본 논문에서느 다중-속성 데이터와 공간 조인 연산을 효율적으로 수행하는 색인기법인 SJ(Spatial Join) 트리를 제안한다. 또한, 다중-속성 데이터를 다루기 위한 기존의 다양한 알고리즘들을 계산 복잡도와 I/O 연산의 복잡도와 함께 설명한다. 우리는 이 논문을 통해서 제안된 SJ 트리가 기존의 데이터베이스 시스템에서 색인 기법으로 많이 사용되는 B-트리를 일반화한 것이라는 것을 보여준다. 이것은 SJ 트리가 기존의 대부분의 B-트리를 이용하는 저장구조에 쉽게 구현될 수 있다는 것을 의미한다. 공간 출력을 갖는 공간 조인 연산은 R-트리, B-트리, K-D-B 트리, SJ 트리에 대해서 성능평가를 수행한다. 성능평가 결과 제안된 SJ 트리가 점 데이터를 갖는 공간 조인 연산에 대해서 다른 색인 기법들보다 상대적으로 우수한 결과를 보여준다.
분산환경에 XML 데이타들을 통합하기 위한 한가지 방법은 XML 뷰를 사용하는 것이다. 사용자는 XML을 위한 표준 질의어인 XQuery를 사용하여 분산된 XML 뷰들을 대상으로 전역 XQuery질의를 생성할 수 있다. 이렇게 생성된 전역 XQuery 질의는 분산된 이종 데이타들을 통합하고 검색하기 위하여 자연스럽게 지역 시스템들 사이의 조인 연산들을 포함한다. 그러나 조인은 비용이 많이 드는 연산자이므로 조인 연산을 효율적으로 처리하는 것은 전역 질의의 처리 성능과 직결된다. 그러므로 조인 연산을 처리하기 위한 다양한 연구들이 존재하며, 그 가운데 하나는 조인의 선택치를 추정하여 최소의 비용을 갖는 조인 순서를 선택하는 것이다. SQL 질의의 경우, 이미 전역 질의의 조인 선택치를 추정하고 이를 기반으로 그 처리 순서를 결정하기 위한 연구가 존재한다. 그러나, 테이블 구조의 데이타를 검색하기 위한 SQL 질의의 조인 선택치 추정 방법을 구조적인 XML 데이타를 검색하기 위한 XQuery질의를 위해서 그대로 사용하기에는 데이타의 구조적인 차이로 인해 문제가 있다. 그러므로 본 논문에서는 질의의 대상이 되는 XML 뷰들의 정보를 이용하여 XQuery 질의의 특성을 고려한 조인 선택치 추정 방법을 제안한다. 본 논문의 기여는 다음과 같다. 첫째, SQL 질의의 조인 선택치 추정 방법과 XQuery 질의의 방법 사이에 차이점을 분석한다. 둘째, XML 뷰를 참조하여 XQuery 질의의 처리를 위한 조인 선택치 추정 방법을 제안한다. 마지막으로, 성능 평가를 수행하여 제안하는 조인 선택치 추정 방법의 효율성을 입증한다.
최근 LBS(location-based service) 및 텔레매틱스(telematics) 응용의 효율적인 지원을 위해, 기존 유클리디언(Euclidean) 공간 대신, 실제 도로나 철도와 같은 공간 네트워크(network)를 고려한 다수의 연구가 수행되었다. 그러나 Closest Pairs 질의 및 e-distance 조인 질의는, 하나의 POI(Point Of Interest)를 다루는 대신 POI 집합에 대하여 질의처리를 수행하기 때문에 매우 비용이 많이 든다. 아울러, k 값 및 범위의 증가에 따라 질의처리에 필요한 노드 검색 및 거리 계산의 비용이 매우 크게 증가한다. 따라서 본 논문에서는 공간 네트워크를 위한 효율적인 Closest Pairs 질의 및 e-distance 조인 질의 처리를 위해, POI 기반의 실체화 기법을 이용한 효율적인 질의처리 알고리즘을 제안한다. 아울러 기존 질의처리 알고리즘과의 성능 비교를 통하여 제안하는 알고리즘이 검색 성능이 우수함을 보인다.
