데이터베이스 튜닝은 일반적으로 데이터베이스 어플리케이션을 "좀 더 빠르게" 실행하게 하는 일련의 활동을 뜻한다[1]. 데이터베이스 관리자가 튜닝에 필요한 주먹구구식 룰(Rule of thumb)들을 모두 파악 하고 상황에 맞추어 적용하는 것은 비싼 비용과 오랜 시간을 요구한다. 그렇게 때문에 서로 다른 어플 리케이션들이 맞물려 있는 복잡한 서비스는 필수적으로 자동화된 데이터베이스 성능 관리와 튜닝을 필 요로 한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 지식 도매인(Knowledge Domain)을 기초로 한 자동화 된 데이터베이스 튜닝 원칙(Tuning Principle)을 제시하는 시스템을 제안한다. 각각의 데이터베이스 튜닝 이론들은 지식 도매인의 지식으로 활용되며, 성능에 영향을 미치는 요소들을 개체(Object)와 콘셉트 (Concept)로 구성하고 추론 시스템을 통해 튜닝 원칙을 추론하여 쉽고 빠르게 현재 상황에 맞는 튜닝 방법론을 적용시킬 수 있다. 자동화된 데이터베이스 튜닝에 대해 여러 분야에 걸쳐 학문적인 연구가 이루어지고 있다. 그 예로써 Microsoft의 AutoAdmin Project[2], Oracle의 SQL 튜닝 아키텍처[3], COLT[4], DBA Companion[5], SQUASH[6] 등을 들 수 있다. 이러한 최적화 기법들을 각각의 기능적인 방법론에 따라 다시 분류하면 크게 Design Tuning, Logical Structure Tuning, Sentence Tuning, SQL Tuning, Server Tuning, System/Network Tuning으로 나누어 볼 수 있다. 이 중 SQL Tuning 등은 수치적으로 결정되어 이미 존재하는 정보를 이용하기 때문에 구조화된 모델로 표현하기 쉽고 사용자의 다양한 요구에 의해 변화하는 조건들을 수용하기 쉽기 때문에 이에 중점을 두고 성능 문제를 해결하는 데 초점을 맞추었다. 데이터베이스 시스템의 일련의 처리 과정에 따라 DBMS를 구성하는 개체들과 속성, 그리고 연관 관계들이 모델링된다. 데이터베이스 시스템은 Application / Query / DBMS Level의 3개 레벨에 따라 구조화되며, 본 논문에서는 개체, 속성, 연관 관계 및 데이터베이스 튜닝에 사용되는 Rule of thumb들을 분석하여 튜닝 원칙을 포함한 지식의 형태로 변환하였다. 튜닝 원칙은 데이터베이스 시스템에서 발생하는 문제를 해결할 수 있게 하는 일종의 황금률로써 지식 도매인의 바탕이 되는 사실(Fact)과 룰(Rule) 로써 표현된다. Fact는 모델링된 시스템을 지식 도매인의 하나의 지식 개체로 표현하는 방식이고, Rule 은 Fact에 기반을 두어 튜닝 원칙을 지식의 형태로 표현한 것이다. Rule은 다시 시스템 모델링을 통해 사전에 정의되는 Rule와 튜닝 원칙을 추론하기 위해 사용되는 Rule의 두 가지 타업으로 나뉘며, 대부분의 Rule은 입력되는 값에 따라 다른 솔루션을 취하게 하는 분기의 역할을 수행한다. 사용자는 제한적으로 자동 생성된 Fact와 Rule을 통해 튜닝 원칙을 추론하여 데이터베이스 시스템에 적용할 수 있으며, 요구나 필요에 따라 GUI를 통해 상황에 맞는 Fact와 Rule을 수동으로 추가할 수도 었다. 