정보 통신 기술의 발달은 데이타베이스 분야에도 새로운 응용들을 만들고 있다. 예를 들어, 수많은 객체들의 위치를 추적하는 이동 객체 데이타베이스나 각종 센서들로부터 들어오는 데이타 스트림을 처리하는 스트림 데이타베이스에서 다루는 데이타는 일반적으로 매우 빠르고 끊임없이 변경된다. 하지만, 전통적인 데이타베이스에서는 데이타를 사용자의 명시적인 변경이 있기 전까지는 변하지 않는 상대적으로 정적인 것으로 간주하고 있기 때문에, 전통적인 데이타베이스 시스템은 이러한 끊임없고 동적인 데이터의 변화를 효율적으로 처리하는데 문제를 지닌다. 특히 다차원 데이타 처리를 위한 대표적 인덱스 구조인 R-트리의 경우, 데이타의 삽입이나 삭제가 연속적인 노드의 분할이나 합병을 유발하고 있으므로 이러한 문제는 더 심각해진다. 본 논문에서는 이러한 빈번한 변경 효율적으로 처리하기 위하여 새로운 R-트리 갱신기법인 리프 갱신 기법을 제안한다. 리프 갱신 기법에서는 새로운 데이타가 이전에 속해있던 리프 노드의 MBR 내에 있으면 전체 트리를 변경하지 않고 해당 리프 노드만을 변경시킨다. 이러한 리프 갱신 처리와 리프 노드를 직접 접근하게 해주는 리프 접근 해시 테이블을 이용하여 리프 갱신 기법은 데이타의 변경연산 비용을 크게 줄인다. 제안기법은 기존 R-트리의 알고리즘과 구조를 그대로 이용하고, R-트리의 정확성을 보장하므로 다양한 R-트리 변종들에도 적용 가능하고 R-트리를 이용하는 다양한 응용 환경에 이용이 가능하다. 본 논문에서는 제안 기법이 기존 기법에 대하여 가지는 갱신 연산의 비용 이득을 수학적으로 분석하였고, 실험을 통하여 제안 기법의 우수성을 확인하였다.
본 논문에서는 도로망에서 이동하는 객체들의 현재 위치를 효율적으로 갱신하는 색인 기법을 제안한다. 기존의 도로망 모델은 이웃한 도로 세그먼트의 연결 정보를 포함하지 않기 때문에 객체가 이웃한 도로 세그먼트로 이동할 때 갱신 성능을 저하시킨다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 교차점 기반 도로망 모델과 새로운 색인 구조를 제안한다. 제안하는 교차점 기반 도로망 모델은 도로를 분할할 때 교차점을 포함하도록 분할하여 연결 정보가 유지되도록 한다. 성능 평가를 통해 제안하는 색인 기법이 기존 색인 구조에 비해 이동 객체의 갱신 성능이 3배 향상됨을 보인다.
본 논문은 이동체의 잦은 갱신에 의해 발생하는 색인 재구성에 대한 비용을 줄이기 위해 이동체의 지연 다량 삽입 기법을 제안한다. 기존 이동체 색인에 대한 연구는 주로 색인 구성 후에 발생하는 질의 처리 효율성에 초점을 두었다. 이들은 이동체 데이터의 갱신 연산에 의한 색인 재구성에 대한 디스크 접근 오버헤드를 거의 고려하지 않았다. 이러한 이동체 데이터의 갱신 연산에 대한 비용을 줄이기 위해 다량 삽입 기법과 여러 색인이 제안되었다. 하지만 제안된 기법들은 매우 가변적이고 대량인 데이터를 효율적으로 처리하는데 많은 디스크 I/O 비용을 필요로 한다. 본 논문에서는 빠른 데이터 생성 속도에 적합하도록 디스크 접근 오버헤드를 고려해서 R-트리를 관리할 수 있는 현재색인에 대한 다량 삽입 기법을 제안한다. 이 기법에서는 다차원 색인 구조에서의 다량 삽입 기법을 위한 버퍼링 기법을 사용한다. R-트리의 단말 노드 정보를 관리하는 보조 색인을 추가하여 노드의 분할과 합병을 예상한다. 또한 연산을 종류에 따라 분류하여 불필요한 삽입과 삭제 연산을 줄인다. 노드의 변환를 최소화하는 방향으로 이동 객체의 처리 순서를 정하여 데이터 갱신에 따른 노드의 분할과 합병을 최소화한다. 실험을 통해 제안한 기법을 이용한 다량 삽입 기법이 기존의 삽입 기법들보다 색인의 갱신 비용을 감소시키는 것을 알 수 있다.
