멀티미디어 데이타베이스와 같은 고차원 응용에서 유사 색인과 검색은 어려운 문제이며, 특히, 다수의 특성을 함께 색인하는 경우에는 더욱 어렵다. 본 논문에서는 고차원 이미지 데이타베이스에서 복합 유사 질의 및 적합성 피드백을 효율적으로 처리하기 위한 새로운 색인 기법인 GB-색인을 제시한다. GB-색인은 각 특성 차원을 독립적으로 처리함으로써 다수의 특성과 다수의 질의 객체를 유연하게 제어한다. 아울러, 비트맵 색인을 통해 데이타베이스에 있는 모든 객체를 비트맵의 집합으로 표현하여 질의를 효율적으로 처리한다. GB-색인의 기술적인 주된 공헌은 다음과 같다: (1) 고차원 데이타를 위한 효율적인 색인, (2) 효율적인 복합 유사 질의 처리, (3) 적합성 피드백을 위한 분리형 질의의 효과적 처리. 실험 결과에 따르면 GB-색인은 순차 탐색 및 VA-파일에 비해 큰 성능 향상을 보였다.
데이터베이스관리시스템(DBMS)이 대용량의 트리플 형식의 지식을 저장하기 위한 도구로 사용되는 것이 일반적인 추세인 상황에서, 보다 효율적으로 트리플 형식의 지식을 저장/관리/추론/질의하기 위해 DBMS에 어떠한 형태로 스키마를 설계하느냐는 여전히 이슈로 남아 있다. 본 논문에서는 효율적인 질의 관점에서 확장 클래스-속성 뷰(ECPV)를 활용하여 질의를 처리하는 방법과 이로 인해 얻어지는 응답 속도의 개선을 소개한다. DBMS기반의 추론 엔진의 응답 시간은 결국 테이블의 크기와 조인 횟수에 비례하게 되며, 질의가 복잡할수록 필요한 조인 횟수도 늘어나므로 응답 시간도 증가하게 된다. ECPV는 바로 조인 횟수를 줄이기 위해 미리 조인 연산을 수행해 둔 것으로, 질의 과정에서 이를 활용하기 위해서는 SPARQL 질의를 ECPV를 사용하는 SQL 질의로 변환해줘야 한다. 본 논문은 이러한 변환 과정과 함께 실험을 통해 응답 속도의 개선 정도를 제시한다.
본 논문에서는 XML 데이터베이스에서 XML 질의처리를 효율적으로 지원하기 위한 다차원 타입상속 색인구조(MD-TIX)들의 할당기법을 제시한다. MD-TIX는 중첩요소와 여러 타입상속 계층으로 이루어진 중첩술어의 처리를 효율적으로 지원하기 위하여 다차원 색인구조를 이용하는 색인기법이다. 본 논문에서는 타겟 타입 또는 도메인 타입의 대치가 있는 Xpath로 표현된 여러 중첩술어들의 접속으로 구성된 복합질의의 관점에서 MD-TIX 색인들의 할당에 따른 질의처리 기법들을 분석하고, 그 결과로서 가장 효과적인 객인 할당기법을 제시한다. 먼저, XML문서의 변경에 따른 MD-TIX 색인구조의 운용과 하나의 중첩술어를 가지는 질의처리에 대한 MD-TIX 색인의 할당에 대하여 분석한다. 그리고 경로들 사이에 공통의 부경로가 있는 겹침 경로 상에 주어지는 여러 개의 중첩술어들로 구성된 보다 일반적인 질의의 관점에서 MD-TIX 색인의 운용과 그 할당기법을 제시한다.
연속된 일차원 실수로 이루어진 시계열 데이터는 데이터 마이닝이나 데이터 웨어하우징과 같은 다양한 데이터베이스 응용 분야에서 연구되어져 왔다. 그러나 최근의 복잡한 비즈니스 환경에서, 다차원 데이터 시퀀스(multidimensional data sequence : MDS)는 일차원 시계열 데이터와 더불어 그 중요성이 더해가고 있다. 다차원 데이터 시퀀스의 예로써, 비디오 스트림은 색상과 질감 등의 속성들로 이루어진 다차원 공간상에서 MDS로 나타낼 수 있다. 본 논문에서는 패턴 유사성 검색에서 사용되는 효과적인 유사성 척도를 제시한다. 하나의 MDS는 여러 개의 세그먼트(segment)로 나누어지며, 각 세그먼트는 다양한 의미적인 특징들로 표현된다. 유사성 척도는 이러한 세그먼트에 대해서 정의되는데 이 척도를 사용하여 어떤 주어진 질의 시퀀스에 대하여 무관한 세그먼트들은 검색 대상에서 일차적으로 제외된다. 데이터 시퀀스와 질의 시퀀스 모두 세그먼트 단위로 분할되며, 질의 처리는 전체 시퀀스의 모든 데이터를 검색하지 않고 데이터 세그먼트와 질의 세그먼트의 특징을 비교하는 것을 기초로 하여 수행된다.
