최근에 내용기반 음악 정보 검색시스템과 관련하여 많은 연구들이 수행되고 있다. 이러한 노력의 결과로 자연스러운 음악 정보 검색을 위한 오디오 데이터를 이용한 내용기반 검색 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이러한 시스템에서는 대량의 음악특징 계수를 검색에 사용하고 있다. 하지만, 대량의 연속된 특징 계수를 저장 및 검색하는 방법으로 제안된 TIP-인덱스 화일을 이용한 연구는 부족한 실정이다. 본 논문에서는 연속 특징 계수를 효율적으로 인덱싱하는 기법의 하나인 TIP-인덱스 화일을 이용한 음악정보 검색 방법을 제안하고, 다양한 장르의 음악 오디오 화일에서 특징 계수를 추출하여 TIP-인덱스를 구축하여 실험하였으며, 실험 결과를 통하여 제안한 방법이 음악 정보 검색에서 좋은 성능을 보일 수 있음을 제시하였다.
본 논문은 다중 무선 방송채널환경에서 R-tree를 이용하여 kNN 질의처리의 효과적인 인덱스 스케줄링 기법에 관한 논문이다. 기존 방식은 kNN질의처리 시 노드를 여러 개 얻어야 할 때 child들이 다중 채널 방송스케줄 상 같은 타임 슬롯에 위치하고 있어 원하는 데이터를 얻기 위해서 다음 사이클로 넘어가 데이터를 얻는 시간이 길어지는 단점이 존재하였다. 제안하는 방법은 방송채널에 인덱스 스케줄링을 하기 전에 kNN을 수행하여 R-tree의 각 노드의 child의 접근빈도를 구한 후 구해진 접근 빈도를 기반으로 인덱스 스케줄링 시 방문이 많이 되어 접근빈도가 높은 child들을 다중채널 상에 직렬로 할당하고 접근이 적게 되는 노드는 병렬로 할당하여 질의처리 시 각 노드의 child들을 탐색할 때 겹치는 부분을 줄여 사용자가 원하는 데이터를 빠르게 얻을 수 있는 인덱스 스케줄링 기법이다.
집합 유사 시퀀스 매칭 방법은 유사한 정도를 나타내는 척도로 교집합을 기반으로 한 유사도를 사용한다. 그러나 교집합 크기를 계산하는 과정에 시간이 오래 걸릴 뿐만 아니라, 유사한 시퀀스를 찾기 위해서 수많은 집합 간 교집합 크기를 구해야 하므로 수행 시간이 오래 걸리는 성능상의 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 성능상의 문제를 해결하기 위해 인덱스 기반의 검색 방법을 사용하여 집합 기반 유사 시퀀스 매칭을 빠르게 수행하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 크게 두가지로 구분된다. 첫 번째로 집합 시퀀스 유사도 문제를 교집합의 크기 비교 문제로 정형적으로 변환하고, 교집합의 크기를 빠르게 찾을 수 있는 인덱스 구조를 제안한다. 두 번째로 제안한 인덱스 구조를 사용하여 집합 기반 유사 시퀀스 매칭을 효율적으로 수행할 수 있는 방법을 제안한다. 성능 평가 결과, 제안하는 방법이 기존 방법에 비해 최대 30배에서 50배의 수행 시간 단축이 있음을 보인다. 또한 데이터 시퀀스의 개수가 증가할수록 수행시간의 차이가 점점 커지므로, 대용량 데이터 처리에 적절함을 보인다.
기존 P2P 시스템의 성능 향상에 대한 연구가 다양한 주제로 그 해결책을 모색하고 있는 가운데, 본 논문에서는 정보에 의미성을 부여하여 검색 성능 향상을 이루는 P2P 인덱스 서버 프레임워크를 제안한다. 본 논문의 제안 기법은 검색 성능의 속도면에서 시스템 초기화 과정의 소요 시간을 감안한 비교 결과 기존 시스템에 준하는 성능을 보였으며, 해당 피어의 요구사항에 대해 신뢰성 있는 결과 데이터 리스팅의 관점에서 타 시스템과의 의미 있는 평가치를 나타내고 있다.
본 논문에서는 비디오 카메라를 이용하여 촬영한 영상신호의 편집 시스템과 편집 방법, 그리고 효율적인 영상 관리를 수행하는 영상 시스템을 제안한다. 이를 위해 아날로그 비디오 카메라로 촬영한 아날로그 비디오 신호 또는 디지털 비디오 카메라로 촬영한 디지털 비디오 신호를 컴퓨터 시스템을 이용하여 볼 수 있는 비디오 스트림 데이터로 변환시킨다. 컴퓨터 시스템에 구비된 사용자 인터페이스를 이용하여 입력되는 사용자의 요구에 따라 변환된 비디오 스트림 데이터를 내용 또는 일자별로 인덱스화하여 저장하며 사용자가 인덱스 정보를 이용하여 비디오 스트림 데이터들을 검색하고 편집한다.
