써픽스 배열은 정렬된 모든 써픽스들의 인덱스를 저장한 자료구조이며, 긴 문자열에서 임의의 패턴을 효율적으로 검색을 할 수 있는 자료구조이다. 비슷한 자료구조인 써픽스 트리에 비해 적은 공간을 사용하기 때문에 대용량의 텍스트에 대한 처리에 더 적합하다. 본 논문에서는 써픽스 배열을 빠르게 구축하는 방법을 제안하고, 써픽스 배열 구축 알고리즘들 중에서 빠르다고 알려진 Larsson and Sadakane 알고리즘, 대표적인 선형 시간 알고리즘인 Karkkainen and Sanders 알고리즘 및 최근에 발표된 고정길이 문자집합에 효율적인 Kim et al. 알고리즘과 성능을 비교한다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 알고리즘이 전반적으로 빠르게 써픽스 배열을 구축하였다.
대용량의 텍스트에 대해 빠른 패턴 검색의 필요성이 증가함에 따라 써픽스 트리, 써픽스 배열 등의 인덱스 자료구조에 대해 다양한 연구들이 진행되었다. 또한 써픽스 배열을 대용량의 인덱스 자료구조로 사용하기 위해 저장 공간을 O(n log n) 비트 이하로 줄이는 문제에 대한 연구들도 많이 수행되었다. 이들 중 Grossi & Vitter 는 써픽스 배열을 압축하여, 기존의 써픽스 배열보다 작은 저장 공간을 사용할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. Grossi & Vitter 알고리즘은 압축된 써픽스 배열에서 실제 써픽스 배열의 정보를 찾기 위하여, succinct 표현에서 기본적으로 사용되는 rank와 select 함수를 필요로 한다. 본 논문은 다양한 rank와 select 알고리즘을 각각 사용하는 압축된 써픽스 배열들의 성능 비교를 통해, succinct 표현의 효율적인 구현이 압축된 써픽스 배열의 성능에 미치는 영향을 실험적으로 보인다.
주어진 스트링 S의 접미사트리 $T_s$를 구축하기 위하여 , 먼저 홀수위치들에 대한 접미사트리 $ T_0$를 제귀적으로 구축하고 짝수위치들에 대한 접비사트리 $T_e$를 $ T_o$/로 부터 구축한 다음 $ T_o$와 $T_e$를 합병하여 $T_s$를 구축하는 새로운 방식이 사용되고 있다. 인덱스자료구조에 관련된 문제들 중 정수 문자집합상의 접미사트리를 선형시간에 구축하는 문제는 오랫동안 미해결문제로 남아 있었다. Farach은 이 방식을 적용하여 처음으로 성형시간이 소요되는 알고리즘을 제시하였다. 이 알고리즘은 중 가장 어려운 곳은 합병하는 부분이다. 본 논문에서는 BFS(breadth-first search)에 기반하는 새로운 합병알고리즘을 제안한다. 제안된 합병알고리즘은 Farach의 DFS(depth-first search) 방식보다 개념적으로 단순하게 동작하므로 다른 응용의로 쉽게 확장될수 있다.
DNA 시퀀스 검색은 분자 생물학 분야에서 사용되는 매우 중요한 연산이다. DNA 시퀀스 데이타베이스는 매우 큰 용량을 가지므로 DNA 시퀀스 검색의 효율적인 처리를 위해서는 고속 인덱스의 사용이 필수적이다. 본 논문에서는 DNA 시퀀스 검색을 위하여 기존에 제안된 접미어 트리가 가지는 저장공간, 검색 성능, DBMS와의 통합 등의 문제점들을 지적하고, 이러한 문제점을 해결할 수 있는 새로운 인덱스를 제안한다. 제안된 인덱스는 포인터 없이 트라이를 비트 스트링으로 표현하는 기본 구조와 후처리 시 액세스되어야 하는 트라이의 단말 노드를 신속하게 찾기 위한 보조 자료 구조로 구성된다. 또한, 제안된 인덱스를 이용하여 DNA 시퀀스 검색을 효과적으로 처리하는 알고리즘을 제시한다. 제안된 기법의 우수성을 검증하기 위하여, 실험을 통한 성능 평가를 수행하였다. 실험 결과에 의하면, 제안된 인덱스는 기존의 접미어 트리와 비교하여 더 작은 저장 공간을 가지고도 13배에서 29배까지의 검색 성능의 개선 효과를 가지는 것으로 나타났다.
최근 무선 통신 구조가 확산대면서, 모바일 기기와 다양한 모바일 GIS 서비스가 일반화되었다. 그래서 모바일 기기에서 효과적으로 GIS 자료들을 검색할 수 있는 모바일용 GIS DBMS가 필요하다. 물론 모바일 GIS DBMS는 환경적 제약사항과 GIS 자료들의 특성들을 극복하기 위한 대량삽입 기법이 필요하며 이 기법은 모바일 GIS DBMS를 개발하는데 있어서 가장 중요하다. 이 제약사항은 낮은 대역폭, 작은 저장공간 그리고 비공간 데이터 보다 상대적으로 매우 큰 공간 데이터의 특징을 포함한다. OBO기법을 이용하는 GIS DBMS로의 데이터의 삽입은 차례대로 삽입된다. 그러나 대부분의 공간데이터들은 전송비용과 긴 로딩시간으로 인해 서비스를 지연시키기 때문에 공간 인덱스를 기반으로 하는 대량삽입을 선택한다. 본 논문에서는 높은 성능과 안전성을 가진 동적인 공간 인덱스 R*-tree을 이용하는 대량 삽입 기법을 제공한다.
