대규모 데이터를 효율적으로 검색하기 위한 병렬 정보검색 시스템에서는 하드웨어 확장으로 인한 병렬화로 시스템 전체의 작업 처리량을 증가시켰다. 그러나 병렬 시스템 상에서 수행되는 검색엔진의 알고리즘들은 여전히 순차적으로 수행되기 때문에, 사용자의 개별적인 질의처리 시간은 단축되지 않는다. 본 연구는 검색엔진의 병렬화를 위하여 사용자 질의처리 과정과 역색인 파일처리 과정의 순차 알고리즘들을 조사하여 병렬화의 필요성과 가능성을 평가한다. 이러한 평가는 병렬 정보검색 시스템에서 수행되는 순차 알고리즘들의 효과적이고 체계적인 병렬화를 도모하고, 보다 효율적인 병렬 정보검색 시스템의 구축을 가능하게 한다.
인터넷에 존재하는 데이타의 양이 기하급수적으로 증가함에 따라 많은 양의 데이타에 대해 정보 검색을 효율적으로 지원하기 위해 병렬 정보검색 시스템이 개발되었다. 그러나 대규모 병렬 정보검색 서비스 시스템의 운영에 관해 발표된 자료가 미비하여 실제적으로 대규모 병렬 정보검색 시스템을 구축하고 운영하기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 대규모 병렬 정보검색 서비스 시스템의 아키텍처를 제안한다. 이를 위해, 1) 병렬 정보검색 서비스 시스템을 구축하기 위한 물리적인 기기 구성을 보이고, 2) 검색 서비스 중에도 빠른 데이타 추가가 가능한 데이터 추가 방법을 고안하며, 3) 데이터 베이스 재구축 중에도 지속적인 서비스가 가능한 데이터 베이스 재구축 방법을 고안한다
인터넷의 성장과 함께 전자적인 형태로 표현되는 정보의 양이 급격하게 증가함에 따라, 문서를 병렬적으로 검색하는 병렬 정보 검색이 많은 양의 문서에 대한 빠른 검색을 지원하는 것에 있어 더욱 중요한 역활을 하고 있다. 병렬 정보 검색 시스템을 구현하기 위해서는 역 색인을 분활하고 분활된 역 색인을 병렬적으로 검색하는 것이 필요하다 역 색인을 분활하는 방법으로는 다음과 같은 두 가지 방법이 있다: 1) 문서 식별자를 기반으로 하는 분활 방법과 2) 키워드 식별자를 기반으로 하는 분활 방법. 그러나 각 방법은 단점들을 가지고 있다. 본 논문에서는 정보 검색 기능이 밀결합된 데이터베이스 관리 시스템인 오디세우스를 사용하여 병렬 정보 검색 시스템을 설계하고 구현한다. 첫째로, 기존의 역 색인 분할 방법을 분석하고 각 분말 방법의 단점들을 보완할 수 있는 혼합 분활 방법을 제안한다. 둘째로, 많은 양의 문서에 대해 성능 저하의 원인이 되는 대형 포스팅을 분할 하는 방법을 제안한다. 마지막으로 제안된 시스템의 유용성을 보이기 위해 실험을 수행한다. 예제 데이터베이스로서는 이백만 건의 웹 페이지를 사용한다. 실험 결과, 질의 저리 시간이 역 색인 분말의 블록의 개수에 근사하게 비례하여 줄어들고 시스템이 좋은 확장성을 가짐을 보인다.
