최근 이동체 또는 센서 데이터에 대한 연속 질의를 처리하기 위해 다양한 질의 색인 기법들이 연구되고 있다. 그러나 RFID 미들웨어는 이전 연구에서 고려되지 않은 특징이 존재한다. 첫째, 질의 색인에 삽입되는 질의는 Industry, Product, Serial의 세 부분으로 구성되며, 각 값은 범위 값으로 표현될 수 있기 때문에 색인 공간에서 비연속적인 간격의 조각들이 반복해서 나타난다. 둘째, TagID가 가지는 Industry, Product, Serial의 값은 포함관계를 가진다. 즉, 하나의 Industry에 여러 Product가 존재하며, 하나의 Product에 여러 Serial Item이 존재한다. 따라서 이러한 특징을 고려하지 못하는 기존의 질의 색인을 적용하면 다수의 질의 조각을 삽입하게 되어 색인의 성능이 급격히 저하되는 문제점이 있다. 이 논문에서는 RFID 미들웨어의 실시간 필터링 및 컬렉션을 위해서 Tag 스트림에 대한 질의 색인 기법을 제안한다. 이 논문은 ECSpec 필터링 범위의 3단계 계층구조 특징을 고려한 코드 분할(Code Segmented) 도메인을 제시하고 이를 위한 그리드 기반 색인 구조를 제안한다. 또한 ECSpec의 필터링 패턴 특징에 의해 나타나는 질의 조각의 반복 현상을 정의하고 이를 위한 질의 처리 기법을 제시한다.
본 논문에서는 객체지향 데이터베이스 시스템에서 중포 속성에 대한 색인구조로 다차원 색인구조를 이용하는 다차원 중포 색인구조(Multidimensional Nested Attribute Index: MD-NAI)의 최적 설계기법을 제시한다. MD-NAI는 일차원 색인구조를 이용한 중포 속성 색인구조에서 지원할 수 없는 클래스 계층상의 클래스 대치가 있는 중포 술어의 질의처리를 잘 지원할 수 있다. 그러나, MD-NAI는 사용자 질의 형태에 따라 색인검색의 성능이 매우 나빠질 수 있다. 본 논문에서는 질의 형태에 따른 MD-NAI의 성능 개선을 위하여, 먼저 중포 술어에 대한 질의 정보로서 MD-NAI의 색인 페이지 영역의 최적 모양을 결정하고, 이 최적 모양을 갖는 색인 페이지 영역의 모양이 되도록 하는 영역분할 전략을 적용한다. 성능평가의 결과에 의하면, 주어진 질의 패턴에 따라 최적의 MD-NAI를 구성할 수 있었으며, 삼차원 MD-NAI의 경우에 질의 형태에 따라 5.5배까지 성능이 향상되었다.
데이터 스트림 환경에서는 지속적으로 입력되는 데이터에 대한 실시간 처리를 수행하기 위하여 범위를 갖는 다수의 질의를 시스템에 미리 등록한다. 등록된 질의를 입력 스트림에 따라 빠르게 검색하기 위해 질의 색인 기법을 사용하는데, 질의 색인은 메인 메모리 기반에서 동작하기 위해 색인 정보의 저장 비용이 낮아야 하고 빠른 질의 탐색을 실시해야 한다. 본 논문에서는 다수의 범위 질의에 대하여 색인 정보의 저장 비용이 낮고 빠른 질의 탐색을 실시하는 질의 색인 기법으로 LVC-based(Limited Virtual Construct-based) 기법을 제안한다. 해시기반으로 동작하는 LVC-based 색인 기법은 입력 스트림의 범위를 가상의 분할 구조로 나눈 LVC를 이용한다. 각 LVC는 식별자가 할당되고 각 LVC에 구간에 해당하는 범위 질의를 저장하며 색인을 실시한다. LVC-based 기법은 입력 스트림의 범위가 길고 범위가 짧은 다수의 질의를 색인할 때 저장비용과 탐색 비용에서 좋은 효율을 보이며 이는 기 제안된 CEI-based 색인 기법과의 비교를 통하여 입증하였다.
