본 논문에서는 지리정보데이타베이스 구축과정에서 자원이 많이 소요되는 벡터화 작업을 최소화하면서도 센서스지도제작 업무를 효과적으로 지원할 수 있는 데이타베이스 구조에 대해 연구하였다. 센서스지도의 기본이 되는 전국지형도를 스캐닝하여 래스터자료형태로 저장하고 센서스작업을 위해 필요한 조사고경계 등의 일부자료 항목에 대해서만 벡터형태로 변환하여 이를 문자형태의 각종 관리정보와 결합시킴으로써 지도의 제작 및 검색시 필요한 요소들을 추출.결합할 수 있는 구조로 데이타베이스를 설계하였다. 센서스용 기본지도들은 데이타베이스내부에서 논리적으로 한장의 커다란 연속지도(Continuous Map)로 구성할 수 있도록 타일(Tile) 형식의 저장 구조를 갖게 하였고, 이미지자료와 벡타자료 그리고 이와 관련된 문자 속성정보들의 연결 미 통합을 위해 다중계?(Multi-Layer)구조를 갖게 하였다. 또한 축척이 상이한 지도의 종류에 따라 서로 다른 계층구조를 가지면서 물리적으로 분리된 데이타베이스 구조를 갖도록 하였으며 이들간의 연결을 위해서는 소축적 데이타베이스가 대축척 데이타베이스의 색인(Inedex)데이타베이스 역할을 하도록 설계하였기 때문에 사용자 관점에서는 전체가 하나로 통합될 수 있게 하였다. 상기 방법에 의하여 센서스매핑시스템을 구축할 경우, 예산, 인력 및 비용 측면에서 괄목할 만한 기대효과를 예측할 수 있었으며, 활용면에서도 고품질의 실용적인 지도제작이 가능한 것으로 나타나, 향후 본 시스템이 실제 구축되면 각종 통계조사는 물론, 통계자료를 이용하는 각 기관 및 개인에게 다양한 정보를 제공할 수 있게 될 것이다.
일정 기간 동안 객체의 변화한 값들을 기록한 것을 그 객체에 대한 시계열 데이타 시퀀스라고 부르며, 이들의 집합을 시계열 데이타베이스라고 한다. 서브시퀀스 매칭은 주어진 질의 시퀀스와 변화의 추세가 유사한 서브시퀀스들을 시계열 데이타베이스로부터 검색하는 연산이다. 본 논문에서는 서브시퀀스 매칭의 성능을 극대화하기 위한 방안을 제시한다. 먼저, 윈도우 크기 효과로 인한 서브시퀀스 매칭의 심각한 성능 저하 현상을 정량적으로 관찰하여, 하나의 윈도우 크기를 대상으로 만든 단 하나의 인덱스만을 이용하는 것은 실제 응용에서 만족할만한 성능을 제공할 수 없다는 것을 규명하였다 또한, 이러한 문제로 인해 다양한 윈도우 크기들을 기반으로 다수의 인덱스들을 구성하여 서브시퀀스 매칭을 수행하는 인덱스 보간법의 응용이 필요함을 보였다. 인덱스 보간법을 응용하여 서브시퀀스 매칭을 수행하기 위해서는 먼저 다수의 인덱스들을 위한 윈도우 크기들을 결정해야 한다. 본 연구에서는 물리적 데이타베이스 설계 방식을 이용하여 이러한 최적의 다수의 윈도우 크기들을 선정하는 문제를 해결하였다. 이를 위하여 시계열 데이터 베이스에서 수행될 예정인 질의 시퀀스들의 집합과 인덱스 구성의 기반이 되는 윈도우들의 크기의 집합이 주어질 때, 전체 서브시퀀스 매칭들을 수행하는 데에 소요되는 비용을 예측할 수 있는 공식을 산출하였다. 또한, 이 비용 공식을 이용하여 전체 서브시퀀스 매칭들의 성능을 극대화 할 수 있는 최적의 윈도우 크기들을 결정하는 알고리즘을 제안하였으며, 이 알고리즘의 최적성과 효율성을 이론적으로 규명하였다. 끝으로, 실제 주식 데이타와 대량의 합성 데이타를 이용한 실험 결과, 제안된 기법은 기존의 단순한 기법과 비교하여 1.5배에서 7.8배 성능이 향상됨을 보였다.
지리 정보 시스템(GIS)은 그 특성상 대용량의 GIS 데이타를 사용하며, 다양한 운영체제와 하드웨어 상에서 구현된다. 이렇게 상이한 운영체제와 하드웨어상의 공간데이타들은 일반적으로 서로 다른 GIS 데이타 포맷을 갖고 있기 때문에 효율적인 자료 교환이 불가능하다면 데이타 공유가 매우 어려울 뿐만 아니라 공통 데이터의 중복 보관 및 관리로 인해 막대한 경제적 손실을 가져온다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 국외에서는 이미 GIS 데이타 교환을 위한 방안으로 공통 교환 표준 포맷 작업이 10여년 전부터 진행되어왔으며, 국내의 경우도 국가 차원에서 지리 정보시스템의 국가 표준을 설정하고, 기본 공간 데이타베이스를 구축하고 있다. 그리하여, 국가 기본 포맷과 공통 데이타 교환 포맷의 표준으로 SDTS(Spatial Data Transfer Standard)를 채택하였다. 본 논문에서는 범용의 SDTS 변환 시스템의 구현에 필요한 공간 데이타 분석, 논리적 설계, 물리적 설계 등의 전반적인 SDTS 변환과정, 테스트 검증 사항, 그리고 반드시 지켜야 할 규칙들을 제시한다. 마지막으로, 실제 공간 데이타인 GOTHIC과 SDTS 간의 변환 시스템의 설계와 구현에 대해서 언급한다.
