최근 OGC(Open Geospatial Consortium)의 센서 웹에서는 센서 네트워크에서 수집된 센싱 데이터 및 영상 정보를 저장하고 관리하여 인터넷을 통해 사용자들에게 제공하는 연구가 진행되고 있다. 이와 같은 센싱 데이터 및 영상 정보를 실시간적으로 사용자에게 전달하기 위해서는 센싱 데이터를 비롯하여 오디오 및 비디오를 하나로 묶는 데이터 융합에 대한 연구가 필요하다. 이에 본 논문에서는 센서 네트워크에서 수집된 센싱 데이터와 영상을 인덱스를 이용하여 융합하는 방안을 제시한다. 이 방안에서는 동일한 노드에서 수집된 센싱 데이터와 영상의 식별 정보를 통합 인덱스에 함께 표시하고, 이를 통해 사용자가 질의할 경우 통합 인덱스를 참조하여 센싱 데이터와 영상을 동시에 제공한다. 제안된 방안을 검증하기 위해 센서 네트워크와 영상장치를 이용하여 실시간 멀티미디어 서비스 구조를 설계하고 인덱스 기반의 영상과 센서 데이터를 통합한 유비쿼터스 실시간 멀티미디어 시스템을 설계하고 구현한다. 이를 통하여 제안된 데이터 융합 방안이 영상 장치와 무선 센서 네트워크로부터 수집되는 영상과 센싱 데이터를 통합 인덱스를 이용하여 응용 서비스의 정보 요청에 따라 실시간 멀티미디어 서비스를 제공하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 차세대 DBMS로 각광을 받고 있는 객체-관계형 DBMS(Object-Relational DBMS : ORDBMS)기반의 데이터 웨어하우스(data warehouse)에서 질의 처리의 성능을 향상시키는 AH(Attribute Hierarchy) 인덱스와 이를 이용한 질의 처리 기법을 제안한다. 지금까지 관계 DBMS를 이용한 데이터 웨어하우스의 성능 향상에 관한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 데이터 웨어하우스는 기존의 데이터베이스와는 비교할 수 없을 만큼의 대용량 데이터를 가정하므로 ORDBMS를 이용하여 데이터 웨어하우스를 구축하는 경우에서도 적절한 성능의 보장이 필수적으로 요구된다. 이 논문에서 제안된 AH 인덱스를 사용함으로써 데이터 웨어하우스 분석용 질의에서 자주 사용되는 조인과 그루핑 연산은 비용이 저렴한 인덱스 액세스 연산으로 대치되며, 데이터의 량과 무관하게 질의 처리비용이 거의 고정되는 효과를 얻을 수 있다.
본 논문에서는 높은 대역폭(Bandwidth)을 가지는 싱글채널(Single Channel)로 결합될 수 없는 낮은 대역폭의 멀티채널(Multi Channel) 환경에서의 브로드캐스트(Broadcast)를 위한 효과적인 인덱스 방법을 제안한다. 최근에 들어 멀티채널에서 데이터 브로드캐스트의 인덱스 방법에 대한 많은 연구가 행하여 졌는데, 트리구조의 사용 여부에 따라 두 가지 방법으로 구분해 볼 수 있다. 트리 구조를 이용한 방법은 서버의 부담을 증가시키지만 트리 구조를 이용하지 않은 방법보다 모바일 유저에게 낮은 대기시간을 제공할 수 있다. 이 논문에서는 기존의 방법들이 가지는 채널의 수나 데이터의 크기에 제한을 두는 단점을 해결하고 접근 빈도가 높은 데이터에 대한 인덱스들의 반복 정도를 높여서 모든 인덱스에 대한 대기시간(Latency)의 평균값을 현저하게 줄일 수 있는 효과적인 인덱스 스케줄 생성 방법을 제시한다.
XML 문서에 대한 포함질의는 XML의 핵심 질의 중의 하나이다. 따라서, XML 데이터를 지원하는 DBMS에서 이런 유형의 질의를 효과적으로 처리하는 것은 매우 중요한 문제이다. 최근 들어, 객체관계형 DBMS에 XML 데이터를 저장하려는 많은 노력들이 시도되고 있다. 본 논문에서는 객체관계형 DBMS에 BLOB 형태로 저장된 XML 데이터를 대상으로 포함질의를 효과적으로 처리하기 위한 확장형 인덱스를 제시한다. 즉, 객체관계형 DBMS의 확장성을 이용해서 포함질의 처리를 위한 효과적으로 처리하는 확장형 인덱스의 구현과 이 인덱스의 사용 방법을 기술한다.
우리는 대규모의 유전자 데이터베이스에서 원하는 패턴을 빠르고 정확하게 찾고 싶어한다 하지만 지금까지 나온 대부분의 검색방법들은 인덱스의 크기를 실제 데 이 터 보다 훨씬 크게 만들어 사용해왔다. 그런 방법들은 기하급수적으로 증가하고 있는 데 이 터를 처 리 하는 데는 비효율적이다. 따라서 인덱스 크기를 실제 데이터보다 작게 만들면서도 원하는 패턴을 빨리 찾을 수 있는 효율적 인 방법 이 필요하다. 이렇게 하기 위해서는 일정한 크기의 데이터를 작은 크기의 데이터로 줄인 후, 이 데이터를 이용하여 인덱스를 만들어야 한다. 이 논문에서는 일정한 크기의 문자열(=윈도우)을 작은 크기의 숫자들(=서명)로 표현해서 인덱스를 구축한 후, 이를 이용해 우리가 원하는 패턴을 최소한의 디스크 접근을 통해 빠르게 찾을 수 있는 방법을 제시한다.