XML에 대한 질의 언어는 데이타 그래프 내의 경로를 이용하여 질의를 표현한다. 특히, 경로에 패턴 (예를 들어, 정규식)을 사용함으로써, 데이타의 구조를 정확히 알지 못하더라도 질의가 가능하도록 한다. 이때, 패턴을 이용하는 질의는 데이타 그래프의 탐색범위를 크게 넓히게 된다. 기존의 XML색인 기법은 질의의 탐색범위를 줄이기 위해 데이타 그래프 내의 서로 동일한 경로들을 하나로 묶어 작은 크기의 색인 그래프를 생성하는 방법을 이용한다. 하지만 이러한 색인들은 많은 경우 색인의 크기가 데이터 그래프의 크기만큼 증가하게 되어 질의의 탐색범위를 줄이지 못하고, 따라서 효율적인 질의 처리를 보장하지 못한다. 본 논문에서는 데이타 내에 존재하는 모든 경로를 분할(partitioning)하고 질의 처리 시 질의에 맞는 분할 영역을 빠르게 찾아낼 수 있는 색인 그래프를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 색인 그래프는 데이터 그래프의 크기와 상관없이 색인 그래프의 크기를 조절할 수 있다. 따라서 색인 그래프의 크기를 작게 구성함으로써 색인 그래프 탐색 비용을 크게 줄일 수 있다. 본 논문에서는, 실험을 통해 기존의 그래프 기반색인 기법들보다 본 논문의 색인 기법이 보다 효율적임을 보이고 색인의 크기 변화에 따른 성능 변화에 대해 알아본다.
RFID 미들웨어 시스템은 애플리케이션의 질의를 처리하기 위해서 다수의 RFID 판독기에 의해 지속적으로 인식되는 RFID 스트리밍 데이터를 수집 및 정제한다. 이러한 질의들은 미들웨어에서 일정기간 동안 수행되기 때문에 연속 질의라고 불린다. 미들웨어의 성능을 개선하기 위해서는, 이러한 연속 질의를 효과적으로 처리하기 위한 색인이 필수적이다. 최근, 데이터가 아닌 질의를 기반으로 색인을 구축하는 질의 색인 기법들이 제안되었으며 이러한 기법들은 이동체 위치 스트리밍 데이터 혹은 센서 스트리밍 데이터에 대하여 연속 질의를 처리하는 환경에서 향상된 성능을 보여준다. EPCglobal은 RFID 애플리케이션을 위한 표준 질의 인터페이스인 Event Cycle Specification (ECSpec)을 제안하였다. ECSpec 기반의 연속 질의는 질의의 조건을 대상 도메인 공간에 표현하면 다수의 세그먼트로 표현되는 특징이 있다. 이러한 RFID 질의 색인의 데이터에 대하여 기존의 질의 색인을 사용하면 다수의 데이터를 삽입해야 하기 때문에 색인을 구축 및 유지하기 위한 비용이 커지게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 이 논문에서는 다수의 세그먼트를 새로운 변환공간으로 표현하고 이것을 결집하여 단일 데이터로써 표현하는 결집 변환(Aggregate Transformation) 기법을 제안한다. 또한, 기존 질의 색인과 변환 기법을 적용한 색인의 성능을 비교한다.
계층적 색인 구조는 대용량의 다차원 데이터에 대한 범위질의를 가장 효율적으로 처리하는 색인 구조이다. 계층적 색인 구조에서 범위질의의 속도를 향상시키기 위해서 색인 구조의 구성 시 발생하는 인접노드간의 겹치는 영역을 줄이는 기법들과 다량의 데이터를 한 번에 읽어 상향식 방식으로 색인 구조의 공간 활용도를 증가시키는 벌크 로딩 기법들이 제안되었다. 하지만 CPU기반에서 개별의 노드들을 순차적으로 질의처리 하는 계층적 색인 구조는 공간 활용도의 증가와 노드 간의 중첩 영역을 줄이는 것만으로는 질의 처리 성능 향상에 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 CPU기반 계층적 색인 구조 중의 대표적인 예인 R-tree의 저장 구조를 GPU 메모리에 적합하도록 변경을 하였다. 또한 기존 CPU기반 계층적 색인 구조의 순차적인 노드 검색을 GPU를 이용해 병렬적으로 노드를 검사하여 성능을 향상시켰다. 이와 같은 방식으로 질의 영역의 크기에 따라서 성능 향상정도가 다르지만 최대 100배 이상의 성능을 향상시켰다.
