• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권5호
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• pp.179-186
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• 2014

소셜 네트워크, 웹 페이지 링크, 교통 네트워크 등과 같은 최근의 네트워크들은 노드와 에지의 수가 방대한 빅 데이터이다. 소셜 네트워크 서비스나 네비게이션 서비스와 같이 이와 같은 네트워크를 이용하는 애플리케이션이 많아지고 있다. 대용량 네트워크는 전체를 메모리에 적재할 수 없어, 기존의 네트워크 분석 기술을 활용할 수 없다. 최근 대용량 그래프의 효율적 탐색을 제공하는 RDB 기반 연산자들이 프레임워크(Frontier-expand-merge framework, FEM)로 제안되었다. FEM은 효율적인 최단 경로 탐색을 위해 부분 최단 경로를 저장하는 RDB 기반의 인덱스 테이블을 구축하였다. 그러나 FEM의 인덱스 테이블은 최단 경로에 포함될 확률보다 인덱스의 거리에 의해 결정되기 때문에 인덱스 테이블 참조율이 떨어진다. 본 논문에서는 효율적인 최단 경로 탐색을 지원하는 인덱스 참조율이 높은 차수가 큰 노드들을 이용한 인덱스 테이블 구축 기법을 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 인덱스 테이블 구축 기법이 실세계 데이터 셋에서 효율적인 최단 경로 탐색을 지원함을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1186-1188
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• 2013

최근 소셜 네트워크의 등장과 기술의 발달로 인해 빅 데이터가 등장하였다. 특히, 소셜 네트워크나 웹 데이터 등과 같은 빅 데이터를 이용하는 애플리케이션이 많아지고 있다. 이러한 그래프 데이터는 크기가 매우 방대하여 인-메모리 기법을 통해 연산하기 어렵다. 최근 대용량 그래프 상에서 효율적인 최단 경로 탐색을 위해 부분 최단 경로를 저장하는 인덱스 테이블을 활용한 기법이 제안되었으나, 인덱스 참조율을 고려하지 않아 비효율적이다. 본 논문에서는 인덱스 참조율이 높은 노드의 차수를 이용한 k-차수 인덱스 테이블을 이용한 효율적인 최단 경로 탐색 기법을 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 기법이 거리 기반 인덱스를 이용한 기존의 기법에 비해 약 12% 정도 성능이 향상됨을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (C)
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• pp.55-57
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• 2006

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.

• 정보처리학회논문지D
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• 제19D권1호
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• pp.1-14
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• 2012

데이터 웨어하우스는 크기가 방대하기 때문에 인덱스의 선택은 질의어 처리의 효율성에 상대한 영향을 준다. 인덱스는 질의 처리 비용을 줄이지만, 그것이 차지하는 기억 영역과 데이터베이스의 변경에 따른 보수라는 비용이 수반된다. 데이터 웨어하우스에서 하나의 사실 테이블과 여러 개의 차원 테이블 사이의 조인을 행하는 스타 조인 질의어와 차원 테이블의 선택을 최적화하기 위해서 비트맵 조인 인덱스가 잘 적용된다. 비트맵 조인 인덱스는 이진수로 표현되기 때문에 저장 비용은 적게 들지만 인덱스 할 후보 속성들이 많이 생성되기 때문에 그 중에서 인덱스 할 속성들을 선택하는 일은 어려운 과제가 된다. 인덱스 선택은 일단 후보 속성들의 개수를 축소하고, 그 중에서 인덱스를 선택하게 된다. 본 논문에서는 데이터 마이닝 방법을 사용해서 비트 맵 조인 인덱스 선택 문제에서 후보 속성들의 개수를 축소하는 것을 해결한다. 질의어에 있는 속성들의 빈도에 기준해서 후보 속성들의 개수를 감소시키는 기존의 방법에 비해서 본 논문은 속성들의 빈도를 사용함과 동시에 차원 테이블의 크기, 차원 테이블의 튜플 크기, 디스크의 페이지 크기 등을 고려한다. 그리고 데이터마이닝 기법으로 빈발 항목집합을 마이닝하여 후보 속성들의 개수를 효과적으로 줄인다. 후보 속성집합들의 비트 맵 조인 인덱스에 비용함수를 적용해서 최소의 비용과 기억 영역 제한에 적합한 속성집합들의 비트 맵 조인 인덱스를 구한다. 본 논문의 방법의 효율성을 평가하기 위해서 기존의 방법들과 비교 분석을 한다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2004년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회 논문집
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• pp.11-16
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• 2004