정보시스템의 기반이 되는 관계형 데이터베이스에서는 데이터의 양에 따라 성능 차이가 발생한다. 데이터베이스에 관한 여러 가지 기능에 대한 이해가 부족하여 많은 성능 저하 문제를 유발하는데, 그중에 조인 성능문제가 큰 비중을 차지하고 있다. 아주 드문 경우가 아니라면 대부분의 데이터 처리는 하나 이상의 테이블이 필요하기 때문이다. 조인을 정확하게 사용하면 성능 개선에 큰 이점을 가져 올 수 있다. 본 연구는 관계형 데이터베이스 기반의 가장 기본적인 조인방식인 Nested Loops Join 방식을 효율적으로 수행하기 위한 조인순서 선정 및 인덱스 구성에 관한 연구를 하였다. 연구 결과를 평가하기 위해서 SQL Trace을 추출한 후 성능을 비교함으로써 선정된 조인순서가 효율적인 것을 입증하였다. 또한 기존의 응답시간을 기준으로 성능평가방법보다 액세스한 데이터 블록 수를 기준으로 한 성능 평가방법이 더 근본적으로 조인 성능을 개선할 수 있음을 증명하였다. 차후에는 더 복잡한 조인 형태 및 다른 조인방식의 성능개선 방법에 관한 연구를 진행할 것이다.
최근 무선 통신 구조가 확산대면서, 모바일 기기와 다양한 모바일 GIS 서비스가 일반화되었다. 그래서 모바일 기기에서 효과적으로 GIS 자료들을 검색할 수 있는 모바일용 GIS DBMS가 필요하다. 물론 모바일 GIS DBMS는 환경적 제약사항과 GIS 자료들의 특성들을 극복하기 위한 대량삽입 기법이 필요하며 이 기법은 모바일 GIS DBMS를 개발하는데 있어서 가장 중요하다. 이 제약사항은 낮은 대역폭, 작은 저장공간 그리고 비공간 데이터 보다 상대적으로 매우 큰 공간 데이터의 특징을 포함한다. OBO기법을 이용하는 GIS DBMS로의 데이터의 삽입은 차례대로 삽입된다. 그러나 대부분의 공간데이터들은 전송비용과 긴 로딩시간으로 인해 서비스를 지연시키기 때문에 공간 인덱스를 기반으로 하는 대량삽입을 선택한다. 본 논문에서는 높은 성능과 안전성을 가진 동적인 공간 인덱스 R*-tree을 이용하는 대량 삽입 기법을 제공한다.
데이터의 소유권이 외부 업체로 이양되는 DaaS 모델은 신뢰할 수 없는 서비스 제공자에 의한 데이터 누출의 위험이 존재한다. 본 논문은 복수 개의 칼럼으로 이루어진 암호화 된 테이블의 인덱스를 통해 발생할 수 있는 추론 공격을 분석하여 b-anonymity라는 개념을 도입함으로써 이에 대한 해결책을 제시한다. 또한 데이터의 인덱싱에 R+-Tree 기법을 사용함으로써 인덱스를 사용할 때 발생할 수 있는 오탐률 (False-positive)을 최소화하여 데이터 처리의 효율성을 보장하였다.
이 논문에서는 NTFS 파일시스템에서 여러 개의 클러스터에 걸쳐서 슬랙 영역에 데이터 숨기기를 수행하는 데이터 숨기기 방법의 강인성을 조사하기 위하여 디스크 조각모음 실험을 수행할 때 필요한 방법을 제안한다. 디스크 조각모음의 실행으로 클러스터의 위치가 변동되기 위해서는 여러 클러스터에 걸친 디스크 조각의 단편화가 일어날 수 있도록 파일을 생성하고 삭제하는 작업을 수행한다. 그 후에 용량이 큰 파일을 복사하여 여러 클러스터에 걸친 단편화된 파일을 작위적으로 생성한다. 단편화된 파일만을 남기고 그 이외의 다른 파일들을 삭제한 후에 디스크조각 모음을 수행한다. 이 실험에 필요한 준비과정과 실험과정을 제안한다.
최근 LOD 데이터의 급격한 증가로 인해 기존의 싱글 머신 시스템을 통한 대량의 LOD 처리는 성능의 한계를 가진다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 연구들은 분산, 병렬 프레임워크인 맵리듀스를 활용한다. 하지만 맵리듀스를 통해 SPARQL 질의를 처리하기 위해서는 다수의 맵리듀스 잡이 필요하고, 이로 인해 추가적인 비용이 발생하게 된다. 또한, 조인을 위해 불필요한 데이터를 처리해야 하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 SPARQL 질의 처리 시 발생하는 맵리듀스 잡의 개수를 줄이고 Bitmap을 기반으로 조인 인덱스를 작성 후 이용하여 불필요한 데이터 처리를 최소화 하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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