확장 경로식은 '$\ast$'문자를 이용하여 여러 개의 경로를 간단하게 나타내기 위해 사용하는 것으로 객체지향 데이타베이스(object-oriented database : OODB)에 저장된 XML 데이타를 검색하는 질의를 표현하기에 유리하다. 본 논문은 이러한 확장 경로식을 포함하는 OQL 질의를 효과적으로 처리하기 위한 인덱스 구조로서 다중 경로 인덱스 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 확장 경로식에 포함되는 각각의 단일 경로에 대해 고유한 경로 식별자를 부여한다. 그리고 인덱스 키값과 경로 식별자를 조합하여 저장하므로써 하나의 인덱스만을 이용하여 다수의 경로에 대한 검색과 단일한 경로에 대한 인덱스 기능을 동시에 지원하도록 하였다. 이 기법은 확장된 경로식에 대해 기존 인덱스를 여러 개 사용하는 방법보다 검색 성능을 높일 수 있고 B+-트리 인덱스 구조를 크게 변형하지 않고 사용할 수 있어 실용성이 우수하다.
DNA 시퀀스 데이터베이스 규모의 급격한 증가 추세를 고려할 때, DNA 시퀀스 검색 연산을 보다 효과적으로 지원할 수 있는 인덱싱 및 질의 처리 기술이 요구 된다. 접미어 트리는 DNA 시퀀스 검색을 위한 좋은 인덱스 구조로 알려져 왔다. 그러나 접미어 트리는 그 구조적 특성으로 인하여 저장공간, 검색 성능, DBMS와의 통합 등의 문제점을 갖는다. 본 논문에서는 이와 같은 접미어 트리의 문제점들을 해결하는 DNA 시퀀스 검색을 위한 새로운 인덱스 구조를 제안하고, 이를 기반으로 하는 효율적인 질의 처리 방식을 제안한다. 제안된 인덱스 기법은 이진 트라이를 기본 구조로 채택하며 DNA 시퀀스의 윈도우 서브 시퀀스를 인덱싱 대상으로 한다. 유사 서브 시퀀스 검색을 위한 질의 처리 알고리즘은 기본적으로 다이나믹 프로그래밍 기법에 근거하여 이진 트라이를 루트로부터 너비 우선(breadth-first) 방식으로 운행하며, 경로 상에 존재하는 모든 유사 서브 시퀀스를 검색해 낸다. 제안된 기법의 우수성을 검증하기 위하여, 기존의 접미어 트리와의 비교 실험을 통한 성능 평가를 수행하였다. 실험 결과에 의하면, 제안된 인덱스 기법은 접미어 트리에 비하여 약 30%의 작은 저장 공간을 가지고도 수배에서 수십배의 검색 성능의 개선 효과를 나타낸다.
대표적인 트리 기반 공간 인덱스 구조는 크게 R-Tree와 같은 데이타 분할 기반 인덱스 구조와 KD-Tree와 같은 공간 분할 기반 인덱스 구조로 구분되며, 최근에는 이들의 장점을 결합한 하이브리드 인덱스 구조에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나, 기존 연구에서는 공간 객체가 삽입되는 노드의 분할 경계 확장이 다른 이웃 노드에 연쇄적으로 전파되어 노드간 겹침이 증가하고 질의 처리 비용이 높아지는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 효율적인 질의 처리를 위한 하이브리드 인덱스 구조인 SQR-Tree를 제시한다. SQR-Tree는 크기를 갖는 공간 객체 처리에 적합하도록 Quad-Tree를 확장한 SQ-Tree(Spatial Quad-Tree)와 SQ-Tree의 리프 노드마다 연계되어 실제로 공간 객체를 저장하는 R-Tree가 결합된 인덱스 구조이다. SQR-Tree는 노드마다 하위 노드를 포함하는 MBR을 가지고 있기 때문에 노드의 분할 경계 확장이 독립적으로 이루어지도록 하여 노드간 겹침을 줄였다. 그리고 SQR-Tree에서 공간 객체는 분할된 데이타 공간마다 존재하는 여러 R-Tree에 분산 저장되며 SQ-Tree가 분할된 데이타 공간을 식별하는 기능을 수행한다. 따라서 공간 질의 처리시 질의 영역에 해당하는 R-Tree만 접근하면 되기 때문에 질의 처리 비용을 줄일 수 있다. 마지막으로 실험을 통해 SQR-Tree의 우수성을 입증하였다.