지식 도매인에서 튜닝 원칙을 추론하기 위해 JAVA 기반의 추론 엔진인 JESS가 사용된다. JESS는 스크립트 언어를 사용하는 전문가 시스템[7]으로 선언적 룰(Declarative Rule)을 이용하여 지식을 표현 하고 추론을 수행하는 추론 엔진의 한 종류이다. JESS의 지식 표현 방식은 튜닝 원칙을 쉽게 표현하고 수용할 수 있는 구조를 가지고 있으며 작은 크기와 빠른 추론 성능을 가지기 때문에 실시간으로 처리 되는 어플리케이션 튜닝에 적합하다. 지식 기반 모률의 가장 큰 역할은 주어진 데이터베이스 시스템의 모델을 통하여 필요한 새로운 지식을 생성하고 저장하는 것이다. 이를 위하여 Fact와 Rule은 지식 표현 의 기본 단위인 트리플(Triple)의 형태로 표현된다, 트리플은 Subject, Property, Object의 3가지 요소로 구성되며, 대부분의 Fact와 Rule들은 트리플의 기본 형태 또는 트리플의 조합으로 이루어진 C Condition과 Action의 두 부분의 결합으로 구성된다. 이와 같이 데이터베이스 시스템 모델의 개체들과 속성, 그리고 연관 관계들을 표현함으로써 지식들이 추론 엔진의 Fact와 Rule로 기능할 수 있다. 본 시스템에서는 이를 구현 및 실험하기 위하여 웹 기반 서버-클라이언트 시스템을 가정하였다. 서버는 Process Controller, Parser, Rule Database, JESS Reasoning Engine으로 구성 되 어 있으며, 클라이 언트는 Rule Manager Interface와 Result Viewer로 구성되어 었다. 실험을 통해 얻어지는 튜닝 원칙 적용 전후의 실행 시간 측정 등 데이터베이스 시스템 성능 척도를 비교함으로써 시스템의 효용을 판단하였으며, 실험 결과 적용 전에 비하여 튜닝 원칙을 적용한 경우 최대 1초 미만의 전처리에 따른 부하 시간 추가와 최소 약 1.5배에서 최대 약 3배까지의 처리 시간 개선을 확인하였다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 튜닝 원칙을 자동으로 생성하고 지식 형태로 변형시킴으로써 새로운 튜닝 원칙을 파생하여 제공하고, 성능에 영향을 미치는 요소와 함께 직접 Fact과 Rule을 추가함으로써 커스터마이정된 튜닝을 수행할 수 있게 하는 장점을 가진다. 추후 쿼리 자체의 튜닝 및 인텍스 최적화 등의 프로세스 자동화와 Rule을 효율적으로 정의하고 추가하는 방법 그리고 시스템 모델링을 효과적으로 구성하는 방법에 대한 연구를 통해 본 연구를 더욱 개선시킬 수 있을 것이다.
대량의 데이타를 관리하는 현대 데이타베이스 시스템 환경에서는 데이타베이스 시스템 튜닝에 대한 중요성이 증가하고 있다. 특히, 데이타베이스 시스템 성능 인자(performance parameters)를 시스템부하에 따라 적절하게 튜닝하여야 한다. 본 논문에서는 TPC-W 환경에서 데이타베이스 시스템의 단일 성능 인자 튜닝 전략 2가지(처리량 평가 방법, 응답시간 평가 방법)를 제시한다. 효과성을 입증하기 위하여 제시한 튜닝 전략은 두 개의 상용 데이타베이스 시스템에 적용하였다. 실험 결과는 제시된 튜닝 전략이 성능 향상에 기여함을 보인다.
