XML은 웹을 비롯한 모든 문서들을 표현할 수 있는 데이타 중심 표준 언어이다. XML 기반의 여러 문서 개발 도구들의 등장과 이를 이용한 사유 XML 문서의 증가, XML 문서로의 기존 데이타 변환가속화로 인해, 우리는 대량의 서로 상이한 구조로 표현된 XML 문서들을 가지게 되었으며, 이러한 문서 집합으로부터 원하는 정보를 담은 문서를 추출해 내는 것이 중요해 졌다. 하지만, 기존의 XML 문서에 대한 연구들은 한 개의 대규모 XML 문서나 동일한 구조를 가진 문서들에 대한 저장, 검색에 초점이 맞춰져 있거나. 상이한 구조를 지원하더라도, 구조적인 정보를 이용한 빠른 검색을 지원하지 못하는 단점을 가지고 있었다. 이에, 본 논문에서는 상이한 구조를 가진 문서들에 대해서도 빠른 경로 질의를 제공할 수 있도록 지원하기 위한 새로운 기법으로, 관계형 데이타베이스 시스템을 이용한 새로운 역 인덱스를 제안하였다. 우리는 제안된 기법이 기존의 방법에 비해 높은 성능을 보임을 실험을 통해 확인하였다. 특히, 간접 포함 관계를 포함한 모든 진의에서 논은 성능을 제공함으로서, 상이한 구조를 가진 문서들에 대해 적합한 인덱스 구조임을 보여 주었다.
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.
약물의 화학적 구조와 그 약물의 약리작용간의 연관성은, 'Medicinal Chemistry' 분야에서 활발히 연구된다. 이는 화학구조를 기반으로 하여 신약을 설계하려는 시도로서, 약학자는 신약 개발 시 만들고자 하는 약물과 비슷한 화학구조를 가지고 있는 기존 약물들에는 어떠한 것들이 있는지 조사하며, 특정 화학구조가 어떤 약물들에서 나타나는지 신속히 검색하기를 원한다. 이처럼 어떤 화차구조에서, 특정한 부분구조가 존재하는지를 검사하는 것을 부분구조검색(Substructure Searching)이라 하며, 이는 그래프 이론에서 NP-complete인 동형성 판정(Subgraph Isomorphism) 문제로 귀결된다. 검색 시간을 단축시키고자 여러 다른 전근방법들이 연구되었는데, 1990년대에는 구조에 대한 인덱스를 미리 만들어 RDBMS에 저장한 후, 검색시 이론 이용하여 성능을 높이는 방법으로 미국 특허를 획득한 RS3 시스템(http://www.acelrys.com/rs3)이 현재 상용화되어 쓰이고 있다. 본 논문에서는 RS3 시스템의 문제점을 규명하고, 이의 개선방안으로서 새로운 인덱스를 제안한다 RS3 시스템은 각 원자를 중심으로 다른 원자와의 구조를 문자연로 표현하고, 부분구조검색 쿼리를 부분문자열 검색을 실행함으로써 수행하는데, 이의 화학구조를 기술하는 인덱스에는 동일 원자, 동릴 결합에 대한 정렬이 불가능하여 재현율(Recall)과 정도(Precision)가 낮다. 이론 개선하기 위하여 본 논문에서는 2차원의 화학구조를 나누어 1차원의 구조 단편으로 만들고 이를 문자열로 기술하는 방안을 제시하며 구체적인 방법으로 한 인자를 중심으로 최소비용신장트리를 구성한 다음 레벨별로 경로를 나누어 기술하는 방안을 제안하며, 이와 같은 방법의 새로운 인덱스로 재현율과 정도가 급격히 향상됨을 보인다.
