• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.23 no.5
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• pp.275-283
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• 2017

A large amount of RDF data has been generated along with the increase of semantic web services. Various distributed storage and query processing schemes have been studied to efficiently use the massive amounts of RDF data. In this paper, we propose a distributed SPARQL query processing scheme that considers the data locality and query execution path of large RDF data. The proposed scheme considers the data locality and query execution path in order to reduce join and communication costs. In a distributed environment, when processing a SPARQL query, it is divided into several sub-queries according to the conditions of the WHERE clause by considering the data locality. The proposed scheme reduces data communication costs by grouping and processing the sub-queries through the index based on associated nodes. In addition, in order to reduce unnecessary joins and latency when processing the query, it creates an efficient query execution path considering data parsing cost, the amount of each node's data communication, and latency. It is shown through various performance evaluations that the proposed scheme outperforms the existing scheme.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.791-792
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• 2009

본 논문에서는 센서네트워크 환경에서 에너지 효율적인 인-네트워크 조인 질의 처리기법을 제안한다. 제안된 기법은 데이터의 요약된 정보 시놉시스를 사용한다. 각 영역의 전체 시놉시스의 크기를 고려 하여 예비 조인 조정자를 선정하는 방법과 최종 데이터를 싱크 노드로 전송하는 비용을 줄인다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 기존 기법과의 성능 비교를 수행한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.331-335
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• 2008

시맨틱 웹은 정보의 의미를 개념으로 정의하고 개념들 간의 관계성을 표현함으로써, 문서들 간의 단순 연결이 아닌 의미 연결을 통해서 보다 정확하고 효율적인 정보 검색이 가능하게 된다. 이러한 시맨틱 웹의 비전이 구체화되기 위해서는 웹 온톨로지(Web Ontology)를 기반으로 의미 정보로 구성된 시맨틱 문서들에 대한 추론을 통해서 웹상에 존재하는 엄청난 정보들 간의 관련성을 파악하고 사용자가 요구하는 정보를 보다 효율적으로 검색할 수 있는 시스템이 필수적이다. W3C에서 제안한 OWL은 대표적인 온톨로지 언어이다. 시맨틱 웹 상에서 OWL 데이타를 효율적으로 검색하기 위해서는 잘 구성되어진 저장 스키마를 구축해야 한다. 본 논문에서는 Jena2의 경우, 단일 테이블에 문서의 정보를 저장하기 때문에 단순 선택 연산 (Simple Selection), 조인 연산이 요구되는 질의에 대한 성능이 저하되고 대용량의 OWL데이터의 처리에 있어 성능이 저하되는 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 OWL 문서의 의미를 Class, Property, Individual로 분류하여 각각의 데이터 정보들을 테이블에 저장하기 위한 다중 변환기와 OWL 변환기 기능을 가진 시멘텍 검색 엔진을 설계 및 구현하였다. 본 검색 엔진을 테스트한 결과, 단순정보검색 질의 시 Jena2에서 비정규화된 테이블 구조로 저장할 때보다 질의 응답 속도를 향상 시킬 수 있었고, 조인 연산 시 두 테이블의 크기로 인한 조인비용이 발생하는 문제점을 해결함으로써 빠른 검색 및 질의 속도를 보장할 수 있었다.

• Journal of KIISE
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• v.43 no.6
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• pp.700-709
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• 2016

Recently, with the rapid growth of LOD (Linked Open Data) existing methods based on a single machine have limitation in performance. Existing solutions use distributed framework such as Mapreduce in order to improve the performance. However, the MapReduce framework for processing SPARQL queries involves multiple MapReduce jobs and additional costs incurred. In addition, the problem of unnecessary data processing arises. In this study, we proposed a method to reduce the number of MapReduce jobs during SPARQL query processing and join indexes based on Bitmap for minimizing the costs of processing unnecessary data.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.14D no.6
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• pp.605-614
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• 2007

As a standard query language to search XML data, XQuery and XPath were proposed by W3C. By widely using XQuery and XPath languages, recent researches focus on the development of query processing algorithm and data structure for efficiently processing XML query with the enormous XML database system. Recently, when processing XML path expressions, the concept of the structural join which may determine the structural relationship between XML elements, e.g., ancestor-descendant or parent-child, has been one of the dominant XPath processing mechanisms. However, structural joins which frequently occur in XPath query processing require high cost. In this paper, we propose a new structural join algorithm, called SISJ, based on our structured index, called SI, in order to process XPath queries efficiently. Experimental results show that our algorithm performs marginally better than previous ones. However, in the case of high recursive documents, it performed more than 30% by the pruning feature of the proposed method.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.32 no.4
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• pp.452-472
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• 2005

