최근 소셜 네트워크, 인용 네트워크 등 여러 분야에서 다양한 그래프 데이터가 활용되고 있다. 시간에 따라 그래프가 동적으로 변화함에 따라 변경 내용 추적 및 특정 시점 그래프 검색을 위해 그래프 이력 데이터를 관리하는 것이 필요하다. 대부분의 이력 데이터는 시간에 따라 부분적인 변화가 발생하기 때문에 시간 단위로 데이터를 저장할 경우 변경되지 않은 데이터가 중복 저장된다. 본 논문에서는 시간별 그래프의 중복 저장을 최소화하기 위한 그래프 이력 저장 관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 그래프의 변화를 계속적으로 탐지하여 과거 그래프와 중복되는 서브 그래프를 하나의 중복 스냅샷에 저장한다. 중복 스냅샷에는 다수의 델타 스냅샷이 연결되어 각 시간에 따른 변화 데이터를 유지한다. 중복 스냅샷에 저장된 중복 데이터를 공통으로 관리하여 공간의 효율을 향상시킨다. 또한, 해당 시점의 그래프를 탐색하기 위해서 중복 스냅샷과 델타 스냅샷을 연결하였다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 다양한 성능평가를 수행한다.
본 논문은 관계형 데이터베이스 기반하여 그래프를 저장하고 그래프 알고리즘을 정의할 수 있는 방법을 제안한다. 이 방법에서 그래프는 릴레이션으로 표현되며, 그래프의 각 정점과 간선은 이 릴레이션의 튜플로서 데이터베이스에 저장된다. 이를 위해 그래프의 저장 및 관리뿐만 아니라 다양한 응용프로그램 개발에도 사용될 수 있는 기본적인 그래프 함수들을 라이브러리로 개발하였다. 또한, 그래프에 대한 알고리즘을 추출, 선택, 죠인과 같은 관계대수 연산을 이용하여 정의하였으며, SQL과 같은 데이터베이스 언어를 사용하여 구현하였다. 이와 같은 데이터베이스에 기반한 방법은 메모리에 수용되지 않는 크기의 그래프를 효과적으로 처리할 수 있을 뿐만 아니라 다양한 응용프로그램 개발을 용이하게 할 것이다.
본 논문에서는 Edge-Labeled Graph에 기반하여 XML 인스턴스들을 관계형 데이터베이스내에 저장하는 모델을 제안하고 구현한다. 저장 모델은 저장되는 XMI 인스턴스들을 Edge-Labeled Graph에 기반하여 데이터 그래프로 표현하며, 표현한 데이터 그래프상의 정보를 저장하기 위해 데이터베이스 스키마로 제시된 데이터 경로, 요소, 속성, 테이블 인덱스 테이블의 구조에 따라 정의된 값들을 추출하고 Mapper 모듈을 이용하여 저장하며 질의를 지원하기 위해, XPATH를 따르는 질의 언어인 XQL을 SQL로 변환하는 모듈, 또한 저장된 XML 인스턴스를 복원하는 DBtoXML 모듈을 갖도록 하였다. 구현 결과, XML 인스턴스들과 제안한 저장 모델 구조로의 저장 관계가 그래프 기반의 경로를 이용한 표현으로 가능했으며, 동시에, 특정 요소 또는 속성들의 정보들을 쉽게 검색할 수 있는 가능성을 보였다.
최근 그래프데이터베이스가 널리 사용되기 시작했다. 그래프데이터베이스는 그래프구조를 활용하는 데이터베이스이다. 관계형 데이터베이스의 테이블 대신, 그래프데이터베이스는 정점과 간선 형태로 정보를 저장한다. 데이터 저장구조의 사전 정의 없이 데이터를 저장할 수 있으며 사람이 생각하는 방식과 유사하게 데이터를 저장하고 조회할 수 있다. 그래프 데이터베이스를 활용하면 복잡한 연결구조를 가진 대용량 데이터를 효율적으로 처리할 수 있다. 통신망은 다양한 형태의 통신설비가 복잡하게 상호연결된 그래프구조로 볼 수 있다. 기존의 통신망 관리 시스템(Network Operation Support System)은 통신설비와 설비간 연결관계를 관계형데이터베이스로 관리하고 있어 서비스 종단 간 연결관계를 조회하거나, 고장원인 지점을 추적 ·조회하는등 그래프 탐색쿼리를 수행함에 있어서 어려움이 있었다. 본 연구에서는 통신망 구성 정보를 그래프데이터베이스를 이용해 구축하는 방안에 대해 고찰하고자 한다. 그래프데이터베이스의 도입으로 그래프탐색이 필요한 조회인 경우 효율적인 질의처리가 가능할 것으로 기대한다.
