최근 클라우드 컴퓨팅이 발전함에 따라 데이터베이스 아웃소싱에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나 데이터베이스를 아웃소싱하는 경우, 데이터 소유자의 정보가 내부 및 외부 공격자에게 노출되는 문제점을 지닌다. 따라서 본 논문에서는 프라이버시 보호를 지원하는 병렬 영역 질의처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 Paillier 암호화 시스템을 사용하여 데이터 보호, 질의 보호, 접근 패턴 보호를 지원한다. 또한 기존 알고리즘에서 영역 겹침을 확인하는 프로토콜(SRO)의 연산 비용을 줄이기 위해 garbled 서킷(circuit) 을 통해 SRO 프로토콜의 효율성을 향상시킨다. 제안하는 병렬 영역질의 처리 알고리즘은 크게 2단계로 구성된다. 이는 kd-트리를 병렬적으로 탐색하고 질의를 포함하는 단말 노드의 데이터를 안전하게 추출하는 병렬 kd-트리 탐색 단계와 다수의 thread를 통해 질의 영역에 포함된 데이터를 병렬 탐색하는 병렬 데이터 탐색 단계로 구성된다. 한편, 제안하는 알고리즘은 암호화 연산 프로토콜과 인덱스 탐색의 병렬화를 통해 우수한 질의 처리 성능을 제공한다. 제안하는 병렬 영역 질의 처리 알고리즘은 thread 수에 비례하여 성능이 향상됨을 알 수 있고 10 thread 상에서 기존 기법은 38초, 제안하는 기법은 11초로 약 3.4배의 성능 향상이 있음을 보인다.
다중 공간 질의는 동시에 2개 이상 수행되는 영역 질의로 정의되며 인터넷 기반 지도 보기 응용의 주요 연산이 되므로, 질의 처리 속도의 개선을 위해서 병렬로 처리되어야 하고 질의 처리 비용 중 큰 비중을 차지하는 디스크 입출력 시간을 최대한 줄일 필요가 있다. 그런데 다중 CPU/다중 디스크 구조상에서 디클러스터링을 수행하더라고, 다중 공간 질의를 처리하는 도중 질의 간 임의 탐색이 발생하여 디스크 입출력 시간이 증가하는 문제점이 있다. 이 논문에서는 디클러스터된 공간 데이터베이스에서 다중 공간 질의를 처리할 때 발생하는 문제점인 질의 간 임의 탐색을 분석하고, 해결 방안으로 질의 스케줄링 기법을 제시하였다. 질의 스케줄링 기법은 질의 간 관련성을 이용해서 질의 우선 순위를 조정해서 질의 간 임의 탐색을 해결하는 방법으로써, 질의간의 공간 및 시간 관련성 부여를 위해 질의 간 위치 관련성과 질의 대기 시간을 이용하였다. 실험 결과, 질의 스케줄링을 수행하면 디스크 캐쉬의 적중률이 최대 34% 향상되어 디스크 입출력 비용을 최대 6%까지 줄일 수 있어 다중 공간 질의 처리 시의 성능을 개선할 수 있는 것으로 나타났다.
최근 소셜 네트워크, 시맨틱 웹 등 여러 분야에서 그래프 구조 데이터가 널리 사용됨에 따라 대량의 그래프 데이터에 대한 효과적이고 효율적인 검색 방법의 필요성이 커지고 있다. 기존 키워드 기반 검색 방법들은 대부분 주어진 질의에 대한 연관도만을 고려하여 결과를 구한다. 그러나 이런 방법은 질의 연관도는 높지만 콘텐트 노드들을 공유하는 유사한 결과들이 함께 선택될 가능성이 높다. 이런 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서는 키워드 질의에 대한 답 트리에 포함된 콘텐트 노드들의 유사성을 제어하여 콘텐트 노드가 다양한 답 트리들을 구하는 top-k 검색 방법을 제안한다. 다양한 답 트리 집합의 기준을 정의하고, 다양한 top-k 결과 집합을 구하기 위한 두 가지 방법으로 점진적 나열 알고리즘과 A⁎ 탐색 기법을 이용한 휴리스틱 탐색 알고리즘을 설계한다. 또 휴리스틱 탐색의 성능을 높이기 위한 개선 방법을 제시한다. 실 데이터를 이용한 성능 실험 결과를 통해, 본 논문에서 제안한 휴리스틱 탐색 방법이 질의 연관성뿐만 아니라 콘텐트 노드들의 상이도가 높은 다양한 답 트리들을 효율적으로 구할 수 있음을 보인다.