본 논문은 영어-한국어 교차언어 정보검색의 질의어 번역에 대한 중요한 자원으로 활용되는 병렬 말뭉치의 품질 향상을 위해서, 위키피디아의 비교 말뭉치로부터 자동으로 병렬 문장을 추출하여 활용하는 기법을 제안한다. 기존 연구에서 질의어 번역을 위해 위키피디아의 이중 어휘 사전 및 동의어, 다의어 정보를 구축하고, 기 기축된 병렬 말뭉치와 함께 활용하여 여러 의미를 가진 번역 후보 단어들 중, 최적의 단어를 선택하는 방법을 이용하고 있다. 여기서 활용되는 병렬 말뭉치는 질의어 번역에서 가장 중요한 자원이다. 하지만, 기 구축된 병렬 말뭉치는 양이 적거나, 특정 영역을 중심으로 구성되어 있는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문은 위키피디아로부터 자동 병렬 문장 추출 기법을 이용, 대량의 영어-한국어 간 병렬 말뭉치를 구축하고, 이를 교차언어 정보검색을 위한 질의어 번역에 적용하여 개선을 보인다. 실험의 성능 비교를 위해서 NTCIR-5 데이터를 이용하였으며 기 구축된 세종 병렬 말뭉치를 활용한 질의어 번역의 성능이 MAP 31.5%, R-P 33.0%에서, 새롭게 구축한 위키피디아 병렬 말뭉치를 활용한 질의어 번역의 성능이 MAP 34.6%, R-P 34.6%로, 각각 MAP 3.1%와 R-P 1.6%의 성능 향상을 보였다.
기존의 색인 기법들은 차원의 수가 증가할수록 검색 성능이 급격히 저하되는 문제를 지니고 있다. 이문제를 극복하기 위하여 CBF 기법이 제안되었다. 그러나 CBF 기법은 데이터 양이 증가함에 따라 검색 성능이 선형적으로 감소하는 문제가 존재한다. 이를 해결하기 위해 다수의 디스크를 수평 분할 방법을 이용하여 디클러스터링(declustering)을 하는 병렬 CBF 기법이 제안되었다. 본 논문에서는 수평 분할 방법을 이용한 병렬 CBF (Parallel CBF) 기법을 삽입시간, 범위 질의 검색시간, k-최근접 질의 검색시간, 데이터의 편중도 측면에서 성능 평가를 수행한다. 아울러, 병렬 CBF 기법을 기존 CBF 기법과 성능 비교를 수행하며, 이를 통해 병렬 CBF 기법이 기존 CBF 기법보다 우수한 검색 성능을 나타냄을 보인다.
기존의 색인 기법들은 차원의 수가 증가할수록 검색 성능이 급격히 저하되는 문제를 지니고 있으며. 이를 극복하기 위하여 CBF 기법이 제안되었다. 그러나 CBF 기법은 데이터 양이 증가함에 따라 검색성능이 선형적으로 감소하는 문제가 존재한다. 이를 해결하기 위해 다수의 디스크를 수령 분할 방법을 이용하여 디클러스터링(declustering)을 하는 병렬 CBF 기법이 제안되었다. 본 논문에서는 병렬 CBF기법을 여러 대의 리눅스 컴퓨터를 이용한 클러스터 시스템 환경 하에서 구현하고, 삽입시간, 범위 질의 검색시간, k-최근접 질의 검색시간 측면에서 성능 평가를 수행한다. 아울러, 클러스터 시스템 환경 하에서의 병렬 CBF 기법을 기존 CBF 기법과 성능 비교를 수행하며, 이를 통해 병렬 CBF 기법이 기존 CBF 기법보다 우수한 검색 성능을 나타냄을 보인다.
요약화일 기법은 대규모 데이터베이스 응용에서 효율적인 색인 기법으로 알려져 있으며 최근에는 보다 빠른 검색을 위해 병렬 요약화일 기법이 제안되고 있다. 본 논문에서는 효율적으로 병렬 처리를 할 수 있는 수직 분할 병렬 요약화일(Vertically-partitioned Parallel Signature File, VPSF) 기법을 제안한다. 본 VPSF는 동적인 환경에 잘 적응하도록 신장해싱을 이용하며, 검색의 효율성을 위해 프레임 슬라이스 기법을 사용한다. 실행의 편중을 없애기 위해 요약을 수직으로 분할하여 레코드를 프로세싱노드에 저장함으로써 병렬처리를 수행한다. 뿐만 아니라, 본 논문에서는 VPSF의 효율성을 보이기 위해 성능평가 모델을 제시하고, 실제의 레코드 집합을 가지고 실험을 실시하여 검색시간, 부가저장공간, 삽입시간에 대해 성능을 평가한다. 또한 레코드 집합의 분포에 다른 성능을 평가하기 위해 표준편차를 반으로 줄인 반 정규분포와 두 배로 크게 한 정규분포에 대한 성능평가를 실시한다. VPSF기법은 기존의 병렬 요약화일 기법들과 비교할 때, 실제 레코드 집합의 정규분포에서 기존의 Hamming filter 보다 평균 40% 정도 검색성능이 개선된다. 반 정규분포에서는 Hamming filter 보다 약 50% , HPSF보다 약 20% 정도 개선된 검색 성능을 보인다. 뿐만 아니라, 부가 저장공간 및 삽입시간에도 기존의 방법들보다 좋은 성능을 보인다. 일반적으로 VPSF는 데이터베이스의 레코드 크기가 서로 비슷할 때 그리고 데이터베이스의 크기가 클수록 우수한 검색 성능을 보인다.
