대규모 멀티미디어 데이타베이스 서비스 시스템은 월드와이드 웹(WWW : World Wide Web)의 대규모 멀티미디어 정보 서비스의 우수성과 데이타베이스 시스템의 방대한 데이타베이스 관리 기능을 상호 보완적으로 통합함으로써 구현할 수 있다. 데이타베이스 통로는 이러한 통합의 핵심적인 소프트웨어라 할 수 있다. 데이타베이스 통로의 필요성이 인식된 후로 현재 많은 상용 및 연구용 제품이 개발되어 왔다. 데이타베이스 통로의 구조는 데이타베이스 접속을 WWW 에 어떻게 연동시키는가에 따라 다양하게 나누어지고 구조에 따라 성능도 달라지게 된다. 데이타베이스 통로의 성능은 대규모 데이타베이스 서비스 시스템 구축에 매우 중요하다고 할 수 있다. 이 문서에서는 여러가지 데이타베이스 통로의 구조에 대하여 분류체계를 세우고, 각 구조에 대한 특징을 성능 및 기능에 대하여 연구하였다.
메타데이타에 대한 접근이 특정 디렉토리에 집중되며 메타데이타 연산마다 다른 계산량을 가지는 클러스터 파일 시스템의 특성상 메타데이타 서버 간 부하의 불균형과 과부하가 발생한다. 따라서 클러스터 파일 시스템의 성능을 결정짓는 중요 요소인 메타데이타 서비스의 성능을 위해서는 메타데이타 서버들의 과부하 상황에 대처할 수 있는 합리적인 부하 분산 기법이 필수적이다. 메타데이타 공간을 분할하여 담당영역만을 관리하는 비대칭 메타데이타 서버를 위해 본 눈문은 클라이언트 요청의 내용을 분석하여 담당 메타데이타 서버를 결정하고 해당 연산의 종류에 따라 단순 검색, 메타데이타 중복 저장(replication), 또는 메타데이타에 대한 로깅(logging)을 수행하는 내용 기반의 부하 분산 알고리즘을 제시하였다.
진정한 의미의 다운사이징을 구현하기 위해서는 필요한 분산데이타베이스의 구현은 현재 여러가지 기술적인 문제점들을 안고 있다. 따라서 동시성 제어(concurrency control)와 갱신 (update propagation), 복구(recovery), 질의어 처리(query processing), 카달로그 관리(catalog management)등과 같은 분산 환경에서의 데이타베이스에 관련된 기술적인 문제점들을 해결하기 위해서는 어떠한 최적의 방법들을 개발해야만 한다. 이러한 방법들의 개발은 관계형 데이타베이스의 데이타관리 분류체계를 통한 대안들의 선택과 운용에 의해 가능할 것이다. 분산 환경하에서 사용되어질 수 있는 관계형 데이타베이스의 데이타관리 분류체계를 availability, expression, currency의 관점에서 Basic table과 view로 구분하여 정립해 보았다. Basic table은 current update가 필수적이므로 availability와 expression의 관점에서 분류하였고, view는 physical file의 존재성 유무와 시간적 실행의 차이를 기준으로 분류하였다. 그리고 이러한 분류기준에 따른 특성들을 분산데이타베이스 구축에 이용하는 방법들에 대해 이야기 하였다. 다시 말해 non-current materialized view 뿐만 아니라 current materialized view를 동시에 지원하는 하나의 distributed view update architecture를 개발하는 것에 대해 하나의 방법으로 제시하였다. 즉 immediate update와 deferred update는 current view를 이용하고 periodical update는 non-current view를 이용하여 100%의 distributed data resources를 관리 할 수 있는 효율적인 distributed system를 개발하는 것을 제시하였다. 본 논문은 데이타베이스론의 입장에서 아직 정립되어 있지 않은 분산 환경하에서의 관계형 데이타베이스의 데이타관리의 분류체계를 나름대로 정립하였다는데 그 의의가 있다. 또한 이것의 응용은 현재 분산데이타베이스 구축에 있어 나타나는 기술적인 문제점들을 어느정도 보완할 수 있다는 점에서 그 중요성이 있다.