최근 PDA와 같은 모바일 장치와 무선 인터넷의 사용이 확대되고, GPS의 개발로 인하여 위치 기반 서비스가 활발히 연구되고 있다. 그러나, 위치 기반 서비스의 중요한 요소인 이동 객체는 이동에 따른 갱신 비용이 높기 때문에 이전의 디스크 기반의 GIS에서 사용되던 인덱스를 이용하는 것은 효과적 이 지 못하다. 본 논문에서는 위치 기반 서비스를 위한 효과적인 현재 위치 데이타 처리를 위해 공간 해쉬 인덱스와 R-tree 인덱스를 결합한 형태인 HB(Hash Based)R-tree 인덱스를 개발하였다. HBR-tree 인덱스는 위치 기반 서비스에서 이동 객체의 위치 데이타가 빈번하게 갱신된다는 특징을 이용하여 갱신 작업은 HBR-tree 인덱스의 공간 해쉬 테이블 내에서 처리하고, 생성된 공간 해쉬 테이블을 이용하여 R-tree 인덱스를 구성함으로써 빠른 검색 질의 처리가 가능하고 갱신 비용을 줄일 수 있다는 장점이 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.2-5
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• 2021

최근 사물인터넷(IoT) 기술이 발전하면서 다양한 단말들이 인터넷에 연결되고 있다. 그로 인해 발생하는 IoT 데이터의 양 또한 증가하고 있는데, 이렇게 발생한 대용량 IoT 데이터를 빠르게 분석할 수 있는 인덱스 키를 제안한다. 기존 인덱스 키에는 시간과 공간의 정보만 존재하여 반복문이나, 조인 연산(Join operation)을 사용하여 인덱스 테이블과 인스턴스 테이블에 저장되어있는 데이터를 질의했다면, 제안방안의 인덱스 키에는 IoT 데이터를 임베딩(Embedding) 하여 시간이 지연되었던 반복문이나 조인횟수를 최소화하기 위하여 OLAP 기반의 빅테이블을 생성함으로써 시간을 단축하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.67-69
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• 2005

본 논문에서는 기 구축된 전자 카탈로그를 의미적 연결 관계에 기초한 확장된 전자 카탈로그로 변환하는 방법을 제안한다. 이를 통해 구축된 확장된 전자 카탈로그에서 의미적 태깅에 의한 확장된 어휘 인덱스 구축 방안과, 이를 이용한 검색 성능 향상 기법을 제안한다. 기존의 전자 카탈로그는 상품 정보가 분류별로 생성된 테이블에 저장되고 저장된 테이블로부터 생성된 키워드 인덱스로부터 검색이 이루어 졌다. 이러한 검색은 상품이 가지는 정보를 데이터베이스에 구축된 테이블에만 한정하게 되어 전자 카탈로그에 포함된 상품이나 분류간의 의미적 연결 관계들을 충분히 이용하지 못하였다 전자 카탈로그에 내재된 의미적 요소를 충분히 활용하기 위해서는 전자 카탈로그를 의미적 연결 관계에 기초한 모델로 구성할 필요가 있다. 본 논문에서는 의미적 모델 기반 전자 카탈로그 시스템으로의 전환 과정을 XML형태의 명세를 이용해 반자동적으로 전환할 수 있는 툴을 구현하며, 단순 키워드 어휘 인덱스 구축이 아닌, 어휘 인덱스의 의미적 확장을 제안하고, 이를 위한 태그 요소로써 어휘에 대한 형태소 분석 결과, 수치 환산 및 확장 요소, 속성간의 도메인 정보 등을 제시하였다. 이를 기반으로 최적의 검색 결과를 얻어 내도록 하는 인접도 평가 함수에 적용하는 방법을 제시한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1997년도 제9회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.411-415
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• 1997

