기하급수적으로 증가하고 있는 방대한 양의 데이터를 효율적으로 저장하고, 검색하기 위한 방법으로 압축된 인덱스 자료구조(compressed index data structure)가 제안되었고 현재 활발히 연구되고 있다. 압축된 인덱스 자료구조란 데이터를 적절한 방법으로 색인화(indexing)하여 이를 압축(compression)된 자료구조로 저장하여, 데이터 검색의 성능저하 없이, 저장 공간을 줄일 수 있는 방법이다. 본 논문에서는 대표적인 방법으로 Ferragina와 Manzini가 제시한 FM-index를 다룬다. 이 방법을 구현하여 전체적인 성능에 영향을 미치는 요소들을 실험을 통해 분석하였다. 이를 통하여 각 파라미터들의 상관관계를 분석하고 이상적인 설정 값을 실험하였다.
이 논문은 자료접근 방법중 신속한 자료접근 및 갱신작업을 위해 일반적으로 많이 사용되는 인덱스(INDEX) 기법을 분석 비교함으로써 효율적인 데이타베이스 시스템을 위한 기초를 제공하고자 한다. 이를 위해 기존의 자료접근 기법들을 편의에 의해 자료 군집형태와 검출 형태에 따라 분류하고 인덱스 기법을 단일키와 다중키로 구분하였다. 단일키 인덱싱 기법을 동적 인덱스와 정적 인덱스 기법으로 나누어 비교 설명하고, 다중키 인덱스 기법중에서 K-d 트리, K-d-B 트리 및 역 화일과 그리드 화일의 자료 구조 특성을 비교 분석한 다음 각 기범들의 구조적 특성과 추출 질의어에 의한 일반적인 성능 특성을 비교 분석하였다.
본 논문에서는 파일 내용 기반 검색 프로그램을 설계하고 구현하였다. 역 인덱스 구조를 이용하여 설계하였으며 별도의 정보 검색 라이브러리 사용 없이 구현하였다. 인덱스 파일은 트라이 자료 구조를 직접 설계 및 구현 하였으며 자바 언어의 HashMap 구조를 중첩 형태로 구현하였다. 개발 시스템의 유용성을 테스트하기 위해 GRE 단어집에 수록된 약 3,300개의 단어를 사용하여 임의 생성한 텍스트 파일 집합을 사용하였다.
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.
써픽스 배열은 기본적인 전체 텍스트 인덱스 자료구조로서, 반복되는 패턴 질의 수행 시 효율적으로 사용될 수 있다. 유용한 전체 텍스트 인덱스 자료구조들이 많이 제안되어왔음에도 불구하고, O(nlogn)-비트 공간을 필요로 하는 공통적인 문제점으로 인하여 보다 효율적으로 공간을 사용할 수 있는 방법에 대한 필요성이 요구되었다. 하지만 기 개발된 압축된 써픽스 배열이나 FM-인덱스와 같은 것들 또한 이미 존재하는 써픽스 배열에서부터 구축되어야 하기 때문에 실제적인 사용 공간을 줄일 수는 없었다. 최근, 써픽스 배열을 구축할 필요 없이 텍스트로부터 직접 압축된 써픽스 배열을 구축할 수 있는 두 가지 알고리즘들이 제안되었다. 본 논문에서는 실험을 통해 자료구조 구축 시간과 구축 시 필요로 하는 최대 사용 공간, 구축이 끝난 후 최종 자료구조의 크기 등을 측정함으로써 이 두 가지 압축된 써픽스 배열 구축 알고리즘과 기존의 써픽스 배열들과의 실제적인 성능을 비교한다.
XML은 정형적(regular) 구조로부터 비정형적(irregular) 구조, 평탄한(flat) 구조로부터 깊게 내포된(deeply nested) 구조에 이르기까지 다양한 형태의 자료를 표현할 수 있다. 따라서, 현재 XML은 효율적인 데이타 교환 및 통합 기능을 제공하면서 웹 문서 표준으로 부각되고 있다. 또한, XML로 표현되어 있는 정보를 검색하기 위한 다양한 질의 언어들이 제안되었다. XPath와 XQuery같은 XML 질의 언어들은 XML 엘리먼트(element)로 이루어진 비정형적 구조를 탐색하기 위하여 경로 표현식(path expression)을 기반으로 한다. 이러한 경로 표현식을 효율적으로 처리하기 위하여 다양한 경로 인덱스들이 제안되었으나, 기존의 경로 인덱스들은 XML 데이타의 구조 정보만을 이용하여 생성된다. 따라서, 본 논문에서는 XML 데이타의 구조 정보와 질의 부하(workload)를 이용한 적응형 경로 인덱스를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 적응형 경로 인덱스는 질의 성능을 향상하기 위하여 해쉬 트리와 그래프 구조를 이용하여 자주 사용되는 경로 정보와 XML 데이타의 구조 요약을 관리한다. 실험 결과로서, 적응형 경로 인덱스가 기존의 경로 인덱스들에 비하야 평균적으로 2배에서 69배 좋은 성능을 보였다.