대규모 DNA 시퀀스를 대상으로 하여 서브시퀀스를 고속으로 검색하기 위한 인덱싱 방법으로서 접미어 트리가 유용하다. 그러나 접미어 트리는 데이터 크기의 약 100배에 해당하는 방대한 저장 공간을 필요로 한파. 본 논문에서는 기존 접미어 트리의 검색 성능을 유지하며, 저장 공간을 획기적으로 감소시킬 수 있는 새로운 인덱스 구조를 제안한다. 제안된 인덱싱 방안에서는 DNA 시퀀스 내의 모든 염기 위치에 고정 길이의 슬라이딩 윈도우를 위치시켜, 윈도우 크기에 해당하는 연속된 서브시퀀스를 추출한 후, 이들을 대상으로 트라이를 구성한다. 트라이는 저장 공간 감소를 위하여 각 문자를 최소 비트 정보로 표현하며, 저장 구조로서 포인터를 사용하지 않는 디스크 기반의 이진 트라이 구조를 사용한다. DNA 서브시퀀스 검색을 효율적으로 처리하기 위한 인덱스 기반의 질의 처리 알고리즘을 제안하고 실험을 통하여 그 유용성을 보인다. 제안된 인덱스는 접미어 트리의 약 10분의 1의 저장 공간을 필요로 하며, 데이터 크기 증가에 거의 영향을 받지 않는 안정된 고속 검색 성능을 지원한다.
이동 기기의 발달로 이동 객체의 위치 정보에 대한 연구가 진행되고 있다. 그러나 시공간 데이타베이스에서 요구하는 질의를 효과적으로 처리하기 위한 인덱스 구조는 많지 않다. 사용자는 먼저 범위 질의를 던져 이동 객체를 뽑아낸 후 궤적 질의를 던지게 되는데 이것을 결합 질의라 한다. 기존 방법인 TB-tree는 MBR의 겹침이 심해 성능이 저하된다. 본 논문에서는 결합 질의를 효과적으로 처리할 수 있는 CR-tree 인덱스 구조를 제안한다. CR-tree는 R-tree와 연곁노드로 구성된다. R-tree 부분은 MBR의 겹침을 최소화해 범위 질의를 효과적으로 처리하고 연결 노드 부분은 이동 객체별로 궤적의 부분을 차례로 저장해서 궤적 질의를 빠르게 저리한다. 즉 결합 질의시 R-tree를 이용해 범위에 속하는 이동 객체를 검색하고 연결 노드를 이용해 그 객체의 궤적을 찾는다.
XML 데이타를 대상으로 선형 질의나 가지모양 질의 같은 복잡한 질의가 많이 연구되고 있다. 이와 같은 질의를 처리하기 위해 XML 데이타를 구조정보에 의해 미리 인코딩한 후, 질의 처리시 구조정보를 이용하여 빠르게 질의를 수행하는 구조 조인 알고리즘들이 제안되었다. 그 중 최근에 제안된 TwigStack 알고리즘과 TSGeneric 알고리즘은 각각 인덱스가 없는 환경과 있는 환경에서 수행시간이 입력 데이타의 양과 비례하는 최적의 성능을 보여주었다. 하지만 이들 알고리즘은 질의의 길이(질의에 나타난 엘리먼트 개수)에 비례하여 입력데이타의 양이 증가하고, 따라서 수행시간이 길어진다는 제한점이 있다. 이 논문에서는 기존의 구조 조인 알고리즘들에 구조 인덱스를 결함한 세그먼트 조인 기법을 제안한다. 이 기법은 질의 노드와 노드 간의 구조 조인과는 달리, 구조 인덱스를 이용하여 일련의 질의 노드들을 하나의 세그먼트로 식별한 후 세그먼트와 세그먼트 사이의 조인을 수행한다. 그 결과 세그먼트마다 하나의 질의 노드만을 읽음에 의해 질의를 처리할 수 있게 되어 수행성능이 향상된다. 다양한 데이타셋에 대해 인덱스가 없는 환경에서 실험 결과, 세그먼트 조인 기법을 적용한 SegmentTwig 알고리즘은 TwigStack 알고리즘보다 우수한 성능을 보였다.
