XML 데이터의 구조를 고려할 때 경로 및 트리 패턴 매칭 알고리즘은 XML 질의 처리에 중요한 역할을 하고 있다. 노드 간의 결정 또는 관계를 용이하게 하기 위해 XML 트리의 노드는 일반적으로 두 노드 간의 조상-후손 관계를 신속하게 설정할 수 있는 방식으로 레이블링된다. 그러나 이러한 기법은 순서에 따른 업데이트로 삽입이 발생할 경우 기존 노드에 레이블을 다시 지정하거나 특정 값을 다시 계산해야 하는 단점이 발생한다. 따라서 현재 레이블링 기법들에서는 레이블을 업데이트 하는 비용이 매우 높다. 본 논문에서는 재레이블링 또는 재계산 없이 순서에 민감한 XML 문서의 업데이트를 지원하는 Fast XML 인코딩 기법이라는 새로운 레이블링을 제안한다. 또한 XML 트리의 동일한 위치에서 삭제된 레이블을 재사용하여 레이블의 길이를 제어한다. 제안한 재사용 알고리즘은 삭제된 모든 레이블을 동일한 위치에 삽입할 때 레이블의 길이를 줄일 수 있다. 실험 결과에서 제안된 기법은 순서에 민감한 질의 및 업데이트를 효율적으로 처리할 수 있다.
TPR-tree는 이동체의 위치 데이터에 대해 현재 및 미래 위치 질의를 지원하기 위하여 시간 함수 기반의 경계사각형(Sounding Rectangle)으로 이동체를 색인한다. 경계사각형의 각 축은 가장 빠른 속도로 이동하는 이동체의 속도 값을 이용하여 시간에 따라 확장한다. 경계사각형 영역의 확장으로 중복(overlap)이 심화되고 사장영역(dead space)이 커지는 문제가 있다. 따라서 시간이 지날수록 영역질의 시 성능이 떨어진다. 이 논문에서는 시간이 지남에 따라 발생하는 노드간의 심한 중복과 사장영역을 줄이기 위해 중복이 심한 두 개의 단말노드를 강제 합병하고 재분할하는 강제 합병 정책과 이동체의 삭제가 발생한 노드의 모든 이동체들을 강제적으로 재삽입하는 삭제노드 강제 재삽입 정책과 삭제가 발생한 노드와 중복되는 노드들의 이동체들을 강제적으로 재삽입하는 중복 노드 강제 재삽입 정책을 이용한다. 강제 합병 정책과 삭제 노드 강제 재삽입 정책, 그리고 중복 노드 강제 재삽입은 TPR-tree의 구조를 점진적으로 재구성하기 때문에 이동체의 현재 분포를 고려하여 색인 구조를 동적으로 개선하는 장점을 가진다.
인터넷은 시간이 흐름에 따라 그 규모가 매우 큰 형태로 확대되어 가고 있는데, 이러한 특성의 내면에는 인터넷 위상을 구성하고 있는 노드들의 증가와 때에 따라서는 지역적 특성이나 사정에 따라서 삭제되는 노드들이 존재하게 된다. 인터넷은 이렇게 삭제되는 노드와 추가되는 노드들로 구성되며, 시간이 지남에 따라 변화를 하면서 확대되어 가고 있다. 그러나 대부분의 기존 연구들은 인터넷이 시간에 따라 변화하는 특성에 대해서는 충분히 연구가 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 시간이 경과함에 따라 노드가 생성되고 소멸되며 이에 따라 위상이 변화하는 현상을 모델링하고, 미래의 위상을 예측할 수 있는 모델들을 제안한다.