본 논문은 무선 정보 시스템 환경에서, 서버가 다수의 클라이언트들에게 무선 방송 기법을 통해 XML 데이타를 스트리밍 서비스할 때 필요한 색인 기법을 제안한다. 제안 하는 색인 방법은 XML 데이타의 스트리밍시 클라이언트들의 접근 시간 및 튜닝 시간을 효과적으로 제어하기 위하여, XML 데이터 및 색인 정보를 부분적으로 반복, 배치하여 스트림을 구성한다. 이를 위하여 트리형태로 표현되는 XML 데이타와 색인 정보를 2-레벨로 구분하여, 색인 및 데이타의 중복 배치 영역을 설정한다. 제안하는 색인 기법의 성능을 접근 시간 및 튜닝 시간 측면에서 분석하여, 분석의 결과로 최적의 레벨 깊이를 결정한다.
기존 시스템에서 보다 정확하고 신속한 정보의 제공에 대한 사용자들의 요구사항을 충족시키기 위해서는 시스템의 개선이나 현재 운영중인 시스템의 조율이 필수적으로 여겨지고 있다. 시스템 개발자는 관계형 데이터베이스 시스템의 성능을 저하 시키는 용인 중 응용 프로그램들과 저장 포로시저, 트리거, 패키지, 뷰 등에 대한 성능 향상을 위하여 튜닝을 고려하여야만 한다. 특히, 응용 어플리케이션 수행에 많은 시간을 소요하거나, 많은 자원을 필요로 하는 응용 프로그램들을 중심적으로 분석하여 적절한 튜닝을 수행한다. 또한, 오라클에서 제공하는 도구들을 이용하여 자료나 질의문의 특성을 파악한 후에 효과적인 개선을 통하여 데이터베이스 시스템의 성능 및 효율을 높이는 방법에 관심을 두고 있다.
본 논문은 조향구조를 갖는 이동로봇의 조향 제어를 위해 PID 제어기의 이득을 튜닝 방법을 제안한다. PID 이득을 설정하는 다양한 방법들이 제시되고 연구되고 있다. 이득은 지글러-니콜스의 계단형 입력으로부터 이득을 얻는 방법으로 얻어진 이득을 이동로봇에 적용하고 이를 시험하여 다시 2차 전달함수에 의해 새로운 이득을 계산하였다. 얻어진 새로운 이득으로 응답시간 및 유지오차율에 관한 실험을 수행하여 PID 자동 튜닝의 성능을 확인하였다. 유지시간, 응답시간 및 수렴시간에 대한 실험결과로 이동로봇의 조향 시스템에서 사용이 가능하고 응답 시간이 빠르게 도달할 수 있으며 안정하게 제어됨을 확인하였다.
본 논문에서는 PID 알고리즘을 이용하는 온도제어기의 가상적 튜닝 기법을 제안한다. 제어대상의 수학적 표현을 이용하여 컴퓨터에서의 가상적 시뮬레이션을 활용하였다. 컴퓨터의 상세한 데이터 분석을 통하여 PID 알고리즘의 이득을 정확하게 구하는 기법을 도입하였고 기존의 실험적 튜닝 결과보다 우수한 성능을 검증하였다. 또한 실제의 제어대상에서 실시하는 튜닝 실험을 대체하는 장점이 있어 시간적 공간적 제한이 전혀 없다. 제어대상을 실제 가동하는 튜닝 실험은 그 과정에서 나타나는 자세한 데이터를 확인할 수 없다. 실험의 정확성을 보장할 수 없으며 그 결과를 즉시 확인할 수도 없었다. 제안하는 기법을 통해 튜닝의 모든 과정을 컴퓨터에서 정확하게 확인할 수 있으며 발생하는 문제의 원인도 분석할 수 있다.