최근 컴퓨터 기술의 발달로 단순한 문자, 숫자 등의 정보 표현에서 사용자가 보다 이해하기 쉽고 사용하기 쉬운 그래픽, 이미지 등의 공간 데이타에 대한 표현을 요구하고 있다. 지리 정보 시스템은 지도 형태의 데이타를 출력할 뿐만 아니라 지리 데이타(geographic data)의 저장, 검색, 조작 및 분석 등을 처리하는 데이타베이스 시스템으로 지리적 요소의 공간 데이타와 이와 관련된 속성 데이타를 처리하는 효율적인 시스템이다. 공간 데이타의 처리는 기존의 데이타베이스 관리 시스템으로 그 처리가 어렵고 효율적으로 저장 관리하지 못하므로 공간 데이타에 대한 효율적인 연산을 처리할 수 있는 새로운 데이타베이스 관리 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 지리 정보시스템과 같은 방대한 공간 데이타를 효율적으로 저장관리하며, 사용자에게 빠른 접근을 위해 새로운 공간 색인 기법을 지원하는 확장된 거장 관리 시스템을 설계한다.
최근들어 자연스럽게 필기된 한글을 인식함으로써 정보 입력 과정을 자동화하기 위한 오프라인 한글 글씨 인식에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 오프라인 한글 글씨 인식에 관한 연구에 있어서 반드시 확보되어야 하는 연구 환경으로 대용량 오프라인 한글 글씨 데이타베이스의 구축을 들 수 있는데, 본 논문에서는 시스템공학연구소 국어공학센터의 국어 정보 베이스 개발사업의 일환으로 추진중인 오프라인 한글 글씨 데이타베이스의 구축현황에 대해 간략히 소개하고자 한다. 오프라인 한글 글씨 데이타베이스의 구축은 크게 글씨 데이타베이스 설계, 글씨 데이타 수집, 용지 스캔 및 문자 단위 분할, 데이타베이스 검증의 4 단계로 구성된다. 본 연구에서는 다양한 변형을 갖는 글씨체의 수집을 데이타베이스 구축시 가장 고려해야 할 요소로 삼았으며, 고품질의 일관성 있는 글씨 데이타베이스 구축을 위해 데이타베이스 설계 단계와 검증 단계에 많은 시간을 할애했다. 마지막으로 본 연구에서는 WWW(World Wide Web)의 HTML(Hyper Text Markup Language)을 이용하여 편리 한 사용자 인터페이스를 구현함으로써 사용자들이 쉽게 한글 글씨 영상을 검색 할 수 있음은 물론 인식 알고리즘의 개발에 사용 가능한 형태의 화일을 제공받을 수 있도록 구성하고 있다. 현재는 KS C 완성형 한글 2,350자 중에서 사용 빈도순 상위 520자에 대한 한글 글씨 1,000벌을 수집하여 명도영상 데이타베이스를 구축 중에 있으며, 향후 2년간 나머지 1,830자에 대한 한글 글씨 데이타를 수집하여 데이타베이스를 완성하고자 한다. 구축된 글씨 데이타베이스는 조만간 국내의 오프라인 한글 글씨 인식 연구자들에게 제공되어 우수한 인식 알고리즘의 개발을 위한 중요한 실험 데이타로서 사용될 예정이며, 개발된 인식 시스템에 대한 객관적인 성능 평가에 있어서도 크게 기여하여 국내의 오프라인 한글 글씨 인식에 관한 연구를 활성화시켜주는 계기가 될 것으로 기대된다.
지리 정보 시스템(GIS: Geographic Information System)은 일반적으로 각각의 독립적인 저장구조를 가지고 많은 양의 지리 정보 데이타를 다루고 있다. 이런 이유로 상호 호환적이지 못한 지리 데이터를 저장하고 있는 지리 정보 시스템들간의 지리 데이타 교환은 일반적으로 어려운 상황이다. 게다가, 지리 데이타를 저장하는 것은 많은 저장 공간을 필요로 하고, 그들을 입력하는데도 많은 비용이 필요하다. 본 논문에서는 현존하는 지리 정보 시스템인 GOTHIC을 위한 SDTS 데이타 변환 시스템을 설계하고 구현하였다. 데이타의 손실없는 변환을 위해서 먼저 SDTS 데이타와 GOTHIC 데이타간의 매핑을 설계하였다. 특히, SDTS 데이타가 ISO8211 형태이므로 엑세스를 위해 FIPS123 라이브러리를 이용하였고, 또한 GOTHIC의 내부적인 포맷은 공개되어 있지 않기 때문에 GOTHIC 데이타를 엑세스하기 위해 GOTHIC 라이브러리를 이용하였다. 본 논문에서 개발한 SDTS 데이타 변환 시스템은 효과적인 지리 정보 데이타의 변환을 위해 중간 화일을 이용하였고, 그래픽 사용자 인터페이스를 구현하기 위해 UIL을 이용하였다.
