• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제37권3호
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• pp.175-186
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• 2010

다양한 어플리케이션의 등장과 인터넷 사용자의 급속한 성장으로 인하여, 인터넷 라우터는 패킷이 입력되는 속도와 같은 속도로 패킷 분류작업을 수행하여 패킷의 클래스에 따른 품질 보장을 제공할 것이 요구되고 있다. 패킷 분류란 라우터에 입력된 패킷의 헤더가 가지고 있는 여러 개의 필드에 대해 다차원 검색을 수행하여, 미리 정의된 룰과 일치하는 결과 가운데 최우선순위를 갖는 룰을 찾아내는 과정을 말한다. 빠른 패킷 분류를 위하여 다양한 패킷 분류 알고리즘이 제안되어오고 있으며, 튜플 공간 제거(tuple space pruning) 알고리즘은 일치 가능한 룰을 갖는 튜플들만을 해싱을 사용하여 검색함으로 빠른 검색 성능을 제공한다. 블룸 필터(Bloom filter)는 특정 집합에 속하는 원소들의 멤버쉽에 관한 정보를 간단한 비트-벡터로 표현하는 데이터 구조로서, 특정 입력 값이 집합에 속한 원소인지를 알려주는 선-필터(pre-filter)로 사용된다. 본 논문에서는 블룸 필터를 이용하여 일치 가능성이 없는 튜플을 효율적으로 제거하는 새로운 튜플 제거 알고리즘을 제안한다. 실제 라우터에서 사용되는 룰 셋과 비슷한 특성을 갖는다고 알려진 데이터 베이스에 대한 성능 비교를 통하여, 본 논문에서 제안하는 구조가 패킷 분류 성능 및 메모리 사용량에 있어서 기존의 튜플공간 제거 알고리즘과 비교하여 월등히 우수함을 보았다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (3)
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• pp.642-644
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• 2000

본 논문은 병렬 프로그래밍 개념 LINDA에서 read()와 in() 프리미티브의 역전에 따른 데드락 문제를 read() 프리미티브를 제거하고 in() 프리미티브와 튜플에 계수(counter) 필드를 추가하는 간편화를 통하여 해결하는 방법에 대하여 기술한다. 기존의 LIMDA 개념에서 read()와 in() 프리미티브의 차이는 전자는 튜플을 읽기만 하고 후자는 읽은 후 그 튜플을 지운다는 점에 있다. 결국 같은 튜플에 대하여 in() 프리미티브가 먼저 실행된다면 read() 프리미티브의 서비스를 요구한 프로세스는 한없이 기다리게 되는 문제가 있다. 따라서 각 프리미티브를 사용해야 하는 시점을 사용자가 주의 깊게 결정해야 하지만 이것이 병렬 프로그램의 개발에서는 그리 쉬운 일이 아니다. 따라서 본 논문에서는 read(0와 in() 프리미티브 2가지를 결합하여 in() 프리미티브 한가지와 튜플에 추가된 counter 필드를 이용하여 이 문제를 해결할 수 있는 방법을 소개한다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제28권1_2호
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• pp.1-10
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• 2001

본 논문에서는 부쉬 트리를 할당 트리로 변환한 후 결합 연산을 수행하면서 실제 실행시간을 동적으로 계산하고 그 결과에 의해 실시간에 프로세서를 할당하는 동적 프로세서 할당 기법을 이용한 파이프라인 해쉬 결합 알고리즘을 제안하였다. 프로세서를 할당하는 과정에서 초기 릴레이션의 기본 정보만을 이용하여 미리 프로세서를 할당하는 기존의 정적 프로세서 할당 기법은 정확한 실행시간을 예측할 수 없었다. 따라서 본 논문에서는 할당 트리 각 노드의 실행결과를 포함한 결합 과정 중의 정보를 다음 노드의 실행시간에 충분히 반영하는 동적 프로세서 할당 기법을 제안하였으며, 이로써 프로세서를 효율적으로 분배하고 전체적인 실행시간을 최소화하였다. 또한 전체적인 질의 실행시간을 줄이기 위하여 결합 가능성이 없는 튜플들을 제거한 후 결합 연산을 수행할 수 있도록 해쉬 필터 기법을 이용하였다. 결합 연산을 수행하기에 앞서 모든 결합 속성 값에 대해 해쉬 필터를 생성하는 정적 필터 기법은 모든 결합 연산의 중간 결과로 발생할 수 있으나 최종 결과 릴레이션의 튜플이 될 수 없는 튜플들까지도 모두 추출이 가능하다. 따라서 각각의 결합 연산 직전에 해쉬 필터를 생성하는 동적 필터 기법에 비해 결합 가능성이 없는 튜플을 최대한 제거할 수 있으며 이로써 결합 연산의 실행비용을 크게 줄일 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.232-241
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• 2000

