웹을 이용하는 사용자들은 통상적으로 짧은 시간 내에 포탈의 여러 페이지를 방문하는 현상이 있는데, 이 때 방문하는 각 페이지 상에 위치 정보를 필요로 하는 콘텐츠(위치 기반 광고 배너, 위치 기반 날씨 등)가 존재한다면 웹의 특성상 짧은 시간 내에 동일 IP에 대한 위치 정보 검색을 반복하게 된다. 본 논문에서는 이러한 웹 사용 패턴을 캐시를 통해 반영한 고성능 인터넷 위치 검색을 제안, 구현하고 그 성능을 검증한 것이다. 이는 초당 2-3천 건 이상의 대용량 위치 정보를 검색을 수행하데 특히 적합한 방법으로, 적은 비용으로 위치 검색 성능을 획기적으로 높일 수 있었다.
서브시퀀스 매칭은 시계열 데이터베이스에서 질의 시퀀스와 유사한 서브시퀀스틀 찾아내는 연산이다. 기존의 서브시퀀스 매칭 알고리즘들은 하나의 인덱스만을 사용하여 검색을 수행하기 때문에, 인덱스를 생성하기 위하여 데이터 시퀀스로부터 추출한 윈도우의 크기와 질의 시퀀스의 길이 간의 차이가 커질수록 검색 성능이 급격히 저하되는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 기존 알고리즘의 문제점을 해결하기 위하여 인덱스 보간법에 기반한 새로운 서브시퀀스 매칭 기법을 제안한다. 인덱스 보간법이란 하나 이상의 인덱스를 구축하고 주어진 질의 시퀀스의 길이에 따라 적절한 인덱스를 선택하여 검색을 수행하는 기법이다. 본 논문에서는 서브시퀀스 매칭 비용 공식을 산출하고, 이 비용 공식에 기반하여 제안된 기법의 성능을 최적화 하도록 다수의 인덱스를 구성하는 알고리즘을 제시한다. 마지막으로, 실제 데이터를 이용한 여러 가지 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 정량적으로 검증한다.
인터넷의 성장과 함께 문서 교환의 표준으로 자리 잡은 대량의 XML 문서들을 효율적으로 검색하기 위한 방법이 필요하다. 기존의 방법은 주어진 질의에 답하기 위하여 모든 XML 문서들을 검색하기에 비용이 많이 든다. 따라서 본 논문에서는 시그니처 기법을 사용하여 주어진 질의와 관련된 일부 XML 문서들만을 검색하는 방법을 제안한다.
VoIP 통신에서 단말간의 세션을 수립하고 종료하는 역할을 하는 SIP는 기본적으로 서버-클라이언트 방식으로 이루어져있다. 하지만 이는 확장성과 설치비용, 단일실패 지점 측면에서 큰 단점을 갖는다. 최근에 DHT를 이용한 구조적인 P2P를 SIP와 결합하여 위의 단점들을 극복하기 위한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 하지만 DHT를 이용한 방식은 기존 서버-클라이언트 방식에 비해 검색지연이 늘어난다는 큰 단점을 가지고 있다. 검색지연은 SIP에서 QoS의 중요한 지표중 하나인 호 설정 지연에 60~80% 정도의 큰 영향을 미치게 되므로 해결해야할 중요한 문제이다. P2PSIP에서는 종단 노드가 검색한 사용자의 주소를 캐싱하여 같은 사용자를 재 검색시에 사용하고 있다. 이는 네트워크 전체 오버헤드 감소에 큰 영향을 주지 못할뿐만 아니라 발생된 검색비용을 자신만이 사용할 수 있으므로 비효율적이다. 이에 본 논문에서는 도메인으로 구분된 계층적 P2PSIP네트워크에서 프록시 서버의 역할을 하는 슈퍼노드를 이용한 효과적인 캐싱 방법을 이용하여 호 설정 지연을 단축할 수 있는 방안을 제안하다.
RFID 태그 객체의 위치정보는 시간에 따라 궤적 정보가 누적되는 이동체와 유사한 특성을 가지지만 태그의 위치는 논리적인 리더의 위치로 인식되며 위치보고가 리더의 인식영역 안에서만 이루어지므로 시간축에 평행한 이산적인 시간간격 형태로 나타나는 차이점이 있다. 기존 이동체의 위치 추적 색인에서는 이동체의 위치를 연결된 다중선으로 표현하여 색인에 저장을 하기 때문에 시공간적으로 연결되지 않은 태그의 위치 정보를 저장하면 궤적 검색 비용이 매우 높아지는 문제가 발생한다. 이 논문에서는 이동체와는 다른 태그의 위치 특성을 반영하여 태그의 궤적 검색을 효율적으로 수행하는 색인 기법을 제안한다. 제안된 색인에서는 시간적으로 연결되지 않은 태그의 궤적 정보를 검색하기 위하여 동일 태그의 위치 간의 연결 정보를 유지하는 기법을 제시하고 있다. 또한, 부모 태그와 자식 태그간의 포함관계를 유지하는 기법을 제시함으로써 상품의 역학조사와 같이 물품에 부착된 태그간의 포함관계를 이용한 순방향 및 역방향 궤적 검색을 효율적으로 수행할 수 있도록 하고 있다.
