성 제어 방법은 매우 중요하지만 이에 대한 연구는 부족한 실정이다. 기존에 제안된 방법인 RLINK-트리는 링크를 적용시켜 다른 기법들에 비해 향상된 효율을 갖고 있지만 고차원 색인구조에 적용할 경우에는 문제가 발생한다. RLINK-트리에서는 고차원 색인구조의 효율적인 구성을 위한 재삽입 연산에 대한 동시성 제어를 고려하지 않고 있으며, 트리의 일관성을 유지하기 위해서 동시성 효율이 낮은 잠금 결합 방법을 사용하기 때문에 고차원 색인구조의 동시성 제어 기법에 그대로 적용하기에는 한계가 있다. 따라서, 본 논문에서는 고차원 색인구조의 효율적인 트리구성을 위해 수행되는 재삽입의 동시성 문제를 해결하면서 동시성 수준을 향상시킨 새로운 동시성 제어 알로리즘을 제안하고, 제안된 알로리즘을 고차원 색인구조에 적용시켜 동시성 제어가 효율적으로 제공될 수 있음을 증명한다.
이 논문에서는 고차원 색인 구조를 위한 동시성 제어 기법을 설계하고 이를 구현한다. 일반적으로 고차원 색인구조에서는 삽입보다 탐색연산이 빈번하고 탐색연산의 수행은 질의의 특성상 매우 많은 노드를 접근하다. 제안하는 동시성 제어 알고리즘에서는 이런 특성을 고려하여 탐색 연산의 지연이 최소가 되도록 한다. 또한 인덱스의 성능향상을 위해 재삽입 연산을 이용하는 고차원색인 구조를 고려하여 재삽입 연산 수행중에도 정확한 탐색을 보장할 수 있는 방법을 지원한다. 제안하는 동시성 제어 알고리즘을 CIR-Tree에 적용하여 실제 상용 DBMS의 하부 저장 시스템인 MiDAS-III에서 구현한다. 실험을 통하여 제안된 동시성 제어기법이 기종 동시성 제어 기법보다 성능이 우수함을 보인다.
최근 이미지 특징 벡터와 같은 고차원 벡터 데이터에 관한 색인 기법들이 많이 연구되고 있다. 하지만, 기존의 색인 기법들은 저차원의 데이터에 대해서는 검색 성능이 우수하지만, 차원이 증가함에 따라 검색 성능이 급격히 저하되는 'dimensional curse' 문제를 안고 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제점을 최소화하기 위해 필터링을 이용한 새로운 색인 기법을 제안한다. 제안하는 셀 기반 필터링 기법은 셀 중심에서 객체까지의 거리값을 저장하여 필터링 효과를 증대시킨다. 또한 고차원 공간을 셀 단위로 분할하며, 각각의 셀을 시그니쳐로 표현한다. 검색을 수행하기 위해, 셀 기반 필터링 기법은 데이터 파일을 직접 접근하기 전에 전체 시그니쳐들을 탐색하여 필터링을 수행함으로써 후보 셀들을 얻는다. 성능 실험을 통해 제안하는 기법이 VA-파일보다 검색 시간에 있어서 약 20%의 성능 향상을 보인다.
다양한 디지털 기기 활용의 증가로 인해 멀티미디어 데이터가 증가됨에 따라 내용 기반으로 검색하는 기술이 연구되고 있다. 내용 기반 검색을 위해 멀티미디어에서 추출된 고차원 특징 벡터가 대용량이 되면서 고차원 데이터를 분산해서 관리하는 색인 기법이 필요하다. 본 논문에서는 대용량 멀티미디어 데이터에서 유사한 이미지를 검출하기 위한 분산 고차원 색인 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 마스터/슬레이브 구조로 되어 있다. 마스터 서버의 색인 구조는 그리드 방식을 사용하여 검색 요청 시 탐색하는 노드를 감소시킨다. 슬레이브 서버의 색인 구조는 구 형태로 색인하여 범위 질의와 최근접 질의를 효율적으로 검색한다.