형태소 분석기의 처리 속도는 분석 알고리즘과 형태소 사전의 탐색 기법에 따라 크게 좌우된다. 형태소 분석 성능의 향상을 위하여 많은 형태소 분석 방법이 제안되었으며, 음절 정보를 이용하는 형태소 분석기는 한국어 음절의 통계적 특성 정보를 이용함으로써, 분석 후보의 개수를 최대한 적게 하여 처리 속도를 향상시켰다. 본 논문은 형태소 분석시 발생하는 분석 후보들의 특성을 고려하여 사전 탐색 요구시 가장 많은 처리 시간을 필요로 하는 디스크 읽기 횟수를 줄일 수 있도록 음절별 블록 인덱싱한 사전 구성 방법을 제안한다. 이 방법은 형태소 사전을 첫 음절별로 블록화하고 인덱싱하여 3개의 추가적인 인덱스 테이블을 구축하는 사전 구성 방법으로, 인덱스 테이블을 모두 주기억장치에 적재하였을 때에는 평균 61.6%, 크기가 작은 두 개의 인덱스 테이블만 주기억장치에 적재하였을 때에는 평균 25%의 디스크 읽기 횟수를 줄일 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.664-667
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• 2015

데이터 처리 성능에서 메인 메모리 데이터베이스(MMDB)가 디스크 기반 데이터베이스(DRDB)보다 월등하여 국내외의 데이터베이스 영역에서 이슈가 되고 있다. MMDB 성능에 영향을 미치는 요소에는 CPU의 성능과 메모리의 크기 및 인덱스의 선택 등이 있다. 이 중에서 MMDB 성능에 비교적 큰 영향을 미치는 요소는 인덱스의 선택 문제이다. 옵티마이저의 실행계획을 수립할 때, 인덱스는 최적의 경로를 찾도록 하는 전략적인 요소로서 그 구성에 문제가 있으면 최적화된 실행계획을 얻을 수 없다. 하지만 이러한 인덱스 선택 기준에 관련한 연구는 미미한 실정이다. 따라서 우리는 MMDB에서의 인덱스 선택 기준에 대하여 실험하고 연구하였다. 실험에 사용된 MMDB는 인기 있는 TimesTen MMDB이다. 실험 대상 테이블에 대하여 인덱스가 없는 경우, T-Tree 인덱스를 생성한 경우, Bitmap 인덱스를 생성한 경우 등에서 데이터 량과 분포도를 각각 변화시켜, 어떤 분포도에서 어떤 인덱스가 유리한지 실험하고 인덱스의 선택 기준 결과를 얻었다. 본 연구의 결과는 실무에서 MMDB의 인덱스를 선택하는 기준으로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.26-35
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• 2010

본 논문에서는 이동 P2P 환경에서 피어의 콘텐츠와 이동성을 고려한 데이터 전송을 이용한 피어 색인 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 콘텐츠 검색을 위한 데이터 전송 비용 및 검색 정확성과 탐색 비용을 보장하기 위해 인덱스 테이블, 버디 테이블, 라우팅 테이블로 구성한다. 제안하는 기법에서 이동 피어는 수신 신호 변화 함수를 통해 이웃 피어를 인식하고 타임스탬프 메시지를 통해 데이터 전송 비용을 감소시킨다. 전송된 데이터는 시간과 관심항목 가중치를 고려한 피어 색인 구조에 저장되어 검색 정확도를 향상 시키고 탐색 비용을 감소시킨다.