무선 통신 기술의 발달과 컴퓨터의 소형화에 힘입어 사용자의 위치에 따라 맞춤형 서비스를 제공하기 위하여 다양한 위치 기반 서비스 응용들이 개발되고 있다. 그리고 대용량의 차량 위치 데이터를 효과적으로 처리하기 위하여 차량 위치 감지 및 전송, 데이터의 삽입 및 검색과 사용자 질의 처리 기술이 요구된다. 이 논문에서는 대용량의 과거 차량 위치 정보를 빠르게 입력, 검색하는 과거 위치 색인을 설계하고 상황에 따라 입력과 검색 비용을 조절할 수 있는 가변 버퍼 노드인 기법을 제안한다. 설계된 색인은 GIP+와 같이 효과적인 입력을 위해 버퍼 노드를 사용하고 빠른 검색을 위해 프로젝션 스토리지를 사용한다. 그리고 사용자가 지정한 시간 간격에 따라 버퍼 노드에 저장되는 데이터의 개수를 조절하여 입력과 검색 비용을 조절할 수 있다. 실험에서는 버퍼 노드 크기에 따라 비단말 노드 수가 달라지며, 이로 인해 입력과 검색 성능이 달라짐을 확인할 수 있다. 제안된 가변 버퍼 노드 방식은 위치 기반 서비스 응용에 따라 과거 위치 색인의 성능을 조절하는데 효과적으로 사용 가능하다.
원시 프로그램에 대한 컴파일 과정 중 최적화 단계에서는 프로그램의 실행 속도를 개선시키고 코드 크기를 줄일 수 있는 다양한 최적화 기법을 수행한다. 특히, 핍홀 ��적화는 비효율적인 명령어의 순서를 구별해 내고 연속되는 명령어의 순서를 의미적으로 동등하면서 좀 더 효율적인 코드로 개선하는 방법이다. 최적화 패턴 매칭 방법 중 스트링 패턴 매칭 방법은 중간 코드에 대응하는 최적의 패턴을 찾기 위한 방법으로 과다한 최적화 패턴 검색 시간으로 비효율적이고, 트리 패턴 매칭은 패턴 결정시 중복 비교가 발생할 수 있으며, 코드의 트리 구성에 많은 비용이 드는 단점을 가지고 있는 방법들이다. 본 논문에서는 기존의 최적화 방법들의 단점을 극복하기 위한 방법으로 DFA(Deterministic Finite Automata)를 이용한 코드 최적화 방법을 제안한다. 이 방법은 다른 패턴 매칭 기법보다 오토마타(Automata)로 구성하기 때문에 비용은 적어지고, 오토마타를 통해 결정적으로 패턴이 확정됨에 따른 패턴 선택 비용이 줄어들며, 최적화 패턴 검색 시간도 빨라지는 효율적인 방법이다.
무선 네트워킹 기술 향상과 이동 통신 기기의 발전에 따라 급속도로 보급되고 있는PDA 등의 모바일 장치는 제한된 소비 전력, 낮은 접속 안정성과 같은 제약 조건으로 인해서 기존 고정 장치를 대상으로 개발된 해결책들을 그대로 적응할 수 없다. 이러한 제약 조건으로 인한 잦은 접속 해제와 서비스 제공자를 통한 웹 사용 방식으로 통신비용이 고비용이라는 문제점을 내포하고 있다. 따라서 본 논문에서는 PDA를 통해 XML로 구현된 쇼핑몰을 이용할 경우 통신비용 문제를 해결할 수 있는 XSL 검색 조건 생성기에 관한 연구를 수행하였다. 이 연구를 통해 통신비용을 감소시키고 통신에 관련된 부하를 PDA 측과 서버 측에 분할 할 수 있었다.
사용자가 얻고자 하는 정보를 인터넷에서 빠르고 정확하게 검색하는 것은 중요하다. 웹 문서들 간의 상대적인 중요성을 나타내는 페이지랭크는 검객의 질을 높일 수 있어, 정보 검색에 많이 이용된다. 인터넷상의 웹 문서는 짧은 시간에 빠르게 증가하므로 새로운 문서들이 생성될 때마다 전체 문서의 페이지랭크를 계산하는 것은 많은 시간과 비용이 소모된다. 기존 웹 문서의 페이지랭크는 변경하지 않고 추가된 웹 문서들만으로 페이지랭크를 계산할 수 있다면 시간과 비용면에서 효율을 높일 수 있다. 본 논문에서는 추가되는 문서는 이전 문서의 페이지랭크에 많은 영향을 미치지 않는다는 점을 이용하여 추가되는 문서를 위한 페이지랭크를 할당 모델을 제시하고 평가한다.
이동체 데이터베이스에서는 대용량의 위치정보를 효과적으로 저장, 검색하기 위해 이동체 색인을 이용한다. 이동체 색인은 시간에 지남에 따라 검색 영역이 증가하고, 관리해야 하는 위치정보의 양이 커지게 되므로, 삽입 검색, 삭제 연산의 성능이 계속해서 저하되는 문제가 있다. 이 논문에서는 기존의 이동체 색인을 시간축으로 분할하여 관리하기 위한 시간축 분할 프레임웍을 제안하고, 기존의 TB-tree 및 STR-tree에 대해서 제안한 프레임웍에 적용하였다. 시간축 분할 프레임웍은 전체 시간 도메인에 대해서 하나로 구성되는 색인을 시간 구간별로 쪼개어서 여러 색인으로 구성하여 관리함으로서, 위치정보의 삽입 및 검색 비용을 줄일 수 있으며, 오래된 위치정보에 대한 삭제 연산을 효과적으로 처리할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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