대용량의 다차원 데이타를 다루는 데이타베이스 응용분야에서는 접근 방법 및 기반 디스크 시스템이 전반적인 성능에 중요한 영향을 미친다. 현재 생산되고 있는 많은 디스크들은 다중의 물리적 존을 갖도록 설계되고 있다. 그러나 기존의 접근 방법에 대한 연구는 단순한 가정의 전통적인 디스크 모델에 기반을 두고 진행되어 왔고, 다중 존 디스크를 고려한 접근 방법에 대한 연구는 현재까지 거의 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 다중 존 디스크 환경에서 실질적인 데이타 전송률을 향상시키기 위해, 정적 및 동적 환경 모두를 고려한 다차원 인덱스 구조의 디스크 저장 기법을 제안한다. 이를 위해 다차원 인덱스 구조를 다중 존 디스크에 효과적으로 배치하는 알고리즘을 제시하고, 범위 질의에 대해 지역화된 질의 처리 기법을 제안한다. 또한 실험을 통하여 본 논문이 제안한 기술이 질의 성능을 획기적으로 향상시킨다는 것을 증명한다.
대용량의 데이타를 다루는 OLAP 데이타베이스 환경에서는 기반 디스크 시스템의 구조와 효율적 접근방법이 전체적인 성능을 좌우하는 중요한 요소가 된다. 최근 들어 하드 디스크들은 여러 개의 물리적 존을 갖는 구조로 설계되고 있는데, 각 존들은 그 위치에 따라 다양한 탐색시간과 데이타 전송률을 갖는 특징을 갖고 있다. 그러나 기존 연구에서는 다중 존을 고려하지 않은 하나의 탐색시간과 데이타 전송률을 갖는 단순한 디스크 모델에 기반을 두고 진행되어 왔다. 본 논문에서는 대용량의 데이타를 다루는 OLAP 환경에서 주어진 실체뷰 집합을 다중 존에 효율적으로 저장하는 기법을 제안한다. 이를 위해 각 실체뷰를 접근확률에 따라 디스크 존에 배치하는 알고리즘을 제시하고, 데이타 지속적으로 갱신되는 동적 환경에서의 저장 방법에 대해서도 살펴본다. 마지막으로 실험을 통하여 본 논문에서 제시된 알고리즘을 효율성을 증명한다.
In relational databases the number of disk accesses depends on the amount of data transferred from disk to main memory for processing the transactions. N-ary vertical partitioning of the relation can often result in a decrease in the number of disk accesses, since not all attributes in a tuple are required by each transactions. In this paper, a 0-1 integer programming model for solving n-ary vertical partitioning problem minimizing the number of disk accesses is formulated and a branch-and-bound method is used to solve it. A preprocessing procedure reducing the number of variables is presented. The algorithm is illustrated with numerical examples and is shown to be computationally efficient. Numerical experiments reveal that the proposed method is more effective in reducing access costs than the existing algorithms.
분산 환경에서 데이터의 할당(allocation)는 중요한 설계 이슈이다. 데이터의 할당은 분산 데이터에 대한 비용(cost) 감소, 성능(performance) 및 가용성(availability) 향상 등의 이점을 극대화할 수 있도록 최적화되어야 한다. 기존 연구들의 대부분은 트랜잭션의 수행 비용을 최소화하는 방향으로만 최적화된 데이터 할당 결과를 제시하고 있다. 즉, 비용, 성능 및 가용성을 모두 함께 고려하는 연구는 아직까지 제시된 결과가 없으며 이는 복잡한 모델에 대한 적절한 최적화 기법이 없기 때문이다. 본 연구에서는 분산 데이터의 이점들인 비용, 성능 및 가용성 등의 다중측면을 동시에 고려함으로써 데이터 할당에 대한 파레토 최적해를 제공하는 DAMMA (Data Allocation Methodology considering Multiple Aspects) 방법론을 제안하였다. DAMMA 방법론은 데이터 분할 과정을 통하여 생성된 최적의 단편들을 분산 시스템의 운용 비용, 수행 성능, 가용성 등의 요소를 고려하여 각 물리적 사이트에 중복 할당하는 파레토 최적해들을 생성해낼 수 있는 설계 방법론이다.
여러 분야에서 인터넷의 사용이 대중화되면서 다양한 웹 응용들이 개발되고 있으나, 대부분의 경우 체계적인 분석작업을 수행하지 못하고 개발에 뛰어들거나, 대규모 개발 방법론을 적용하면서 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 빠르고 효과적인 개발을 위하여 업무모델로부터 웹 응용을 위한 분석 모델들을 추출하는 방법을 제안하며, 이를 효과적으로 수행하기 위한 작업들과 기법들을 제시한다. UML 활동도의 표기법을 활용한 업무 모델로부터 사용사례도와 웹 페이지 리스트를 생성하며, 이를 기반으로 웹 페이지들의 흐름과 구조를 표현하는 페이지 다이어그램과 논리적, 물리적 데이타베이스 모델들을 작성한다. 이렇게 작성된 분석모델들은 상세설계 단계를 거쳐 정제된다. 제안한 분석방법과 기법들을 웹 기반의 경정비조합 지원시스템 개발에 적용하여 그 효용성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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