본 논문에서는 세 가지 종류의 지식을 적절하게 표현하여 데이타베이스 시스템에 저장하고 이를 사용하여 질의를 의미적으로 등가이며 보다 처리 효율이 뛰어난 질의로 변환하는 기법을 제시하였다. 또한 제안된 지식을 사용하여 필수적인 성분이나 연산이 부분적으로 생략된 단순화된 질의를 완전한 질의로 변환할 수 있는 기법을 제시하여 사용자로 하여금 보다 단순화된 질의를 사용할 수 있는 환경을 제공하였다. 단순화된 질의로부터 변환과 최적화를 위해 다루는 지식은 크게 세 가지로 대별되는데, 의미적 무결성 규정과 도메인 무결성 규정을 포함하는 의미적 지식과 관계형 데이타베이스 에서의 릴레이션간의 물리적 관계를 표현하는 구조적 지식 그리고 속성의 도메인 정보 를 유지하는 도메인 정의이다. 제안된 시스템에서는 이들 지식을 사용하여 질의어의 조건 절에 있는 불필요하거나 중복적인 제한연산(restrictions)이나 조인연산(join) 을 제거하거나 다른 효율적인 연산으로의 대체, 혹은 보다 나은 효율을 위해 부가적인 제한연산이나 조인연산을 추가하여 질의 최적화를 이루게 된다.
다차원 공간 객체를 위한 영역 질의는 다차원 공간상에서 질의 영역과 교차 또는 포함되는 객체들을 검색하는 가장 기본적인 공간 연산이다. 영역 질의 처리를 위한 인덱스 기법으로서 공간 순서화 곡선을 이용하여 다차원 공간 객체의 MBR 정보를 1차원 값으로 변환하여 저장하는 DOT(DOuble Transformation) 인덱스 기법이 알려져 있다. 이 기법은 데이터베이스 시스템의 주색인 기법을 그대로 적용할 수 있는 장점을 갖으나, 중간 공간에 설정된 다차원 질의 영역을 최종 공간상의 1차원 값의 집합으로 변환하는 공간 변환 연산에 대한 오버헤드가 매우 크다는 문제점이 있으며, 원 공간을 2차원 이상으로 확장하여 적용할 수 있는 구체적인 영역 질의 방법이 연구된 바 없다. 본 논문에서는 다차원 공간 질의 영역 상의 공간 순서화 곡선의 규칙성을 분석함으로써 공간 변환 연산의 횟수를 대폭 감소시킨 효율적인 다차원 공간 영역 질의 처리 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 공간 변환 연산의 비용을 감소시키기 위하여 질의 영역을 공간 순서화 곡선이 연속 운행되는 최대 크기의 쿼터로 분할하는 쿼터 분할 기법을 사용한다. 제안된 기법에 의한 다차원 영역 질의 처리 과정을 시각적으로 확인할 수 있는 시뮬레이터를 구현하였으며, 이를 이용한 성능평가 결과를 보였다.
본 논문에서는 시계열 데이터베이스에서 정규화 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭 알고리즘을 제안한다. 정규화 변환은 시계열 데이터간의 절대적인 유클리드 거리에 관계없이, 구성하는 값들의 상대적인 변화 추이가 유사한 패턴을 갖는 시계열 데이터를 검색하는 데에 유용하다. 제안된 알고리즘은 몇 개의 질의 시퀀스 길이에 대해서만 각각 인덱스를 생성한 후, 이를 이용하여 모든 가능한 길이의 질의 시퀀스에 대해서 탐색을 수행한다. 이때, 착오 기각이 발생하지 않음을 증명한다. 본 논문에서는 이와 같이 인덱스가 요구되는 모든 경우 중에서 적당한 간격의 일부에 대해서만 생성된 인덱스를 이용한 탐색 기법을 인덱스 보간법이라 부른다. 질의 시퀀스의 길이 256~512 중 다섯 개의 길이에 대해 인덱스를 생성하여 실험한 결과, 탐색 결과를 선택률이 10-5일 때 제안된 알고리즘의 탐색 성능이 순차 검색에 비하여 평균 14.6배 개선되었다.
