최근 전자상거래 환경에서 실시간 트랜잭션 처리가 필요한 환경들이 많아지고 있다. 이동 통신, 금융시장 환경에서 빠른 실시간 트랜잭션 처리 지원을 위한 메인메모리 데이터베이스에 대한 연구와 구축이 많아졌다. 빠른 트랜잭션 지원을 위한 인덱싱 기법에 대한 연구로는 최근 마이크로 프로세서의 구조와 기능을 이용하여 캐시미스 수를 줄이거나 캐시 미스 발생시에 데이터 접근 지연시간을 줄이기 위한 방법들에 대한 연구가 수행되고 있다. 본 논문은 최근 마이크로 프로세서에서 지원하고 있는 프리패치 기법을 이용하여 캐시 미스 시에 데이터 접근 지연시간을 줄이는 트리인덱스 프리패치 기법을 제안한다. 또한 프리패치 기법에 효과적인 pCST-트리 인덱스 구조를 제안하고 실험을 통해 제안한 트리의 우수성을 제시한다.
최근에 비디오 데이터베이스에 대하여 관심이 집중되고 있다. 비디오 문서도 텍스트 문서와 마찬가지로 계층적 논리 구조를 포함하고 있다. 사용자가 구조 질의로 이 구조를 활용한다면, 내용 질의에만 의존하는 것보다 더 큰 효과를 거둘 수가 있다. 구조 질의를 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오의 문서 요소에 빨리 접근 할 수 있도록 지원하는 인덱스 구조가 필수적이다. 이 논문에서는 트리 구조의 비디오 문서 모형을 제시하고 비디오 문서를 위한 새로운 역 인덱스 구조를 제안한다. 그리고 이 인덱스 구조의 저장 장소 요구량과 디스크 접근 시간을 평가하고, 분석 결과를 제시한다.
많은 양의 이미지를 포함하고 있는 대용량 데이터베이스에 대한 이미지 검색에서 보다 짧은 시간에 적은 양의 검색공간을 사용하면서 원하는 결과를 얻을 수 있는 이미지 인덱싱 기법에 대한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 외형 기반의 이미지 검색에서 기존의 인덱싱 기법보다 빠른 검색을 지원할 수 있는 해시 기반의 새로운 인덱싱 기법을 제안한다. 기존의 해시 기반 인덱싱 기법에서는 해시 주소 계산을 위해 인덱스 값의 범위가 미리 정해져야 하기 때문에 색상 정보 등 소수의 특징 정보를 제외하고는 인덱싱에 널리 사용되지 못하고 있다. 한편, 제안된 해시 구조는 값의 범위가 정해지지 않은 정수형의 인덱스 값을 기반으로 효과적으로 이미지 인덱스를 구축할 수 있다. 효과적인 이미지 검색을 위해 제안된 인덱스를 기반한 범위검색(Range Search) 기법을 제안하였으며, 실험을 통해 제안된 인덱스 구조에서의 범위 검색이 기존의 인덱스 구조에 비해 보다 효과적임을 보인다.
SGML 정보검색을 위한 인텍스 관리자는 SGML 정보 표현의 기본 단위인 엘리먼트 단위의 검색과 문서의 논리적인 구조에 기반한 검색을 지원해야 하면 아울러, 우수한 검색 시간과 낮은 부가 저장 공간을 보장하여야한다. 이러한 요구사항을 만족시키기 위해 본 논문에서는 SGML 정보검색을 위한 사용자 질의 형태별로 분류하여 이를 토대로 SGML 정보검색 인덱스 관리자를 설계한다. 아울러 인덱스 관리자를 UNIX 운영체제하에서 표준 C 언어를 가지고 02 Store 하부저장 시스템을 이용하여 구현한다. 마지막으로 저장 시간, 삭제시간, 검색 시간, 부가 저장 공간 측면에서 구현된 인덱스 관리자의 성능 평가를 수행한다.
본 연구에서는 대용량 궤적 데이터베이스에서 영역 질의를 효과적으로 처리하기 위한 인덱싱 기법에 대하여 논의한다. 먼저, 기존 인덱싱 기법의 문제점을 지적하고, 이러한 문제점을 해결하는 새로운 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 우선 시간 차원을 다수의 시간 구간으로 분할하고, 인덱싱의 대상이 되는 전체 라인 세그먼트들을 시간 구간별로 구분한다. 각 시간 구간에 속하는 라인 세그먼트들에 대하여 별도의 인덱스를 구축한다. 또한, 디스크에서 관리되는 과거 시간 구간에 대한 인덱스들과는 달리 최근 시간 구간에 대한 인덱스는 메인 메모리상에 관리함으로써 삽입과 검색의 성능을 크게 개선할 수 있다. 각 시간 구간에 속하는 라인 세그먼트들은 다음과 같은 방식으로 인덱스를 구축한다. 먼저, 2D-트리를 이용하여 전체 공간 차원을 유사한 수의 라인 세그먼트들이 배정되도록 다수의 셀들로 분할한다. 또한, 분할된 각 셀마다 시공간 차원 (x, y, t)에 대한 별도의 3차원 $R^*$-트리를 두어 보다 상세한 인덱싱을 지원한다. 실험 결과에 의하면, 기존 기법에 비하여 작은 인덱스 구조를 갖으면서도 검색 성능면에서 $300%{\sim}1000%$까지의 성능 향상 효과를 갖는 것으로 나타났다.