본 연구는 대량의 데이터에서 효율적으로 최적 규칙을 발견하기 위해 개념 계층과 정보 이득 및 라프셋 이론에 딕반한 통합 방법을 제시하고,이를 최적 규칙 발견 시스템으로 구현한다. 본 방법은 데이터베이스에 있는 데이터에서 일반화된 지식을 추출하기 위한 속성중심의 개념 상승 기법과 불필요한 속성 및 속성값을 제거하기 위한 지식 감축 기법을 적용하며, 최적 규칙의 도출을 위해 속성의 중요도를 사용한다. 본 시스템은 먼저, 속성값 개념의 일반화에 의해 종복 튜플을 제거함으로써 데이터 베이스의 크기를 줄이고, 결정속성에 뎡향을 주지않는 조건속성을 제거하여 간략화된 최적 규칙을 유도한다.그리고 실제 데이터에 적용하여 결정 규칙을 유도하고 그 규칙을 새로운 데이터에 테스트햐 봄으로써 새로운 데이터에도 잘 적용됨을 보인다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권8호
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• pp.2106-2112
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• 1999

의사결정에 있어 정보란 의사결정자가 의사결정을 하는데 사용하도록 의미 있고 유용한 형태로 처리된 데이터이다. 이러한 정보들에 있어서 불필요한 속성들을 제거하여 처리함으로써 의사결정의 효율을 높일 수 있다. 러프 집합 이론은 불필요한 속성을 제거하고 분류화 하는데 뛰어난 능력을 가지고 있으나 속성 감축시 속성 수와 튜플 수에 따라 복잡한 계산을 요구한다. 따라서 속성들 사이의 상호연관성을 나타내는 척도로서, 두 변수간의 독립성에 관한 검정방법인 $\chi$2와 러프 집합의 종속성을 이용하여 속성들을 감축하고 이를 신경망의 입력 유니트로 사용하므로써 기존의 모든 속성을 입력으로 하여 신경망을 구성하는 것보다 간단하며 학습효율의 향상 및 정확한 의사결정을 지원할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.676-678
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• 2005

웹 정보 통합은 사용자 질의에 적합한 정보를 분산된 웹에서 추출하여 제공하는 방법으로 질의응답 속도의 향상을 위해 질의처리 방식을 주로 사용한다. 질의 처리는 Wrapper를 이용해 웹으로부터 제약조건을 만족하는 정보를 추출하고 사용자가 원하는 형태로 결합하는 방식인데, 통합과정에서 제거될 정보까지 미리 추출하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 튜플 단위 웹 정보 추출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 F-Logic으로 표현된 도메인 모델과 CHR(Constraint Handling Rule)로 정의한 규칙을 이 용해 질의를 확장하고 적절한 Wrapper들을 선택한 뒤 추출에 필요한 Wrapper를 동적으로 조합한다. 쇼핑몰 사이트에 분산된 웹 정보 획득에 제안하는 방법을 적용하여 유용성을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.1493-1496
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• 2003

데이터베이스 관계 연산자 중 프로젝션(projection)과 집단 연산(aggregate function)시 사용되는 GROUP BY절, 그리고 동등 조인(equi join)에 대한 질의 처리는 중복된 튜플 중복된 GROUP BY 필드, 조인 중 발생하는 임시결과에 대한 제거나 집단 연산, 임시 결과의 저장을 위해 정렬이나 해싱 기반 알고리즘을 적용하고 있다. 이 중 해싱 기반 알고리즘은 데이터에 대한 직접적인 접근 방법과 정렬비용이 없다는 장점으로 인해 자주 사용하게 된다. 그러나 이러한 해싱(extendible hashing)[1] 기반 알고리즘은 키 값이 저장되는 버켓(bucket) 페이지의 넘침(overflow)으로 인해 분할(split)이 발생하는 경우, 분할을 야기시킨 버켓 페이지에 대한 정보를 제외한 동일한 내용의 기존 디렉토리 구조를 배로 확장해야 하는 공간 확장과, 확장된 디렉토리 구조의 유지를 위해 많은 비용을 소모하게 된다. 본 논문에서는 다량의 데이터에 대한 접근 기법과 디렉토리 구조의 저장공간, 유지 비용 절감 및 중복 해시 값을 지니는 데이터를 처리하기위한 해시 색인인 가상 디렉토리 확장 해시 색인을 제안한다. 가상 디렉토리 확장 해시 색인은 디렉토리 구조를 다단계 구조로 유지함으로써, 넓은 저장 공간을 필요로 하는 다량의 데이터에 대한 접근경로 문제를 해결하였고, 가상 디렉토리 레벨이라는 새로운 구조를 통해, 기존 디렉토리 구조의 공간 낭비 및 유지 비용을 최소화 시켰으며, 버켓 페이지를 리스트(list) 구조로 유지함으로써 중복 해시 값에 의한 디렉토리 구조의 연쇄적 분할 문제를 해결하였다.