본 논문에서는 대형 데이타베이스에서의 정보검색을 위한 자연언어 인터페이스 시스템을 구현하기 위한 방법을 제안한다. 질의문의 특성을 고찰하고 이를 일반적인 문장의 관점에서 수용하여 구문분석시에 반영한다. 구문분석 결과는 다음의 후처리 절차를 통해 정형 질의어인 SQL로 변환된다. 명사의 의미소성과 도메인의 어휘적 형태를 이용하여 질의문 내에 명시적으로 나타나지 않은 정보를 추출한다. 또한 질의문 내의 애트리뷰트, 릴레이션, 상수의 관련성을 규명한다. 이 두 절차를 통해 기존의 질의어 변환 시스템에서 지식베이스화하여 사용했던 자료들을 구축할 필요가 없어지므로 데이타베이스의 변경, 삽입, 삭제에 의한 영향을 받지 않으며, 자료구조 생성에 따른 부담을 없앨 수 있다.
물류 공급 관리 시스템과 같은 정보 통합 시스템은 분산되어 있는 데이터베이스들에 대해서 정보를 통합하여 사용자에게 보여준다. 이러한 정보 통합 시스템은 전역 질의를 생성하고 지역 질의로 변환하여 실행하기 전에 질의를 최적화할 필요성이 있다. 그런데, 단일데이터 베이스 시스템에서의 질의 최적화 기법은 멀티데이터베이스 시스템에서 사용하기에는 부적절하다. 이는 분산된 데이터베이스 환경에서 오는 높은 연결 오버헤드, 높은 계산 시간, 데이터의 중복성 뿐만 아니라 의미 이질성 문제 때문에 기존의 최적화 방법은 사용하기가 어렵다. 이를 해결하기 위해서 의미상 질의 최적화 방법이 연구되어 왔다. 의미상 질의 최적화는 전역 질의보다 더 효과적으로 응답하고 의미상으로 동등한 질의로 변환하기 위해서 의미상 지식을 사용한다. 본 논문에서는 정보 통합 시스템에서 Description Logic(DL)을 이용하여 의미상 지식으로 사용할 지식 기반을 표현하고 이를 바탕으로 추론화된 지식을 이용하는 의미상 질의 최적화 방식을 제시한다.
데이터베이스 기반의 웹 응용을 위한 캐슁 기법이 최근 많이 연구되고 있다. 자주 제기되는 질의의 결과를 캐쉬해두면 반복 질의를 위한 재사용은 물론 관련 질의의 처리에 이용될 수 있다. 웹 상에서 데이터 교환의 표준으로 XML이 등장한 이래 현재 웹 응용들은 네트워크 상의 원격 XML 소스로부터 데이터 검색을 수행하는 경우가 많아졌는데 이의 효율적인 지원을 위해 검색 결과를 캐쉬하는 것은 유용하다. 본 논문은 웹에서 XML 질의를 관련 XML 캐쉬를 이용하여 처리하는 기법의 구현 및 성능 평가에 관한 것이다. XML 질의로 XQuery, XPath, XQL 등과 같은 모든 XML 질의어의 핵심 요소인 경로 표현식을 대상으로 하였고, XML 캐쉬는 XML 실체뷰를 고려하였고, 캐쉬를 이용한 XML 질의 변환 알고리즘은 [12]에 제시된 것을 대상으로 하였다. [12]의 질의 변환 알고리즘을 지원하는 프로토타입 XML 저장 시스템이 관계 DBMS를 이용하여 구현되어 실제 웹에서의 성능 실험에 이용되었다. 성능 실험 결과 웹에서 캐쉬를 이용한 XML 질의 처리의 효율성을 확인하였다.
