본 논문에서는 XML 문서의 내용을 효율적으로 검색하기 위해 필요한 메타데이터의 스키마몰 개발하고 이론 바탕으로 구축되는 내용기반 인덱싱 모델을 제안한다. 제안하는 내용기반 인덱싱 모델은 엘리먼트타입에 따라 랭킹 검색과 불리언 검색을 지원한다. 랭킹 검색 결과의 재현도와 정확도를 높이기 위해, 검색 결과의 출력 기준 노드가 리프 노드와 내부 노드인 경우를 구별하여 색인어에 대한 가중치를 부여하고, 이를 이용하여 질의와 엘리먼트간의 유사도를 계산하는 방법을 제안한다.
최근 XML은 인터넷상의 데이터의 표현 및 교환의 표준으로 인식되면서 XML에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다 특히 XML문서의 정보량이 방대해짐에 따라 빠른 검색의 필요로 많은 인덱싱 기법들이 제안되었다. 최근의 연구 중, 패스를 기반으로 하는 인덱싱 기법들은 중간노드와 최하위노드의 검색, 조상-후손관계의 조인연산 등에서 성능이 떨어지는 경향이 있다. 이를 보완하기 위해 연구된 Numbering-Scheme 기반의 인덱싱 기법들은 대부분의 검색에서 우수한 성능을 보인다. 그러나 하위 노드가 늘어나는 경우엔 검색 오버헤드가 커질 수 있으며, 대량의 XML 문서나 구조가 다른 XML 문서가 추가되면 인덱스와 데이터 값의 재조정이 필요하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문은 Numbering-Scheme을 기반으로 각 노드별 노드범위(Node-Range)와 Pre-Order List물 추가하여 검색성능을 높이고, 데이터의 삽입, 삭제에 효과적인 인덱싱 기법을 제안한다.
비디오 데이터를 인덱싱 하기 위해서는 우선적으로 장면 전환을 검출하여 키 프레임을 추출하고 추출된 키 프레임을 바탕으로 인덱싱 작업을 수행한다. 본 논문에서는 장면 전환을 검출하기 위하여 컬러 히스토그램과 $\chi$$^2$히스토그램을 합성한 방법을 이용하여 키 프레임을 추출하고, 축구 비디오가 갖는 특성을 이용하여 샷 사이의 흐름을 파악하여 시각 정보를 분석하며, 이를 바탕으로 축구 비디오를 다양한 방법으로 인덱싱하는 방법을 제시한다.
웹기반 하에서 구조적인 정보를 표현하기 위해서 XML이 다양하게 사용되고 있으나 XML 기반 문서는 다양한 Schema와 노드의 표현으로 구성되어 있어서 이를 효율적으로 인덱싱 하여 저장하는 것은 매우 어려운 일이다 이를 해결하기 위하여 추상화, DTD, K-ary 완전트리 기법 등 다양한 연구가 이루어지고 있으나 응용에 많은 제한을 가지고 있다. 본 논문에서는 XML 기반의 웹문서를 효율적으로 인덱싱하고 사용자의 질의에 최적의 결과를 제공하기 위한 알고리즘을 설계 및 구현한다. 인덱싱 시스템 설계를 위해서 먼저 노드(부모 형제)의 ID를 추출하는 알고리즘을 제안하며, 문서 및 노드 테이블 설계 결과를 제시한다. 그리고 C#을 이용한 파싱과 인덱스 알고리즘을 구현하기 위하여 깊이탐색과 관계 노드간 최단거리를 이용하며, 알고리즘 실행 결과와 이 결과로 자동 생성된 문서 및 노드 테이블의 파싱 결과를 또한 제시한다.
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.
