• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.123-125
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• 1998

지리 정보 시스템이서 다중 공간 조인과 같은 많은 기하 계산을 필요로 하는 질의를 처리하기 위해서는 질의에 대한 병렬화 작업을 통해 실행 시간을 최소화 하는 것이 필수적이다. 다중 공간 조인은 정제에서 많은 시간을 소비하므로 여과와 정제를 분리하여 각각을 수행하는 것이 정제 시간을 단축하게 되고 따라서 좋은 성능을 나타낼 수 있다. 그러므로 다중 공간 조인을 병렬화 하기 위해서는 다중 공간 여과와 정제 각각에 대해 병렬 실행 계획을 세우는 것이 중요하다. 이 논문에서는 우선적으로 병렬 공간 여과를 수행하기 위한 두가지 알고리즘, 즉 blush tree을 사용한 다중 공간 여과와 pipelining을 사용한 다중 공간 여과의 병렬화를 비교한다. 그리고, 다중 공간 여과의 결과로서 생성되는 중간 결과 테이블에서 데이터의 중복에 따라 정제 성능의 저하가 발생되는데, 이를 효율적으로 제거하기 위한 두가지 그래프 생성 알고리즘을 제안하고 이를 비교한다. 그리고, 생성된 그래프에서 병렬 정제를 수행하기 위한 여러 가지 분할 알고리즘을 제안하고 이를 비교 평가한다. 이런 일련의 작업을 통해 우수한 성능의 병렬 다중 공간 조인 방법을 제안하고 성능 평가를 통해 최적의 병렬 수행 방법을 도출한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.1
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• pp.25-39
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• 1999

지리 정보 시스템에서 공간 분석을 위해 사용되는 중요한 연산인 공간 조인은 대상이 되는 공간 객체의 수가 증가함에 따라서 연산 시간이 지수적으로 증가하는 특징을 가지고 있다. 그러므로 다량의 공간 데이터에 대해서 공간 연산시간을 줄이기 위한 병렬처리가 필요하다. 이 논문에서는 비겹침 정규분할 방식의 사분트리를 이용한 공간 조인 알고리즘을 제시하고 MIMD 구조 및 공유 디스크 방식의 병렬 처리시스템에 적용하여 성능을 평가한다. 사분트리를 이용한 공간조인 방법으로서 중복 표현된 공간객체를 줄이기 위한 사분면(quadrant)의 병합 방법,영역 제한을 통해 연산 대상 객체를 줄이기 위한 사분면의 분할 방법, 그리고 병합 및 분할 방법을 혼용하여 공간 조인 연산의 숫자를 최소화하는 혼합 방법을 제시한다. 실험 평가에서는 각 방법들을 병렬 처리 시스템에 적용하여 여과단계 및 정제단계에서의 연산량과 수행 시간을 통해 성능을 비교 평가한다. 실험결과, 여과 단계에서는 분할 방법이 가장 우수했지만, 정제 단계에서는 병합 방법이 가장 우수했다. 따라서 전체적인 고려할 때 두 방법의 장점을 수용한 혼합 방법이 가장 우수한 성능을 나타냈다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.40-42
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• 2002

데이터 웨어하우스는 물리적으로 여러 사이트에 위치한 분산된 데이터 소스로부터 추출한 온라인 분석 정보를 유지하는 실체 뷰 의 집합으로 구성된다. 따라서 데이터 소스에 변경 사항이 발생하면 데이터 웨어하우스와 일관성을 유지하기 위해 뷰에도 그 변경사항을 반영하는 뷰 관리가 필요하다 동시에 변경되는 여러 데이터 소스와 뷰의 상태 사이에 일관성을 보장하기 위해서는 각 소스의 변경 사항을 순서대로 뷰에 반영해야 한다. 이때 각 소스의 변경 사항을 뷰 정의와 관련된 다른 소스들과 조인을 수행해야 하는 등 뷰 갱신을 위해 많은 비용이 소요된다. 이러한 뷰 갱신 비용을 줄이는 방법중의 하나로 병렬처리 기법을 활용하는 연구가 시도되고 있다. 따라서 이 논문에서는 뷰의 일관성을 보장하기 위해 수행해야 하는 서브질의론 병렬로 처리하는 알고리즘을 제시하였다. 이 방법에서는 서브질의의 조인 연산들을 소스 렐레이션들 간의 참조 무결성 제약 조건을 이용하여 병렬로 처리한다. 질의의 조인 처리를 병렬화 하기 위해 소스 릴레이션간의 참조 무결성 제약조건의 툭송울 이용하여, 여러 릴레이션을 참조하는 릴레이션에서 발생하는 변경 사항에 대해 참조하는 릴레이션의 수만큼 병렬로 조인 연산을 수행하는 알고리즘을 제시하였다. 이렇게 함으로써 여러 소스 릴레이션의 조인으로 구성된 실체 뷰를 갱신하는 시간을 크게 단축하여 효율적으로 뷰를 관리하도록 하였으며, 소스의 증가에 따른 뷰 갱신 시간의 증가를 줄일 수 있도록 하였다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.8 no.1
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• pp.9-16
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• 2002

Join operation exert a great effect on the performance of system in temporal database as in the relational database. Especially, as for the temporal join, the optimization of interval partition decides the performance of query processing. In this paper, to improve the efficiency of parallel join query in temporal database. I proposed Minimum Interval Partition(MIP) scheme that time interval partitioning. The validity of this MIP algorithm that decides minimum breakpoint of the partition is proved by example scenario and I confirmed improved efficiency as compared with existing partition algorithm.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.4 no.10
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• pp.2544-2552
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• 1997

This paper presents three multiprocess models for parallel protocol implementation, that is, (1)channel communication model, (2)fork-join model, and (3)event polling model. For the specification of parallelism for each model, a parallel programming language, Par. C System, is used. to measure the performance of multiprocess models, we implemented the Internet Protocol Suite(IPS) Internet Protocol (IP) for each model by writing the parallel language on the Transputer. After decomposing the IP functions into two parts, that is, the sending side and the receiving side, the parallelism in both sides is exploited in the form of Multiple Instruction Single Data (MISD). Three models are evaluated and compared on the basis of various run-time overheads, such as an event sending via channels in the parallel channel communication model, process creating in the fork-join model and context switching in the event polling model, at the sending side and the receiving side. The event polling model has lower processing delays as about 77% and 9% in comparison with the channel communication model and the fork-join model at the sending side, respectively. At the receiving side, the fork-join model has lower processing delays as about 55% and 107% in comparison with the channel communication model and the event polling model, respectively.