최근 산업체를 중심으로 XML 전문 검색과 XML 문서의 변성 기능에 대한 표준의 시도가 활발히 이루어지고 있다. XML 질의어에서의 전문 검색 기능은 매우 중요한 부분을 차지한다. XML 문서는 관계형 테이블과는 달리 문서의 구조가 복잡하며 때로는 매우 불규칙하다. 이런 상황에서의 검색은 부분적인 정보를 최대한 활용해야 하는 전문 검색이 일반적인 구조적 검색보다 매우 중요한 역할을 한다. 본 논문은 XML 데이터를 관리하기 위하여 관계형 모델을 사용하는 환경에서 XML 문서의 변경과 다양한 형태의 전문 검색을 동시에 지원하기 위한 방안으로 효율적인 역 인덱스 구축 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법은 인덱스 크기의 큰 변화 없이 역 인덱스를 구축하며, 대용량의 XML 문서의 다양한 전문 검색 기능을 성능의 저하 없이 지원한다. 또 XML 문서의 부분적인 변화에 역 인덱스의 변경이 기존의 방법들에 비해서 급격히 줄어든 좋은 성능을 보인다.
데이타 웨어하우스에서의 분석 질의는 대체로 복잡한 연산을 포함하고 있기 때문에 질의 처리 과정이 매우 중요하다. 성능 향상을 위해서 데이타 웨어하우스에서 보편적으로 쓰이고 있는 방법은 실체뷰를 구축하는 것이다. 어떤 실체뷰를 구축하느냐 하는 문제는 데이타 웨어하우스 전체의 질의처리 성능과 유지보수 비용에 중요한 영향을 미친다. 실체뷰 구성 문제란 이러한 질의처리 비용과 유지보수비용을 고려하여 최적의 실체뷰를 선택하는 것이다. 본 논문에서는 이러한 최적의 실체뷰를 구성하는 효율적인 해결방안을 제시한다. 최적 실체뷰의 구성문제는 일반적으로 NP-hard 문제이지만, 본 논문에서는 관계형 데이터 베이스에서 사용되는 조인, 선택, 그룹, 집계 연산의 특성을 고려하여 문제해결을 위한 탐색 공간을 획기적으로 줄이는 방법을 제안한다.
웹, 모바일, IoT 등의 기술을 활용한 다양한 어플리케이션 서비스의 활용과 이에 따른 대용량 데이터 관리의 필요성이 확대됨에 따라 효율적인 데이터 표현 및 교환 방법과 데이터에 대한 질의 처리의 중요성이 증가하고 있다. 간결함을 특징으로 갖는 JSON은 웹 상의 표준 데이터 표현 및 교환 언어인 XML를 대신하여 데이터 교환 및 대용량 데이터 저장의 포맷으로 다양한 영역에서 활용되고 있다. 이는 JSON으로 표현된 대량의 데이터를 효과적으로 접근 및 검색하기 위한 인덱싱 및 질의 처리 기법의 개발이 중요함을 의미한다. 이에 본 논문에서는 계층적 구조를 특징으로 가지는 JSON 데이터를 트리 형태로 모델링 하고 경로 개념을 이용한 인덱싱 및 질의 처리 방안을 제안한다. 특히, 텍스트 검색에서 널리 사용되는 접미사 배열을 활용한 인덱스 구조를 설계하였으며 이를 활용하여 단순 및 복합 경로 기반의 JSON 데이터 질의 처리 방안들을 소개하였다.
