분산 데이타베이스 시스템은 통신망으로 연결되어 있는 컴퓨터 노드들의 집합으로 구성되어 있으며 각 노드들은 데이타, 프로그램, 처리능력 등의 자원을 공유한다. 데이타의 분산은 접근 시간 단축, 가용성과 신뢰성, 동시성의 증가와 같은 장점이 있으나 통신 비용과 시스템 부하와 같은 성능저하 요인이 될 수도 있으므로 데이타를 최적의 노드에 분산시키는 할당 문제가 중요한 이슈이다. 본 논문에서는 시스템 운영 비용을 최소화 시키는 최적의 할당 노드를 찾기 위한 목적 함수를 기술하였으며 유전자 알고리즘을 사용하여 할당 목적 함수의 해를 구현하였다.
본 논문은 SIMD 병렬 처리 컴퓨터에 적합한 병렬 분류 알고리즘을 제시키 위해서, 다음과 같이 수행이 된다. 첫째, 비순서화된 데이타 집합을 p개의 프로세서로 할당시킨후에 순차적 quicksort로 분류한다. 그 다음으로, 분류된 각 프로세서의 중위수값을 구한다음 이 값에 위해서 각 프로세서에 데이타 값을 할당시킨다. 각 프로세서에 할당된 데이타가 정확하게 분배가 되도록 중위수와 중위수 값을 구해서 각 프로세서에 적합한 데이타를 다시 할당 시키게 된다. 이때 각 프로세서가 지닌 데이타의 수는 확률이론을 이 용하였다. 마지막으로, 각 프로세서에 할당된 데이타를 순차적 quicksort로 분류하면 된다. 여기서 분류될 데이타 n가 $n{\geq}p^2$일때 본 알고리즘은 최적이 되게됨을 볼수가 있다. 실제적 구현에 있어서, 64개 프로세서를 이용해서 8백만개의 데이타를 분류할때 PSRS 방법의 speedup은 44.4인 반면에 본 알고리즘은 48.43이 된다. 즉, 다양한 공용과 분산 기억장치 기계에 관해서, 본 알고리즘의 speedup은 거의 절반 이상의 선형시간으로서 성취가 됨을 볼 수가 있다.
대부분의 센서네트워크 응용들은 일정기간 동안 센서데이타를 지속적으로 수집 분석한다. 이때 모든 센서가 계속해서 서버로 데이타를 전송하기 때문에 많은 통신비용이 소모된다. 따라서 통신비용 감소를 위한 기술은 배터리를 이용해 동작하는 무선 센서에 기반한 센서네트워크의 수명 연장을 위한 가장 핵심적인 기술이라 할 수 있다. 본 연구에서는 센서데이타를 압축 전송함으로써 통신비용을 감소시키기 위한 동적 비트할당 기법에 기반한 센서데이타 압축 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 일정기간 동안 수집한 센서데이타의 분포를 분석해 센서데이타를 비트로 표현할 수 있는 정보를 각 센서에 배포하고, 데이타를 압축해 수집함으로써 통신비용을 효과적으로 줄일 수 있다.
디스크 입출력 성능에 의해서 많은 영향을 받는 대용량의 데이타를 저장하고 처리하는 시스템에서 데이타를 다수의 병렬 디스크에 분산 시켜 저장한 후 질의 처리 시 디스크 접근 시간을 감소시키기 위한 노력들이 많이 행해졌다. 대부분의 이전 연구들은 데이타 공간이 정형의 그리드 형태로 분할되어 있다는 가정 하에 각 그리드 셀에 대해서 효과적으로 디스크 번호를 할당하는 알고리즘 연구에 치중하였다. 하지만, 그리드 형태의 분할은 저차원 데이타에 대해서는 효과적이지만 고차원 데이타에 대해서는 우수한 디스크 할당 알고리즘을 적용하더라도 디클러스터링에 의한 성능 향상을 이룰 수가 없다. 그 이유는 그리드 분할 방법은 데이타 분포 비율에 관계없이 전체 데이타 공간을 동일한 비율로 분할하기 때문이다. 고차원 데이타는 대부분 데이타 공간의 표면에 존재한다. 본 논문에서는 이와 같은 현상을 고려하여 데이타 표면으로부터 주기적으로 편중 분할하는 알고리즘을 이용한 새로운 디클러스터링 알고리즘을 제시한다. 다양한 실험 결과에 의하면 표면으로부터 주기적으로 편중 분할하는 방법은 차원이 증가할 수록, 또한 질의 크기가 증가할 수록 그리드 형태의 분할에 비해서 질의를 만족하는 데이타 블록의 수를 현저히 감소시킬 수 있다. 본 논문에서는 분할 결과 데이타 블록들의 배치(layout)를 이용한 디스크 번호 할당 알고리즘들을 제시하였다. 우리는 제시한 알고리즘의 성능을 보이기 위해서 다양한 차원과 디스크 수에 대해서 여러 가지 실험을 하였다. 본 연구에서 제시한 디스크 할당 알고리즘은 절대 최적의 디스크 할당 방법에 비해서 추가적인 디스크 접근 횟수가 10번을 넘지 않는다. 디클러스터링 알고리즘의 응답 시간에 대해서 그리드 분할에 대해서 가장 좋은 성능을 보이는 것으로 알려져 있는 Kronecker sequence을 이용한 디스크 할당 알고리즘과 비교하였으며 차원이 높아짐에 따라 최대 14배까지 성능이 향상된다.
