Apriori 알고리즘에 기반 한 연관 규칙 탐사 알고리즘들은 후보 빈발 항목 집합의 계수 관리를 위한 자료구조로 해시 트리를 사용하고, 많은 시간이 그 해시 트리를 검색하기 위해 소요된다. DHP 연관 규칙 탐사 알고리즘은 해시 트리에 대한 검색 시간을 절약하기 위해 검색 대상인 후보 빈발 항목 집합의 개수를 최대한 줄이고자 노력한다. 이를 위해 사전에 예비 후보 빈발 항목 집합에 대한 간편 계수를 실시한다. 이 때, 예비 계수에 필요한 계산 부담을 줄이기 위해 아주 간단한 직접 해시 테이블 사용을 권고한다. 이 논문에서는 DHP 연관 규칙 탐사 알고리즘의 단계 2에서 사전 전지를 위해 사용되는 직접 해시 테이블 $H_2$와 모든 단계에서 후보 빈발 항목 집합의 계수를 위해 사용되는 해시 트리 $C_k$에 적용될 수 있는 효율적인 해싱 메카니즘을 제안하고 검증한다. 검증 결과 일반적인 단순 제산(mod) 연산 방법을 사용했을 때보다 제안 방법을 적용했을 경우 최대 82.2%, 평균 18.5%의 성능 향상이 얻어지는 것으로 나타났다.
최근, GIS 분야에서 RFID와 GPS 센서 같은 위치 및 공간 데이타를 포함하는 다양한 GeoSensor의 활용으로 수집되는 공간 데이타가 크게 증가하면서, 대용량 공간 데이타의 빠른 처리를 위한 공간 인덱스의 중요성이 높아지고 있다. 특히, 대표적인 공간 인덱스인 R-Tree를 기반으로 검색 성능을 높이기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나, 기존 연구는 R-Tree에서 노드의 MBR 간의 겹침이나 트리 높이를 어느 정도 줄임으로써 다소 검색 성능을 향상시켰지만, 트리 검색에서 발생하는 불필요한 노드 접근 비용 문제를 효율적으로 해결하지 못하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고 R-Tree에서 대용량 공간 데이타의 빠른 검색을 제공하는 인덱스인 HR-Tree(Hash based R-Tree)를 제시한다. HR-Tree는 트리 검색 없이 R-Tree 리프 노드를 직접 접근할 수 있는 해시 테이블을 이용함으로써 R-Tree의 검색 성능을 높인다. 해시 테이블은 데이타 영역을 차원에 따라 반복적으로 분할한 Partition과 대응되는 R-Tree 리프 노드의 MBR과 포인터들로 구성된다. 각 Partition은 생성 과정에서 고유의 식별 코드를 갖기 때문에 Partition 코드가 주어지면 해시 테이블에서 해당 레코드를 쉽게 접근할 수 있다. 또한, HR-Tree는 R-Tree구조의 변경없이 다양한 R-Tree 변형 구조에 쉽게 적용할 수 있는 장점이 있다. 마지막으로 실험을 통하여 HR-Tree의 우수성을 입증하였다.
FP-tree(Frequency Pattern Tree) 연관 규칙 탐사 알고리즘은 DB 스캔에 대한 부담을 획기적으로 절감시킴으로써 전체적인 성능을 향상시키고자 제안되었고, 따라서 다른 기법에 기반하는 알고리즘보다 성능이 매우 우수한 것으로 알려져 있다. 그러나, FP-tree 알고리즘은 기본적으로 DB에 저장된 거래 내용 중 빈발 항목을 포함하는 모든 거래를 트리에 저장해야 하기 때문에 그만큼 많은 메모리를 필요로 한다. 이 논문에서는 범용 운영체제인 유닉스 시스템 환경에서 FP-tree 알고리즘을 구현하여 소요 메모리와 실행시간 등 두 가지 성능 관점에서 해시 트리 및 직접 해시 테이블을 사용하는 DHP(Direct Hashing and Pruning) 알고리즘과 비교한다. 그 결과로서 알려진 바와는 크게 다르게 시스템 메모리가 충분한 상황에서도 대형 편의점 수준의 규모에 적용 가능한 거래 건수 100K, 전체 항목 개수 $1K{\sim}7K$, 평균 거래 길이 $5{\sim}10$, 평균 빈발 항목 집합 크기 $2{\sim}12$인 데이타에 대해서 FP-tree 알고리즘이 DHP 알고리즘보다 열등한 경우가 존재함을 보인다.