최근 컴퓨팅 환경은 인터넷 환경의 웹을 기반으로 한 분산 컴퓨팅 환경으로 변화하고 있다. 그에 따라 XML 문서의 사용과 XML 문서의 양이 급속하게 증가하였으며, 언제나 쉽게 필요한 XML 문서에 접근할 수 있어야 한다. 또한 다양한 형태로 분산 저장된 XML 문서에서 원하는 데이터를 추출하고 변환하며, 단편화된 XML 데이터를 통합하는 작업들이 필요하게 된다. 따라서 XML 문서를 분산 객체 관계 데이터베이스 시스템에 효율적으로 저장하는 시스템을 개발하고, 분산 저장된 XML 문서에서 사용자가 필요한 정보를 검색할 수 있도록 하기 위해 XQuery 질의어를 지원하는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 분산 객체 관계 데이터베이스 시스템에 저장된 XML 데이터를 접근할 수 있도록 하기 위해 XPath를 분산 SQL로 변환하여 실행하는 분산 XPath 의 처리기를 확장하여 XQuery를 분산 SQL로 변환하여 실행하는 분산 XQuery 질의 처리기를 설계 및 구현하였다.
본 논문은 한글로 입력된 질의어를 이용하여 웹상의 MathML (Mathematical Markup Language) 수학식을 검색하는 시스템을 제안한다. 웹상의 수학식은 과거 이미지를 이용하여 표현되는 경우가 많았지만, 현재는 대부분 MathML과 같은 수학식 표현 마크업 언어로 작성되고 있다. 그러나 이러한 수학식을 검색하기 위해서는 해당 언어를 알고 있거나 수식 입력 툴을 이용해야 하는 경우가 대부분이기 때문에, 일반 사용자들이 수학식 검색을 하는 데에는 제약점이 따랐다. 본 연구에서는 사용자들이 전통적인 검색 방법을 이용하여 특정 마크업 언어가 아닌 일반 평문으로 작성된 질의어를 입력하여 수학식을 검색 가능 하도록 하기 위해, 평문 질의어를 MathML 표현으로 변환시키는 방법을 사용한다. 질의어로 입력될 수 있는 다양한 수학식 표현을 미리 구축한 사전을 이용하여 MathML 표현으로 변환하는 간결한 기법만으로도 MRR 0.495 의 높은 성능을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 단일 색인을 사용하는 정규화 변환 지원 서브시퀀스 매칭 방법을 제안한다. 기존의 정규화 변환 지원 서브시퀀스 매칭 방법은 질의 시퀀스 길이가 커질수록 성능이 저하되고, 이를 해결하기 위하여 여러개의 색인을 사용하는 방법을 취하였다. 본 논문에서는 하나의 색인을 사용하면서도 다양한 길이의 정규화 변환 지원 서브시퀀스 매칭을 수행하는 효율적인 방법을 제시한다. 이를 위하여, 본 논문에서는 정규화 변환의 정의를 확장하여 일반화 정규화 변환 개념을 제시한다. 또한, 이러한 일반화 정규화 변환 개념을 기존 서브시퀀스 매칭 방법들에 적용하는 방안에 대한 이론적 근거를 각각의 정리로서 제시하고 증명하였다. 그리고, 이들 방안을 구현하기 위한 색인 구성 알고리즘 및 서브시퀀스 매칭 알고리즘을 각각 제시하였다. 본 논문에서 제안한 정규화 변환 지원 서브시퀀스 매칭은 다른 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭으로 일반화 될 수 있는 우수한 연구결과라 사료된다.
본 논문은 온톨로지(ontology) 작성에 사용되는 RDF(Resource Description Framework) 모델을 CPN(Colored Petri Net) 모델로 변환하여 표현하는 방법을 제안하고, 페트리 넷 시뮬레이션으로 RDF의 의미를 해석하여 RDF 질의문에 답할 수 있음을 보인다. 또한, 어떠한 RDF 모델도 CPN 모델로의 변환이 가능하다는 제안 방법의 완전성과 무결성을 소개하고, 제안한 방법으로 구축된 CPN 모델에서 RDF 질의에 대해 정확하게 결과를 구하는 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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