최근 저전력과 새로운 응용의 대용량 데이터 처리 요구에 따라 저장 장치로 하드디스크 대신 빠른 입출력 성능을 가진 SSD 를 저장장치로 활용하는 사례가 증가하고 있으나 빈번한 임의 쓰기를 발생하는 소규모 특정 데이터를 하드디스크나 SSD 에 저장하는 경우 발생하는 성능 및 안정성 저하문제는 아직 완전히 해결하지 못하고 있다. 본 논문에서는 빈번한 임의 쓰기를 요구하는 인덱스를 바이트 접근이 가능한 NVRAM 에 저장하는 시스템 구조를 제안한다. 제안하는 시스템 구조는 NVRAM 의 바이트 단위 빠른 읽기/쓰기와 인덱스 페이지 내 실제 데이터 변경 크기가 블록 크기보다 훨씬 작다는 특성을 고려하여 인덱스 페이지 크기를 최적화하고 메인 메모리에서 인덱스 페이지 버퍼를 따로 할당하여 관리함으로써 시스템 성능 향상을 기대할 수 있음을 보인다.
DNA 시퀀스는 A, C, G, T 네 개의 문자로 구성된 매우 긴 시퀀스로 볼 수 있다. 고속으로 유사 DNA 시퀀스를 검색하기 위하여 인덱싱 기술을 이용하는 것이 일반적이다. 그러나 검색 대상의 유전체 데이터베이스는 그 크기가 매우 크며, 또한 지수 함수적으로 크기가 급속히 증가하고 있으므로, 기존의 인덱싱 기법을 그대로 적용할 경우, 실용성에 한계가 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결할 수 있는 대규모 유전체 데이터베이스를 위한 효율적인 인덱싱 기법과 질의처리 기법을 제안한다. 기본 구조로서 접미어 트라이를 사용하며, 접미어 트리 인덱스 구조의 최대 단점인 인덱스 크기를 줄일 수 있는 데이터 압축 표현 방식을 제안한다. 또한 제안된 데이터 압축 표현 방식의 디스크 기반 인덱스 구성 알고리즘과 이를 활용한 부분 시퀀스 검색 알고리즘을 보이고, 그 저장 성능의 비교 평가결과를 보인다.
대용량 이동 객체의 경우에 특정 객체의 이동경로를 추적유지 해야할 필요성이 있으며 효과적으로 검색하기 위한 인덱스가 필요하다. 본 논문에서는 이동 객체의 위치 정보를 위한 데이터 구조를 제시하고 저장된 데이타를 효과적으로 처리하기 위한 인덱스 구성방안을 제안한다. 인덱스 구조는 대량의 객체의 동시 이동으로 인한 갱신 오버헤드를 최소화할 수 있도륵 한다. 이 시스템은 이동 통신 분야에서 고객 위치 정보를 필요로 하는 다양한 서비스와 항공기 운항 제어 등의 분야에서 활용될 수 있다.