최근 들어 내용기반의 이미지 검색을 지원하기 위한 방법으로, 특징 벡터를 이용한 유사 질의 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 유사 질의를 효율적으로 지원하기 위해서는 고차원 공간상에 존재하는 점 데이터나 공간 데이터를 효과적으로 색인할 수 있는 색인 기법이 필요하다. 하지만 R*-트리를 바탕으로 하는 기존의 방법들은 고차원 데이터에 대해서 차원의 증가함에 따라 검색 시간이 급격하게 증가하는 문제점을 안고 있다. 이러한 문제는 데이터의 클러스터링에 기반을 둔 기존의 방법들이 차원이 증가함에 따라 데이터를 제대로 클러스터링하지 못하기 때문에 발생하며, 따라서 이를 해결하기 위해서는 효과적인 클러스터링 기법이 필요하다. 본 논문에서는 하나의 최소 한계 영역(minimum bounding region)에 속하는 개체들의 응집 정도와 최소 한계 영역들간의 결합 정도를 고려하여 효과적으로 클러스터링하는 방안을 제안한다. 또한 이러한 클러스터링 기법을 수용하기 위한 색인 기법을 간략히 제시한다
최근 멀티미디어 객체를 위한 효율적인 색인 기술에 대한 많은 연구가 활발히 진행되고 있으나 이러한 색인 구조들은 단일 사용자만을 지원하는데 그치고 있는 실정이며 상용 DBMS에 통합되어 실제 응용되는 사례는 드물다. 이에 본 논문에서는 필터링에 기반한 고차원 색인구조를 위한 효율적인 동시성 제어 기법을 제안하고, 지속성 객체 시스템인 SHORE 하부 저장 구조에 통합한다. 제안하는 동시성 제어 기법은 쓰레드의 개수를 증가시켜 삽입과 검색 측면에서 실험한 결과 약 30%의 응답시간 감소를 보였다.
이 논문에서는 고차원 색인 구조인 CIR-트리를 위한 효율적인 벌크로딩 알고리즘을 설계하고 구현한다. 벌크로딩 기법은 대량의 고차원 데이터가 색인 구성 시 함께 주어진는 경우 색인의 구성을 빠르게 하고 구축한 색인의 검색 성능을 향상시킨다. CIR-트리는 변별력 있는 일부 차원만 이용해서 비 단말노드의 엔트리를 구성하기 때문에 엔트리 크기가 일정하지 않다는 특징이 있으며 이는 비단말 노드의 팬아웃을 높이고 탐색 성능을 향상시키는 효과가 있다. 기존에 다차원 및 고차원 색인구조를 위한 벌크로딩 기법이 제안되었지만 이러한 CIR-트리의 특징을 제대로 살릴 수 있는 방법은 없다. 따라서 이 논문에서는 기존의 벌크로딩 알고리즘을 개선하면서 CIR-트리의 특징을 효과적으로 색인 구성에 반영할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 또한 이를 BADA-III의 하부 저장 시스템인 MiDAS-III에서 구현하고 다양한 실험을 통해 그 성능을 입증한다.
멀티미디어 데이타베이스와 같은 고차원 응용에서 유사 색인과 검색은 어려운 문제이며, 특히, 다수의 특성을 함께 색인하는 경우에는 더욱 어렵다. 본 논문에서는 고차원 이미지 데이타베이스에서 복합 유사 질의 및 적합성 피드백을 효율적으로 처리하기 위한 새로운 색인 기법인 GB-색인을 제시한다. GB-색인은 각 특성 차원을 독립적으로 처리함으로써 다수의 특성과 다수의 질의 객체를 유연하게 제어한다. 아울러, 비트맵 색인을 통해 데이타베이스에 있는 모든 객체를 비트맵의 집합으로 표현하여 질의를 효율적으로 처리한다. GB-색인의 기술적인 주된 공헌은 다음과 같다: (1) 고차원 데이타를 위한 효율적인 색인, (2) 효율적인 복합 유사 질의 처리, (3) 적합성 피드백을 위한 분리형 질의의 효과적 처리. 실험 결과에 따르면 GB-색인은 순차 탐색 및 VA-파일에 비해 큰 성능 향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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