본 논문에서는 WDM 단일홉 Broadcast-and-select망에서 멀티캐스트 서비스를 지원하기 위한 스케줄링 알고리즘을 제안하였다. 기존의 멀티캐스트 스케줄링 알고리즘들은 고정된 송신기와 튜닝이 가능한 수신기에 대하여 멀티캐스트 서비스의 지연시간을 줄이기 위해 멀티캐스트 그룹을 어떻게 적절한 서브그룹으로 나눌 것인가에 대한 것이었다. 이러한 알고리즘들은 송신측의 파장으로 튜닝되어 바로 수신할 준비가 되어 있는 노드들에 대하여 이루어졌기 때문에 수신측의 상태정보를 이용할 수 없었으며, 모든 수신노드의 튜닝지연으로 인해 전체적인 지연시간이 길어지게 되었다. 따라서 본 논문에서는 튜닝이 가능한 송신기와 수신기의 상태정보, 그리고 메시지 전송시간과 튜닝지연시간을 이용하여 서브그룹을 나누는 H_EAR과 PGM 두 알고리즘을 제안하고, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘의 성능이 기존의 멀티캐스트 스케줄링 알고리즘에 비하여 지연시간과 서브 그룹수의 측면에서 우수함을 보였다.
본 논문에서 무선 방송 환경에서 효율적으로 스카이라인 질의를 처리하는 기법을 제안한다. 무선 방송 환경의 순차적 데이터 접근 특성 때문에 기존의 기법을 적용할 경우 접근시간 및 튜닝시간에 큰 제약이 있다. 이를 해결하고 모바일 사용자가 에너지 효율적으로 스카이라인 질의를 처리하기 위하여 DSI(Distributed Spatial Index) 구조에 기반한 SOA(Skyline On Air) 알고리즘을 제안하였다. 제안된 기법은 접근시간이 한 주기의 방송 프로그램 길이를 넘지 않도록 한다. 또한 성능 평가를 통하여 제안 된 기법이 접근시간 및 튜닝시간 측면에서 효율적임을 확인하였다.
Fe가 0.015Wt.% 도핑된 $LiNbO_3$ 결정을 이용한 광굴절 필터에서 중심파장을 튜닝하기 위한 새로운 방식을 제안하고, 기하학적 방법을 이용한 필터 통과대역 특성 해석을 통해 새로운 개념의 파장 선택성 이론을 제시하였다. 본 구조에서 중심파장의 튜닝은 실시간적인 수신빔 입사각 제어를 통해 얻을 수 있고, 실시간 광학 소자인 공간광학 변조기를 통해 이루어진다. 따라서, 튜닝 동작을 수행하는데 소요되는 시간은 공간광학 변조기의 응답시간에 의해 결정되며, 결과적으로 고속 튜닝이 가능해진다. 제시된 구조에 적용되는 광 필터는 열에 의해 고정된 격자를 사용하므로 선택되는 모든 파장에 대해 안정적인 회절 특성을 얻을 수 있다. 가변 필터의 설계는 4nm의 통과대역과 10nm 간격을 닺는 세채널에서 튜닝되도록 구성되었으며, 실험결과 4.5nm, 4.25nm, 4nm의 통과대역과 1530.5nm, 1540.5nm, 1549.5nm의 중심파장을 갖는 필터 특성을 얻었다.
공정 실험을 통하여 공정 동특성 모델을 얻는 과정은 제어시스템 설계에 있어 시간과 비용이 드는 매우 중요한 과정이다. 이를 위한 계단응답은 공정의 동특성을 이해하고 동특성 모델을 얻는 데 사용되는 오래된 하나의 정형화된 공정응답이다. 계단응답에 근거한 방법에서는 공정입력에 계단 변화를 주었을 때 나타나는 공정출력을 측정하여야 하는데, open-loop 상태로 장시간 운전해야 하는 것이 단점으로 지적된다. 이 단점을 완화하기 위하여 시간최적제어 기법을 이용하는 계단응답을 얻는 시간을 최소화 하는 방법이 제안되어 있다. 이 최적화에는 반복 계산이 필요한데, 여기서는 반복 계산이 필요 없는 방법을 제안한다. 계단응답을 위한 시간이 획기적으로 줄어드는 것을 보여주는 모사 결과들을 얻었으며, 이 방법을 제어기 자동튜닝에 응용하여 이 자동튜닝에 널리 채택되고 있는 relay feedback 자동튜닝과 비교한 모사 결과들을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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