최근 수많은 오픈소스로 공개되면서, 대부분의 소프트웨어가 오픈소스를 활용하여 구현되고 있다. 하지만, 오픈소스에 적용되어 있는 라이선스 간의 충돌 문제가 발생하면서, 라이선스 위반 문제가 지속적으로 발생하고 있다. 이러한 문제를 사전에 방지하기 위해 소스코드 분석이 필수적이지만, 다양한 기능이 실행되는 소스코드 특성 상 소스코드만 봤을 경우 직관적으로 분석이 어렵다는 문제점이 있다. 최근 소스코드의 효과적인 분석을 도와주는 다양한 도구들이 개발되었고, 그 중 한 가지 방법은 소스코드를 그래프로 변환하여 시각적인 편의성을 제공하는 방법이다. 그래프로 변환된 소스코드는 해당 시점에는 분석이 가능하지만, 분석이 필요할 때마다 변환을 해야 하는 문제점이 존재한다. 따라서 소스코드를 변환한 그래프 데이터를 저장하는 방법이 요구되었는데, 그래프 데이터베이스의 경우 특정 파일 형식만 지원하기 때문에 그래프 데이터 저장에 어려움이 존재한다. 본 제안방식에서는 소스코드를 변환한 그래프 데이터를 그래프 데이터베이스에 효과적으로 저장하고, 분석이 요구될 때마다 데이터베이스 상에서 즉각적으로 분석이 가능한 방법을 제안한다.
그래프는 실세계의 많은 문제를 효과적으로 모델링하여 해를 구할 수 있는 강력한 방법을 제공하기 때문에 그래프의 표현 방법과 알고리즘 개발에 다양한 연구가 진행되어 왔다. 하지만, 대부분의 연구가 메인 메모리에 수용 가능한 크기를 갖는 그래프만을 고려하였기 때문에 큰 문제에 적용하기 위해서는 아직도 많은 어려움이 존재한다. 이를 극복하기 위하여 본 논문에서는 관계형 데이타베이스 이론에 기반하여 그래프를 표현하고 그래프 알고리즘을 정의할 수 있는 방법을 제안한다. 이 방법에서 그래프는 릴레이션으로 표현되며 그래프의 각 정점과 간선은 이 릴레이션의 튜플로서 저장된다. 이렇게 저장된 그래프에 대한 알고리즘은 추출, 선택, 죠인과 같은 관계대수 연산을 이용하여 정의되며 SQL과 같은 데이타베이스 언어를 사용하여 구현될 수 있다. 또한, 본 논문은 그래프의 저장 및 관리뿐만 아니라 다양한 응용프로그램 개발에도 사용될 수 있는 기본적인 그래프 함수들을 라이브러리화 하였다. 이와 같은 데이터베이스에 기반한 방법은 메모리에 수용되지 않는 크기의 그래프를 효과적으로 처리할 수 있는 방법을 제공할 뿐만 아니라 다양한 응용프로그램 개발을 용이하게 할 것이다. 또한, 데이타베이스가 제공하는 기본적인 기능인 다중사용자에 의한 동시공용 등과 같은 많은 장점을 가진다.
그래프 데이터는 객체와 객체들 간의 관계를 모델링하여 사회 관계망 서비스, 사물 인터넷 그리고 뇌 네트워크등의 데이터를 표현하며 저장한다. 빅데이터의 시대에 빅 그래프를 처리하기 위한 수요는 가파르게 증가하고 있다. 분산 그래프 처리 시스템은 매우 큰 그래프 데이터를 클러스터 내의 여러 머신의 메모리에 나누어 저장함으로써, 빅 그래프의 처리를 가능하게 하였다. 본 논문에서는 최신 분산 그래프 처리 시스템들의 특징들을 비교 연구한다.