써픽스 배열은 사전적 순서로 정렬된 써픽스들의 인덱스를 저장한 인덱스 자료구조로서, 긴 텍스트에서 반복되는 패턴 검색 시 효율적으로 사용 될 수 있다. 하지만 O($n\;log{\Sigma}$) 비트의 텍스트보다 큰 O(n log n) 비트 공간을 차지하기 때문에 대용량의 텍스트에 대해서는 큰 공간을 필요로 하는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 압축된 써픽스 배열이 제안되었지만, 구축 시 이미 만들어진 써픽스 배열을 이용하기 때문에 실제 사용 공간을 줄이지는 못했다. 최근 써픽스 배열 없이 텍스트에서 직접 압축된 써픽스 배열을 구축할 수 있는 두 가지 알고리즘이 개발되었다. 본 논문에서는 이 두 가지 알고리즘을 구현한 후, 구축 시간과 사용 공간 등의 실험을 통해 기존의 써픽스 배열들과의 성능을 비교하고 분석한다.
텍스트위주의 자료와 영상회의 자료를 결합하여 통합하고 이를 웹을 통해 서비스 하도록 구현하였다. 멀티미디어 회의정보 등록시 사용자는 DAM실행 파일을 자신의 PC에서 실행하고 프로그램에 내장된 윈도우 탐색기를 통해 등록하고자 하는 회의파일을 선택하면 XML 자동 피싱모듈이 실행되면서 자료 저장을 위한 핵심정보와 검색을 위한 단어색인 및 인덱스를 수행하여 오류시에는 에러메세지를 보여주고 성공시에는 분석된 핵심정보를 제공해준다. 서버로 전송된 멀티미디어 회의자료는 종류/시간/등으로 구분되어 윈도우 탐색기 형태의 트리구조와 사용자가 직접 단어를 입력하여 원하는 회의 정보를 검색하는 2가지 형태의 검색서비스를 제공하게 된다. 사용자는 본인의 서비스 환경에 따라 영상+문서, 문서 등을 자유롭게 선택하여 볼 수 있다. DAM의 경제적인 효과에 대하여 정확한 통계 자료가 국내에 아직 발표되지 않아 유사분야인 WCM시장 분석을 근거로 예상하였으며 시스템이 다양하고 복잡해질수록 투자대비 경제적인 효과가 높아 동기화 기술분야 시장이 확대될 것으로 기대된다.
대표적인 인덱스 자료 구조인 써픽스 트리와 써픽스 배열은 긴 문자열에서 임의의 패턴을 검색하는 데 효율적이다. 써픽스 트리는 써픽스 배열보다 큰공간을 차지하지만, 이미 구축된 써픽스 트리의 정보를 이용하여 쉽게 합병할 수 있다. 본 논문에서는 문자열 A와 B에 대한 써픽스 배열이 구축되어 있을 때 A#B$의 일반화된 써픽스 배열을 구축하기 위한 합병 알고리즘을 두 가지 제시하였다. 이 알고리즘을 사용하면 기존의 유전체 서열 써픽스 배열을 재사용하는 방식으로 합병하여, 빠른 시간 안에 효율적으로 합병된 써픽스 배열을 만들 수 있다. 실험 결과, 합병 알고리즘은 일반화된 써픽스 배열을 다시 구축하는 것보다 5배정도 빠른 속도를 보였다.
써픽스 배열은 써픽스 트리와 더불어 바이오인포매틱스(bioinformatics) 등에 널리 사용되는 전체 텍스트(full-text)의 인덱스 자료구조이다. 여러 응용분야에서 처리해야하는 데이터양의 기하급수적인 증가에 따라, 써픽스 배열을 압축하여 저장해야 하는 필요성이 커지고 있다. Grossi와 Vitter는 주어진 스트링의 써픽스 배열이 있을 경우, 작은 저장 공간을 사용하는 압축된 써픽스 배열(compressed suffix arrays)을 정의하였다. 본 논문에서는 주어진 스트링에서 써픽스 배열을 구축할 필요 없이, 직접적으로 압축된 써픽스 배열을 구축하는 선형시간 알고리즘을 제시한다.
뷰는 이질적인 데이타의 통합 및 여과(filtering) 기능을 통해서 데이타베이스의 필요한 부분을 제공한다. 많은 정보가 쏟아지고 있는 웹 환경의 데이타 교환 표준인 XML에 대해서도 뷰의 개념은 유용하다. 본 논문은 XML 뷰 인덱싱이라고 명명한 XML 뷰를 구현하는 기법을 제안한다. XML 뷰는 XML 뷰에 대한 정보와 더불어 뷰를 구성하는 하부 XML 엘리먼트에 대한 식별자를 저장하는 구조인 XML 뷰 인덱스로 표현된다. XML 뷰 인덱스가 XML 엘리먼트 자체가 아닌 식별자만을 저장하므로, 사용자가 XML 뷰를 요청하면 하부 XML 문서를 기반으로 XML 뷰를 실체화해야 한다. 또한, 하부 XML 문서에 대한 변경에 대하여 XML 뷰 인덱스의 일관성을 유지하기 위한 효율적인 점진적 갱신 기법이 필요하다. 본 논문에서는 XML 뷰 인덱싱을 위한 자료구조와 알고리즘을 제안하고 구현하였다. 성능 평가 결과 XML 뷰 인덱싱을 사용하는 것이 매번 뷰를 재생성하는 경우보다 질의 재수행 시간이 적게 걸렸다. XML 뷰 인덱싱 기법이 실체화 시간으로 인해 XML 실체뷰 기법보다 질의 재수행 시간은 많이 걸리지만, 저장 공간 면에서는 약 30배 정도 효율적인 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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