지리 데이타베이스 시스템은 지도 형태의 데이타를 출력할 뿐만 아니라 공간 데이 타와 비공간 데이타에 대해서, 저장, 검색, 조작 및 분석 등을 처리하는 데이타베이 스 시스템이다. 이러한 지리 데이타시스템에서 관리하는 공간 데이타는 그라는 크기가 매우 방대하므로 공간 데이타의 입력시 많은 시간이 요구되며 저장 공간을 많이 차지 하게 된다. 따라서 지리 데이타베이스 시스템은 공간 데이타의 입력시간을 줄이고, 저 장 공간을 효과적으로 사용할 수 있는 공간 데이타 수집 시스템이 필수적으로 요구 된다. 본 논문에서는 공간 데이타에 대한 입력시간을 줄이기 위해 전체를 한번에 벡터 화하는 기존의 방법에 대한 문제점을 분석하여 이를 개선한 벡터화 기법을 제안한다. 제안된 벡터화 방법은 도면 전체를 벡터화하지 않고, 공간 데이타의 특성을 고려하여 사용자가 속성 정보를 입력하는 시점에서 그 공간 데이타만을 벡터화한다. 이와 함께 수집된 데이타의 저장 공간을 효율적으로 사용하기 위해 태그 비트를 사용한 압축 저 장 형식을 제안한다.
분산 센서 네트워크에서 대용량 스트림 데이타를 제한된 네트워크, 전력, 프로세서를 이용하여 모든 센서 데이타를 전송하고 분석하는 것은 어렵고 바람직하지 않다. 그러므로 연속적으로 입력되는 데이타를 사전에 분류하여 특성에 따라 선택적으로 데이타를 처리하는 데이타 분류 기법이 요구된다. 이 논문에서는 다차원 센서에서 주기적으로 수집되는 스트림 데이타를 슬라이딩 윈도우 단위로 데이타를 분류하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 전처리 단계와 분류단계로 구성된다. 전처리 단계는 다변량 스트림 데이타를 포함한 각 슬라이딩 윈도우 입력에 대해 데이타의 변화 특성에 따라 문자 기호를 이용하여 다양한 이산적 문자열 데이타 집합으로 변환한다. 분류단계는 각 윈도우마다 생성된 이산적 문자열 데이타를 분류하기 위해 표준 문서 분류 알고리즘을 이용하였다. 실험을 위해 우리는 Supervised 학습(베이지안 분류기, SVM)과 Unsupervised 학습(Jaccard, TFIDF, Jaro, Jaro Winkler) 알고리즘을 비교하고 평가하였다. 실험결과 SVM과 TFIDF 기법이 우수한 결과를 보였으며, 특히 속성간의 상관 정도와 인접한 각 문자 기호를 연결한 n-gram방식을 함께 고려하였을 때 높은 정확도를 보였다.
이동 컴퓨팅 환경에서 클라이언트가 서버에 요구하는 데이타가 데이타 항목의 집합이라면, 클라이언트 측면에서는 모든 데이타 항목을 얻을 때까지의 소요 시간이 중요하다. 본 논문에서는 클라이언트가 여러 개의 데이타를 한번에 접근하는 환경에서 라이언트가 전체 데이타 항목을 얻는데 소요되는 응답시간을 감소시킬 수 있는 방송 스케줄 생성 기법을 제안한다. 클라이언트에서 요구하는 데이타 항목들이 중복되는 정도에 따라 방송 스케줄에서 데이타 항목들의 상대적인 배치 순서가 중요해지며 클라이언트에서의 데이타 접근 요구가 편중되는 정도에 따라 방송 스케줄 내에서 각 데이타 항목이 방송되는 빈도가 영향을 받는다. 데이타 집합의 중복 정도와 데이타 접근 편중도를 통합적으로 적용함으로써 효과적으로 다중 데이타 접근을 지원하는 계층적 방송 스케줄을 생성하는 기법을 제시하였다. 실험 결과를 통해, 제안 기법이 여러 환경에서 적응적으로 대응하여 기존의 연구 결과에 대해 성능을 개선함을 보였다.
웹 상에서의 자료 검색 방법이 기존의 키워드 검색이나 단순 내용 기반 검색 방법에서 다양한 형태의 의미기반 검색으로 발전하고 있다. 멀티미디어 데이타를 효율적으로 저장, 검색하기 위해서는 표준화된 데이타 구조가 필요하다. 본 논문에서는 멀티미디어 자료 중에서 이미지의 의미기반 검색을 지원하기 위해 기존의 메타데이타 표준안을 반영한 확장성 있는 통합 이미지 메타데이타 구조를 정의하였다. 또한 통합 이미지 메타데이타를 웹 상에서 상호 교환하기 위해 XML 문서 형태로 표현하였으며, 이를 위해 VRA와 통합 이미지 메타데이타에 대한 XML 스키마를 정의하고 통합 이미지 메타데이타 XML 문서 생성기를 작성하였다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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