무선 환경에서 브로드캐스트방법을 이용하여 데이타를 전송할 때, 중요한 문제는 모바일 클라이언트가 요구하는 데이타에 빠르게 접근한 수 있도록 하는 것이다. 기존 연구는 선호도에 따라 정렬된 데이타들을, 제공된 채널의 수만큼 평균접근시간을 줄이는 최적의 분할지점을 찾아 채널에 할당하는 기법을 사용하였다. 이러한 방법의 문제는 동등 채널 내의 데이타 간 선호도 차이가 브로드캐스트 스케줄링에 반영되지 못한다는 것이다. 이 문제점을 해결하고자 기존 방법에 따라서 다중 채널에 데이타를 분할한 후, 브로드캐스트 디스크(broadcast disk)기법을 적용하여 동등 채널 내의 데이타들 사이에도 선호도 차이에 따라 차별적인 반복주기가 적용되도록 하는 방법이 제안 되었다. 그러나 기존의 데이타 분할은 선호도 차이에 따라 정렬된 데이타를 순서대로 채널에 할당하였기 때문에 각 채널 안에서의 데이타 간 선호도 차이가 크지 않았다. 결국 브로드캐스트 디스크 기법을 적용하더라도 각 데이타의 반복주기 차이는 선호도 차이에 따라 작게 나타나기 때문에 접근시간의 단축 효과는 크지 않다. 본 연구에서는 제공된 다중 채널에 선호도가 높은 데이타와 낮은 데이타가 고르게 분포되도록 하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 정렬된 데이타들이 인접 데이타와 떨어져 각각 다른 채널에 포함되도록 할당한다. 기존의 방법은 인덱싱 기법을 사용하지 않더라도 상위채널부터 선호도 순서에 따른 데이타 접근이 가능했다. 하지만, 제안하는 방법은 선호도 순위에 따른 데이타 접근이 어렵기 때문에 접근시간을 줄이기 위해서는 인덱스사용이 필수적이다. 이에 대해서 제안하는 데이타 할당 방법에 접근시간 단축을 위한 효율적인 인덱스 기술도 제시한다. 인덱스 방법은 요구 데이타에 대한 마른 채널 위치 검색을 위해 독립적인 인덱스 채널을 사용한다. 위의 과정을 통해서 제시하는 방법은 기존의 연구들보다 데이타의 선호도를 보다 정확하게 반영하여 전체 클라이언트의 선호 데이타에 대한 마른 접근 성능을 보이는 것을 실험을 통해서 보여줄 것이다.
본 논문에서는 분산 객체 지향 데이타베이스에서 객체를 여러 사이트에 분산시키는 기법에 관하여 연구하였다. 제안된 객체의 분산 기법은 클래스의 분할 과정과 할당 과정으로 구성된다. 클래스의 분할 과정에서는 메소드, 계승 및 복합 객체와 같은 객체 지향 데이터베이스의 특성을 반영한 애트리뷰트 분할 알고리즘의 정의하였고 할당 과정에서는 함께 참조되는 다른 클래스의 프래그먼트들은 같은 사이트에 할당함으로써 데이타 전송량을 줄일 수 있는 할당 수식을 정의하였다.