디클러스터링과 병렬 색인 구조는 효과적인 대용량 데이터의 검색을 위한 데이터베이스의 중요한 연구 분야이다. 기존의 연구에서 다중 디스크에서 다양한 방법들을 이용하여 R-tree등의 색인을 위한 다양한 방법들이 제시되었으나, 이에 적절한 검색 기법에 관한 연구는 거의 없었다. 이 연구에서는 기존의 연구에서 제시된 병렬 공간 색인 구조에서 검색 성능을 향상시킬 수 있는 새로운 검색 기법을 제시한다. 제시된 기법은 디스크로부터 동시에 여러 개의 노드를 읽어 들일 수 있는 병렬 디스크의 장점을 최대한 활용한 기법이다. 기존의 한번에 한 노드를 읽는 알고리즘을 개선하여 여러 노드를 동시에 접근하기 위한 최적화된 기법이다 실험을 통하여 제시된 기법은 기존의 연구에서 제시된 알고리즘들을 검색 기법의 변경을 통하여 최대 40%이상의 성능 향상을 유발함을 입증하였다.
이 논문에서는, PC 클러스터 환경에서 질의 확장을 사용하는 정보 검색 시스템 (IR)을 설계하고 구현한 내용을 기술한다. 이 정도 검색 시스템은 문서 집합을 저장하고, 문서 집합은 역색인 파인 (IIF)로 색인되고, 랭킹 방법으로 벡터 모델을 사실하며, 질의 확장 방법으로 코사인 유사도를 사용한다. 질의 확장이란 사용자가 준 원래의 질의에 연관된 단어를 추가하여 검색 효율을 향상시키는 것이다. 여기서 제안하는 병렬 정보 검색 시스템에서는 역색인 과일은 여러 개로 분활되는데 lexical 분할 방법과 greedy 분할 방법을 사용한다. 사용자의 질의가 들어오면 질의확장을 하여 여러 개의 단어로 이루어진 확장된 질의가 만들어 지는데 이 확장된 질의를 구성하는 단어들은 각 단어와 연관된 IIF를 가지고 있는 노드에 보내어져서 병렬로 처리된다. 실험을 통하여 병렬 IR 시스템의 성능이 질의 확장과 IIF의 두 가지 분한 방법에 의해 어떻게 영향을 받는지 보인다. 실험에는 표준 한국어 테스트 말뭉치인 EKSET과 KTSET을 사용하였다. 실험에 따르면 greedy 분활 방법이 lexical 분할 방법에 비해 20%정도의 성능 향상을 보였다.
인터넷과 같은 대량의 정보에 대응할 수 있는 고성능 정보검색시스템을 구축하기 위해서는 지금까지 고가의 중대형 컴퓨터를 주로 활용하여 왔으나, 최근 가격대 성능비가 높은 PC 클러스터 시스템을 활용하는 방안이 경제적인 대안으로 떠오르고 있다. PC 클러스터 상에서의 병렬정보검색시스템을 효율적으로 운영하기 위해서는 사용자가 입력한 질의를 처리하는데 요구되는 개별 PC의 디스크 I/O 및 검색관련 연산을 모든 PC에 가능한 균등하게 분배할 필요가 있다. 본 논문에서는 같은 질의에 동시에 등장할 가능성이 높은 색인어들끼리 군집 화하고 생성된 군집을 활용하여 색인어들을 각 PC에 분산저장함으로써 보다 높은 수준의 병렬화를 달성할 수 있는 방안을 제시한다. 대용량 말뭉치를 활용한 실험결과 본 논문에서 제시하는 분산저장기법이 충분한 효율성을 가지고 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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