서브시퀀스 매칭은 시계열 데이터베이스에서 질의 시퀀스와 유사한 서브시퀀스틀 찾아내는 연산이다. 기존의 서브시퀀스 매칭 알고리즘들은 하나의 인덱스만을 사용하여 검색을 수행하기 때문에, 인덱스를 생성하기 위하여 데이터 시퀀스로부터 추출한 윈도우의 크기와 질의 시퀀스의 길이 간의 차이가 커질수록 검색 성능이 급격히 저하되는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 기존 알고리즘의 문제점을 해결하기 위하여 인덱스 보간법에 기반한 새로운 서브시퀀스 매칭 기법을 제안한다. 인덱스 보간법이란 하나 이상의 인덱스를 구축하고 주어진 질의 시퀀스의 길이에 따라 적절한 인덱스를 선택하여 검색을 수행하는 기법이다. 본 논문에서는 서브시퀀스 매칭 비용 공식을 산출하고, 이 비용 공식에 기반하여 제안된 기법의 성능을 최적화 하도록 다수의 인덱스를 구성하는 알고리즘을 제시한다. 마지막으로, 실제 데이터를 이용한 여러 가지 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 정량적으로 검증한다.
최근접 검색(nearest neighbor search)을 위해서 대부분의 기존 기법들은 데이터를 특정한 공간 인덱스 구조를 이용하여 인덱싱하고 이 인덱스를 이용하여 질의를 수행하는 방법을 사용하였다. 본 연구에서는 이러한 데이터 자체를 인덱싱하는 방법과는 달리 미리 최근접 질의의 결과가 되는 Vorononi 다이어그램을 생성해두고, 이를 통하여 최근접 검색을 수행하는 VGrid(Voronoi diagram-Grid) 기법을 제안한다. 이 방법은 미리 모든 데이터에 대한 Voronoi 다이어그램을 계산하고 그 결과를 격자(grid)를 이용하여 인덱싱한 다음 최근접 검색 질의가 주어지면 이 격자 인덱스를 이용하여 빠르게 결과를 찾아낸다. 이 방법을 이용하면 처음 인덱스를 생성할 때는 많은 계산 시간이 소모되지만, 일단 인덱스가 구성되고 나면 최근접 검색 질의 처리 시 디스크 접근 회수가 줄기 때문에 기존의 기법에 비해 빠르게 최근접 검색 질의를 수행할 수 있다.
최근 저전력과 새로운 응용의 대용량 데이터 처리 요구에 따라 저장 장치로 하드디스크 대신 빠른 입출력 성능을 가진 SSD 를 저장장치로 활용하는 사례가 증가하고 있으나 빈번한 임의 쓰기를 발생하는 소규모 특정 데이터를 하드디스크나 SSD 에 저장하는 경우 발생하는 성능 및 안정성 저하문제는 아직 완전히 해결하지 못하고 있다. 본 논문에서는 빈번한 임의 쓰기를 요구하는 인덱스를 바이트 접근이 가능한 NVRAM 에 저장하는 시스템 구조를 제안한다. 제안하는 시스템 구조는 NVRAM 의 바이트 단위 빠른 읽기/쓰기와 인덱스 페이지 내 실제 데이터 변경 크기가 블록 크기보다 훨씬 작다는 특성을 고려하여 인덱스 페이지 크기를 최적화하고 메인 메모리에서 인덱스 페이지 버퍼를 따로 할당하여 관리함으로써 시스템 성능 향상을 기대할 수 있음을 보인다.
수 년간 GIS가 발전하면서 위치 속성을 갖는 공간 데이터에 대한 인덱스 연구가 활발히 진행되어 왔다. 특히, R-tree기반의 인덱스들이 많이 연구되어 왔으며, 주된 이슈는 데이터 검색 성능의 향상이다. 본 논문에서는 공간 데이터에 대한 검색성능 향상을 위해 R-tree의 키 값을 압축하는 준근사(Semi-Approximation) 기법을 제안한다. 이 기법의 기본적인 아이디어는 위치 정보를 포함하는 2-차원 공간 데이터에 대한 인덱스를 압축하여 데이터 검색 성능을 향상시키는 것이다. 이 기법은 MBR의 시작 좌표를 상대좌표로 압축하고 끝 좌표는 전체 탐색영역에 대한 양자화(Quantization)를 통해 계산함으로써 MBR의 확장을 QMBR(quantization of MBR)의 반으로 줄임으로써 노드의 공간 이용률을 높이고 전체적인 탐색 성능을 향상시킨다. 기존에도 인덱스 크기를 줄임으로써 탐색 성능을 향상시키는 방법이 있었지만 본 논문과 같이 양자화의 확장공간을 반으로 축소시키는 연구는 처음이다. 성능평가는 실제 공간데이터를 기반으로 진행하였으며, 실험결과는 SA 기법이 MBR을 압축하는 기존의 연구보다 향상된 성능을 나타낸다.
최근, 정보 보호의 중요성이 부각됨에 따라 현재 웹 데이터 교환의 표준인 XML 데이터에 대한 보안과 접근 제어 기법이 주요 연구로 부상하고 있으며 연구의 초점은 안전함을 보장하면서, 동시에 부가적인 비용 증가를 줄이는데 있다. 그렇지만 이러한 연구의 방식에서는 인덱스를 고려하지 않기 때문에 불필요한 탐색은 물론 데이터 증가에 따른 탐색 비용이 증가한다. 따라서 이 연구에서는 XPath의 원리를 기반으로 인덱스와 접근제어를 동시에 고려하는 인덱스 기반의 접근 제어 맵을 제안하고, 이 기법을 관계형 데이터베이스에 적용하여 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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