허밍에 의한 고정도의 오디오 정보 검색 시스템을 구현하기 위해서는 시스템 측에서 발생 가능한 문제점과 유저 측에서 발생 가능한 문제점을 함께 고려한 해결 기법이 요구된다. 유저 측에서는 허밍시 자신의 애매한 기억에 기인한 음표의 삽입이나 탈락과 같은 가창실수, 허밍 도중에 음정 및 박자의 불안정한 변화, 같은 곡을 노래 부를지라도 개인차에 의해 상이한 음정과 템포 등이 발생한다. 또한 시스템 측에서 발생 가능한 사항으로써, 비록 허밍질의가 완벽하더라도 입력 허밍 신호를 멜로디 매칭에 이용되는 정확한 특징량의 추출 및 음악 표기로의 변환이 어렵다는 점이다. 종래의 오디오 정보 검색 시스템에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 다양한 멜로디 표현법과 매칭 방법이 제안되고 있으나, 성능 면에서는 아직 만족할 만한 결과를 얻지 못하고 있다. 따라서 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 본 논문에서는 허밍 멜로디의 효과적인 표현방법과 시스템 및 유저 측에서 발생 가능한 오류에 강건한 멜로디 매칭 방법을 제안한다.
데이터블레이드는 물건의 재질에 파라 칼날을 바꾸어 사용하듯이 필요한 모듈을 골라 삽입함으로써 또 다른 새로운 데이터 타입을 다룰 수 있도록 확장하는 것이다. 이러한 모듈과 결합된 ORDBMS는 다양한 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 확장된 SQL 질의언어를 사용함으로써 관계형 모델을 매우 강력하게 만들어준다. 뿐만 아니라, 데이터 타입별로 내용 중심적 질의, 최적화되어 있는 질의계획, 고성능 저장, 검색 등의 기능을 제공해준다. 본 논문에서는 RDBMS에서의 BLOB 방식과 ORDBMS에서의 데이터블레이드 방식의 장단점을 분석하고, 데이터블레이드를 사용하여 웹기반 호텔정보검색시스템을 구현하는 방법을 연구하였다.
본 논문에서는 순환적인 검색공간과 장애물이 존재하는 검색공간에서 객체들을 클러스터링할 때 고려해야하는 CCD(Clustering with Circular Distance) 문제와 COD(Clustering with Obstructed Distance) 문제를 연구하였다. 그리고 다차원 검색공간에서 삽입이나 삭제가 빈번히 발생하는 객체들을 효율적으로 클러스터링하기 위한 새로운 클러스터링 알고리즘을 제안하였다. 제안한 클러스터링 알고리즘에는 CCD 및 COD 문제를 해결하기 위한 거리 함수가 정의된다. 그리고 최소의 연산 시간으로 높은 공간 국부성을 갖는 클러스터들을 생성하기 위한 클러스터링 방법이 포함된다.
최근 들어 PDA, 스마트카드, 휴대폰, MP3 플레이어 등과 같은 이동 컴퓨팅 장치의 데이터 저장소로 플래시 메모리를 많이 사용하고 있다. 이런 이동 컴퓨팅 장치의 데이터를 효율적으로 삽입$\cdot$삭제$\cdot$검색하기 위한 색인기법이 필요하다. 기존연구에서는 BFTL(B-Tree Flash Translation Layer)기법을 사용하여 플래시 메모리 상에 B-트리 구축 시 쓰기연산을 감소시켜 비용을 줄였지만, B-트리 검색비용과 하드웨어 구성비용이 증가한다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 기존 연구의 문제점을 개선하고 효율적으로 플래시 메모리상에 B-트리를 구현하기위해 BOF(B-Tree On Flash Memory)기법을 제안한다. 이 기법을 통해 BFTL 기법에 근접하는 구축비용을 얻을 수 있을 뿐만 아니라 상당한 검색비용을 줄일 수 있다. 또한 하드웨어적 비용도 고려하여 저비용으로 B-트리를 구현하였다.
R-Tree는 일반적으로 트리 노드의 크기를 디스크 페이지의 크기와 같게 함으로써 I/O 성능에 최적이 되도록 구현한다. 최근에는 CPU 캐시 성능을 최적화하는 R-Tree의 변형이 개발되었다. 이는 노드의 크기를 캐시 라인 크기의 수 배로 하고 MBR에 저장되는 키를 압축하여 노드 하나에 더 많은 엔트리를 저장함으로써 가능하였다. 그러나, 디스크 최적 R-Tree와 CPU 캐시 최적 R-Tree의 노드 크기 사이에는 수십-수백 바이트와 수-수십 킬로바이트라는 큰 차이가 있으므로, 디스크 최적 R-Tree는 캐시 성능이 나쁘고, CPU 캐시 최적 H-Tree는 나쁜 디스크 성능을 보이는 문제점을 가지고 있다. 이 논문에서는 CPU 캐시와 디스크에 모두 최적인 R-Tree. TR-Tree를 제안한다. 먼저, 디스크 페이지 안에 들어가는 페이지 내부 트리의 높이와 단말, 중간 노드의 크기를 결정하는 방법을 제시한다. 그리고, 이틀 이용하여 TR-Tree의 검색 연산에 필요한 캐시 미스 수를 최소화였고. TR-Tree의 검색 성능을 최적화하였다. 또한, 디스크 I/O 성능을 최적화하기 위해 메모리 노드들을 디스크 페이지에 잘 맞게 배치하였다. 여기에서 구현한 TR-Tree는 디스크 최적 R-Tree보다 삽입 연산에서 6에서 28배 정도 빨랐으며, 검색 연산에서는 1.28배에서 2배의 성능 향상을 보였다.