최근 XML 문서가 인터넷 기반의 애플리케이션 간의 자료 저장 및 교환을 위한 표준으로써 부상함에 따라 XML 문서의 저장 및 관리에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 XML 문서의 검색에 관련된 많은 연구들이 모든 XML 엘리먼트 경로에 대한 색인화로 인해 인덱스의 크기가 커지고 이에 비례하여 검색성능이 뜯어지는 문제를 보이고 있다. 본 논문에서는 이를 개선하기 위해 엘리먼트 타일을 기반으로 전통적인 역색인 방법을 XML 문서에 맞게 확장하고, RDBMS에 기반하여 계층구조를 갖는 XML 문서들의 자료를 구조적 넘버링(Numbering) 방법의 인덱스로 설계 하였다. 인덱스 테이블들은 엘리먼트 타입의 정보를 담고 있는 엘리먼트 타입 테이블, XML문서의 경로를 가지고 있는 경로 테이블, 역색인으로 구성된 Term테이블. Term 경로를 나타내는 Term경로 테이블을 생성한다. 이전의 XML 인덱싱 기법에 관련된 연구들에서 보이는 XML 문서상의 모든 경로에 대한 표현을 간소화 시키고, 이를 통해 보다 좋은 검색 성능을 보이고자 하였다.
본 논문에서는 새로운 외부 메모리 인덱스 자료 구조인 접미사 B-tree를 제안한다. 접미사 B-tree는 String B-tree와 마찬가지로 문자열을 키로 가지는 B-tree이다. String B-tree의 노드는 복잡한 Patricia ie로 구현된 반면, 접미사 B-tree의 노드는 일반적인 B-tree처럼 배열로 구현되어 보다 간단하고 구현하기 쉽다. 그럼에도 불구하고 접미사 B-tree에서 배열을 이용하여 String B-tree만큼 효율적으로 분기를 찾을 수 있다. 결과적으로 문자열 알고리즘 분야에서 기본적이고 중요한 문제인 문자열 매칭을 String B-tree와 동일한 디스크 접근을 사용하여 수행할 수 있다.
2004년에 실제적인 서비스가 시작된 국토통계지도는 각종 국가 통계를 바탕으로 다양한 정보를 제공하였지만 기존 국토통계지도 시스템은 안정성과 다양한 기능성이 부족하였다. 이를 개선해 2005년에 개선된 국토통계지도 시스템은 기존의 약 8배의 공간데이터를 처리하면서도 단 하나의 통합지도만을 사용하며 다양한 기능을 추가할 수 있는 확장성을 가지고 있으면서 안정성 면에서도 개선 되게 되었다. 여러 사정들로 인해 기존 파일구조 시스템을 근본적으로 개선할 수 있는 데이터베이스관리시스템(DBMS)을 도입할 수는 없었지만 기존 시스템에서 개선된 형태의 파일시스템을 개발하였다. 공간자료와 동적으로 연결되어 각 공간자료들을 각각의 인덱스(연도, 지표, 지역 등)만을 가지는 자료로 독립시켰으며 이를 통해 인덱스 관리, 검색 시스템 등 DBMS에서 기본적으로 사용하는 구조를 파일시스템에 적용할 수 있었다. 공간자료가 각 단위 시스템에 자료를 요청하면 각 시스템 엔진들이 자료를 제공함으로써 새로운 시스템은 향후 DBMS도입을 위한 중간자적인 역할을 수행하게 되었다. 마지막으로 독도를 포함한 우리 지도를 보다 상세히 수정하여 보다 현실적인 국토의 모습을 보여주었다.
DNA 스트링과 같은 대용량의 데이타에 대한 빠른 검색을 수행하기 위해서는 전체 텍스트 인덱스 자료구조를 구축하여 검색하는 방법이 효율적이다. 가장 일반적인 인덱스 자료구조는 써픽스 트리와 써픽스 배열이다. 써픽스 배열은 써픽스 트리보다 적은 공간을 사용하기 때문에 DNA 스트링과 같은 대용량의 데이타에 적합한 자료구조이다. 기존의 써픽스 배열 구축 알고리즘들은 정수 문자집합에 적합한 알고리즘들이어서 DNA 스트링에 적합하지 않았다. 본 논문에서는 DNA 스트링의 문자집합이 4로 고정되어 있는 사실을 이용하여 DNA 스트링에 대한 써픽스 배열을 마르게 구축하는 방법을 제안한다. 고정길이 문자집합에 효율적인 Kim et. al.[1]의 알고리즘의 인코딩 과정과 합병 과정 개선으로 전체 구축 시간을 향상시켰다. 실험 결과 1.3배에서 1.6배 정도 구축 속도가 향상되었으며, 기존의 다른 써픽스 배열 구축 알고리즘들과 비교한 결과에서도 대부분 가장 빠르게 써픽스 배열을 구축하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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