• Database Research
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• v.34 no.3
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• pp.28-44
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• 2018

In a database system, the most expensive operation among relational operations is a join operation. Generally, CPU-based join operations uses parallel processing with either 1 core or 16 cores at most, which does not significantly improve the function. On the other hand, GPGPU(General-Purpose computing on Graphics Processing Units) allows parallel processing through thousands of processing units, greatly reducing the time required to perform join operations. Parallelization of the operation using GPGPU uses NVIDIA's CUDA SDK. In this paper, we implement parallelization of the join operation using GPGPU and compare the performances. The used join operations are Nested Loop Join (NLJ), Sort Merge Join (SMJ) and Hash Join (HJ), and GPGPU equipment uses TITAN Xp, GTX 1080 Ti and GTX 1080. We measure and compare the performance of join operations based on CPU and GPGPU. We compare this performance with the performance of the previous study on the join operation based on GPGPU. The results of experiment show that the performance based on GPGPU is 6~328 times faster than the one based on CPU.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.111-113
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• 1998

공간조인은 지리정보 시스템에서 공간분석을 위한 주요 연산중의 하나이다. 이러한 공간조인은 대상이 되는 공간 객체의 수가 증가함에 따라 연산시간이 지수적으로 증가하는 특징을 가지고 있다. 그래서 대규모 공간 데이터에 다한 공간 연산시간을 줄이기 위한 처리기법이 연구되고 있다. 그렇지만, 공유 디스크 구조에서 다중 프로세서의 디스크 동시 접근으로 인한 병목현상을 완화하고, 프로세서간의 공유 디스크 구조에서 다중 프로세서의 디스크 동시 접근으로 인한 병목현상을 완화하고, 프로세서간의 메시지 전달을 최소화하기 위한 태스크 생성방법, 태스크 할당방법에 관한 구체적인 연구가 없었다. 그래서 우선 병렬 공간 조인의 성능저하 요인을 분석하고, 이에 대한 성능 향상방안을 제시한다. 구체적으로 디스크 접근 시간을 줄이기 위한 객체 캐쉬 방법과 시공간 지역성을 이용한 태스크 생성 및 할당방법을 제시한다. 그리고 제안한 방법들에 대해 실험평가를 통해 최대 7.2배의 성능증가를 획득할 수 있음을 보여준다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.28 no.4
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• pp.665-676
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• 2001

The most expensive spatial operation in patial database in a spatial join which computes a combined table of which tuple consists of two tuples of the two tables satisgying a spatial predicate. Although the execution time of sequential processing of a spatial join has been so far considerably improved the response time is not tolerable because of not meeting the requiremetns of interactive users. It is usually appropriate to use parallel processing to improve the performance of spatial join processing. in spatial database the fixed grids which consist of the regularly partitioned cells can be employed the previous works on the spatial joins have not studied the parallel processing of spatial joins using fixed grids. This paper has presented an analytical cost model that estimates the comparative performance of a parallel spatial join algorithm based on the fixed grids in terms of the number of MBR comparisons. disk accesses, and message passing, Several experiments on the synthetic and real datasets show that the proposed analytical model is very accurate. This most model is also expected to used for implementing a very important DBMS component, Called the query processing optimizer.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.28 no.3
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• pp.418-429
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• 2001

Recently, a GIS has been applicable to the most important computer applications such as urban information systems and transportation information systems. These applications require spatial operations for an efficient management of a large volume of data. In particular, a spatial join among basic operations has the property that its response time is increased exponentially according to the number of spatial objects included in the operation. Therefore, it is not proper to the systems demanding the fast response time. To satisfy these requirements, the efficient parallel processing of spatial joins has been required. In this paper, the efficient method for creating and allocating tasks to balance statically the load of each processor in a parallel spatial join is presented. A task graph is developed in which a vertex weight is calculated by the cost model I have proposed. Then, it is partitioned through a graph partitioning algorithm. According to the experiments in CC16 parallel machine, our method made an improvement in the static load balance by decreasing the variance of a task execution time on each processor.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.8D no.4
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• pp.347-360
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• 2001

The most expensive spatial operation in spatial databases is a spatial join which computes a combined table of which tuple consists of two tuples of the two tables satisfying a spatial predicate. Although the execution time of sequential processing of a spatial join has been so far considerably improved, the response time is not tolerable because of not meeting the requirements of interactive users. It is usually appropriate to use parallel processing to improve the performance of spatial join processing. However, as the number of processors increases, the efficiency of each processor decreases rapidly because of the disk bottleneck and the overhead of message passing. This paper proposes the method of task allocation to soften the disk bottleneck caused by accessing the shared disk at the same time, and to minimize message passing among processors. In order to evaluate the performance of the proposed method in terms of the number of disk accesses and message passing, we conduct experiments on the two kinds of parallel spatial join algorithms. The experimental tests on the MIMD parallel machine with shared disks show that the proposed semi-dynamic task allocation method outperforms the static and dynamic task allocation methods.