인터넷이 보편화되면서 그에 따른 정보량도 급증하고 있다. 웹문서량이 많아짐에 따라 웹문서를 구조를 이용하여 저장, 분석하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 웹사이트를 사용자가 평가하기 위해 계층적인 웹문서들의 관계를 사이트맵으로 구성하며 웹문서 내의 계층구조를 추출, 저장하고 그래픽적으로 표시하였다. 이를 위해 웹문서 내의 계층구조를 위해 W3기관의 공용으로 사용되는 Tidy 라이브러리를 이용하여 URL에 대한 HTML 문서를 얻고 이를 XML로 변환하였다. 변환된 XML 결과로 이진트리를 구성하고 계층구조를 표현하였다. 웹문서들의 사이트맵은 그래프형식과 계층구조형식으로 표현했는데 그래프형식을 이용하여 사이트맵의 연결구조를 파악할 수 있게 하였으며, 계층구조를 이용하여 웹문서간의 계층구조에 따른 정보를 얻을 수 있었다. 사이트맵을 구성하기 위해 URL들의 구조를 인접리스트로 저장하였으며, 방향성 그래프형식을 이용하였다. 또한 웹문서 구조를 계층적으로 구성하기 위해 웹문서의 그래프형식에 대해 BFS(Breadth First Search)방식을 이용했다. 또한 계층적 사이트맵을 이용한 평가항목을 이용하여 증권사이트에 대해 실험하였다. 실험을 통해 본 시스템이 웹사이트 평가에 유용성함을 입증하였다.
최근 들어 플래시 메모리 Solid State Driver(SSD)와 같은 반도체 기반 저장장치가 고성능으로 발전하면서 저장장치 내부 컨트롤러의 CPU와 메모리 같은 자원을 응용의 요구에 맞추어 최적으로 활용해보고자 하는 움직임이 있었다. 이러한 개념을 스토리지 내 프로세싱 방식(In-Storage Processing, ISP)이라고 한다. ISP의 기능이 탑재된 저장장치에서는 호스트에서 수행하던 연산의 일부를 나누어 처리할 수 있으므로 호스트의 부하가 줄어들고 저장장치 내에서 데이터가 가공되어 처리되기 때문에 호스트까지의 데이터 전달 시간이 줄어든다. 본 논문에서는 이러한 ISP 기능을 활용하여 그래프 질의 처리를 최적화하기 위한 방식을 제안하고, 제안된 최적화 그래프 처리 방식이 graph500 벤치마크의 성능을 최대 20%까지 향상 시켰음을 보여준다.
프로그램된 정보를 사용하는 자율 가상 캐릭터는 항상 반복된 패턴 행동을 하기 때문에 사용자가 흥미를 잃는 경우가 많고 현실성도 떨어진다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해, 자율 가상캐릭터가 자율적으로 인지한 정보를 저장하고 저장한 정보를 활용하여 상황에 맞는 행동을 수행할 수 있는 메모리 체계를 제안한다. 본 논문은 자율 가상 캐릭터가 시각 주목으로 인지한 정보를 저장하고 관리하는 메모리 체계의 모델을 제시한다. 메모리 용량을 효율적으로 사용할 수 있도록 게임 환경에 적합한 빠른 시각 주목 알고리즘을 연구하여 중요하고 눈에 띄는 정보만 저장한다. 자율 가상 캐릭터의 인지 메모리를 크게 시각 기억와 공간 관계 기억 구조로 구성한다. 시각 기억은 쿼드그래프로 구현된 저장 구조에 인지한 정보를 저장한다. 공간 관계 기억은 공간 관계 그래프 이론을 기반으로 객체들간의 방향과 거리 정보를 저장한다. 본 논문의 제안 방법을 가상 환경에서 실험한 결과, 자율 가상 캐릭터는 시각 주목 기능으로 3차원 가상 환경의 동적 객체까지 감지하여 자율적으로 정보를 주목하여 저장하고 있음을 확인했다. 자율 가상캐릭터는 메모리 정보를 활용하여 목표 객체를 빠르게 탐색하며 길찾기에 필요한 경로 계획을 수립한다. 성능면에서는 주목맵만들기 위한 특징맵으로 가장 주목할 수 있는 특징들로 구성하여 처리속도가 1.6배 이상 향상됨을 확인했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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