이미지, 비디오, 오디오와 같은 멀티미디어 데이터들은 텍스트기반의 데이터에 비하여 대용량이고 비정형적인 특성때문에 검색이 어렵다. 또한 멀티미디어 데이터의 특징은 행렬이나 벡터의 형태로 표현되기 때문에 완전일치 검색이 아닌 유사 검색을 수행하여 원하는 이미지와 유사한 이미지를 검색해야 한다. 본 논문에서는 멀티미디어 데이터 검색에 클러스터링과 인덱싱 기법을 같이 적용하여 유사한 이미지는 인접 디스크에 클러스터하고 이 클러스터에 접근하는 인덱스를 구축함으로써 이미지 근처의 클러스터를 찾아 빠른 검색 결과를 제공하는 유사 검색방법을 제시한다. 본 논문에서는 트리 유사 구조의 인덱스 대신 해싱 방법을 이용하며 검색시 I/O 시간을 줄이기 위해 오브젝트를 가진 클러스터 위치를 찾는데 한번의 I/O를 사용하고 이 클러스터를 읽기 위해 연속적인 파일 I/O를 사용하여 클러스터를 찾는 비용을 최소화한다. 클러스터 인덱싱 접근은 클러스터링을 생성하는 알고리즘과 해싱 기법의 인덱싱을 이용함으로써 고차원 데이터가 갖는 차원의 문제를 해결하며 클러스터링 또는 인덱싱 만을 이용하는 내용기반의 이미지 검색보다 효율적인 검색 적합성을 보인다.
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.
최근 플래시 메모리의 용량이 빠른 속도로 증가하면서 휴대 기기 환경에서 대량의 멀티미디어 데이터를 저장하는 것이 가능하게 되었다. 따라서 플래시 메모리 상에서 인덱스 구조를 통한 데이터 관리 기법이 필요하게 되었다. 여러 인덱싱 방법 중 M-tree는 고차원 거리 공간에 적합하기 때문에 멀티미디어 데이터의 특징 데이터에 대한 인덱싱 방법으로 가장 많이 쓰이고 있다. 그러나 플래시 메모리는 쓰기 연산의 제한을 갖기 때문에, 잦은 쓰기가 발생하는 트리 구조의 인덱싱을 구축 시 심각한 성능 저하가 발생한다. 본 논문에서는 플래시 메모리 상에서 M-tree를 구현함에 있어서 노드 분할 방법을 통하여 쓰기 연산의 횟수를 감소시켜 입출력 성능을 향상시키는 방법을 제안하였다. 실험에 의하면 쓰기 횟수를 약 7%정도로 현저히 감소시킨 것으로 나타났다. 본 논문에서 제안한 방법을 사용하여 플래시 메모리 상에서 대량의 데이터에 대한 인덱싱을 효율적으로 구축할 수 있을 것이다.
최근 플래시 메모리 용량이 증가함에 따라 대용량의 데이타를 빠르게 검색하기 위한 효율적인 인덱싱 방법의 필요성이 증가하였다. 플래시 메모리는 기존 저장매체와 다른 여러 가지 하드웨어적인 특성이 있다. 특히, 쓰기 연산과 소거 연산은 비용이 매우 크고, 덮어쓰기 연산이 불가능하다. 본 논문에서는 플래시 메모리에 저장되는 데이타에 대해여 발생하는 잦은 쓰기 연산을 감소시켜 다양한 연산을 효율적으로 처리하는 인덱스 구조를 제안한다. 본 논문에서는 성능 평가를 통해 제안하는 인덱싱 방법의 우수성을 보인다.
오늘날 인터넷 상의 많은 데이타들은 XML의 여러 장점들로 인하여 XML을 이용하여 표현되고 있다. 이렇게 XML 데이타가 늘어가는 것에 비례하여 XML 문서상에서 유용한 정보를 검색하기 위하여 다양한 질의를 빠르고 효율적으로 지원할 수 있는 질의 처리 기법이 요구되고 있다. 그러나 현재까지는 XML 데이타를 위한 질의 최적화 연구는 정규 경로 표현을 다루는 방법론에 국한되어 있다. 본 논문은 새로운 족보 기반 인덱싱 기법을 개발하여 정규 경로 표현뿐 아니라, 단순 경로 표현과 다른 엘리먼트를 참조하고 있는 경로 표현과 같은 다양한 질의 처리를 해결하였다. 또한 이 인덱싱 기법을 객체-관계형 모델에 적용하여 여러 종류의 문서와 다양한 질의 종류에 대해 성능을 평가하였고, 다른 저장 기법과 비교하여 성능의 우수성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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