대표적인 인덱스 자료 구조인 써픽스 트리와 써픽스 배열은 긴 문자열에서 임의의 패턴을 검색하는 데 효율적이다. 써픽스 트리는 써픽스 배열보다 큰공간을 차지하지만, 이미 구축된 써픽스 트리의 정보를 이용하여 쉽게 합병할 수 있다. 본 논문에서는 문자열 A와 B에 대한 써픽스 배열이 구축되어 있을 때 A#B$의 일반화된 써픽스 배열을 구축하기 위한 합병 알고리즘을 두 가지 제시하였다. 이 알고리즘을 사용하면 기존의 유전체 서열 써픽스 배열을 재사용하는 방식으로 합병하여, 빠른 시간 안에 효율적으로 합병된 써픽스 배열을 만들 수 있다. 실험 결과, 합병 알고리즘은 일반화된 써픽스 배열을 다시 구축하는 것보다 5배정도 빠른 속도를 보였다.
최근 플래시 메모리뿐만 아니라 SSD 를 활용한 데이터베이스의 사용이 점차 늘어나고 있다. 대용량의 데이터를 처리하는 데이터베이스에서는 삽입, 삭제, 검색을 빠르게 하기 위해 다양한 색인기법을 사용하는데 그 중 B-트리 구조가 대표적인 기법이다. B-트리는 삽입, 삭제, 검색을 할 때 더 나은 성능을 갖도록 도와주지만 그 구조를 유지하기 위한 비용이 많이 들어간다는 단점이 있다. 그 중 하나로 삽입 시 키가 삽입된 단말노드뿐만 아니라 그 부모노드까지 수정이 되어 한 번의 삽입에 여러 노드가 여러 페이지에 씌어져서 삽입시간이 길어지는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 개선하기 위하여 SSD 에서 데이터베이스를 사용할 때 SSD 의 병렬 접근(parallel access) 방식을 사용해서 수정된 단말노드부터 루트노드까지의 경로에 있는 모든 노드들을 연속한 논리 주소 공간에 쓰는 방식을 적용하였다.
본 논문에서는 CRLH (Composite Right/Left-Handed) 전송선로의 단위 셀이 갖고 있는 대역통과 특성을 이용하여 서로 다른 대역의 간섭을 최소화한 트리플렉서를 제안하였다. 트리플렉서의 채널 필터는 서로 다른 채널의 공진주파수에서 개방된 것과 같은 입력 임피던스를 갖고 있는데, 이러한 특성은 CRLH 전송선로의 단위 셀의 직렬 공진과 병렬 공진의 결합에 의한 것이다. 구현된 트리플렉서의 측정 결과는 삽입손실 1.5 dB 이하, 반사손실 15 dB 이하, 각 포트간 격리도 25 dB 이하가 되었다. 이러한 특성을 갖는 트리플렉는 삼중대역 증폭기의 입출력부에 연결하여 설계, 실험하였고, 그 결과는 예측된 결과와 유사한 측정결과를 얻었다.
차세대 저장매체로 떠오르고 있는 플래시 메모리는 가벼운 무게, 작은 부피 그리고 온도 및및 충격에 강한 내구성, 적은 전력소모, 빠른 자료 접근성 등의 특징을 가지고 있어 MP3 플레이어, 디지털 카메라, PDA, 핸드폰등과 같은 휴대용 전자기기에 저장장치로 사용되고 있다. 하지만 플래시 메모리가 가지는 하드웨어적 특성 때문에 디스크 기반의 저장장치와는 다른 접근 기법이 필요하다. 특히 B+트리가 구축될 때 레코드의 삽입, 삭제연산 및 노드 분할 연산은 많은 중첩쓰기 연산을 발생하기 때문에 플래시 메모리의 성능을 심각하게 저하시킨다. 본 논문에서는 B+트리의 연산이 수행되는 과정에서 플래시 메모리로 예약버퍼의 색인단위를 반출해야 할 때, 이를 효과적으로 처리 할 수 있는 방법을 제안한다.