본 논문에서는 네트워크 기반 분산 침입탐지 시스템을 위한 커널 수준 침입탐지 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 탐지분석으로 침입탐지 과정을 분리하고 침입탐지 규칙 생성 요구에 대한 침입탐지 자료구조로의 변환을 사용자 응용 프로그램 수준에서 수행하며 생성된 자료구조의 포인터 연결을 커널 수준에서 수행한다. 침입탐지 규칙 변경은 노드를 삭제하지 않고 삭제표시만 수행하고 새로운 노드를 추가하는 삭제마크 띤 노드추가 방식 통하여 수행한다 제안하는 기법은 탐지과정의 분리를 통해 분산 네트워크 환경에 효율적으로 적용할 수 있으며 커널기반 침입탐지 방식을 사용하여 사용자 응용 프로그램으로 동작하는 에이전트기반의 침입탐지 기법에 비해 탐지속도가 빠르다. 침입탐지 규칙 변경은 삭제마크 및 노드추가 방식을 통해서 규칙변경과 침입탐지를 동시에 수행하기 위한 커널의 부하를 줄일 수 있다. 이를 통해 다양한 네트워크 공격에 대하여 신속하게 대응할 수 있다. 그러므로, 서비스거부 공격과 같이 네트워크 과부하가 발생하는 환경에서도 신속한 침입탐지와 탐지효율을 증가시킬 수 있다는 장점을 가진다.
최근 플래시 메모리뿐만 아니라 SSD 를 활용한 데이터베이스의 사용이 점차 늘어나고 있다. 대용량의 데이터를 처리하는 데이터베이스에서는 삽입, 삭제, 검색을 빠르게 하기 위해 다양한 색인기법을 사용하는데 그 중 B-트리 구조가 대표적인 기법이다. B-트리는 삽입, 삭제, 검색을 할 때 더 나은 성능을 갖도록 도와주지만 그 구조를 유지하기 위한 비용이 많이 들어간다는 단점이 있다. 그 중 하나로 삽입 시 키가 삽입된 단말노드뿐만 아니라 그 부모노드까지 수정이 되어 한 번의 삽입에 여러 노드가 여러 페이지에 씌어져서 삽입시간이 길어지는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 개선하기 위하여 SSD 에서 데이터베이스를 사용할 때 SSD 의 병렬 접근(parallel access) 방식을 사용해서 수정된 단말노드부터 루트노드까지의 경로에 있는 모든 노드들을 연속한 논리 주소 공간에 쓰는 방식을 적용하였다.
TPR-tree의 각 노드는 이동체를 색인하기 위하여 시간 함수를 기반으로 한 경계사각형을 이용한다. 경계사각형의 각 축을 계산하기 위하여 시간함수를 사용하므로 시간이 흐름에 따라 노드의 경계사각형은 확장된다. 따라서 이웃하는 노드간의 중첩(overlap) 영역이 커지기 때문에 영역질의의 성능이 점차적으로 떨어지는 문제가 있다. 이 논문에서는 이동체 삽입과 삭제 시 노드의 경계사각형을 재구성하기 위한 기법들을 제시한다. 이동체를 삽입할 때 노드간의 중첩을 줄이기 위하여 중첩이 심한 두 개의 단말 노드를 강제 합병하고 재분할하는 강제 합병 기법을 사용한다. 그리고 이동체를 삭제할 때 다른 이동체도 재삽입하는 강제 재삽입 기법을 이용한다. 강제 재삽입 기법은 삭제 노드 강제 재삽입 기법과 중첩 노드 강제 재삽입 기법으로 분류된다. 실험 결과에서 중첩 노드 강제 재삽입 기법이 다른 두 기법에 비하여 우수함을 알 수 있다.
