분산환경에서의 웹뷰 (WebView)는 기본적으로 3 단계 구조 (3-tier architecture)를 기본으로 하고 있으며, 이를 통하여 사용자가 요구하는 정보를 구체화시켜 제공하게 되나 현재 인터넷 환경에서는 사용자가 요구하는 정보가 한곳에만 있다고 볼 수 없다. 즉, 적절히 분산되어 있는 각 웹 서버의 정보를 다양하게 활용할 수 있는 환경을 제공하여야 사용자가 요구하는 정보를 얻을 수 있으며, 이를 위한 적합한 데이터 저장 및 웹뷰 유지 방법이 제시되어야 한다. 그러나 일반적인 3 단계 구조를 적절히 분산되어 있는 환경에 적응할 경우 사용자의 질의에 해당하는 정보를 추출할 수 있는 방법, 네트워크 연결시의 지연과 네트워크의 장애 등으로 인하여 많은 시간적인 문제와 상대방에서의 잘못된 정보의 전달 등으로 인하여 사용자가 요구하는 정보를 전달할 수 없으며, 이에 따른 추가적인 비용 모델이 산정하여야 한다. 이러한 이유로 본 논문에서는 기존의 단일 3 단계 모델을 확장한 분산환경에서의 사용자 서비스와 가장 관계가 있는 계층으로 OSI 7 레이어에서 응용 계층으로 사용자 서비스와 응용 계충의 사이에서는 제공하고 있는 분산 정보 서비스에 대한 조건의 확장을 통하여 추후 고려하여야 할 분산된 네트워크 웹뷰 모델에서의 성능 및 비용분석에 대비한다.
일반적인 웹 환경에서도 웹 페이지에 포함되어 있는 웹뷰 콘텐츠의 갱신 상태와 재-계산 상태 또는 생성되는 과정에서의 변화는 파악하기가 어려우며, 만약 갱신이 되고 있는 도중에 읽기 작업이 수행되거나, 잘못된 갱신으로 인한 부정확한 콘텐츠의 사용으로 인한 문제가 발생하면 이에 대한 문제 해결은 매우 복잡하다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 많은 연구가 이루어져 왔으나, 대부분 단일 사용자 환경에서의 웹뷰 연구로 분산된 환경에서의 적용은 문제가 있다. 이러한 이유로 본 연구에서는 웹뷰 콘텐츠의 운영 상태를 확인할 수 있는 방법으로 기존의 상태 전이 그래프를 확장하고 이에 대한 알고리즘을 제시하여 분산된 환경에서의 웹뷰 콘텐츠의 갱신 및 재-계산 상태 또는 생성되는 과정에서의 상태 변화를 설명할 수 있도록 하며, 구체화 웹뷰를 이용한 실험을 통하여 구체화 웹뷰를 사용하였을 경우와 사용하지 않았을 경우 그리고 네트워크의 상태에 따른 시간 분석과 웹뷰 콘텐츠의 크기에 따른 효율성에 대한 분석을 한다.
이차원 테이블 구조의 관계형 데이터베이스를 계층구조의 XML 문서로 표현하기 위한 방안으로 관계형 데이터베이스의 외래키 연관관계를 적용시킨다. 즉 한 투플의 외래키가 참조하는 다른 테이블의 주키를 외래키의 부모노드로 매핑 시키면 순서를 갖는 XML 계층구조를 표현할 수 있다. 그리고 이렇게 관계형 데이터베이스의 외래키 연관관계에 의하여 생성된 XML 뷰 파일은 기본이 되는 관계형 데이터베이스에 갱신이 발생하였을 경우 외래키 참조 무결성 조건을 만족하기 위하여 부작용이 나타나게 된다. 이는 생성 당시의 외래키 연관관계를 역으로 유추해 보면 어느 곳에서 부작용이 발생하게 될지 예측 가능하게 된다. 그러므로 이를 토대로 XML 뷰 파일에 미리 부작용까지 예상하여 XML 실체 뷰 파일을 최신의 것으로 유지한다.
An important use of data warehousing is to provide temporal views over the history of source data. It is significant that nearly all data warehouses are dependent on relational database technology, yet relational databases provide little or no real support for temporal data. Therefore, in is difficult to obtain accurate information for time-varying data. In this paper, we are going to design a temporal data warehouse to support time-varying data efficiently. For this purpose, we present a method to support temporal query by combining a temporal query process layer with the relational database which is used as a source database in an existing data warehouse. We introduce the Temporal Aggregate Tree Strategy (TATS), and suggest its algorithm for the way to aggregate the time-varying data that is changed by the time when the temporal view is created. In addition, The TATS and the materialized view creation method of the existing data warehouse have been evaluated. As a result, the TATS reduces the size of the fact table and it shows a good performance for the comparison factor in case of processing the query for time-varying data.
최근 정보 기술의 가장 큰 변화 중 하나인 스마트폰은 다양한 정보 및 서비스를 손쉽게 제공하므로 기업의 여러 분야에 활용될 수 있다. 특히 의사결정을 위해 구축된 방대한 데이터를 검색하는 시스템의 경우에 스마트폰으로 서버에 질의를 요청하여 결과를 제공받을 수 있다. 스마트폰의 경우 4G 방식을 사용하여 빠른 속도로 통신할 수 있으나 배터리 소모가 매우 심하다는 것이 큰 단점이다. 본 논문에서는 모바일기기인 클라이언트와 서버로 구성된 모바일환경에서 배터리의 소모를 줄이기 위해 모바일 뷰를 제안한다. 모바일 뷰는 질의처리 시 실체화 뷰를 이용하여 서버와의 통신을 줄임으로써 배터리 소모를 줄인다. 또한 소스 변경에 따라 모바일 뷰의 일관성을 제어하기 위한 방법을 분류하고 제시된 배터리소모 비용 모델을 기반으로 각 방법의 비용을 제시한다.
