변환공간 색인이란 원공간 상의 공간 객체들을 변환공간 상의 크기가 없는 점들로 변환하여 색인한 후에 이들을 다루는 구조로, 이를 활용하는 조인 알고리즘은 크기가 없는 점들을 다루기 때문에 최적화가 상대적으로 단순하다는 장점을 가진다. 하지만, R 트리와 같은 원공간 색인에는 적용될 수 없는 단점을 가진다. 이러한 단점을 해결하는 방법으로 저자들 은 변환공간 뷰라는 개념을 사용하여 두 원공간 색인들을 변환공간에서 조인하는 변환공간 뷰 조인 알고리즘(transform-space view) join algorithm)을 제안한 바 있다. 여기서 변환공간 뷰(transform-space view)란 원공간 색인에 대한 가상의 변환공간 색인으로서 이미 구축된 원공간 색인을 구조적으로 변경하지 않고서도 가상의 변환공간 색인으로 해석하여 원공간 색인이 변환공간에서 조인될 수 있게 한다. 변환공간 뷰 조인 알고리즘에서 디스크 페이지 액세스 순서는 공간 채움 곡선에 의해 결정되는데, 이는 조인 성능에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 변환공간 뷰 조인 알고리즘을 최적화 하는 방법으로 새로운 공간 채움 곡선인 적응형 행 기준 순서(adoptive row major order: ARM order)를 제안한다. 적응형 행 기준 순서는 주어진 버퍼 크기에 따라 디스크 페이지 액세스 순서를 적응적으로 조정하여 원패스 버퍼 크기(한 페이지 당 한번의 디스크 액세스를 보장하는 최소 버퍼 크기)와 디스크 액세스 횟수를 크게 줄인다. 정형적인 분석과 실험을 통하여 적응형 행 기준 순서를 사용하는 변환공간 뷰 조인 알고리즘의 우수성을 보인다. 실험 결과, 다른 공간 채움 곡선을 사용하는 변환공간 뷰 조인 알고리즘과 비교하여 적응형 행 기준 순서는 원패스 버퍼 크기를 최대 21.3배 줄이고, 디스크 액세스 횟수를 최대 $74.6\%$ 줄인다. 또한, R 트리를 원공간에서 조인하는 알고리즘들과 비교하여 원패스 버퍼 크기를 최대 15.7배 줄이고, 디스크 액세스 횟수를 최대 $65.3\%$ 줄인다.
시간 지원 데이타베이스 관리 시험대는 유효시간과 수록 시간을 지원한다. 본 논문 에서는 시간 지원 데이타베이스 관리 시스템 시험대의 설계와 구현을 연구한다. 시험대는 구문 분석기, 의미 분석기, 코드 생성기 및 실행기로서 구성된다. 구문 분 석기는 시간 지원 질의어로부터 파스 트리를 생성한다. 그리고 의미 분석기는 시스템 카탈로그를 이용하여 시간 지원 질의어의 의미와 정당성을 점검한다. 코드 생성기는 Updata network와 같은 실행 트리를 생성하는데 실행 트리를 위하여 뷰 증진 형성 방 법을 사용하였다. 마지막으로 인덱싱 구조와 동시성 제어에 대하여 토의하였다.
모바일 앱으로 과제를 수행할 때에 트리-뷰 메뉴의 외적인 구조에 따라 사용성이 달라지고, 메뉴의 배열이 사용자가 기대하는 스크립트와 다를 때에 사용성이 떨어지고, 그리고 과제의 복잡성에 따라 이 둘의 효과가 달라진다는 연구가설을 검증하였다. 이를 위하여 대학생 참가자들이 기대하는 숙박 예약 스크립트를 작성하였으며, 과제완료시간과 오반응률을 종속변인으로 하는 실험을 설계하였다. 실험은 예약 시스템 프로토타입을 스마트폰에 구현하여 실시하였다. 그 결과로 과제가 복잡할 때에 수행이 전반적으로 불리한 가운데, 구획메뉴의 수월성이 과제가 복잡할 때에 두드러졌으며 복잡한 과제에서 메뉴의 배열이 기대와 일치할 때에 긍정적인 반응이 관찰되었다. 이러한 결과를 논의하여 모바일 화면에 절차적인 메뉴를 설계할 때에는 작업기억의 부담을 최소화하는 방안을 마련하고, 과제에 맞는 트리-뷰가 무엇인지를 고민하고, 그리고 복잡한 과제에서는 사용자가 기대하는 스크립트에 준하여 메뉴를 배열하여야 한다는 사실을 발견할 수 있었다.
