질의 결과를 캐쉬한 후 후속 질의 처리에 사용하는 것은 중요한 질의 최적화 기법으로서 이에는 실체뷰 기법과 뷰 인덱싱이 있다. 관계 데이터베이스에 대하여 많이 연구된 이들 기법은 XML이 웹 상에서 데이터 교환의 표준으로 부각된 이래 최근 XML 데이터에 대해서도 연구되고 있다. XML 뷰 인덱싱은 XML 질의의 결과인 XML 뷰 xv를 XML 뷰 인덱스(XVI)라는 구조로 표현한다. XVI는 xv의 소스 문서 엘리먼트들의 식별자 및 xv에 대한 정보를 저장한다. xv에 대한 XVI는 XML 엘리먼트의 식별자만을 저장하지 엘리먼트 자체를 저장하는 것이 아니다. 따라서 xv가 요청되면 그것의 XVI를 통해 xv의 하부 소스 XML 문서에 대해 실체화(materialization) 과정이 수행되어야 한다. 본 논문은 XVI 관리 시스템과 관계 DBMS 기반의 XML 저장 시스템의 통합 문제를 다룬다. 제안된 시스템은 두개의 서로 다른 상용 관계 DBMS에 대하여 Windows 2000 Server 환경에서 각각 Java로 구현되어 XML 뷰 인덱싱을 통한 XML 질의 처리의 성능 향상 및 XML 뷰 인덱싱의 오버헤드 평가에 이용되었다. 성능 실험 결과 관계 DBMS 기반의 XML 저장 시스템 상에서 XML 뷰 인덱싱은 매우 효율적이며 그 오버헤드는 미미하다는 것을 확인하였다.
희박뷰 전산화단층촬영(computed tomography; CT) 영상화 기술은 피폭 방사선량을 감소시킬 수 있을 뿐만 아니라 획득한 투영상의 균일성을 유지하고 잡음을 감소시킬 수 있는 장점이 있다. 하지만 재구성 영상 내 인공물 발생으로 인하여 화질 및 피사체 구조가 왜곡되는 단점이 있다. 본 연구에서는 희박뷰 CT 영상의 인공물 감소를 위해 wavelet 변환과 잔차 학습(residual learning)을 적용한 콘볼루션 신경망(convolutional neural network; CNN) 기반 영상화 모델을 개발하고, 개발한 모델을 통한 희박뷰 CT 영상의 인공물 감소 정도를 정량적으로 분석하였다. CNN은 wavelet 변환 층, 콘볼루션 층 및 역 wavelet 변환 층으로 구성하였으며, 희박뷰 CT 영상과 잔차 영상을 각각 입출력 영상으로 설정하여 영상화 모델 학습을 진행하였다. 영상화 모델 학습을 위해 평균제곱오차(mean squared error; MSE)를 손실함수로, Adam 함수를 최적화 함수로 사용하였다. 학습된 모델을 통해 입력 희박뷰 CT 영상에 대한 예측 잔차 영상을 획득하고, 두 영상간의 감산을 통해 최종 결과 영상을 획득하였다. 또한 최종 결과 영상에 대한 시각적 특성, 최대신호대잡음비(peak signal-to- noise ratio; PSNR) 및 구조적유사성지수(structural similarity; SSIM)를 측정하였다. 연구결과 본 연구에서 개발한 영상화 모델을 통해 희박뷰 CT 영상의 인공물이 효과적으로 제거되며, 공간분해능이 향상되는 결과를 확인하였다. 또한 wavelet 변환과 잔차 학습을 미적용한 영상화 모델에 비해 본 연구에서 개발한 영상화 모델은 결과 영상의 PSNR 및 SSIM을 각각 8.18% 및 19.71% 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 따라서 본 연구에서 개발한 영상화 모델을 이용하여 희박뷰 CT 영상의 인공물 제거는 물론 공간분해능 향상 및 정량적 정확도 향상 효과를 획득할 수 있다.