다차원 데이터를 배열에 저장하는 Multidimensional OLAP (MOLAP) 시스템은 배열내의 위치 정보를 통해 데이터를 신속하게 엑세스할 수 있는 장점을 갖는다. 그러나 실생활의 다차원 데이터는 대체로 희박하여 저장될 때 압축되고, 데이터가 검색될 때는 원래의 위치 정보를 찾기 위해 인덱스를 필요로 하게 된다. 다양한 종류의 다차원 인덱스가 테이블 형태의 데이터를 대상으로 개발되어 있으나, 이들은 데이터의 삽입과 삭제에 유연하게 대처할 수 있도록 하기 위해서 인덱스 공간과 데이터 검색 시간에 약간의 낭비를 초래한다. 본 연구에서는 OLAP 데이터가 주기적으로 갱신되며, 분석에 필요한 집계 데이터도 점진적으로 갱신되기보다 실제로는 새로 생성되고 있다는 점을 고려하여, 읽기 전용 MOLAP 데이터를 위한 인덱스 구조를 제안한다. 데이터는 청크들로 나뉜 후 압축 저장되며, 각 청크는 위치 정보를 유지하면서 비트로 표현되어 인덱스에 저장되도록 하였다. 제안한 비트맵 인덱스는 높은 압축률을 보이며, 범위 질의(range query)를 포함한 OLAP 주요 연산들 처리에 특히 효율적이다.
최근 데이타 중심 저장 방식의 센서 네트워크에서 다차원 범위 질의를 위한 인덱스들이 제시되고 있다. 기존에 제시된 다차원 범위 질의 인덱스는 일반적으로 다차원 속성 도메인과 센서 노드의 공간 도메인을 직접 매핑하여 데이타를 관리하는 구조로 되어있다. 그러나, 이러한 구조는 센서 노드의 공간 도메인을 정적으로 분할하기 때문에 센서 노드를 포함하지 않는 영역이 생성되어 데이타 저장 및 질의 처리에서 불필요한 통신이 발생하는 문제가 있다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 센서 노드의 공간 도메인이 센서 노드를 포함하도록 센서 네트워크 영역을 동적으로 분할하는 다차원 범위 질의 인덱스를 제안한다. 제안하는 인덱스는 센서 노드의 위치에 따라 센서 네트워크 영역을 동적으로 분할하여 데이타 저장 및 질의 처리시 목적 영역으로의 라우팅 경로를 최적화한다. 그리고, 분할된 영역은 모두 센서 노드를 포함함으로 센서 노드에서 발행하는 저장 부하를 분산시켜 전체 네트워크에서 발생하는 전체 통신비용을 줄인다. 실험 결과 제안한 인덱스는 DIM보다 전체 센서 네트워크와 hotspot의 통신비용에서 각각 최대 35%, 60%의 성능 향상을 보였다.
약물의 화학구조와 약리작용간의 관계는 'Medicinal Chemistry'에서 활발히 연구된다. 이에 도움이 되는 분야로 수많은 약물들에서 사용자가 지정한 구조를 부분구조로 가지는 약물들을 자동으로 빠르게 찾아내는 부분구조검색(Substructure Searching)이 있다. 1950년대부터 연구된 앞의 문제는 NP-Complete이나 미리 인덱스를 두어 성능을 높인 RS3 시스템(http://www.acelrys.com/rs3)이 미국 특허를 받았다. 이 시스템은 화학구조에 대한 설명을 대용량으로 기술하여 이를 RDBMS에 저장하고 검색하는 시스템이다. 하지만 이 시스템은 재현율(Recall)과 정도(Precision)가 매우 낮으므로, 본 논문에서는 새로운 인덱스를 개발하여 재현율과 정도를 향상시킨 기법을 제시한다.
XML 문서의 효율적인 저장 및 검색을 위한 많은 연구들이 수행되고 있다. 그러나 기존의 연구들에서는 주로 내용 검색의 정확도를 높이기 위해 구조적 정보를 이용하는 방법을 제시하고 있으나, 순수하게 구조만을 대상으로 하는 인덱싱 및 질의 처리 방법 특히 , 동적인 환경을 고려한 인덱싱 및 질의 처리 방법에 대해서는 많이 언급하고 있지 않다. 본 논문에서는 XML 문서에 대한 순수 구조 질의 처리가 가능하고, 엘리먼트의 삭제 및 삽입 등 동적인 변경을 처리할 수 있는 인덱스 구조를 설계한다. 또한 설계된 인덱스 구조를 기반으로 순수 질의 처리 유형을 분류하고 각각에 대한 질의 처리 방안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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