사용자에게 제공되고 있는 대부분의 시간 지리 정보 시스템은 소프트웨어 형태로 패키지화하여 제공되므로 과다한 구축비용과 재사용성의 문제점을 가지고 있다. 그리고 시간 지리 정보 시스템은 복잡하며 대용량인 특성을 가진 시공간 데이터를 처리해야만 한다. 따라서 시공간 데이터의 효율적인 관리 및 재사용성을 위해서 소프트웨어 부품화물 제공하는 컴포넌트 개발 방법론을 사용해야하며 시공간 데이터에 빠르게 접근하기 위한 인덱스 구조가 필요하다. 이 논문에서는 시공간 데이터를 효율적으로 관리하기 위하여 4차원 시공간 객체에 대한 인덱스를 컴포넌트 개발 방법론을 적용하여 설계하였다. 그리고 다차원 인덱스를 이용하는 4D 데이터 제공자를 COM 기반의 OLE DB 인터페이스를 이용하여 구현하고 성능을 평가하였다.
교통 관리 시스템과 같은 응용에서는 공간 데이타 웨어하우스의 공간 계층을 이용한 분석을 수행하는데, 이러한 분석에서는 주로 단순한 집계정보만을 요구한다. 공간 계층 기반의 집계정보 제공을 위하여 기존의 연구들은 공간 인덱스를 사용한 해결방법을 제시하였는데, 대부분의 연구들은 공간 인덱스 중 가장 널리 이용되는 R-tree를 확장한 방법을 이용하였다. 그러나 단순히 현재 집계 정보만을 제공하여 수년에 걸친 분석을 요구하는 교통 정책에 대하여 의사결정을 지원할 수 없었다. 본 논문에서는 과거의 집계정보까지 관리할 수 있는 aR-tree(Aggregation R-tree)기반의 하이브리드 인덱스를 제안한다. 제안 기법은 aR-tree를 이용하여 공간 계층과 현재시점의 집계정보를 제공하며, 시간 구조체를 이용한 정렬 해쉬 테이블로 시간 계층과 과거의 집계정보를 제공한다. 따라서 제안기법은 시공간 분석을 통한 효율적인 의사결정을 지원하며, 이는 현재의 교통 분석 및 과거를 통한 교통 정책 결정을 가능하게 한다.
데이터베이스에서 질의의 결과로 되돌려지는 레코드의 수가 많을 때, 이를 일정 개수의 레코드 단위로 구분하여 일부만 돌려주는 응용이 많다. 추가의 결과를 요청할 경우, 이를 수행하기 위해 기존에는 다시 동일한 질의를 수행한 후 필요한 레코드 위치까지 순차적으로 접근을 하는 방식을 썼다. 본 논문에서는 인덱스가 정의된 필드를 기준으로 정렬된 결과 집합에서 효율적으로 순위 탐색을 지원하기 위한 Ranking-tree 인덱스 구조를 제안한다. 순위 탐색은 어떤 기준에 의해 정렬된 결과 레코드에서 N번째 순서에 해당하는 레코드부터 탐색하는 것을 말한다. Ranking-tree를 통해 불필요한 질의 결과 탐색 시간을 줄여 성능 향상을 가져올 수 있다.
본 논문은 무선 브로드캐스트 환경에서 인접한 노드들로부터의 정보를 활용하여 질의접근시간과 에너지소모를 줄이기 위한 인덱스 기법을 소개한다. 우리는 정보의 선별적 청취를 위해 HLBS라 불리는 3-계층 위치기반 순차적 접근방식의 인덱스를 제안한다. HLBS는 객체들의 위치를 참고한 순차적인 접근탐색 구조를 통해 포인터 없이 모든 객체의 인덱스를 구성한다. HLBS는 단순하고 적은 크기의 인덱스 구조로 무선 브로드캐스트 채널에서 효율적인 정보탐색을 지원한다. 시뮬레이션을 통해 제안 기법의 효율적인 정보검색의 성능을 증명하였다.
Rank/select 자료구조는 트리, 그래프, 문자열 인덱스 등의 다양한 자료구조를 간결하게 표현하는 기본 도구이다. Rank/select 자료구조는 주어진 문자열에 어느 위치까지 나타난 문자 개수를 세는 연산을 처리한다. 효율적인 rank/select 자료구조를 위해 이론적인 압축 방식들이 제안되었으나, 실제 구현에 있어 연산 시간 및 저장 공간의 효율을 보장할 수 없었다. 본 논문은 간단한 방법으로 이론적인 압축 크기를 보장하면서 연산 시간도 효율적인 rank/select 자료구조 구현 방법을 제시한다. 본 논문의 실험을 통해, 복잡한 인코딩 방법 없이도 이론적인 nH$_0$ + O(n) 비트 크기에 근접하면서 기존의 HSS 자료구조보다 빠른 rank/select 연산을 지원하는 구현 방법임을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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