최근 인터넷 지리정보시스템에 대한 요구가 증가하면서 효율적인 공간 데이터 검색에 대한 필요성이 커지고 있다. 효율적인 공간 데이터 검색을 위해서는 단계별로 상세 화된 데이터를 검색하는 기법이 요구되며, 이러한 데이터를 효율적으로 처리하는 공간 인덱싱 기법이 필요하다. 본 논문에서는 효율적인 공간 데이터 검색을 위한 단계화 된 지리정보 데이터 검색을 지원하는 공간 인덱싱 기법을 제안한다. 기존의 공간 인덱싱 기법은 단계별 데이터를 검색하는데 비효율적이며, 단계별 데이터를 지원하는 몇 가지 공간 인덱싱 기법도 모든 종류의 단계별 데이터를 지원할 수 없는 문제점을 가진다. 제안된 구조는 모든 종류의 단계별 데이터를 지원하며, 메모리 용량과 검색 시간 모두에서 이전의 공간 인덱싱 기법보다 우수하다.
XML(Extensible Markup Language)이 데이터 표현(data representation)과 문서 교환(data exchange)의 표준으로 지정됨에 따라 데이터베이스(database, DB)에 XML 문서를 저장하고 질의하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 현재 주류를 이루고 있는 관계형 DB 에 저장하기 위한 XML 인덱싱(indexing) 기법에 대한 연구도 다양하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 XML 문서를 관계형 DB 에 효율적으로 저장하고 질의하기 위한 방법으로서 기존의 트리(tree) 구조의 데이터를 관계형 DB 에 Nested Interval 인덱싱 기법을 적용하여 XML 문서를 저장하는 방법에 대해 연구한다. 기존의 저장 기법들의 경우 XML 문서를 효율적으로 질의하기 위한 인덱싱을 수행하기 때문에 입력 후 추가되는 노드(node), 혹은 노드 집합의 입력 시에는 전체 혹은 일부분의 XML 문서를 재-인덱싱 해야 하는 비효율이 있다. 그러나, Nested Interval 의 경우에는 재-인덱싱이 불필요하다. 본 논문에서는 기존의 트리 구조 데이터의 인덱싱 기법들에 대한 비교와 함께 Nested Interval 을 이용한 XML 문서의 인덱싱 기법에 대해 기술한다.
본 논문에서는 음성 데이터에서 동일한 화자의 음성 구간을 찾아내는 화자 인덱싱(Speaker Indexing) 기술 중 사전 화자 모델링 과정을 통한 인덱싱 방법을 제안하고 실험하였다. 제안한 인덱싱 방법은 문장 독립(Text Independent) 화자 식별(Speaker Identification)에 사용할 수 있는 모음(Vowel)에 대해 특징 파라미터를 추출하고, 이를 바탕으로 화자별 모델을 구성하였다. 인덱싱은 음성 구간에서 모음의 위치를 검출하고, 구성한 화자 모델과의 거리 계산을 통하여 가장 가까운 모델을 식별된 결과로 한다. 그리고 식별된 결과는 화자 구간 변화와 음성 데이터의 특성을 바탕으로 필터링 과정을 거쳐 최종적인 인덱싱 결과를 얻는다. 화자 인덱싱 실험 대상으로 방송 뉴스를 녹음하여 10명의 화자 모델을 구성하였고, 인덱싱 실험을 수행한 결과 $91.8\%$의 화자 인덱싱 성능을 얻었다.
최근 웹 기반 혹은 모바일 기반의 지리정보시스템과, 높은 품질의 공간데이터에 대한 요구가 증대하고 있다. 이를 해결하기 위해서는 레벨별 상세화를 지원하는 데이터가 제공되어야 하며, 이러만 데이터를 효율적으로 처리하는 공간 인덱싱이 필요하다. 그러나, 레벨별 상세화 데이터를 지원하는 공간 인데싱 기법에 대한 기존 연구는 일부 일반화 연산자만을 지원하고 레벨별 데이터간 일관성을 고려하지 않는다는 문제점을 가진다. 본 연구에서는 이러한 문제를 극복하고자 일관성이 보장되는 맵 일반화 연산자를 모두 지원하는 공간 인덱싱 기법을 제안한다. 이를 통해 레벨별 상세화를 지원하는 데이터가 보다 효과적으로 다루어질 수 있다는 의의를 가진다.
최근 들어 멀티미디어와 같은 고차원 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 고차원 인덱싱구조에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔으며, 특히 R-tree를 기반으로 하는 인덱싱 구조가 가장 많이 발표되었다. 그러나, R-tree 계열의 색인기법은 데이터 삽입시 삽입순서를 비효율적으로 배정하는 경우 실제적으로 자신과 거리가 먼 객체들과 동일한 노드에 삽입될 수 있다. 이는 인덱싱 구조내에 많은 겹침을 초래하고 결과적으로 검색성능을 저하시킬 수 있다. 본 논문은 이러한 단점을 극복하기 위하여 데이터가 지니는 특성 중, 공간적인 위치정보를 분석하여 클러스터를 형성하고 이를 이용하여 인덱싱 형성에 적용하였고, 질의 처리시 검색성능이 향상되도록 하였다. 또한 실험에서는 실제 이미지 데이터에 대하여 제안한 기법을 적용하여 성능이 향상되었음을 나타내었다.