최근 소셜 미디어의 발달과 스마트폰의 확산으로 SNS(Social Network Service)가 활성화가 되면서 데이터양이 폭발적으로 증가하였다. 이에 맞춰 빅데이터 개념이 새롭게 대두되었으며, 빅데이터를 활용하기 위한 많은 방안이 연구되고 있다. 여러 기업이 보유한 빅데이터의 가치창출을 극대화하기 위해 기존 데이터와의 융합이 필요하며, 물리적, 논리적 저장구조가 다른 이기종 데이터 소스를 통합하고 관리하기 위한 시스템이 필요하다. 빅데이터를 처리하기 위한 시스템인 맵리듀스는 분산처리를 활용하여 빠른게 데이터를 처리한다는 이점이 있으나 모든 키워드에 대해 시스템을 구축하여 저장 및 검색 등의 과정을 거치므로 실시간 처리에 어려움이 따른다. 또한, 이기종 데이터를 처리하는 구조가 없어 복합 이벤트를 처리하는데 추가 비용이 발생할 수 있다. 이를 해결하는 방안으로 기존에 연구된 복합 이벤트 처리 시스템을 활용하여 실시간 복합 이벤트 탐지를 위한 기법을 제안하고자 한다. 복합 이벤트 처리 시스템은 서로 다른 이기종 데이터 소스로부터 각각의 데이터들을 통합하고 이벤트들의 조합이 가능하며 스트림 데이터를 즉시 처리할 수 있어 실시간 처리에 유용하다. 그러나 SNS, 인터넷 기사 등 텍스트 기반의 비정형 데이터를 텍스트형으로 관리하고 있어 빅데이터에 대한 질의가 요청될 때마다 문자열 비교를 해야 하므로 성능저하가 발생할 여지가 있다. 따라서 복합 이벤트 처리 시스템에서 비정형 데이터를 관리하고 질의처리가 가능하도록 문자열의 논리적 스키마를 부여하고 데이터 통합 기능을 제안한다. 그리고 키워드 셋을 이용한 필터링 기능으로 문자열의 키워드를 정수형으로 변환함으로써 반복적인 비교 연산을 줄인다. 또한, 복합 이벤트 처리 시스템을 활용하면 인 메모리(In-memory)에서 실시간 스트림 데이터를 처리함으로써 디스크에 저장하고 불러들이는 시간을 줄여 성능 향상을 가져온다.
Vu Thi Hong Nhan;Chi, Jeong-Hee;Nam, Kwang-Woo;Ryu, Keun-Ho
한국지능시스템학회:학술대회논문집
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한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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pp.384-387
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2003
Most of the real world phenomena change over time. The ability to represent and to reason geographic data becomes crucial. A large amount of non-standard applications are dealing with data characterized by spatial, temporal and/or uncertainty features. Non-standard data like spatial and temporal data have an inner complex structure requiring sophisticated data representation, and their operations necessitate sophisticated and efficient algorithms. Current GIS technology is inefficient to model and to handle complex geographic phenomena, which involve space, time and uncertainty dimensions. This paper concentrates on developing a fuzzy spatio-temporal data model based on fuzzy set theory and relational data models. Fuzzy spatio-temporal operators are also provided to support dynamic query.
본 논문은 GPU를 활용한 이미지 공간 실시간 충돌 검사 기법을 설명한다. 닫힌 물체들이 충돌하지 않는 경우, 뷰잉 레이를 따라 물체의 앞면과 뒷면이 번갈아 가며 나타나는 것을 확인 할 수 있다. 그러나 물체 간 충돌이 일어나는 경우 이 현상이 깨어지게 된다. 이러한 특성에 기반하여 본 논문은 충돌 검사에 필요한 최소한의 표면 정보만 텍스쳐에 기록하여 충돌 검사를 수행하는 기법을 제안한다. 이 기법은 GPU의 framebuffer object 와 vertex buffer object, 그리고 occlusion query 등의 기능을 활용한다. 이러한 GPU의 기능을 이용하면 통상적인 이미지 기반 충돌검사에서 사용하는 multi-pass rendering 과 context switch 부하를 줄일 수 있다. 즉 기존의 이미지 기반 충돌 검사에 비해 적은 렌더링 횟수와 적은 렌더링 부하를 가진다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 변형체나 복잡한 물체에도 적용이 가능하며, 3D 게임이나 가상현실과 같은 실시간 어플리케이션에 적용될 수 있는 성능을 발휘한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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