IP 주소는 기존 인터넷에서 단말과 어플리케이션을 바인딩하기 위해 식별자와 위치자의 역할을 모두 갖고있다. 이러한 바인딩을 제거하기 위해 몇몇 프로토콜들이 제안되었고, 제안된 대부분의 연구들은 기존의 인터넷과 호환성을 유지하기 위해 IPv6기반의 단말 식별자를 사용하였다. 하지만, 단말 식별자는 일반적으로 IP 도메인 상에서 라우터블하지 않은 주소이기 때문에 기존의 표준 IPv6 라우터들은 이와 같은 단말 식별자를 처리할 수 없었고, 때문에 단말 식별자는 보통 단말에서 위치자로 변경될 수 밖에 없었다. 본 논문에서는 분산 해시 테이블(DHT)을 이용한 단말의 위치자와 식별자를 분리하는 기술을 제안하였다. 제안한 기술은 기존의 네트워크를 가상의 Host Identity 도메인과 실제의 IP 도메인으로 나누어 host Identity 도메인을 IP 도메인 위에서 오버레이된 방식으로 사용할 수 있도록 설계함으로써, 단말 식별자를 자신의 주소로 갖는 패킷을 직접 다룰 수 있고, 가상의 도메인을 통해 라우터블하지 않은 식별자를 라우터블하게 처리할 수 있다. 제안 기술의 평가는 기존의 연구와 시그널링과 패킷 전송에 소모되는 비용을 비교하였으며, 비교 결과는 현대의 모바일 위주의 환경에는 제안한 기술이 더 적합하다는 것을 보여주고 있다.
정보 통신 기술의 발달은 데이타베이스 분야에도 새로운 응용들을 만들고 있다. 예를 들어, 수많은 객체들의 위치를 추적하는 이동 객체 데이타베이스나 각종 센서들로부터 들어오는 데이타 스트림을 처리하는 스트림 데이타베이스에서 다루는 데이타는 일반적으로 매우 빠르고 끊임없이 변경된다. 하지만, 전통적인 데이타베이스에서는 데이타를 사용자의 명시적인 변경이 있기 전까지는 변하지 않는 상대적으로 정적인 것으로 간주하고 있기 때문에, 전통적인 데이타베이스 시스템은 이러한 끊임없고 동적인 데이터의 변화를 효율적으로 처리하는데 문제를 지닌다. 특히 다차원 데이타 처리를 위한 대표적 인덱스 구조인 R-트리의 경우, 데이타의 삽입이나 삭제가 연속적인 노드의 분할이나 합병을 유발하고 있으므로 이러한 문제는 더 심각해진다. 본 논문에서는 이러한 빈번한 변경 효율적으로 처리하기 위하여 새로운 R-트리 갱신기법인 리프 갱신 기법을 제안한다. 리프 갱신 기법에서는 새로운 데이타가 이전에 속해있던 리프 노드의 MBR 내에 있으면 전체 트리를 변경하지 않고 해당 리프 노드만을 변경시킨다. 이러한 리프 갱신 처리와 리프 노드를 직접 접근하게 해주는 리프 접근 해시 테이블을 이용하여 리프 갱신 기법은 데이타의 변경연산 비용을 크게 줄인다. 제안기법은 기존 R-트리의 알고리즘과 구조를 그대로 이용하고, R-트리의 정확성을 보장하므로 다양한 R-트리 변종들에도 적용 가능하고 R-트리를 이용하는 다양한 응용 환경에 이용이 가능하다. 본 논문에서는 제안 기법이 기존 기법에 대하여 가지는 갱신 연산의 비용 이득을 수학적으로 분석하였고, 실험을 통하여 제안 기법의 우수성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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