모바일 환경에서 효과적인 데이터 전송 방법인 브로드 캐스트 기법에서 중요한 문제 중의 하나가 데이터에 대한 인덱스 생성이다. 데이터에 대한 인덱스가 제공되면 클라이언트는 튜닝 타임과 엑세스 타임을 줄일 수 있고, 그와 함께 배터리 소모도 줄일 수 있다 기존에 제시된 인덱스 생성 기법온 대부분 트리 구조를 기반으로 하고 있다. 트리 기반 인덱싱 기법은 튜닝 타임을 최소화하지만, 반면 멀티-어트리뷰트(multi-attribute)에 대한 엑세스나 다양한 종류의 멀티미디어 데이터들 혹은 클러스터링 된 데이터에 대한 인덱스 생성이 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 시그너쳐 기반의 인덱싱 기법이 제시되었다. 그러나 기존의 시그너쳐 기반 인덱싱 기법에서는 엑세스 타임이 전체 브로드 캐스트 타임으로 고정되는 문제가 있었다. 본 논문비서는 앞으로 브로드 캐스팅 될 데이터들에 대한 포괄적인 정보를 가지는 시그너쳐 집합을 인덱스로 제공해서 클라이언트의 엑세스 타임을 최소화시키는 시그너쳐 스킴을 제시한다.
이미지, 비디오, 오디오와 같은 멀티미디어 데이터들은 텍스트기반의 데이터에 비하여 대용량이고 비정형적인 특성때문에 검색이 어렵다. 또한 멀티미디어 데이터의 특징은 행렬이나 벡터의 형태로 표현되기 때문에 완전일치 검색이 아닌 유사 검색을 수행하여 원하는 이미지와 유사한 이미지를 검색해야 한다. 본 논문에서는 멀티미디어 데이터 검색에 클러스터링과 인덱싱 기법을 같이 적용하여 유사한 이미지는 인접 디스크에 클러스터하고 이 클러스터에 접근하는 인덱스를 구축함으로써 이미지 근처의 클러스터를 찾아 빠른 검색 결과를 제공하는 유사 검색방법을 제시한다. 본 논문에서는 트리 유사 구조의 인덱스 대신 해싱 방법을 이용하며 검색시 I/O 시간을 줄이기 위해 오브젝트를 가진 클러스터 위치를 찾는데 한번의 I/O를 사용하고 이 클러스터를 읽기 위해 연속적인 파일 I/O를 사용하여 클러스터를 찾는 비용을 최소화한다. 클러스터 인덱싱 접근은 클러스터링을 생성하는 알고리즘과 해싱 기법의 인덱싱을 이용함으로써 고차원 데이터가 갖는 차원의 문제를 해결하며 클러스터링 또는 인덱싱 만을 이용하는 내용기반의 이미지 검색보다 효율적인 검색 적합성을 보인다.
최근 XML은 인터넷상의 데이터의 표현 및 교환의 표준으로 인식되면서 XML에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다 특히 XML문서의 정보량이 방대해짐에 따라 빠른 검색의 필요로 많은 인덱싱 기법들이 제안되었다. 최근의 연구 중, 패스를 기반으로 하는 인덱싱 기법들은 중간노드와 최하위노드의 검색, 조상-후손관계의 조인연산 등에서 성능이 떨어지는 경향이 있다. 이를 보완하기 위해 연구된 Numbering-Scheme 기반의 인덱싱 기법들은 대부분의 검색에서 우수한 성능을 보인다. 그러나 하위 노드가 늘어나는 경우엔 검색 오버헤드가 커질 수 있으며, 대량의 XML 문서나 구조가 다른 XML 문서가 추가되면 인덱스와 데이터 값의 재조정이 필요하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문은 Numbering-Scheme을 기반으로 각 노드별 노드범위(Node-Range)와 Pre-Order List물 추가하여 검색성능을 높이고, 데이터의 삽입, 삭제에 효과적인 인덱싱 기법을 제안한다.
최근 플래시 메모리의 용량이 빠른 속도로 증가하면서 휴대 기기 환경에서 대량의 멀티미디어 데이터를 저장하는 것이 가능하게 되었다. 따라서 플래시 메모리 상에서 인덱스 구조를 통한 데이터 관리 기법이 필요하게 되었다. 여러 인덱싱 방법 중 M-tree는 고차원 거리 공간에 적합하기 때문에 멀티미디어 데이터의 특징 데이터에 대한 인덱싱 방법으로 가장 많이 쓰이고 있다. 그러나 플래시 메모리는 쓰기 연산의 제한을 갖기 때문에, 잦은 쓰기가 발생하는 트리 구조의 인덱싱을 구축 시 심각한 성능 저하가 발생한다. 본 논문에서는 플래시 메모리 상에서 M-tree를 구현함에 있어서 노드 분할 방법을 통하여 쓰기 연산의 횟수를 감소시켜 입출력 성능을 향상시키는 방법을 제안하였다. 실험에 의하면 쓰기 횟수를 약 7%정도로 현저히 감소시킨 것으로 나타났다. 본 논문에서 제안한 방법을 사용하여 플래시 메모리 상에서 대량의 데이터에 대한 인덱싱을 효율적으로 구축할 수 있을 것이다.
최근에 데이터베이스 혹은 그 응용분야에서 이미지 데이터와 같은 멀티미디어 정보 처리에 대한 관심이 고조되고 있다. 따라서 이미지 데이터를 효율적으로 저장하고, 사용자가 원하는 질의 결과를 신속히 제공하는 것이 중요한 연구분야이다. 본 연구에서는 이미지 데이터에 대한 질의를 처리하기 이한 이미지 데이터로부터의 정보 추출과 데이터 인덱싱 방법에 관하여 논하고, 구축된 인덱싱 구조에 효율적인 질의 처리가 가능하도록 VP(Vantage Point)를 이용하여 영역질의를 처리하는 방법을 제시하였다. 또한 실험을 통하여 제안된 방법의 효율성을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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