멀티캐스트 환경에서 그룹키 관리는 그룹 통신에서 기밀성과 같은 정보보호서비스를 제공하기 위하여 그룹 내 모든 구성원들이 한 개의 동일한 비밀키를 공유한 후 이를 기반으로 그룹 내 메시지의 암복호화를 수행함으로서 그룹 통신 내용을 보호하는 기술이다. 지금까지의 그룹키 관리 연구에서는 완전 정규 트리를 기반으로 사용자들이 그룹에 가입 및 탈퇴하는 비율을 고려하지 않은 상태에서 그룹키 관리 메커니즘이 개발되어 왔지만 본 연구에서는 사용자들이 그룹에 가입 및 탈퇴하는 비율을 고려한 상태에서 관리 메커니즘의 효율성을 높이는 메커니즘을 개발하였으며 또한 완전 정규 트리 보다 더욱 유연한 구조를 갖는 가변트리라는 새로운 트리구조를 정의 및 분석하여 제안된 가변트리 모델이 완전 정규트리 모델보다 그룹키 관리에서 더욱 효율적인 키트리 모델임을 제시하였다. 특히 그룹 통신에서 탈퇴비율이 50%를 넘는 경우 트리의 차수들이 2 또는 3인 경우에 최적화가 이루어짐을 증명하였다.
최근 메인 메모리 가격이 하락하고 용량이 크게 증가함에 따라 메인 메모리 데이터베이스에 기반한 응용이 급격히 증가하고 있다. 캐시 미스 (cache miss)는 CPU에서 액세스하고자 하는 데이터가 캐시에 존재하지 않아 메모리로부터 읽어 들이는 과정이며, 메인 메모리 데이터베이스의 성능 감소의 중요한 원인이다. 메인 메모리 데이터베이스에서의 캐시 미스를 줄이고 캐시를 최대한 활용하기 위하여 여러 가지 캐시 인식 트리들(cache conscious trees)이 제안되었다. 이러한 캐시 인식 트리들은 각각 특성이 다르므로 하나의 응용에서 둘 이상의 캐시 인식 트리들이 동시에 관리될 수 있다. 또한, 만약 기존의 캐시 인식 트리가 응용에서의 요구를 만족시키지 못하면 새로운 캐시 인식 트리를 구현하여야 한다. 본 논문에서는 캐시 인식하는 일반화된 검색 트리(Cache-Conscious Generalized Search Tree, CC-GiST)를 제안한다. CC-GiST는 디스크 기반의 일반화된 검색 트리 (Generalized Search Tree, GiST) [HNP95]를 캐시 인식하도록 확장한 것이며, 포인터 압축(pointer compression)과 키 압축(key compression) 기법을 비롯하여 임의의 캐시 인식 트리의 공통적인 기능 및 알고리즘들을 동시에 제공한다. CC-GiST를 기반으로 특정 캐시 인식트리를 구현하려면 그 트리에 해당된 기능만을 구현하면 된다. 본 논문에서는 CC-GiST를 기반으로 기존의 대표적인 캐시 인식 트리인 CSB+-트리, pkB-트리, CR-트리를 구현하는 방법을 기술한다. CC-GiST를 이용함에 따라 메인 메모리 데이터베이스 응용에서 여러 개의 캐시 인식 트리를 관리하는 번거로움에서 벗어날 수 있고, 응용의 요구에 따른 새로운 캐시 인식 트리를 최소한의 노력으로 효율적으로 구현할 수 있다.
최근 들어, 대용량의 데이터를 처리할 수 있는 트리 생성 방법에 많은 관심이 집중되고 있다 그러나 대용량 데이터를 위한 대부분의 알고리즘은 일괄처리 방식으로 데이터를 처리하기 때문에 새로운 데이터가 추가되면 이 데이터를 반영한 결정 트리를 생성하기 위해 처음부터 트리를 다시 생성해야 하다. 이러한 재생성에 따른 비용문제에 보다 효율적인 접근 방법은 결정 트리를 순차적으로 생성하는 접근 방법이다. 대표적인 알고리즘으로 BOAT와 ITI를 들 수 있으며 이들 알고리즘은 수치형 데이터 처리를 위해 지역적 범주화를 이용한다. 그러나 범주화는 정렬된 형태의 수치형 데이터를 요구하기 때문에 대용량 데이터를 처리해야하는 상황에서 전체 데이터에 대해 한번만 정렬을 수행하는 전역적 범주화 기법이 모든 노드에서 매번 정렬을 수행하는 지역적 범주화보다 적합하다. 본 논문은 수치형 데이터 처리를 위해 전역적 범주화를 이용하여 생성된 트리를 효율적으로 재생성하는 순차적 트리 생성 방법을 제안한다. 새로운 데이터가 추가될 경우, 전역적 범주화에 기반 한 트리를 순차적으로 생성하기 위해서는 첫째, 이 새로운 데이터가 반영된 범주를 재생성해야 하며, 둘째, 범주 변화에 맞게 트리의 구조를 변화시켜야한다. 본 논문에서는 효율적인 범주 재생성을 위해 샘플 분할 포인트를 추출하고 이로부터 범주화를 수행하는 기법을 제안하며 범주 변화에 맞는 트리 구조 변화를 위해 신뢰구간과 트리 재구조화기법을 이용한다. 본 논문에서 피플 데이터베이스를 이용하여 기존의 지역적 범주화를 이용한 경우와 비교 실험하였다.