데이터 웨어하우스 시스템에 대한 OLAP 질의들은 대량의 데이터를 대상으로 복잡한 분석 및 집계 연산을 수행한다. 이러한 고비용의 OLAP 질의들을 효율적으로 실행하는 것은 시 스템의 성능 향상을 위해 매우 중요하다. 이를 위해 본 논문에서는 데이터 웨어하우스 시스 템에 존재하는 여러 종류의 실체 집계 뷰들을 이용하여 주어진 OLAP 질의를 재작성하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 차원 계층들로부터 유도되는 그룹 격자를 이용하여 OLAP 질의와 실체 뷰의 선택 단위, 선택 영역, 집계 단위등을 정의하고, 이들로부터 OLAP 질의 와 식체 뷰에 대한 정규을 정의한다. 그리고 정규형으로 표현된 질의와 실체 뷰 사이의 관 계를 이용하여 실체 뷰가 질의의 재작성에 이용 가능하기 위한 조건을 제시한다. 제안하는 질의 재작성 방법은 데이터 웨어하우스의 메타 정보들과 OLAP 질의 및 실체 뷰들의 특성 을 고려하여 다양한 실체 뷰들을 함께 이용할 수 있으므로, 시스템에 존재하는 실체 뷰들의 효용성을 높이고 주어진 질의를 효율적으로 처리할 수 있다.
데이터웨어하우스는 데이터분석을 위한 특수 목적의 데이터베이스로, 주로 데이터분석을 위한 질의(이하 OLAP 질의)가 던져진다. 그런데 OLAP질의는 수백만개의 레코드를 가지 테이블에 대해 하나 이상의 aggregation 함수와 group-by 연산자가 포함되므로, 질의 처리 시간은 수 분에서 수 시간이 걸린다. 이를 개선하기위하여 데이터 큐브를 구현함에 있어서의 문제는 디스크 공간이 한정되어 있기 때문에 평균 질의 처리 시간이 훨씬 짧아진다하더라도 모든 셀들을 실체화할수 없다. 따라서 한정된 디스크 공간을 최대한 활용하면서 가능한 빠른 평균 질의 처리 시간을 얻을 수 있도록 데이터 큐브의 일부만을 실체화 시켜야한다. 본 논문의 주제와 관련된 연구로는 Harinarayan[4] 이 제안한 greedy 알고리즘이 있다. 이 알고리즘은 1) 데이터 큐브를 격자구조로 표현한후, 2) 격자의 위에서부터 아래로 차례로 뷰들을 방문하면서 방문한 뷰가 실체화되 경우 데이터 큐브에 주는 이익을 계산한다. 3) 그 중 가장 이익이 큰 것을 선택한다. 3) 그중 가장 이익이 큰 것을 선택한다. 2)와 3)의 과정은 k개의 뷰를 선택할 경우, k번 반복된다. 이 알고리즘의 운영 시간은 데이터 큐브를 구성하는 뷰의 개수가 n개이고 그 중에서 k개를 실체화할 경우에 O(kn2)이다. 본 논문에서는 운영 시간을 향상시킨 수정된 greedy 알고리즘을 제안한다. 알고리즘 내부에서 실체화할 뷰를 선택할 때 격자를 단순화시킨 트리를 사용함으로써, 알고리즘 운영시간을 O(kn2)에서 O(kn)으로 향상시켰다.
온톨로지가 대용량화되면서 온톨로지 시스템의 성능 향상을 위해 효율적인 추론이 중요해졌다. 본 논문에서는 DBMS 기반의 온톨로지 저장소에서 RDFS 포함관계 함의 규칙 (rdfs7 규칙과 rdfs9 규칙)과 OWL 역관계 규칙(owl:inverseOf)의 추론을 효율적으로 수행할 수 있는 방법으로서, DB 테이블에 대한 뷰(view)를 활용하는 방법을 소개한다. 추론 규칙을 뷰 정의로 대체하고 RDF 트리플을 구조화된 트리플 테이블에 저장하는 것으로 추론이 완료되며 대신 질의 처리과정에서는 그 뷰를 참조하면 된다. 이와 같이 뷰를 정의하는 것으로 추론을 대신함에 따라 추론에 소요되는 시간을 단축할 수 있고 트리플 저장소의 공간 효율성도 얻을 수 있다.