소프트웨어 개발 방법론은 자원의 재사용을 통하여 생산성을 향상시키고, 제품을 만들어 시장에 배포하기까지 소요되는 시간인 time-to-market을 감소시킬 목적으로 발전되어왔다. 이러한 방법 중의 하나인 프로덕트 라인을 구현하는 기존의 방법은 중심 자원에 대한 간섭이 심하여 가변적 기능과의 조합 절차에서 많은 비용을 요구하므로 기대만큼의 효과를 얻기 힘든 상황이다. 본 논문에서는 소프트웨어 프로덕트 라인의 조합 프로세스를 개선한 방법으로 관점 지향 프로그래밍(Aspect-Oriented Programming)을 도입한다. AOP의 문법 요소인 결합점(join point) 과 교차점(pointcut), 충고(advice)를 이용하여 중심 자원과 가변적 기능을 코드 변경 없이 조합하는 방법을 소개하고, 간단한 시스템을 사례로 들어 관점 지향 개념을 적용하여 요구를 분석 하고 UML로 설계한다. 설계 단계에서 도출된 가변 기능은 구현 단계에서 관점 지향 언어인 AspectJ를 이용하여 중심 기능과 결합한다. 이 실험을 통하여 효율적인 프로덕트 라인의 구현을 보이고, 유용성과 실용성을 입증한다.
맵리듀스는 대용량 데이터 처리를 위한 시스템 안정성과 유용성을 제공한다. 맵리듀스 기반 k-최근접점 조인 질의처리 알고리즘은 두 데이터 집합 R과 S를 기반으로 R의 모든 레코드에 대해 S의 데이터 중 가장 인접한 k개의 레코드를 탐색하는 알고리즘으로써, 대용량 데이터 분석을 위한 중요한 질의 처리 알고리즘이다. 그러나 기존 k-최근접점 조인 질의처리 알고리즘은 높은 인덱스 구축비용 문제로 인해 대용량 데이터 처리에 적합하지 않은 문제점을 지닌다. 따라서, 본 논문에서는 그리드 기반 인덱스 생성 및 k-최근접점 질의 처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법은 질의 셀로부터 인접한 데이터만을 찾아 맵리듀스 테스크에 전송함으로써 데이터 전송 및 k-최근접점 연산 오버헤드를 줄인다. 성능평가를 통해, 제안하는 기법이 정확 매칭 질의를 제공하는 동시에 기존 기법에 비해 질의 처리 시간 측면에서 최대 7배의 성능을 개선함을 보인다.
데이타 스트림이란 실시간에 연속적으로 빠르게 생성되는 데이타 집합을 의미한다. 이러한 데이타 스트림들은 최근 사회가 발달과 더불어 정보 환경도 급속도로 발전함에 따라 센서 데이타, 교통상황 수집 자료, 웹 클릭 모니터링 등과 같은 많은 응용 분야에서 적용되고 있다. 이러한 형태의 데이트 스트립을 처리하기 위해서는 미리 등록된 질의에 대하여 새롭게 들어오는 스트림 데이타의 결과를 계속적으로 생성하게 된다. 이와 같은 이유로 끊임없이 들어오는 스트링 데이타들을 빠르게 처리하는 것이 이 분야에서 주된 이슈가 되었으며, 이를 위한 방법으로 등록된 질의들을 효율적으로 처리하기 위한 질의 최적화분야에 많은 연구가 있었다. 그러므로 본 논문에서는 기존 연구에서 사용되었던 그리디 방법을 기반으로 비용 모델을 이용하여 최소의 비용을 갖는 질의 계획을 선택하는 확장된 그리디 방법(EGA)을 제시한다. 화장된 그리디 방법은 알고리즘의 정확성이 떨어지는 그리디 알고리즘의 단점을 극복하기 위하여 비용이 가장 작은 연산하나를 선택하는 대신 비용이 자은 연산들의 집합을 선택한다. 이 연산들의 집합의 크기는 알고리즘의 정확성과 수행 시간에 영향을 끼치며, 투 개의 변수에 의해서 적응적으로 조절 수 있다. 실험에서는 다양한 스트림 환경에서 대부분 그리디 알고리즘보다 향상된 성능을 보장하고, 두 변수에 의한 알고리즘의 성능 및 수행 시간 차이를 보여줌으로써 본 알고리즘의 효율성을 검증하였다.
