XML 또는 RDBMS 에서의 키워드 검색은 기존의 정보 검색처럼 데이터의 구조 또는 질의 언어에 대한 사전 지식 없이 질의 처리를 수행하는 연구 분야 중의 하나이다. 오늘날 키워드 검색을 효율적으로 처리하기 위해 제안된 연구들은 그래프 기반의 질의 처리에 기반한 기법들에 초점을 두고 있다. 이러한 접근들은 XML 또는 RDBMS 안에 존재하는 데이터를 그래프 구조에 기반한 데이터로 변환한 다음에 그래프 탐색을 통해서 모든 질의 키워드를 포함하는 결과들을 찾는다. 그러나 기존의 기법들을 RDF/S 또는 OWL 문서와 같은 복잡한 그래프 구조에 적용하기에는 질의 성능 측면에서 많은 문제점을 가지고 있다. 또한, 온톨로지 언어의 의미적 단위로서의 RDF 트리플을 고려하지 않기 때문에 질의 결과에 대한 신뢰성을 보장할 수 없다. 이러한 관점에서 본 논문은 RDF/S 또는 OWL 저장소에서 효율적이고 의미적인 키워드 검색을 위한 인덱싱 기법 및 알고리즘을 설계한다.
그래프는 현재 GIS, 네트워크, 인공지능 등과 같은 다양한 분야에 응용되고 있다. 우리의 일상에서도 여행등과 같은 상황에서 무의식중에 그래프의 개념을 사용하고 있다. 그래서 본 논문에서는 미로내에서 로봇이 서로다른 두 개의 정점간 최단경로를 탐색할 때, 그래프라는 개념이 어떻게 사용되는지에 대해서 알아보고자한다. 우리가 자료구조 과목에서 배웠던 내용처럼 이상적인 상황이 아니고 좀더 현실적인 상황이다. 로봇이 최단경로탐색이라는 미션을 수행하기 위해서는 미로순회, 그래프 생성, 최단경로탐색의 세 단계를 거친다. 미로순회 단계는 로봇이 직접 미로를 탐색해야하는 단계로서 가장 어려움이 많은 단계라고 볼 수 있다. 그래프 생성 단계는 로봇이 미로가 가지는 구조적인 정보를 그래프로 표현하고, 이를 2차원 배열에 저장하는 단계이다. 최단경로탐색단계는 서로 다른 두 개의 정점을 입력하여 로봇이 실제로 이동하도록 하는 단계이다. 아직 구현이 완료된 상황이 아니기 때문에 로봇의 최단경로탐색을 위한 전체 과정의 설계에 대해서만 기술하기로 한다.
본 연구는 regular path query를 효율적으로 처리하는 디스크 기반 시스템을 만들기 위해서는 그래프 데이터를 효율적으로 저장하여야하며, regular path query 수행 시 발생하는 cost가 작도로 하는 evaluation algorithm이 필요하다. 이에 본 연구에서는 그래프데이터 저장 방법을 제안하고, regular path query 수행시 발생하는 cost 및 오버헤드를 분석한다.
본 논문에서는 Flow 모니터링 및 제어, Graph 출력, Test, History 등의 기능을 제공하는 연소기 제어 시스템을 설계하고 구현한다. Flow 모니터링 및 제어 기능은 각 채널의 현재 유량을 표시하고, 제어할 수 있다. Graph 출력 기능은 현재 채널의 상태를 그래프로 나타낸다. Test는 현재 구성된 환경이 정상적으로 동작하는지 시험하는 기능을 제공하며, Setting은 각 채널의 채널명, Point set, Range, 허용오차를 설정한다. 그리고 History는 저장된 데이터를 읽어와 Error기록, 사용자에 의해 저장된 데이터, 24시간마다 자동 저장되는 데이터를 그래프로 표시해 준다. 본 논문에서 제안한 연소기 제어 시스템을 이용해서 실제 유량을 측정한 결과, 정확한 유량의 측정을 할 수 있었다.
XML을 기반으로 지리 정보의 저장 및 전송을 위한 인코딩 표준으로 제안된 GML은 점차 그 활용도가 증가하고 있다. 이에 웹 환경에서 지리 정보의 상호 운용성을 제공하기 위해 다양한 모델링, 저장 및 질의에 관한 연구가 수행되어 왔으며, 특히 구조적인 특성을 갖는 GML 문서를 효율적으로 저장하는 연구는 필수적이다. 따라서, 본 논문에서는 GML 스키마를 기반으로 작성된 GML 문서를 공간 데이터베이스로 저장하기 위한 GML 문서 변환 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 GML 스키마를 방향성을 갖는 그래프 구조로 변환하고 이를 기반으로 공간 스키마로의 매핑에 대해 기술한다. 그리고 GML 문서를 공간 데이터베이스로 변환할 때 발생하는 의미적 손실을 보상하기 위해 GML 스키마에 존재하는 제약 조건을 변환된 공간 스키마에서 유지하기 위한 규칙을 제안한다. 또한 제안 기법은 공간 데이터베이스를 GML 문서의 저장소로 활용할 수 있도록 함으로써 이질적인 지리 정보의 상호 운용성 제공뿐 아니라 대량의 GML 문서에 대해 효과적인 저장과 관리가 가능하게 한다.