본 논문은 XML 기반의 데이터베이스 통합 방법론 중에서 관계형 데이터베이스 모델에 대한 랩퍼 시스템의 질의어 처리에 대하여 논한다. 관계형 데이터베이스의 내용은 W3C에서 제안된 XML Schema로 표현되며, 사용자는 XML Schema에 대하여 XML 질의어인 XQuery로써 질의를 한다. 그리고, 개발된 랩퍼 시스템은 사용자가 정의한 XML 뷰를 지원한다. XML 뷰 정의 언어는 XQuery이다. 이러한 환경에서 본 논문은 새로운 XML 질의 처리 모델을 제시한다. XML 뷰와 사용자 질의어의 합성 알고리즘, XQuery를 SQL로 변환하는 알고리즘, 그리고 XML 문서 생성을 위한 템플릿 구성 알고리즘을 제시한다.
이질의 생물 정보원을 통합하기 위해서는 각 정보원의 이질적인 내용을 숨기고 하나의 관점으로 표현하는 뷰를 정의해야 한다. 본 논문은 생물 정보원 통합 미들웨어를 설계함에 있어서 XML 기반의 뷰 정의모델을 제시하고 그 동작 원리를 보인다. 제시된 모델은 통합시스템 구축을 위한 융통성을 증대시키고, 보다 추상화된 수준에서 통합 질의를 수행할 수 있도록 하기 위하여 사용자 정의 XML 뷰를 지원한다. 제시된 뷰 정의 모델을 기반으로 관계형 데이터베이스와 웹 자원에 대한 랩핑 모델을 제시하고, 아울러 응용 프로그램에 대해서도 같은 모델을 사용한 램핑 결과를 제시한다.
360도 영상은 일반 화각 영상과 다른 프레임 구조를 갖기 때문에 기존 영상 보안 이벤트 검출 알고리즘들을 360도 영상에 바로 적용 시 왜곡에 의한 성능 저하가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 360도 영상 공간에서 활성 뷰포트 기반 이벤트 검출 기법을 제안한다. 다중 객체 영역들을 포함하는 활성 뷰포트들을 생성하고, 뷰포트 내 객체 검출과 360도 영상 공간에서 객체 추적을 수행하며, 영역 기반의 보안 이벤트를 검출한다. 제안 방법은 360도 ERP 시퀀스들에 대해 성능이 평가되었고, 활성 뷰포트를 사용하지 않은 이벤트 검출 방법보다 30% 이상의 recall, 30% 이상의 false negative rate 성능 향상을 보였다.
본 논문에서는 데이터베이스 설계시 중요한 과정인 개념설계 단계에서 개체관계도(Entity Relationship Diagram)의 정보를 저장하는 ERD시소러스(Thesaurus)를 구축하고, 이러한 ERD시소러스를 기반으로 하는 뷰 통합 방법론을 제시하고자 한다. 제시된 방법론의 유용성을 입증하기 위하여, 적용사례에 대한 뷰 통합지원시스템의 프로토타입을 구축하였다. 적용결과, ERD시소러스 기반의 방법론이 기존의 뷰 통합 방법론보다 친밀도 분석, 의미충돌 해결, 유 통합과정에서 더 효과적임을 확인할 수 있었다. 따라서 이 방법론이 기존의 단편화된 스키마의 통합이나 대규모 데이터베이스 통합 설계시 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 다양한 운영체제와 데이타베이스 여러 소프트웨어를 포함하는 이질적인 컴퓨팅 환경에서 뷰관리 기능을 제공하는 미디에이터 시스템을 설계한다. 또한 기존의 미디에이터 시스템들이 수 정(modification)방법으로만 뷰를 관리했던 것에 비해 구체화(materialization)방법을 병행하는 관리방법을 설계하고, 구체화시키기 위해 필요한 접근방법과 최적화 방법을 제안한다. 이를 위해서 유에 대한 접근내 역에 감쇄율을 적용함으로써 최근의 접근내역의 변화가 뷰관리에 적절히 반영되도록 설계하였다. 또한 이 질적인 환경의 데이타베이스와 운영체제를 극복하기 위해 코바(CORBA)를 웹과 연동하여 사용자가 일반 적으로 사용하는 웹 브라우저를 통해 뷰를 관리하는 시스템을 구현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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