실체화 뷰 선택은 질의 수행 시간과 제한된 저장 공간 등의 유지 비용을 고려하여 최적의 실체화 뷰 집합을 선택하고 유지하는 것이다. 본 논문에서는 의사결정 트리를 이용한 실체화 뷰 선택기법을 제안한다. 제안기법은 의사결정 트리를 이용하여 실체화 뷰로 생성될 질의를 판단하고 실체화 뷰 교체가 필요한 경우 메타데이터 테이블을 이용하여 교체 대상을 결정한다. 의사결정 트리는 높은 우선순위를 가진 속성으로부터 차례대로 데이터를 분류하기 때문에 이용도가 높은 실체화 뷰를 선택하는 방법을 제공하고 메타데이터 테이블은 실체화 뷰 집합의 빠른 교체 수행과 효율적인 유지보수를 제공한다. 성능평가를 통해 제안된 기법은 실체화 뷰 비율에 따른 질의처리 시간이 기존기법보다 약 13%의 성능 향상을 보였다.
빙산 질의란 대용량의 데이터에 대해 집단 함수를 수행하여 특정 임계값 이상인 데이터를 결과로 반환하는 연산을 의미한다. 빙산 질의는 도메인의 크기가 대단히 큰 다차원, 대용량의 데이터에 대해 적용되므로 집단 함수의 수행을 위한 카운터를 전부 메모리에 적재할 수 없는 상황이 발생한다. 이 논문에서는 빙산 질의에 대한 저장뷰를 통해 효율적으로 빙산질의를 수행하는 방법을 제시하였다. 빙산 질의의 임계값이 저장뷰 내에 포함되는 경우에는 즉각적으로 결과를 돌려줄 수 있으며, 그렇지 않음 경우에도 표본추출 대신 저장뷰를 사용함으로써 빙산 질의 중간 단계의 후보 수를 크게 감소시키고, 질의 수행 시간 또한 단축시킬 수 있다. 또한 순위 빙산 질의를 수행하는 방법을 제시하여 사용자로 하여금 보다 직관적인 질의를 작성할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 의사 분산 트리를 이용하여 효율적으로 후보 실체 뷰를 선택하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 후보 실체 뷰의 이득, 실체화 크기, 그리고 갱신율을 고려하여 의사 결정 트리로 구축한다. 의사 결정 트리를 이용하여 효율이 높은 후보 실체 뷰의 선택 및 빠른 교체 수행을 목적으로 한다.
데이터 웨어하우스 시스템은 의사 결정의 지원에 필요한 요약, 분석 작업을 수행하여 다양한 고품질의 정보 서비스를 사용자에게 제공한다[1]. 이러한 데이터 웨어하우스에 사용자가 질의를 요청할 경우 다차원 모델을 고려해 보면 여러 테이블을 조인해야 할 경우가 발생하고 이때 방대한 양의 사실 테이블을 가지고 있는 데이터 웨어하우스는 질의 처리시 성능 저하를 초래 할 수 있다. 그러므로 본 연구에서는 사용자의 질의에서 자주 요구되는 집계사실을 미리 저장하여 데이터 웨어하우스에 대한 질의 처리 성능향상을 기대할 수 있도록 집계사실이 저장될 효율적인 집계 테이블 생성에 따른 설계와 구현을 한다. 이를 수행하기 위해 본 논문에는 집계 사실의 저장방법에 대해 살펴보고, 집계 계획에 근거한 집계테이블 생성 인터페이스의 프로토타입 설계 및 구현을 살펴본다. 이렇게 함으로서 사용자의 의사결정에 필요한 정보를 데이터 웨어하우스에서 더욱 신속하게 얻을 수 있다.
빙산 질의란 대용량의 데이터들에 대해 집단 함수를 수행하여 임계값 이상인 데이터를 결과로 반환하는 연산을 의미한다. 빙산 질의는 도메인의 크기가 대단히 큰 대용량의 데이터에 대해 적용되므로 집단 함수의 수행을 위한 카운터를 전부 메모리에 적재할 수 없는 상황이 발생한다. 지난 연구에서는 이러한 빙산 질의를 표본 추출과 해싱을 사용하여 수행하였다. 하지만 많은 수행시간을 필요로 하는 질의를 대용량의 데이터 전체에 대해 매번 수행하여야 하며, 결과를 얻기 위한 후보 수가 커질 수 있다는 문제점이 있다. 이 논문에서는 빙산 질의에 대한 저장뷰를 통해, 사용자의 질의 중 많은 부분을 차지하는 큰 임계값으로 구성된 질의에 대해서는 즉각적인 결과를 돌려주고, 빙산 질의 결과 후보의 수를 감소시키며, 별도의 표준 추출 과정을 생략할 수 있는 방법을 제시한다. 또한 빙산 질의 히스토그램을 통해 빙산 순위 질의를 수행하는 방법을 제시하여 사용자로 하여금 보다 직관적인 질의를 작성할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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