GPS 및 무선 통신 기술의 진보와 네트워크의 활성화 및 단말기의 소형화를 통해 이동하는 차량의 위치 추적이 가능해지고, 위치를 기반으로 한 서비스 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 위치기반 서비스를 제공하기 위해서는 수많은 이동 객체 데이타를 빠르게 저장, 검색하기 위한 색인 기술이 필수적이다. 그러나 기존의 이동 객체 색인은 각각의 입력받는 위치 정보를 직접 색인에 입력하기 때문에 많은 비용이 든다. 따라서 이 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해, 색인의 입력 비용을 효과적으로 줄이는 버퍼 노드 방식을 제안하고, 이를 활용한 GU-트리를 설계한다. 제안된 버퍼 노드 방식은 입력받는 이동 객체 정보를 넌 리프 노드 단위로 그룹화하여 색인에 저장함으로써 데이타를 입력하는 시간을 효과적으로 줄인다. 그리고 기존의 색인과 비교 실험함으로써, 버퍼 노드 입력 방식이 이동 객체 색인의 데이타 입력 비용을 효과적으로 줄이고, 특정 시점 질의에서 검색의 성능을 높이는 것을 확인한다. 제안된 버퍼 노드 방식은 여행 가이드 및 물류 차량 관리 시스템과 같이 빈번한 위치 갱신이 이루어지는 환경에서 효과적으로 사용될 수 있다.
최근 위치기반 기술의 급속한 발전으로 인하여 이동 객체를 효율적으로 관리하기 위한 색인 구조의 필요성이 증가하고있다. 하지만, 기존에 제안된 색인 구조들은 이동 객체의 계속되는 위치 이동으로 인해 색인의 변경이 발생하고 색인의 빈번한 변경으로 전체적인 색인의 성능이 저하된다. 본 논문에서는 KOB-트리를 기반으로 하는 시공간 색인 구조인 TPKDB-트리를 제안한다. 제안하는 색인 구조는 갱신 비용을 최소화하여 이동 객체 검색의 효율성을 증가시키고 이동 객체를 선형함수로 표현함으로서 불필요한 갱신을 줄이는 방법을 제안한다. 그리고 노드 내에 포함되어 있는 이동 객체의 변화를 시간에 대한 파라미터로 유지함으로서 효율적으로 이동 객체의 미래 위치 검색을 지원한다. 또한, 공간활용도를 최대화하기 위한 새로운 갱신 및 분할 기법을 제안한다. 제안하는 색인 구조의 우수성을 입증하기 위해 다양한 실험을 통해 성능 평가를 수행한다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제8권3호
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pp.12-24
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2016
Recently, as the price per bit is decreasing at a fast rate, flash memory is considered to be used as primary storage of large-scale database systems. Although flash memory shows off its high speeds of page reads, however, it has a problem of noticeable performance degradation in the presence of increasing update workloads. When updates are requested for pages with random page IDs, in particular, the shortcoming of flash tends to impair significantly the overall performance of a flash-based database system. Therefore, it is important to have a way to efficiently update the B+-tree, when it is stored in flash storage. This is because most of updates in the B+-tree arise at leaf nodes, whose page IDs are in random. In this light, we propose a new flash B+-tree that stores up-to-date versions of leaf nodes in sibling-leaf blocks (SLBs), while updating them. The use of SLBs improves the update performance of B-trees and provides the mechanism for fast key range searches. To verify the performance advantages of the proposed flash B+-tree, we developed a mathematical performance evaluation model that is suited for assessing B-tree operations. The performance comparisons from it show that the proposed flash B+-tree provides faster range searches and reduces more than 50% of update costs.