인터넷상에서 데이터 양은 빠른 속도로 증가하고 있으며, 더불어 RDF/XML 문서 크기 또한 상당히 크게 양산되고 있다. 이러한 상황은 효율적인 저장 모델을 요구하고 있으며, 저장된 데이터에 대해 효율적으로 질의를 처리할 수 있어야 한다. 이와 같은 많은 데이터를 저장하고 처리하기 위한 도구들이 존재하지만 이들 대부분은 과도한 조인연산, 데이터 및 스키마 관리에 있어서 문제점들을 안고 있다. 이에 본 연구에서는 문제점을 최소화하기 위해 Trie와 벡터(vector)를 사용하여 데이터를 저장할 수 있는 모델을 제안하며, 다음과 같은 내용을 중심으로 살펴본다. 먼저, 과도한 조인 연산을 피하며, 데이터를 지역화(localized) 및 캐쉬(cached)되게 저장한다. RDF 그래프를 상하로 이동하는 복잡도를 동일하게 하며, 스키마 정보와 데이터의 의미를 함께 저장하고 메모리 내(in-memory) 실행 문제 등을 해결한다. 이렇게 함으로서 의미 추출과 결과를 확대 시키는데 소요되는 시간을 최적화시킬 수 있다.
본 논문에서는 Edge-Labeled Graph에 기반하여 XML 인스턴스들을 관계형 데이터베이스(RDB)로 저장하는 모델을 제안하고 구현한다. 저장되는 XML 인스턴스들은 Edge-Libeled Graph에 기반 한 Data Graph로 표현되고 이를 이용하여 데이터 경로(Data Path), 요소(Element), 속성(Attribute), 테이블 인덱스(Table Index) 테이블에 정의된 값들이 추출된 후 Napper를 이용하여 데이터베이스 스키마를 정의하고 추출된 값들을 저장한다. 그리고, RDB 저장 모델은 질의를 지원하기 위해, XPATH를 따르는 질의 언어로 사용되는 XQL을 SQL로 변환하는 변환기를 제공하며, 또한 저장된 XML 인스턴스를 복원하는 DBtoXML 처리기를 갖도록 하였다. 구현 결과, XML 인스턴스들과 RDB 구조로의 저장 관계가 그래프(Graph) 기반의 경로(Path)를 이용한 표현으로 가능했으며, 동시에, 특정 요소 (Element) 또는 속성(Attribute)들의 정보들을 쉽게 검색할 수 있는 가능성을 보였다.
SNS, 클라우드, Web3.0과 같은 새로운 IT환경은 '관계(relation)'가 중요한 요소가 되고 있다. 그리고 이들 관계(relation)는 거래, 즉, 트랜잭션을 발생시킨다. 그러나 우리가 사용하고 있는 관계형 데이터베이스(RDBMS)나 그래프 데이터베이스는 관계(relation)를 나타내는 그래프 구조와 트랜잭션을 동시에 처리하지 못한다. 본 논문은 확장 가능한 복잡 네트워크 시스템에서 활용할 수 있는 그래프 구조와 트랜잭션을 동시에 처리할 수 있는 방법을 제안한다. 제안 기법은 토픽맵의 데이터 모델을 응용하여 그래프 구조와 트랜잭션을 동시에 저장하고 탐색한다. 토픽맵은 시멘틱 웹(Web3.0)을 구현하는 온톨로지 언어 중 하나로써, 정보자원들 사이의 연관 '관계(relation)'를 통해 정보의 네비게이터로써 활용되고 있다. 또한 본 논문에서는 컬럼형 데이터베이스인 카산드라를 이용하여 제안 기법의 아키텍처를 설계, 구현하였다. 이는 분산처리를 이용하여 빅데이터 레벨의 데이터까지 처리할 수 있도록 하기 위함이다. 마지막으로 대표적인 RDBMS인 오라클과 제안 기법을 동일한 데이터 소스, 동일한 질문에 대해 저장 및 질의를 하는 과정을 실험으로 보였다. 이는 조인(join) 없이 관계(relation)를 표현함으로써 RDBMS의 역할까지 충분히 대체 가능함을 보이고자 한다.
시맨틱 웹의 등장에 따라 RDF와 RDF Schema(RDF/RDFS)로 표현되는 웹 데이타의 양이 증가하고 있다. 이에 웹 데이타를 효율적으로 저장, 검색할 수 있는 인덱스 구조의 필요성이 높아지고 있다. 본 연구에서는 기존의 트리 모델을 위한 소수 레이블 기법(prime number labeling scheme)을 발전시켜, RDF/RDFS 인덱스 구조를 표현할 수 있는 그래프 모델을 위한 소수 레이블 기법을 제안한다. 제안한 기법은 기존의 소수 레이블 기법을 그래프에 적용하여 구조 질의(Structural Query)를 효율적으로 처리할 수 있고, 데이타 갱신 시에 인덱스를 재구성하지 않아도 되는 장점을 가지고 있다. 그리고 이전의 RDF/RDFS 인덱스 구조에서 효율적으로 처리하기 힘들었던 순환 방향성 그래프에 대한 질의도 쉴게 처리할 수 있다.
그래프 분할 문제는 각각의 가중치가 주어진 에지와 노드를 정해진 목적에 맞게 몇 개의 그룹으로 분할하는 문제이다. 이 문제는 휴리스틱 방법으로 해결되어져 왔으나, NP-hard 문제로 인한 지역 최적해에 빠지기 쉬운 단점을 갖는다. 유전자 알고리즘이 해결 방법으로 제시되고 있는 가운데 단순 유전자 알고리즘에서 초기의 모집단 메모리(population memory)를 이용하여 적은 크기의 모집단을 생성하고 외부메모리에 최적해들을 저장하고 있어 GA의 효율성을 높이며, 다수의 지역 최적해에 빠지지 않게 하며 수렴 속도를 향상시키는 마이크로 유전자 알고리즘을 적용한다. ${\mu}$-GA를 통해 본 논문에서는 클러스터들의 가중치를 비교적 동일하게 하는 GPP를 해결하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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