분산 데이타베이스 할당 방법의 데이타 복제 기법은 많은 화일을 갱신시에 복제본 사이의 일관성 유지를 위해 모든 복제본을 함께 갱신해 주어야 하는 오버해드가 발생 한다. 데이타 이주 문제에 있어서도 수직, 수평 불환 이주시 데이타 통신 비용이 증가 된다. 본 논문에서는 화일 복제와 이주시 관련된 테이블의 항목들을 그룹화하여 임시 테 이블에 지정일관 처리한다. 이 방법은 데이타 입력 및 갱신이 많은 분산 트랜잭션 처리에 있어 시스템 버퍼 사용 효율을 높여준다. 결국 디스크I/O 처리 시간과 지역간 통신 비용을 줄임으로써 트랜잭션 처리의 병행성을 높이고 데이타 처리 속도를 빠르게 한다.
브로드 캐스트(Broadcast)는 하나 또는 여러 개의 채널을 이용해서 다수의 이동 단말기들이 빈번하게 필요로 하는 데이타를 효과적으로 전송하기 위한 방법 중에 하나이다. 이동 단말기의 배터리 소모량을 최소화하기 위해서, 브로드캐스트 되는 데이타를 위한 접근시간을 최소화하는 것이 가장 중요한 문제로 대두되었다. 이런 관점에서 브로드캐스트 되는 데이타에 인덱스를 제공함으로써 데이타 접근시간을 최소화하는데 초점을 맞춘 연구들이 수행되어 왔다. 이 논문에서는 멀티채널(Multi Channels) 환경에서의 효과적인 브로드캐스트(Broadcast)를 위한 인덱스 할당 방법에 대해 연구하였다. 지금까지 제안된 방법들은 브로드캐스트 되는 데이타와 인덱스의 크기가 같아야 한다는 가정을 필요로 하거나 사용되는 인덱스 트리의 깊이와 같은 수의 채널이 주어지지 않을 경우 본래의 성능을 보이지 못하는 단점을 가지고 있다. 앞에서 언급한 두 가지 문제점은 브로드캐스트 데이타에 대해서 평균 접근시간의 증가를 초래하게 된다. 이러한 문제점을 극복하기 위하여 본 논문에서는, 채널을 데이타와 인덱스 채널로 분리한 후, 빈도수가 높은 데이타와 해당 데이타에 대한 트리 구조 인덱스를 보다 많이 브로드캐스트 함으로써 브로드캐스트 데이타에 대한 평균 접근 시간을 최소화하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 제안하는 방법의 실험적 및 이론적인 성능 분석을 이와 비슷한 다른 방법들과 비교함으로써 수행한다. 제시한 방안의 성능 분석은 현존하는 다른 방법과 비교해서 브로드캐스트 데이타에 대해서 현저한 평균 접근 시간 감소를 보여준다.
무선 환경에서의 방송은 클라이언트의 수에 상관없이 다수의 클라이언트들에게 데이타를 보낼 수 있기 때문에 많은 관심을 이끌어왔다. 다수의 이전 연구들에서는 한 개의 독립적인 데이타를 최단시간에 획득하는 것을 목표로 했고, 한 질의어 내에 포함된 상호 관련된 데이타들을 동시에 획득하는 것에 대해서는 연구되지 않았다. 또한, 이러한 논문들에서는 질의어 내의 데이타들이 동일시간에 다른 채널 상에서 나타나지 않도록 할당하는 문제에 대해서만 연구되었고 질의어 요청 확률을 기반으로 한 각 데이터의 접근확률은 반영되지 않았다. 본 논문에서는 데이타를 할당하고 동시에 한 질의어 속에 포함된 모든 독립된 데이타들을 획득하는데 요구되는 평균응답시간을 최소화하는 새로운 기법을 제시한다. 성능 분석에서는 우리가 제시한 기법이 현존하는 다른 기법들 보다 좋은 평균응답시간을 보여준다.
본 논문에서는 인터넷상의 대용량 자료에서 원하는 정보를 검색하기 위한 지원 기능으로서 분산 객체지향 데이타베이스에서 클래스를 분할하여 여러 사이트에 분산시키는 기법에 관하여 설계 및 구현하였다 제안된 분산 기법은 클래스의 분할 과정과 할당 과정으로 구성된다. 클래스의 분할 과정에서는 메소드, 계승 및 복합 객체와 같은 객체지항 데이터베이스의 특성을 반영하여 클래스를 분할하였으며 할당 과정에서는 저장, 질의 처리 및 전송비용을 고려하여 할당수식을 정의하였으며 이를 유전자 알고리즘을 이용하여 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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