Statistical process control (SPC) is an important technique for monitoring and managing the manufacturing process. In spite of its easiness and effectiveness, some problematic sides of application exist such that the SPC techniques are hardly reflect the changes of the process conditions. Especially, update of control limits at the right time plays an important role in acquiring a reasonable performance of control charts. Therefore, we propose the control chart performance evaluation index (CPEI) based on count data model to monitor and manage the performance of control charts. The CPEI could indicate the degree of control chart performance and be helpful to detect the proper update cycle of control limits in real time. Experiments using real manufacturing data show that the proper update intervals are made by proposed method.
In this paper, we deal with an enhanced index fund strategy by implementing the exchange trade funds (ETFs) within the context of the Black-Litterman approach. The KOSPI200 index ETF is used to build risk-controlled portfolio that tracks the benchmark index, while the proposed Black-Litterman model mitigates estimation errors in incorporating both active investment views and equilibrium views. First, we construct a Black-Litterman model portfolio with the active market perspective based on the momentum strategy. Then, we update the portfolio with the KOSPI200 index ETF by using the equilibrium return ratio and weighted averages, while devising optimization modeling for improving the information ratio (IR) of the portfolio. Finally, we demonstrate the empirical viability of the proposed enhanced index strategies with KOSPI 200 data.
The conventional hard disk has been the dominant database storage system for over 25 years. Recently, hybrid systems which incorporate the advantages of flash memory into the conventional hard disks are considered to be the next dominant storage systems to support databases for desktops and server computers. Their features are satisfying the requirements like enhanced data I/O, energy consumption and reduced boot time, and they are sufficient to hybrid storage systems as major database storages. However, we need to improve traditional index node management schemes based on B-Tree due to the relatively slow characteristics of hard disk operations, as compared to flash memory. In order to achieve this goal, we propose a new index node management scheme called FNC-Tree. FNC-Tree-based index node management enhanced search and update performance by caching data objects in unused free area of flash leaf nodes to reduce slow hard disk I/Os in index access processes.
모바일 클라이언트-서버 환경에서 모바일 클라이언트는 무선 통신의 높은 비용으로 인하여 서버와 단절된 상태를 가지며, 캐쉬된 지도의 효율적인 갱신을 위해 지역 복사본을 클라이언트가 갖는다. 이러한 환경에서 서버 데이타베이스의 일부가 변경된 경우 일관성 제어시에 캐쉬가 무효화될 수 있고, 이로 인해 캐쉬된 전체 데이타가 재 전송되는 것은 비효율적이다. 그러므로 서버에서 변경된 객체 정보를 로그로 기록하여, 캐쉬된 영역에 속하는 최근 변경 정보만을 전파하는 방법이 필요하다. 그러나 순차적으로 저장되는 로그의 경우 다음과 같은 문제점을 가진다. 첫째, 로그가 계속해서 누적된다. 이는 서버의 저장 공간 문제와 로그의 검색 성능 저하를 가져온다. 둘째, 순차적인 검색을 해야 한다. 로그의 양이 많을 경우 순차 검색은 비효율적이다. 셋째, 해당 클라이언트에게 불필요한 로그도 함께 전파된다. 이는 변경 정보 전파시 높은 무선 통신 비용을 발생시킨다. 이 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 불필요한 로그들을 정의하고, 이들을 생성 및 검색 단계에서 제거, 여과하기 위한 기법들을 제시한다. 또한 순차 저장된 로그에 대한 검색 시간을 단축시키기 위한 구조와 기법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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