온라인 분석 처리(OLAP, On-Line Analytical Processing)에서는 다양한 분석을 효과적으로 처리하기 위해, 다차원 구조의 데이타를 열에 차원 애트리뷰트의 값이 표시되는 넓은 형태의 수평 테이블로 표현한다. 관계형 테이블들은 보통 애트리뷰트의 개수에 제한이 있으므로 이러한 수평 테이블을 직접저장하기 어렵고, 저장하더라도 많은 수의 널(null) 간을 갖는 희박(sparse) 테이블이 되기 쉽다. 따라서 관계 데이타베이스에서는 이러한 수평 테이블을 차원의 이름을 열로 갖는 수직 테이블로 바꾸어 저장할 수 있다. 이렇게 할 경우, 수평 뷰 테이블에 대한 OLAP 질의를 저장된 수직 테이블에 대한 질의로 변환하는 작업이 필요하다. 본 논문에서는 전통적인 관계 대수 연산자들 외에 최근 DBMS 버전들이 제공하는 PIVOT 연산자를 사용하여 수평적인 뷰의 질의를 효율적으로 변환하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 PIVOT 연산과 동등한 관계 대수식을 만들고 이를 증명하였으며, 이 PIVOT 연산을 사용하여 수평적인 테이블에 대한 질의를 수직적인 테이블에 대한 질의로 변환하는 방법을 제시하였다. 또한 실험을 통해 제안한 변환 방법이 기존 방법에 비해 성능이 더욱 우수함을 보였다.
데이타 큐브는 차원 애트리뷰트의 모든 가능한 조합에 대해 데이타를 집단화하는 연산자이다. 차원 애트리뷰트의 수가 n일 때, 데이타 큐브는 $2^n$개의 group-by를 계산한다. 데이타 큐브에 포함된 각각의 group-by를 큐보이드(cuboid)라 부른다. 데이타 큐브는 흔히 미리 계산되어 형태 뷰(materialized view)의 형태로 데이타 웨어하우스에 저장된다. 이러한 데이타 큐브는 소스 릴레이션이 변경되면 이를 반영하기 위해 갱신되어야 한다. 데이타 큐브의 점진적 관리는 데이타 큐브의 변경될 내용만을 계산하여 이를 데이타 큐브에 반영하는 방법을 의미한다. $2^n$개의 큐보이드로 이루어진 큐브의 변경될 내용을 계산하기 위하여, 기존의 방법들은 데이타 큐브와 동일한 개수의 큐보이드를 가지는 변경 큐브를 계산한다. 따라서, 차원 애트리뷰트의 수가 증가할수록 변경 큐브를 계산하는 비용이 매우 커지게 된다. 변경 큐브에 포함된 각 큐보이드들을 변경 큐보이드(delta cuboid)라 부른다. 본 논문에서는 $2^n$개의 변경 큐보이드 대신 $_nC_{{\lceil}n/2{\rceil}}$개의 변경 큐보이드만을 사용하여 데이타 큐브를 갱신하는 방법을 제안한다. 이에 따라 제안하는 방법은 변경 큐브를 계산하는 비용을 크게 줄일 수 있다. 성능 평가 결과는 제안하는 방법이 기존의 방법에 비해 더 좋은 성능을 가지고 있음을 보여준다.
실시간 가시화/시각화(Visualization)을 위한 지형 가시화 분야에서의 렌더링 속도 향상은 사용자의 현실감에 있어 중요한 역할을 한다. 본 연구는 Height Field 데이터를 사용한 블록 단위 지형 렌더링 방법에서 이전 프레임 정보를 사용하여 지형 가시화 속도를 향상시키는 방법을 제안한다. Height Field로 표현된 지형을 실시간에 효과적으로 렌더링 할 수 있는 방법으로CLOD(Continuous leveI Of Detail)가 있으며 대표적인 방법으로 Multiresolution TIN(Triangle Irregular Network)과 Regular Grid Method에 기반한 방법들이 있다. 대개의 경우, 지형 데이터는 매우 방대한 크기를 가지고 있어서 실시간으로 렌더링 하는 것이 불가능할 경우가 많다. 따라서 실시간 지형렌더링 에서는 LOD(Level of Detail)관리와 뷰 프러스텀 컬링이 실시간 렌더링 속도 향상을 위한 핵심 사항이 된다. 본 연구에서는 PC 기반에서 효과적으로 지형을 표현하기 위해 기존 Regular Grid Method에 기반한 방법의 가시영역 추출(View Frustum Culling)을 수정하여 실시간 지형 렌더링의 가시 영역 추출(View Frustum Culling)시 기존의 쿼드트리 방식과 함께 이전 프레임에서 블록 단위로 저장된 컬링 정보를 혼용하여 속도를 향상시키는 방법을 상세히 기술 한다.