지리정보시스템을 위한 공간 데이터베이스는 공간 데이터의 특성에 의해 다차원의 대용량 데이터를 다루기 때문에 공간 질의의 I/O성능이 매우 중요한 역할을 한다. 따라서 본 논문에서는 공간 질의의 I/O성능을 높이기 위해서 복잡한 공간 객체들을 다루는 대표적인 접근기법들인 Z-변형을 이용한 B 트리, KDB트리, R트리, MAX트리에 대해 기술하였다. 또한, 다양한 실제 데이터와 질의 집합을 사용해서 여러 공간 색인 기법들의 성능을 측정하였다. 벤치마크 실험을 해본 결과, MAX 트리는 삽입, 영역 질의, 공간 조인 둥의 연산에 대해 다른 색인 기법들보다 상대적으로 좋은 성능을 나타냈다. MAX 트리는 향후 GIS의 하부 저장시스템을 구성하는 색인기법으로 사용될 것으로 기대된다.
데이타베이스 공유 시스템(Database Sharing System:Dss)은 고성능의 트랜잭션 처리를 위해 제안된 구조이다. DSS에서 고속의 통신망으로 연결된 노드들은 별도의 메모리와 운영체제를 가지며, 데이타베이스를 저장하고 있는 디스크 모든 노드에 의해 공유된다. 빈번한 디스크 액세스를 피하기 위해 각 노드는 최근에 액세스한 데이타 페이지와 인덱스 페이지들을 자신의 메로리 버퍼에 캐싱한다. 일반적으로 B-트리 인덱스페이지들은 데이타 페이지에 비해 빈번하게 캐싱되고, Fetch, Fetch Next, 삽입, 그리고 삭제와 같은 복잡한 연산을 수행하므로, 높은 동시성을 지원하는 효율적인 캐쉬 일관성 기법이 필요하다. 본 논문에서는 DSS에서 B-트리 인덱스 페이지의 식별자와 리프 페이지의 PageLSN을 사용한 캐쉬 일관성 기법을 제안한다.
벡터 양자화기를 이용하여 영상의 부호화기를 설계하는데 있어서 2차원 이산여현 변환(2D-Discrete Cosine Transform)에 근거한 DCT 맵(map)과 새로운 부호책(codebook) 설계로서 알고리듬을 제안한다. 영상을 작은 부블럭으로 나누고 2차원 이산여현변환 으로 대부분의 정보를 포함하는 부분, 즉 부호화하기 어려운 부분과 부호화하기 쉬운 적은 정보를 포함하는 영역으로 나누어 맵을 만들고 이 맵에 따라 영상의 중요한 특징 들을 2차원 이산여현변환으로 추출한다. 부호책은 트리 구조에 근거한 2진 트리로 두 영역을 따로 학습세트로 나눔으로서 만들어 진다. 2진 트리의 중간 노드에서 각 학 습 벡터는 그 노드에서의 문턱 값과 비교하여 두개의 아래 노드중 하나에 속하게 된다. 국제 표준화상인 Lenna와 Boat 영상에 대하여 본 알고리듬으로 영상을 부호화했을 때 PNN과 CVQ 알고리듬에 비하여 수행 시간을 줄이고, PNN 알고리듬보다는 각각 약0.45 dB과 0.33 dB만큼, CVQ 알고리듬보다 각각 약 0.05 dB과 0.1 dB만큼 더 좋은 영상의 화질을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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