스트림 서비스 환경에서는 지속적으로 입력되는 막대한 양의 데이터에 대해 원하는 조건을 탐색하는 실시간 질의처리가 요구된다. 기존의 R-tee기반 질의처리 기술은 각 이벤트에 대해 트리 전체에 대해 동일한 탐색과정을 반복해야 하므로 이를 효율적으로 감당할 수 없었다. 한편 센서 측정값을 비롯한 대부분의 스트림 데이터는 매우 높은 지역성을 가지며 이를 활용하여 탐색 공간을 크게 줄일 수 있다. 따라서 본 연구에서는 스트림 데이터의 지역성을 활용하여 스트림 환경에 적합한 질의처리 기법을 제안하였다. 또한 이 프레임웍을 활용하여 스트림 환경에서 어플리케이션이 요구하는 다양한 질의처리 서비스를 개발할 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구에서 구현한 프로토타입 시스템을 스트림 환경에 적용해 얻은 실험 결과를 통해, 스트림 환경에서 기존질의처리 기법보다 더 적합하고 효율이 크게 개선됨을 확인할 수 있었다.
XML과 같은 반 구조 데이터는 일반적으로 방향그래프 기반의 데이터 모델을 가지므로 XML에 대한 질의는 이러한 그래프를 탐색하기 위한 패스 표현을 기반으로 한다. 도한 구조가 정형화되지 않고 빠르게 변하기 때문에 질의시 특정한 패턴을 탐색하기 위해 정규 경로 표현이 이용된다. 그러나 이러한 정규 경로 표현은 실행시에 전체 데이터베이스 그래프를 탐색하므로 실행 비용이 매우 높다는 문제점이 있다. 따라서 이 논문에서는 정규 경로 표현 연산자를 효율적으로 실행하기 위해 데이터 그래프에 대한 경로 인덱스와 SQL의 패턴 매치를 이용한 경로 표현 질의 변환기법을 제시한다. 즉, XML-QL 질의언어에 포함된 정규 패스 표현 연산자를 관계형 데이터베이스를 기반으로 효율적으로 실행할수 있는 질의 변환 기법과 경로 인덱스그래프를 이용하여 처리비용이 높은 순환연산을 처리할 수 있는 기법을 구형하여 성능 평가를 실시한 결과를 보여준다.
능력기반 질의 처리기는 데이터 소스의 질의 처리 능력과 데이터 소스에 대한 목적 질의 (target query)를 입력으로 받아 목적 질의와 동일한 결과를 내는 질의 수행 계획을 출력하는 시스템이다. 이전 능력기반 질의 처리기에서는 AND 결합 질의(Conjunctive query)만을 처리하였기 때문에 데이터 소스의 질의 처리 능력을 충분히 이용하지 못했다. 본 논문에서는 AND 및 OR연결 (Disjunctive query) 형태의 목적 질의에 대한 질의 재작성 방법을 제시한다. 재 장성된 질의는 데이터 소스에서 처리 가능한 지원 질의(supported query)들의 유니온으로 표현된다. 제안된 시스템에서는 각 지원 질의의 질의 수행 계획에 대한 기여도와 수행 비용을 고려함으로써 질의 재작성에 필요한 탐색 공간을 줄이고, 최적화 된 질의 수행 계획을 생성할 수 있다.