본 논문에서는 시계열 데이터베이스에서 서브시퀀스 매칭을 효과적으로 처리하는 방안에 관하여 논의한다. 먼저, 본 논문에서는 서브시퀀스 매칭을 위한 기존 기법의 인덱스 검색에서 발생하는 성능상의 문제점들을 지적하고, 이들을 해결할 수 있는 새로운 방법을 제시한다. 제안된 기법은 서브시퀀스 매칭의 인덱스 검색 문제를 윈도우-조인이라는 일종의 공간 조인 문제로 새롭게 해석하는 것에서 출발한다. 윈도우-조인의 빠른 처리를 위하여 제안된 기법에서는 서브시퀀스 매칭을 시작할 때 질의 시퀀스를 위한 R*-트리를 주기억장치 내에 구성한다. 또한, 제안된 기법은 데이터 시퀀스들을 위한 디스크 상의 R*-트리와 질의 시퀀스를 위한 주기억장치 상의 R*-트리를 효과적으로 조인할 수 있는 새로운 알고리즘을 포함한다. 이 알고리즘은 데이터 시퀀스들을 위한 R*-트리 페이지들을 인덱스 단계의 착오 채택 없이 단 한번만 디스크로부터 액세스하므로 디스크 액세스 측면에서 최적의 기법임이 증명된다. 또한, 다양한 실험을 통한 성능 평가를 통하여 제안된 기법의 우수성을 정량적으로 규명한다.
We propose The Fast Join Mechanism for overlay multicast. This mechanism is provided with RP(Rendezvous Point), SM(Session Manager) and overlay multicast nodes. The RP provides data transfer to overlay multicast nodes and the Session Manager controls overlay multicast nodes to maintain the overlay topology.
최근 인터넷의 발달과 더불어 지리정보시스템(GIS, Geographic Information System)에 대한 인식이 저변 확대되면서 일반인들도 위치 검색 기능을 제공하는 웹GIS를 쉽게 이용할 수 있게 되었다. 현재 서비스되고 있는 모든 위치 검색 기능은 사용자가 하나의 검색어를 입력하고 그에 대한 결과를 보여주는 서비스에 한정되어 있다. 하지만 사용자의 검색 목적이 다양해짐에 따라, 여러 가지 행위를 동시에 할 수 있는 장소를 검색하는 서비스는 없었다. 예를들어, 점심을 먹은 후, 은행에서 업무를 보고, 영화 한 편을 보고자 할 때 이러한 관심 지역(POI, Point of Interest)들이 모여 있는 장소를 필요로 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자로부터 여러 장소를 입력받아 입력된 장소가 모여 있는 곳을 검색해주는 k-IPS 기법을 제안하고자 한다. 여기서 k는 다양한 행위를 할 수 있는 관심의 개수이다. 이 방법은 최소경계사각형(MBR, Minimum Bounding Rectangle)의 계층적 트리 구조인 $R^*$-tree 색인 기법을 이용하여 공간을 분할하고, 기존 공간 Join 연산의 성능 개선을 위하여 $R^*$-tree간의 겹치는 영역 추출하는 재귀적 공간 Join 연산을 구현하였다. k-IPS 기법의 성능 평가는 159개의 다양한 검색어 집합을 구성하여 k=2,3,4,6에 대한 검색 결과를 확인하였다. 실험 결과의 약 90%에 대해서 예상한대로 k개의 검색어 장소가 모여 있는 위치를 얻을 수 있었고, k=2,3,4의 처리 시간은 0.1초 이내의 응답을 얻을 수 있었다. k-IPS 서비스를 통하여 현대인의 순차적 생활 패턴에 맞춘 검색 서비스가 가능할 것으로 판단된다.
Almost all accelerated life tests assume that no basic failure mechanism changes within the test stresses. But accelerated life test, considering failure mechanism changes, is needed since failure mechanism changes when accelerating beyond the used stress. This paper studies the analysis when the failure mechanism changes within the test stresses. The piecewise linear regression, which the join point of two lines is estimated, is applied In particular, two accelerated life tests, with and without a change in failure mechanism are examined.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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