능동적 시간지원 데이터베이스 시스템은 시간지원 데이터베이스 시스템에 능동규칙 시스템을 통합하여 구성한 진보된 데이터베이스 시스템이다. 이 시스템은 추세 분석, 상태 관찰을 통한 경보,고장에 대한 예측, 금융 시스템 및 공정 제어 등과같은 고도의 응용에 효과적으로 대응할수 있다. 그러나 능동적 시간지원 데이터베이스 시스템은 시간 차원을 갖는 다차원 데이터공간에 대해 처리해야 하므로 그 처리비용이 매우 높으며, 규칙 처리에 의한 시스템 부하가 매우 증가할 수 있다. 따라서 효과적 규칙 처리방법에 대한 연구가 수행되어야 한다. 한편 규칙의 성능에 대한 문제는 일반적으로 조건 평가 방법의 효율성에 달려있다. 특히 데이터의 시간차원을 고려한 시간지원 능동규칙의 경우 시간 영역에 따라 규칙에 의해 처리되어야 할 데이터 량의 증가하고 이에 다라 성능의 차이가 많이 나므로 더욱 문제가 된다. 따라서 이 논문에서는 능동적 시간지원 데이터베이스 시스템을 위한 시간지원 능동규칙의 성능향상을 위해 조건 평가를 검토하고 시간지원 차분에 의한 시간지원 점진적 평가연산을 제시하였다. 아울러 이 시간지원 점진적 연산자를 적용한 조건 평가 예를 보이고 이 연산자의 효율성을 증명하였다.
다차원 공간 객체를 위한 영역 질의는 다차원 공간상에서 질의 영역과 교차 또는 포함되는 객체들을 검색하는 가장 기본적인 공간 연산이다. 영역 질의 처리를 위한 인덱스 기법으로서 공간 순서화 곡선을 이용하여 다차원 공간 객체의 MBR 정보를 1차원 값으로 변환하여 저장하는 DOT(DOuble Transformation) 인덱스 기법이 알려져 있다. 이 기법은 데이터베이스 시스템의 주색인 기법을 그대로 적용할 수 있는 장점을 갖으나, 중간 공간에 설정된 다차원 질의 영역을 최종 공간상의 1차원 값의 집합으로 변환하는 공간 변환 연산에 대한 오버헤드가 매우 크다는 문제점이 있으며, 원 공간을 2차원 이상으로 확장하여 적용할 수 있는 구체적인 영역 질의 방법이 연구된 바 없다. 본 논문에서는 다차원 공간 질의 영역 상의 공간 순서화 곡선의 규칙성을 분석함으로써 공간 변환 연산의 횟수를 대폭 감소시킨 효율적인 다차원 공간 영역 질의 처리 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 공간 변환 연산의 비용을 감소시키기 위하여 질의 영역을 공간 순서화 곡선이 연속 운행되는 최대 크기의 쿼터로 분할하는 쿼터 분할 기법을 사용한다. 제안된 기법에 의한 다차원 영역 질의 처리 과정을 시각적으로 확인할 수 있는 시뮬레이터를 구현하였으며, 이를 이용한 성능평가 결과를 보였다.
정보기술의 발달과 경영패러다임의 변화로 데이터웨어하우스가 등장했다. 기존의 관계형 데이터베이스를 기반으로 하는 데이터웨어하우스에서는 사용자가 다양하고 복잡한 분석을 효율적으로 수행하기가 매우 어렵다. 따라서 새로운 데이터모델 즉 다차원 모델이 필요하게 되었다. OLAP(Online Analytical Processing)은 이런 다차원적인 기업 데이터를 사용자가 분석하고 Report 할 수 있게 만들고 관리하는 역할을 한다. 이러한 OLAP은 클라이언트/서버 구조를 가지는데 OLAP 제품별로 질의방법이나 보고방식들이 다르다. 따라서 최종 사용자는 다른 Client 툴을 사용할 경우 새로운 질의 방법과 보고방식을 익혀야한다. 그리고 커스텀화된 OLAP Client툴을 사용할 경우 Server가 바뀌면 사용할 수 없게 되는 단점이 있다. 이런 문제의 원인은 OLAP Client가 Server에 의존적이기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 OLAP의 특성과 OLAP Client가 지녀야 하는 특성을 알아보고 이러한 요구사항에 맞는 OLAP Server에 의존적이지 않은 통합된 OLAP Client를 제시하고 실제 구현하였다.