우리는 대규모의 유전자 데이터베이스에서 원하는 패턴을 빠르고 정확하게 찾고 싶어한다 하지만 지금까지 나온 대부분의 검색방법들은 인덱스의 크기를 실제 데 이 터 보다 훨씬 크게 만들어 사용해왔다. 그런 방법들은 기하급수적으로 증가하고 있는 데 이 터를 처 리 하는 데는 비효율적이다. 따라서 인덱스 크기를 실제 데이터보다 작게 만들면서도 원하는 패턴을 빨리 찾을 수 있는 효율적 인 방법 이 필요하다. 이렇게 하기 위해서는 일정한 크기의 데이터를 작은 크기의 데이터로 줄인 후, 이 데이터를 이용하여 인덱스를 만들어야 한다. 이 논문에서는 일정한 크기의 문자열(=윈도우)을 작은 크기의 숫자들(=서명)로 표현해서 인덱스를 구축한 후, 이를 이용해 우리가 원하는 패턴을 최소한의 디스크 접근을 통해 빠르게 찾을 수 있는 방법을 제시한다.
최근접 검색(nearest neighbor search)을 위해서 대부분의 기존 기법들은 데이터를 특정한 공간 인덱스 구조를 이용하여 인덱싱하고 이 인덱스를 이용하여 질의를 수행하는 방법을 사용하였다. 본 연구에서는 이러한 데이터 자체를 인덱싱하는 방법과는 달리 미리 최근접 질의의 결과가 되는 Vorononi 다이어그램을 생성해두고, 이를 통하여 최근접 검색을 수행하는 VGrid(Voronoi diagram-Grid) 기법을 제안한다. 이 방법은 미리 모든 데이터에 대한 Voronoi 다이어그램을 계산하고 그 결과를 격자(grid)를 이용하여 인덱싱한 다음 최근접 검색 질의가 주어지면 이 격자 인덱스를 이용하여 빠르게 결과를 찾아낸다. 이 방법을 이용하면 처음 인덱스를 생성할 때는 많은 계산 시간이 소모되지만, 일단 인덱스가 구성되고 나면 최근접 검색 질의 처리 시 디스크 접근 회수가 줄기 때문에 기존의 기법에 비해 빠르게 최근접 검색 질의를 수행할 수 있다.
모바일 환경에서 효과적인 데이터 전송 방법인 브로드 캐스트 기법에서 중요한 문제 중의 하나가 데이터에 대한 인덱스 생성이다. 데이터에 대한 인덱스가 제공되면 클라이언트는 튜닝 타임과 엑세스 타임을 줄일 수 있고, 그와 함께 배터리 소모도 줄일 수 있다 기존에 제시된 인덱스 생성 기법온 대부분 트리 구조를 기반으로 하고 있다. 트리 기반 인덱싱 기법은 튜닝 타임을 최소화하지만, 반면 멀티-어트리뷰트(multi-attribute)에 대한 엑세스나 다양한 종류의 멀티미디어 데이터들 혹은 클러스터링 된 데이터에 대한 인덱스 생성이 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 시그너쳐 기반의 인덱싱 기법이 제시되었다. 그러나 기존의 시그너쳐 기반 인덱싱 기법에서는 엑세스 타임이 전체 브로드 캐스트 타임으로 고정되는 문제가 있었다. 본 논문비서는 앞으로 브로드 캐스팅 될 데이터들에 대한 포괄적인 정보를 가지는 시그너쳐 집합을 인덱스로 제공해서 클라이언트의 엑세스 타임을 최소화시키는 시그너쳐 스킴을 제시한다.
XML이 인터넷상에서 디지털 정보를 표현하고 교환하기 위한 표준이 되어감에 따라 최근까지 XML을 저장하고 검색하기 위한 역인덱스 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 XML 전문 검색을 위한 새로운 역인덱스 구조를 제안한다. 기존에 연구된 역인덱스 기법을 통한 키워드 검색 기능을 더욱 보완하고 최근에 W3C에서 새로운 기능으로 추가된 전문 검색 기능을 구현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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