We propose XIR-Branching, a novel method for processing partial match queries on heterogeneous XML documents using information retrieval(IR) techniques and novel instance join techniques. A partial match query is defined as the one having the descendent-or-self axis '//' in its path expression. In its general form, a partial match query has branch predicates forming branching paths. The objective of XIR-Branching is to efficiently support this type of queries for large-scale documents of heterogeneous schemas. XIR-Branching has its basis on the conventional schema-level methods using relational tables(e.g., XRel, XParent, XIR-Linear[21]) and significantly improves their efficiency and scalability using two techniques: an inverted index technique and a novel prefix match join. The former supports linear path expressions as the method used in XIR-Linear[21]. The latter supports branching path expressions, and allows for finding the result nodes more efficiently than containment joins used in the conventional methods. XIR-Linear shows the efficiency for linear path expressions, but does not handle branching path expressions. However, we have to handle branching path expressions for querying more in detail and general. The paper presents a novel method for handling branching path expressions. XIR-Branching reduces a candidate set for a query as a schema-level method and then, efficiently finds a final result set by using a novel prefix match join as an instance-level method. We compare the efficiency and scalability of XIR-Branching with those of XRel and XParent using XML documents crawled from the Internet. The results show that XIR-Branching is more efficient than both XRel and XParent by several orders of magnitude for linear path expressions, and by several factors for branching path expressions.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.19-24
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• 2007

웹 리소스에 대한 메타 데이타 표현을 위해 RDF가 표준안으로 제정됨에 따라 RDF 데이타 저장 및 질의 처리 등의 연구가 많이 진행되어 왔다. 전통적인 저장 시스템을 기반으로 하는 저장 구조는 단순한 트리플 패턴 기반의 질의 처리에는 효율적이다. 그러나 여러 개의 트리플 패턴들이 결합된 질의 즉, 경로 기반의 질의 처리는 많은 조인 연산이 요구된다. 한편, 경로 질의의 효율적인 처리를 위해 접미사 배열을 응용한 인덱싱 기법이 제안되었다. 그러나 이 연구에서는 부분 경로식을 포함한 단순 경로 기반 질의 처리의 성능이 향상됨을 보여주었으나 다양한 경로 질의 유형에 대한 처리는 고려하지 않았다. 본 논문에서는 접미사 배열을 응용한 인덱싱 기법을 기반으로 한 경로 기반의 RDF 질의 처리 방안을 기술 한다. 특히, 단순 경로 질의처리 이외에 다양한 질의 유형의 처리를 위한 방안들을 예제를 통해 설명한다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.19D no.1
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• pp.1-14
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• 2012

As the size of the data warehouse is large, the selection of indices on the data warehouse affects the efficiency of the query processing of the data warehouse. Indices induce the lower query processing cost, but they occupy the large storage areas and induce the index maintenance cost which are accompanied by database updates. The bitmap join indices are well applied when we optimize the star join queries which join a fact table and many dimension tables and the selection on dimension tables in data warehouses. Though the bitmap join indices with the binary representations induce the lower storage cost, the task to select the indexing attributes among the huge candidate attributes which are generated is difficult. The processes of index selection are to reduce the number of candidate attributes to be indexed and then select the indexing attributes. In this paper on bitmap join index selection problem we reduce the number of candidate attributes by the data mining techniques. Compared to the existing techniques which reduce the number of candidate attributes by the frequencies of attributes we consider the frequencies of attributes and the size of dimension tables and the size of the tuples of the dimension tables and the page size of disk. We use the mining of the frequent itemsets as mining techniques and reduce the great number of candidate attributes. We make the bitmap join indices which have the least costs and the least storage area adapted to storage constraints by using the cost functions applied to the bitmap join indices of the candidate attributes. We compare the existing techniques and ours and analyze them in order to evaluate the efficiencies of ours.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.1214-1217
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• 2011

데이터 레코드를 가로(row-wise)로 저장하는 기존의 데이터베이스를 Row-지향 데이터베이스, 세로(column-wise)로 저장하는 데이터베이스를 Column-지향 데이터베이스라 정의하자. 본 논문에서는 Row-지향 데이터베이스와 Column-지향 데이터베이스에서 분석 workload 형태의 조인 질의를 처리하여 비교 우위 성능을 보이는 데이터베이스 시스템을 고찰하고자 한다. 객관적인 성능 실험을 위해 분석적 모델인 스타 스키마 벤치마크를 이용하였다. Nested Loop 조인과 Sort Merge 조인 기법을 사용한 실험에서 Column-지향 데이터베이스의 성능이 우수하게 나타났음을 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.665-667
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• 2003

분산된 공간 데이터를 효과적으로 저장. 관리하고 공유하기 위하여 분산 공간 데이터베이스 시스템의 필요성이 대두되었다. 분산 공간 데이터베이스 시스템은 많은 변화가 있는 환경이기 때문에 최적화된 질의 플랜을 작성하기가 어렵고 또한 고비용의 공간 연산 비용을 고려해야 하는 문제를 가지고 있다. 본 논문은 질의 실행 시간이 변화된 분산 데이터베이스 환경을 고려하여 질의를 수행하며 공간 조인을 병렬적으로 수행하는 동적 콜렉터를 제안한다. 동적 콜렉터는 분산 데이터베이스 환경의 변화에 적응할 수 있으며 분산 공간 조인을 효율적으로 처리할 수 있다.