This study aims to establish the concept about a new approaching method dor remodeling in the planning step. also, this study sets up the way how to approach in a dimensional way by classifying the conceptual composition of the target housing as a method. The dimensional definition is as below. The one dimensional approach: the spot. the two dimensional approach: the line, the three dimensional approach: the apatial mass, the four dimensional approach: space + time, the n dimensional (multi-dimensional) approach: the space + time + emotion. The research findings are as follows : For the purpose of remodeling, the old housing should be viewed in the three dimensional shape and space. It is defined as multi-dimensional module method to design the shape and space of the target housing in a multi-dimensional point, considering the three dimensional space composition, the emotion of the user, the housing itself. and the time of the user.
최근접 질의(nearest neighbor query)는 멀티미디어 데이터베이스에서 주어진 질의 객체와 가장 유사한 객체를 찾기 위한 매우 중요한 연산으로 사용된다. 대부분의 최근접 질의 처리 기법들은 객체의 효과적인 인덱싱을 위하여 다차원 인덱스(multidimensional index)를 사용한다. 그러나 N차원 시각형 혹은 원을 사용하여 객체 클러스터의 캡슐을 표현하는 기존의 다차원 인덱스들은 차원 수가 높아짐에 따라 검색 성능이 크게 떨어진다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하는 새로운 인덱스 구조를 제시하고, 이를 이용하는 최근접 질의 처리 방안을 제안한다. 또한, 다양한 실험에 의한 성능 평가를 통하여 제안된 기법의 우수성을 검증한다.
공간 또는 다차원 데이터베이스에서는 노드영역의 중첩 및 다차원성 때문에 다수의 색인 노드를 읽어야 하는 질의가 빈번히 나타난다. 이와 관련하여 기존 연구에서는 질의를 처리하기 위해 읽어야하는 노드의 수를 줄일수 있는 새로운 색인방법을 다수 제안하였으며 본 논문에서는 같은 수의 노드를 디스크에서 빨리 읽을 수 있도록 클러스터링하는 간단한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 노드를 형제 노드 군으로 분할하여 한 형제 노드군을 연속된 디스크 블록 군에 저장하고 노드 분할 또는 병합이 일어날때도 이런 클러스터링을 동적으로 유지한다. 약 130,000개의 TIGER 데이터와 Hilbert R-트리를 이용할 실험 결과 , 제안된 형제 노드 클러스터링을 통해 공간 영역 질의, 공간 근접질의, 공간조인 질의 등을 처리할 때 필요한 디스크 접근 시간을 최대 86%까지 줄일 수 있었다. 반면 색인 갱신과정에서 형제노드 클러스터링을 동적으로 유지하는 데 필요한 디스크 읽기 쓰기 회수의 증가량은 1% 미만밖에 되지 않았다.
ROLAP 시스템에서는 다차원 OLAP 큐브를 관계 데이터베이스 내에 여러 집계 테이블을 사용하여 저장하며, 관계 DBMS 기능을 그대로 이용하므로 구현이 간단하다. 이들 집계 테이블들은 대용량의 소스 데이타(즉, 사실 테이블)를 정렬한 후 이에 대한 집계 값을 계산하므로 큐브를 생성하는데 많은 시간이 소요된다. 이러한 다차원 큐브를 효율적으로 생성할 수 있는 여러 가지 방법이 제안되었다. 이들 방법들은 큐브 생성 시간이 사실 테이블을 정렬하는데 주로 소요되므로 이 횟수를 줄이는 기법을 주로 제안하였다. 그러나 이러한 큐브 생성 알고리즘의 성능은 실제 DBMS 상에서 평가되지 않았다. 이 연구에서는 기존의 큐브 생성 알고리즘들을 관계 DBMS 상에서 그 성능을 비교 평가하였다.