주기억 데이터베이스에서 효율적인 성능을 위해서 제안된 색인 구조 중 T-트리가 있다. 이 색인 구조는 삽입 삭제가 많은 동적 주기억 데이터베이스에서 빈번한 노드 생성 및 삭제에 따르는 오버헤드(overhead)로 효율적이지 못한다. 이 문제를 극복하기 위해서 T2-트리가 제안되었다. T2-트리는 T-트리의 단점인 범위 질의의 비효율성의 해결과 삽입 삭제가 빈번한 동적 주기억 데이터베이스 시스템으 위해 억제된 노드 생성 및 삭제 기법과 스레드 이진 트리의 특징을 가지고 있다. 이 논문에서는 리눅스에서 주기억 데이터베이스 프로그램인 FastDB에 사용된 T-트리 인덱싱 구조를 새롭게 제안된 T2-트리로 수정하여 두 가지 인덱싱 구조를 비교 실험한 결과를 보여주고 있다. 실험결과에 의하면 T-트리에 비해서 T2-트리가 동적인 주기억 데이터베이스 시스템에서 효율적인 구조임을 알 수 있다.
본 논문에서는 진화연산을 이용하여 동적 귀환 신경망의 구조를 저차원화하는 방법을 제안한다. 일반적으로 진화연산을 개체군을 이용한 탐색 방법으로서 신경회로망의 여러 가지 다른 성질을 동시에 최적화할 필요가 있을 때 유용한 방법이다. 본 연구에서는 동적 귀환 신경망의 구조를 조차원화하기 위하여 진화 프로그래밍으로 신경망의 구조를 탐색하고, 진화전략으로 신경망의 연결강도를 학습시킴으로서 전체적인 구조를 저차원화하였다.신경망의 중간층 노드의 추가/삭제는 돌연변이 확률에 의하여 결정한다. 노드를 삭제할 경우에는 입력 연결강도의 총합이 가장 작은 노드를 삭제하고, 노드를 추가할 경우에는 미리 지정한 확률함스에 따라 노드를 추가한다. 그리고 추가된 노드와 다른 노드와의 연결방법은 서로 영향을 미칠 수 있는 모든 연결강도 중에서 확률적으로 선택하여 연결하였다. 마지막으로 제안한 저차원화 동적 귀환 신경망이 완전 연결된 신경망보다 더 좋은 성능을 얻을 수 있음을 예제로서 본 논문에서는 도립진자의 안정화 및 제어와 로봇 매니퓰레이터의 비주얼 서보잉에 적용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 그 유효성을 확인한다.
본 논문에서는 주기억 데이터베이스 시스템에서의 효율적인 데이터 처리를 위하여 T*-트리라는 새로운 색인구조를 제시한다. T*-트리 색인구조는 기존의 디스크를 기반으로 하는 색인기법과 달리 모든 데이터가 주기억장치에 적재되어 있는 시스템에서 보다 빠른 데이터 접근과 메모리 공간의 효율적인 사용을 위해 주기억 데이터베이스 시스템에서 주로 사용되고 있는 T*-트리색인구조의 장점은 그대로 계승하면서 단점을 보완한 인덱스 구조이다. 본 논문에서 제시하는 T*-트리는 데이터 아이템에 대한 검색과 저장공간의 활용면에서는 T*-트리와 대동소이한 성능을 가지고 있으나, 범위 질의에서와 데이터 아이템에 대한 검색과 삭제시 중간노드에서의 노드간의 순회경로를 줄임으로써 보다 향상된 성능을 보여준다. 또한 T*-트리와 스레드 이진트리를 조합하는 경우에는 순회경로가 다소 단축되지만 중간노드에서 자신보다 높은 레벨의 후속 노드로의 순회는 기존의 인오더 트리 순회에 의존하지만, T*-트리에서는 후위포인터를 이용하므로 직접순회가 가능하게 된다. 본 논문에서는 제안된 T*-트리의 구조와 T*-트리의 검색, 삽입 및 삭제 연산을 위한 알고리즘을 설명한 후, 기존의 T*-트리와 성능분석을 실시하고 그 결과를 제시한다. 성능 분석결과 T*-트리는 데이터 검색의 경우 기존의 T*-트리와 거의 동일한 성능을 보였으며, 삽입과 식제등 색인구조의 변경시는 약간의 성능향상을 보였으나, 범위질의와 순차질의에서는 매우 향상된 성능을 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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