시맨틱 웹은 차세대 웹으로 연구되고 있으며 시맨틱 웹 상에서는 사람이 아닌 컴퓨터가 이해할 수 있는 정보를 처리해야 한다. 이러한 웹 자원의 내용을 기술하기 위해 온톨로지(Ontology)들을 이용한다. 이러한 온톨로지 중에 현재 W3C에서 제안한 OWL이 부각되고 있다. OWL을 처리하는 데이타 베이스에서 데이타는 그래프 형태로 저장되어 그래프 탐색을 통해 질의 처리를 수행한다. 본 논문에서는 OWL 데이타를 효율적으로 처리하기 위하여 시그니처를 이용한 최적화 기법을 제안한다. 논문에서 제안한 최적화 기법은 질의 수행 시 각 노드의 탐색 회수를 줄여 질의 수행을 빠르게 할 수 있게 한다.
본 연구는 온라인 커뮤니티들이 심각하게 경계하고 있는 '친목질'이라는 현상이 무엇을 의미하고, 실제로 온라인 커뮤니티에 어떻게 영향을 주는지 탐색하였다. 온라인 커뮤니티에서 친목질을 경험한 적이 있는 13명을 대상으로 인터뷰를 실시하고, 이를 질적으로 분석하여 탐색적인 결과를 도출하였다. 첫째 친목질의 개념은 '온라인 커뮤니티의 사유화 및 사조직화'라고 개념화하였다. 둘째, 친목질에 의한 구체적인 현상을 '비주류세력 및 뉴비에 대한 무관심 및 배척', '운영자, 고렙, 네임드에 대한 신봉', '커뮤니티 운영 규칙 무시', '운영자의 중립성 위반', '주요 정보의 독점', '물타기를 통한 여론 호도', '여왕벌의 출현', '타 커뮤니티에 대한 공격'의 8가지로 하위 범주화하였다. 셋째, 친목질의 최종적인 폐해에 대하여 '커뮤니티 내부 자정작용의 파괴', '커뮤니티 고유 기능 상실', '커뮤니티 분리 또는 폐쇄' 3가지로 하위 범주화하였다. 이를 바탕으로 온라인 커뮤니티에서는 오프라인에서와는 다른 독특한 커뮤니티의 규범이 존재하고 변화된다고 설명할 수 있다.
스카이라인 질의는 지배라는 개념을 활용, 주어진 데이터로부터 데이터를 대표할 수 있는 데이터들을 탐색하기 때문에 사용자의 요청에 부합하는 최적의 결과를 탐색하거나 기업에서 의사결정을 이루기 위해 사용되는 등 넓은 활용을 보이고 있다. 하지만 스카이라인 질의는 데이터의 차원이 증가하는 경우 전체적인 성능의 감소와 함께 스카이라인으로 선택되는 데이터의 수가 급증하여 사용자에게 유용한 결과를 반환하지 못하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근에는 Top-k 질의 기반의 방식이나 군집화 기반의 기법을 적용한 방식의 스카이라인 질의들이 새롭게 제안되고 있지만 이들은 데이터의 편향이나 사용자로부터 입력된 k에 큰 영향을 받는 등 해당 질의 결과가 데이터들을 충분히 대표하거나 다양성을 만족시키지 못했다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 해시 색인 기법과 군집화 기법인 DBSCAN을 통해 주어진 데이터들을 충분히 대표함과 동시에 다양성을 만족할 수 있는 새로운 방식의 스카이라인인 CHI-SQ의 이론적 배경을 제안하고자 한다.
전역적 질의확장 검색에서 단어간 공기기반 유사도를 사용할 경우에는 질의에 추가되는 용어에 부여하는 탐색가중치로 질의와의 유사도를 사용하는 것이 일반적이다. 그러나 과연 유사도가 탐색가중치로 최적인가는 의문의 여지가 있다. 추가용어와 질의 사이의 유사도가 가지는 특성을 살펴보고 고정가중치를 부여한 경우와 비교해보았다. 또한 실험집단이나 확장범위의 영향을 덜 받는 최적화된 추가용어 가중치를 찾기 위해 여러 가지 탐색가중치 공식을 실험하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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