지난 몇 년간 체세대 데이터베이스 시스템으로서 객체 데이터베이스 시스템의 객체 질의연구가 이루어지고 있으며, 특히 고급 질의의 처리비용을 줄이기 위한 연구가 활발하다. 최근에 제안된 중포 속성 색인기법은 객체지향 질의 처리의 성능 향상에 크게 기여하고 있다. 하지만 이들 색인구조들은 기존의 관계형 데이터베이스에서 사용된 단순 속성에 대한 색인구조에 비해 저장 공간과 갱신 유지비용이 크다. 또한 클래스 상속에 의한 객체 데이터 모델의 특징을 반영하지 못하며 타켓 클래스 및 도메인 클래스 대치가 있는 경로식으로 표현된 질의는 지원하지 못한다. 따라서 본 논문에서는 객체 데이터베이스의 주요 특징을 반영할 수 있는 색인구조인 다차원 중포 색인구조와 경로 색인구조에 대한 운용법을 제시한다. 또한 효과적인 질의 처리를 하기 위한 효율적인 색인할당방법을 제시한다. 이로써 객체지향 데이터베이스 시스템에서의 고급 질의의 처리비용을 줄일 수 있다.
최근 XML 데이터베이스는 웹의 발전과 더불어 광범위한 인터넷의 자원 공유에 크게 기여하고 있다. XML로 작성된 문서를 저장하고 검색하기 위해 XML 문서의 저장, 질의언어, 질의처리 등에 대한 분야가 활발히 연구되고 있다. 특히 그 중 질의처리의 처리비용을 줄이기 위한 데이터 질의 최적화 기법에 관한 연구가 중요한 과제이다. 증포된 엘리먼트에 대한 기존의 색인기법들은 일차원 색인구조를 이용함으로써 XML Schema가 가지는 타입상속 개념을 고려한 XML 질의들에 대한 처리를 효율적으로 지원하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 XML Schema가 가지는 타입상속 개념을 고려한 XML 질의들에 대한 처리를 효율적으로 지원할 수 있는 다차원 증포 엘리먼트 색인구조와 다차원 경로 엘리먼트 색인구조의 운용법을 제시한다. 또한 효과적인 질의 처리를 하기 위한 XML 데이터베이스 색인구조의 유지비용을 줄이기 위하여 저장 공간 및 갱신 유지 비용을 최소화할 수 있는 효과적인 색인할당 방법을 제시한다.
본 논문에서는 객체지향 데이터베이스의 클래스 계층에 대한 색인기법으로 이차원 색인구조를 이용하여 조율 가능한 이차원 클래스 색인기법인 2D-CHI를 제안한다. 2D-CHI 에서는 색인된 속성의 키값 도메인과 클래스 식별자 도메인으로 구성된 이차원 도메인상의 색인엔트리들에 대한 클러스터링 문제를 다룬다. 클러스터링 특성이 하나의 속성에 의해서 독점되는 B+-Tree 와 같은 일차원 색인구조를 이용하는 기존의 클래스 색인기법들은 특정 형태의 질의에 대해서만 적합한 색인기법들로서 다양한 형태의 질의들로 구성된 질의 패턴에 대해서 적절하게 대응하지 못한다. 2D-CHI에서는 질의 피턴에 따라 키값 도메인과 클래스 식별자 도메인 사이에서 색이 엔트리들의 클러스터링 정도를 조정함으로써 질의처리의 성능을 향상시킨다. 2D-CHI 의 성능평가를 위하여, 먼저 데이터의 균일 분포를 가정으로 비용 모델을 정립하여 기존의 색인기법들과 색인의 성능을 비교한다. 그리고, 계층 그리드 파일을 이용하여 구현한 2D-CHI의 실험으로 비용 모델을 검증하며, 다양한 실험을 통하여 데이터의 분포와 주어진 질의 형태에 따라 최적의 이차원 클래스 계층 색인구조를 구성할 수 있음을 보인다.
EPCglobal은 RFID와 관련된 다양한 분야의 표준화를 주도하고 있으며, 응용 표준으로써 Tag 정보의 운용을 위한 RFID 미들웨어(Savant)를 제시하였다. 특히, Savant의 RIED는 Tag 정보를 저장하고 다양한 질의 저리를 제공하는 MMDBMS이다. 그러나 RIED는 User-Driven 방식만 지원하므로 연속${\cdot}$질의를 저리하기 위해 주기적으로 질의를 수행하게 된다. 따라서 주기적인 질의 수행으로 인한 심각한 성능 저하가 발생하며, 실시간 처리를 요구하는 질의를 수행하지 못한다. 이 논문에서는 RFID 미들웨어의 질의 처리 문제를 해결하기 위하여 연속 질의에 적합한 질의 색인 구조를 제시한다. 이 색인은 질의를 색인의 데이터로, 데이터를 색인의 질의로 Swap하여 데이터에 독립적인 검색 성능을 보장한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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