인터넷과 컴퓨터 하드웨어 및 통신망의 발달로 멀티미디어 분야는 고도 정보 사회의 핵심적인 영역으로 부상되고 있으며, 멀티미디어 데이터에 대한 사용자의 요구도 날로 증가하고 있다. 문서, 녹취록, 테이프 형태로 관리되는 멀티미디어 데이터의 경우는 파일의 속성(attribute)에 대한 검색만이 아니라 내용(content)에 대한 검색이 필요하고, 따라서 순차검색 위주인 기존방법은 데이터의 활용 측면에서 문제가 있다. 본 논문에서는 멀티미디어 자료 중 음성 데이터를 저장 관리하는 방안으로 음성 데이터를 화면으로 도시하고 음성의 시작점과 끝점구간을 키로 하여 자동으로 데이터베이스에 삽입한 후 여기에 주석을 입력하는 음성기반 회의록 시스템(Audio Minute System)을 구현하고 그에 따른 기대효과를 제시한다.
IP 주소 검색 문제는 IP 주소에 대해서 매칭되는 길이가 가장 IP 접두사를 라이팅 테이블로부터 찾는 것으로서, 인터넷의 고속화에 장애가 되어 왔다. 본 논문에서는 세그먼트 트리라는 자료 구조를 이용하여 이 문제에 대한 새로운 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서는 제시하는 알고리즘은 n개의 접두사가 주어졌을 때 Ο(log n) 시간에 IP 접두사를 검색할 수 있다. 또 기존의 알고리즘에서 문제가 되었던 IP 접두사의 삽입과 삭제 연산을 자료 구조 전체를 다시 만들지 않고 효율적으로 처리한다.
OpenMP를 이용할 경우 컴파일러 디렉티브의 삽입으로 병렬화가 가능하다. 본 논문은 쿼드 트리를 이용한 데이터베이스 검색 프로그램을 OpenMP로 병렬화하여 실험을 진행한다. 실험을 통해 논리코어의 개수와 쓰레드 개수에 따른 상관관계가 적다는 것을 알 수 있다. 또한 쓰레드 개수 증가에 따른 오버헤드 발생이 성능에 영향을 준다는 사실을 알 수 있다. 쿼드 트리 자료구조를 이용한 데이터베이스 검색 프로그램을 OpenMP를 이용해 병렬화할 경우 논리적 코어의 개수가 8개, 쓰레드 개수가 16개일 경우에 1.8배의 최대의 성능향상을 이룬다.
KDB-트리는 다차원 데이터를 검색하기 위한 전통적인 색인 기법이다. 많은 연구에서 낮은 저장 공간 사용과 검색 성능이 KDB-트리군의 두 병목현상이라고 언급되고 있다. 데이터 삽입 순서와 데이터의 편향으로 인한 불필요한 공간 분할이 그 원인이다. 본 논문에서는 편향 데이터를 효율적으로 처리하고, 검색 성능을 향상시키기 위한 새로운 색인 구조인 $KDB_{CS}^+$-트리를 제안한다. $KDB_{CS}^+$-트리는 분할 정보를 비트벡터로 표현하는 압축 기법과 노드의 그룹화를 통한 포인터 제거 기법을 활용하여 중간 노드의 팬-아웃을 증가시키고, 중간 노드의 엔트리를 계층적으로 표현함으로써 중간 노드의 사용율을 높인다.
멀티미디어 데이터에 대한 효율적인 검색을 지원하기 위해 제정된 MPEG7이나 TV-AnyTime 등의 표준들은 XML을 사용하여 Metadata를 효과적으로 표현할 수 방법을 제시하고 있다. 플랫폼에 독립적으로 사용가능하다는 XML의 강점에도 불구하고 Text 방식으로 데이터를 저장하기 때문에 보안에 취약할 수밖에 없으며, 대용량의 자료 처리에도 문제점을 드러낸다. 이를 보완하기 위하여 XML 문서를 RDBMS에 저장하는 방법들이 제안되고 있는데, 기존의 Model Mapping이나 Structure Mapping의 경우 노드 검색을 위해 Traversing을 할 경우 많은 조인이 필요하기 때문에 한정된 메모리와 낮은 처리능력을 갖춘 임베디드 멀티미디어 플랫폼에서는 비효율적일 수밖에 없다. 본 논문에서는 MPEG7 Metadata를 RDBMS에 저장하고, 이를 검색할 때, 조인의 횟수를 최소화할 수 있는 저장 모델을 제안하고 있다. 부모, 자식, 형제간의 노드를 효율적으로 검색할 수 있도록 path MetaSchema를 제안함으로써, 최소 1번의 검색으로 필요한 노드 정보들을 추출할 수 있도록 하였다. 그리고 Annotation 작성시에 XML의 Attribute와 Element로 삽입하였기에, 기존의 방법에서 Annotation을 분석하기 위해 필요했던 Annotation 파싱을 제거하고, SAX나 DOM을 사용할 수 있도록 제안함으로써, Annotation의 정보에 대한 접근이 효율적으로 개선되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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