센서 네트워크에서 집계(aggregation) 연산은 센서 네트워크를 데이터베이스로 구현하는데 있어서 중요하게 제공되어져야 하는 서비스이다 현재 연구되고 있는 것으로 집계 연산을 센서 네트워크의 특징상으로 분류하여 근접한 결과값을 받는 것을 허용하고 집계 값을 자식노드가 부모노드로 보내는 기간을 부모노드가 자식노드에게 나누어 할당하여 센서 네트워크상에 적절히 구현하는 것에 대해 알아보고 집계 그루핑을 하는 과정에서 데이터웨어하우징 연구의 최신기술인 점진적인 덜 관리 기법을 통해 센서노드들의 평균값에 대해 새로운 값이 추가될 때 다시 모든 값을 계산하기 않고 변경된 값만 적용하여 계산함으로 좀더 에너지 효율적으로 확장하는 것을 제안하였다.
정보화 및 온라인화의 발전에 따라 대규모 트랜잭션 환경에서 보고서의 의미는 특별하다. 이는 대규모 트랜잭션 연간을 수행하면서 성능의 제약 없이 제한된 시간 내에 보고서를 생성할 수 있어야 하기 때문이다. 이와 같이 대규모 트랜잭션 환경에서 시간제약을 만족하면서 보고서를 생성할 수 있도록 하기 위하여 이 논문에서는 점진적 연산 기법과 형성뷰 기법을 트리거와 저장 프로시져를 이용하여 결합시킨 모델을 제안한다. 아울러 제안 모델에 대한 구현 및 평가를 통해 제안 모델의 특성을 분석한다.
데이터 웨어하우스는 사용자의 의사 결정에 필요한 정보를 제공하여 효율적인 데이터 마이닝 질의 처리 및 그에 대한 응답을 이루도록 한다. 이를 위해서 데이터 웨어하우스는 소스 데이터로부터 유도된 실체 뷰를 저장하고 있다 특히 소스 데이터가 단일 소스 환경에서 잘 알려진 보상 알고리즘을 들수 있다 보상 알고리즘에서는 질의 평가 결과를 얻기 위해서 뷰와 관련된 갱신 발생이 많을수록 웨어하우스의 복잡성과 메시지 양이 증가하며 웨어하우스 내에 질의 관리 오보헤드가 발생되는 문제점이 있었다 본논문에서는 뷰유지를 위한 질의 관리 오버헤드를 감소시키며 정확성을 향상시킨 알고리즘을 제시한다 또한 메시지 전송과 데이터 전송 측면에서 제시 하고 있는 알고리즘을 보상 알고리즘 및 재 계산 알고리즘과 성능을 분석 비교하였다.
데이타 큐브는 차원 애트리뷰트의 모든 가능한 조합에 대해 데이타를 집단화하는 연산자이다. 차원 애트리뷰트의 수가 n일 때, 데이타 큐브는 $2^n$개의 group-by를 계산한다. 데이타 큐브에 포함된 각각의 group-by를 큐보이드(cuboid)라 부른다. 데이타 큐브는 흔히 미리 계산되어 형태 뷰(materialized view)의 형태로 데이타 웨어하우스에 저장된다. 이러한 데이타 큐브는 소스 릴레이션이 변경되면 이를 반영하기 위해 갱신되어야 한다. 데이타 큐브의 점진적 관리는 데이타 큐브의 변경될 내용만을 계산하여 이를 데이타 큐브에 반영하는 방법을 의미한다. $2^n$개의 큐보이드로 이루어진 큐브의 변경될 내용을 계산하기 위하여, 기존의 방법들은 데이타 큐브와 동일한 개수의 큐보이드를 가지는 변경 큐브를 계산한다. 따라서, 차원 애트리뷰트의 수가 증가할수록 변경 큐브를 계산하는 비용이 매우 커지게 된다. 변경 큐브에 포함된 각 큐보이드들을 변경 큐보이드(delta cuboid)라 부른다. 본 논문에서는 $2^n$개의 변경 큐보이드 대신 $_nC_{{\lceil}n/2{\rceil}}$개의 변경 큐보이드만을 사용하여 데이타 큐브를 갱신하는 방법을 제안한다. 이에 따라 제안하는 방법은 변경 큐브를 계산하는 비용을 크게 줄일 수 있다. 성능 평가 결과는 제안하는 방법이 기존의 방법에 비해 더 좋은 성능을 가지고 있음을 보여준다.
정보 자원에 대한 정확한 검색을 위해서는 점진적으로 변화하는 온톨로지의 변경 내용을 효율적으로 관리할 필요가 있다. 최근에는 OWL을 이용해 온톨로지를 기술하는 경우가 많기 때문에 OWL 문서로 작성된 온톨로지의 변경 내용을 관리할 수 있는 기법이 필요하다. 이러한 요구에 따라 본 논문에서는 OWL로 기술된 온톨로지의 변화를 탐지할 수 있도록 변경 가능한 요소를 분류하고 각 요소의 특성에 맞게 변경 내용을 관리할 수 있는 저장 스키마를 제안한다. 그리고 온톨로지 버전별로 클래스나 프로퍼티에 대한 정보를 제공하는 뷰를 이용하여 질의 처리 성능을 개선할 수 있는 가능성을 제시한다. 본 논문에서 제안한 저장 스키마는 각 온톨로지 버전과 관련된 메타데이터의 변경 내용도 함께 저장한다. 또한 온톨로지가 변경되면 자동적으로 추가 또는 삭제되어야 하는 메타데이터의 내용도 추론을 통해 관리할 수 있다. 따라서 본 논문에서 제안한 저장 스키마를 이용하면 온톨로지의 변경 이력에 대한 검색이 가능하고 사용자가 선택한 온톨로지 버전에 맞는 정확하고 유효한 메타데이터를 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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