연관 규칙 탐사는 데이터베이스를 분석하여 잠재되어 있는 지식을 발견하기 위한 기법으로 스트림 데이터 시스템에서 연관 규칙 탐사에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 대부분의 연구들은 센서에서 수집되는 단일 스트림 데이터에 관한 것이며 다차원 스트림 데이터간의 연관 정보는 간과하고 있다. 본 논문에서는 다차원 스트림 데이터간의 연관 규칙을 탐사할 수 있는 AR-MS 방법을 제안한다. AR-MS 방법은 한 번의 데이터 스캔으로 연관 규칙 탐사에 필요한 요약 정보를 구축함으로써 스트림 데이터의 특성을 반영하며, 자주 발생하지는 않지만 특정 이벤트와 빈번하게 발생하는 의미 있는 희소 항목 집합에 대한 연관 규칙을 탐사할 수 있다. 또한 AR-MS 방법은 구축된 요약 정보를 사용하여 다차원 스트림 데이터간의 최대 빈발 항목 집합에 대한 연관 규칙도 탐사한다. 그리고 다양한 실험을 통하여 제안하는 방법이 기존의 방법들에 비하여 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 객체 데이터베이스 시스템에서 중포 속성에 대한 색인구조로 다차원 색인구조를 이용하는 다차원 중포 속성 색인구조(Multidimensional Hefted Attribute Index: MD-NAI)의 최적 설계 기법을 제시한다. MD-NAI는 $B^{+}$-tree와 같은 일차원 색인구조를 이용한 중포 속성 색인구조에서 지원할 수 없는 클래스 계층과 중포 속성이 포함된 복합 형태의 질의들에 대한 처리를 잘 지원할 수 있다. 그러나, MD-NAI는 사용자 질의 형태에 따라 색인검색의 성능이 매우 나빠질 수 있다 본 논문에서는 질의 형태에 따른MD-NAI의 성능 개선을 위하여, 먼저 중포 술어에 대한 질의 정보로서 색인 페이지 영역의 최적 모양을 결정하고, 이 최적 모양을 갖는 색인페이지 영역의 모양이 되도록 하는 영역분할 전략을 적용하여 최적의 MD-NAI를 구성한다. 또한, 성능평가를 위하여 MD-NAI를 이용하여 다양한 중포 술어의 형태와 객체 분포에 대하여 실시한 실험 결과를 제시한다. 성능평가의 결과에 의하면, 주어진 질의 패턴에 따라 최적 의 MD-NAI를 구성할 수 있었으며, 삼차원 MD-NAI의 경우에 질의 영역의 구간비가 1:16:256일 때 기존의 순환분할 전략에 의한 MD-NAI에 비해 성능이 5.5배 이상까지 향상되었다.
본 논문에서는 대규모 영상 데이터베이스로부터 모양 영상에 대한 검색을 빠르고 효율적으로 수행하기 위해 해싱기법을 변형한 색인구조와 검색방법을 제안한다. 제안된 색인 구조는 이진 모양 영상(binary shape image)의 불변 모멘트 집합(invariant moments set)을 특징 벡터로 사용하여 다차원으로 구성된다. 이 색인 구조를 기반으로 제안된 해싱을 변형한 검색방법은 기존의 방법들에 비해 검색공간을 줄임으로써 검색속도를 높인다. 본 논문에서 제안한 색인구조와 검색방법을 1000개의 이진 모양 영상들에 적용해 본 결과 검색공간이 전체 공간의 10% 미만으로 줄어드는 효과가 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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