계통발생학적 분석은 바이오인포메틱스에서 분류 단위의 진화적인 관계를 추정하는데 있어서 중요한 문제 중 하나이다. 계통발생학적 분석에서 사용되는 계통수는 분류 단위들 사이의 진화 거리에 대한 정보를 표현하기에는 부족하다. 이 논문은 진화거리 표현을 위해 3차윈 공간으로 분류 단위가 표현되기 위한 방법을 제안하고, 2차원 트리 뷰와 함께 3차원 공간에서 분류 단위들을 시각화하기 위한 도구를 개발하였다.
일반적으로 데이터 마이닝은 다양한 예측기법이나 차이점의 분석을 통하여 유용한 정보 도출을 통해 매출의 증대나, 비용 절감 등의 효과를 가져 올수 있다. 데이터 마이닝 분석은 정보의 분류 또는 다양한 각도나 영역의 관점을 통하여 새로운 뷰를 분석할 수 있다. 기술적으로 데이터 마이닝의 연관규칙이나, 패턴의 분석은 대량의 데이터베이스에서 분석된다. 따라서 데이터 마이닝은 가장 빠르게 성장한 산업중의 하나이다. 그 이유는 정보기술이 발달하면서 수많은 자료들이 체계화된 데이터베이스에 저장이 되고, 기업의 데이터베이스의 규모는 폭발적으로 증가되고 있다. 본 논문에서는 자동차 마케팅에서 이용 가능한 데이터를 데이터 마이닝 분석 기법중의 하나인 Quinlan의 C4.5에 따라 분석 하였다. 본 논문에서는 기존 고객에 대한 고객 속성파악, 고객 분류 및 분석에 따른 고객의 구매패턴을 분석하여 해당 기업의 전략적 마케팅 수립을 통해 경영 과학적으로 접근할 수 있는 데이터 마이닝 분석에 관한 사례 연구이다.
웹 환경에서 안전한 정보의 분배와 공유가 중요해짐에 따라 유동적이고 효율적인 접근 제어 시스템에 대한 요구 또한 나타나게 되었다. 또한 eXtensible Markup Language (XML)이 인터넷 시대에 정보를 저장 및 교환하기 위한 de-factor 표준으로 인식됨에 따라, 최근 보안을 고려한 XML 모델의 확장에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 이러한 최근의 연구들은 여전히 XML 문서에 사용되는 데이터들이 관계형 데이터베이스에 저장 및 관리 되고 있다는 사실을 간과하고 있다. 따라서 이러한 연구들은 이미 많이 제안되고 검증된 관계형 데이터베이스에 대한 보안 모델을 활용 할 수 없다. 이 논문에서는 기존의 연구들과는 다른 접근 방법을 기술한다. 이 논문은 객체 관점에서 관계형 데이터베이스에 대한 보안 모델을 지원하기 위한 XML 보안 모델에 대한 연구에 초점을 둔다. 이 논문에서 제안하는 접근 방법에서는 (1) 사용자는 주어진 XML 뷰 또는 스키마에 XML 질의를 한다. (2) XML 데이터에 대한 접근 제어 규칙은 관계형 데이터베이스에 저장된다. (3) XML 문서의 데이터는 관계형 데이터베이스에 저장된다. (4) 접근 제어 및 질의 싱행은 관계형 데이터베이스 내에서 수행된다. (5) XML 접근 제어는 XML 트리 레벨을 고려하여 수행된다.
XML(eXtensible Markup Language)은 문서구조나 내용, 스타일의 자유로운 표현, 웹상에서 구조화된 문서의 전송이 가능하도록 설계된 표준 마크업 언어로, HTML에 비해 인터넷상에서의 정보 및 문서교환, 정보 검색 둥 이 편리한 장점을 갖는다. 그러나 XML 데이터가 방대해지고 복잡해짐에 따라 접근제어 정책을 규정하고 수행하기 위한 모델과 메커니즘의 필요에 따라 RBAC를 기반으로 하는 모델과 메커니즘에 대한 연구가 이루어지고 있다. 그러나 기존 연구들은 개념적 모델들 위주로 연구의 초점이 되어 있어 실제 모델 구현 시 시간적 공간적 오버헤드가 발생하는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 XML 문서의 RBAC 기법을 기반으로 하는 노드의 권한 정보를 가지고 있는 접근 권한 트리 모델을 제안하였다. 이를 이용하여 노드권한에 모든 정보를 저장하고 권한을 가지는 구성요소에 접근할 경우나 권한을 추가로 부여하는 경우에 XML 엘리먼트, 속성, 링크 등의 세부요소에 대한 권한 체크 시간을 감소시켜 사용자에게 빠른 뷰를 제공할 수 있는 성능이 우수한 모델을 제시 하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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