온라인 분석 처리(On-Line Analytical Processing)에서는 다양한 분석을 효과적으로 처리하기 위해, 다차원 구조의 데이터를 연(column)에 에트리뷰트 값이 표시되는 넓은 형태의 수평 테이블로 표현한다. 관계형 테이블들은 보통 에트리뷰트의 개수에 제한이 있으므로(MS SQLServer와 Oracle은 1,024개 컬럼으로 제한), 이러한 수평 테이블을 직접 저장하기 어렵다. 본 연구에서는 상용 RDBMS에서 제공하는 PIVOT 연산을 이용하여 수평 테이블에 대한 질의를 저장된 수직 테이블에 대한 질의로 변환하는 효율적인 최적화 실행 전략을 제시한다. 우선, 관계 데이터베이스에서 수평 테이블을 차원의 이름을 열로 갖는 수직 테이블로 저장하고, 수평 테이블에 대한 질의를 수직 테이블에 대한 질의로 변환하는 다양한 최적화 전략을 제시한다. 특히, 관계 연산(셀렉션, 프로젝션, 조인 등)에 대한 여러 변환 방법을 제안한다. 이때, 변환된 질의는 여러 가지 방법으로 수행할 수 있으며, 각 방법에 따라 수행 시간이 서로 다르다. 그러므로 PIVOT 연산을 사용하여 변환된 질의를 수행하는 최적화 전략을 제시한다. 마지막으로, 다양한 실험을 통해 여러 질의 트리의 방법에 따라 수행 시간을 측정하여 비교 평가한다.
An algorithm to get network reliability, where each link has probability of fuzzy number, is proposed. Decomposition method and fuzzy numbers arithmetic are applied to the algorithm. Pivot link is chosen one by one from start node recursively at time of decomposition, and arithmetic of fuzzy complementary numbers is included at the same time. No criteria of pivot link selection and the recursive calculation make the algorithm simple.
온라인 분석 처리(OLAP, On-Line Analytical Processing)에서는 다양한 분석을 효과적으로 처리하기 위해, 다차원 구조의 데이타를 열에 차원 애트리뷰트의 값이 표시되는 넓은 형태의 수평 테이블로 표현한다. 관계형 테이블들은 보통 애트리뷰트의 개수에 제한이 있으므로 이러한 수평 테이블을 직접저장하기 어렵고, 저장하더라도 많은 수의 널(null) 간을 갖는 희박(sparse) 테이블이 되기 쉽다. 따라서 관계 데이타베이스에서는 이러한 수평 테이블을 차원의 이름을 열로 갖는 수직 테이블로 바꾸어 저장할 수 있다. 이렇게 할 경우, 수평 뷰 테이블에 대한 OLAP 질의를 저장된 수직 테이블에 대한 질의로 변환하는 작업이 필요하다. 본 논문에서는 전통적인 관계 대수 연산자들 외에 최근 DBMS 버전들이 제공하는 PIVOT 연산자를 사용하여 수평적인 뷰의 질의를 효율적으로 변환하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 PIVOT 연산과 동등한 관계 대수식을 만들고 이를 증명하였으며, 이 PIVOT 연산을 사용하여 수평적인 테이블에 대한 질의를 수직적인 테이블에 대한 질의로 변환하는 방법을 제시하였다. 또한 실험을 통해 제안한 변환 방법이 기존 방법에 비해 성능이 더욱 우수함을 보였다.
OLAP 이나 e-비즈니스 환경에서는 다차원 데이터의 효율적인 분석을 위하여, 데이터를 여러 형태로 표현하거나 저장한다. 이러한 다차원 구조의 데이터를 차원 애트리뷰트들의 값으로 표시되는 넓은 형태의 수평 뷰로 표현한다. 수평 뷰는 여러 소스로부터 수집한 요약 정보를 유지하도록 실체 뷰로서 저장되며, 복잡한 질의들을 효율적으로 처리하기 위해 사용된다. 그러나, 소스 데이터가 변경될 경우 수평 뷰들의 내용도 수정해야 하는 데, 소스 데이터들이 여러 사이트에 분산되어 있기 때문에 수평 뷰를 관리하는 것은 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 점진적인 뷰 관리 방법 중의 하나로 차등 파일을 이용하여 수평 뷰를 관리하는 효율적인 방법을 제시한다. 이러한 방법은 상용 RDBMS에서 제공하는 PIVOT 연산을 이용하여 저장된 수직 형태의 소스 테이블을 수평 뷰로 변환하고, 수직 테이블의 변경 사항을 반영한 차등 파일을 이용하여 수평 뷰에서도 동일하게 적용하는 방법이다. 이를 위해, 우선 저장된 수직 테이블에서 수평 뷰로 변환하여 처리하는 전체적인 프레임워크를 제안한다. 제안한 프레임워크 하에서 수직 테이블을 수평 뷰로 변환하는 PIVOT 연산을 정의한다. 다음으로, 수직 테이블로부터 데이터가 변경될 경우, 데이터에 대한 변경 사항을 차등 파일로 저장한 후, 이를 이용하여 수평 뷰를 갱신하는 방법을 제안한다. 특히, 차등 파일의 구조는 수평 뷰의 구조와 다르기 때문에, 수평 뷰에 적합하도록 변경 사항을 변환해야 한다. 마지막으로 실험을 통하여 제안한 방법은 다른 방법에 비해서 평균 1.2$\sim$5.0배까지 성능을 향상시킴을 보인다.
우리는 지난 연구에서 변형 비속어 필터링 시스템을 위하여 근사 문자열 검색 시스템을 적용하여 서열 정렬 횟수를 비약적으로 줄일 수 있었다. 다차원 데이터 구조를 이용한 한글 근사 검색 시스템은 기준축인 Base-Pivot의 숫자에 따라 검색 결과의 정확도를 높일 수 있으나 BP이 증가한 만큼 질의 단어의 좌표를 계산하기 위한 시간이 오래 걸린다. 소규모 데이터 검색에는 문제가 되지 않으나 60,000단어 이상의 데이터가 수록되는 국어사전과 같은 대규모 데이터를 검색하게 될 경우 요구되는 BP의 숫자도 증가하여 많은 연산시간을 필요로 한다. 본 논문에서는 기존의 근사 단어 검색 시스템을 계층구조화 하여 요구되는 BP 숫자를 감소 시켜 성능을 향상 시키는 방법을 제안하고자 한다. 그리고 실험을 통하여 본 아이디어의 실효성을 증명하였다. 본 아이디어는 기존의 6000개의 비속어에 대하여 약 20%정도의 성능향상을 보였다.
센서 네트워크를 구성하는 센서 노드는 대부분 보안성이 낮으며, 낮은 연산 능력과 적은 저장 용량으로 효율적인 보안 알고리즘을 적용할 수 없다. 따라서 불법적인 노드의 침입을 억 제할 수 없으며, 센서 노드의 전송 알고리즘만 알게되면 전송되는 정보를 쉽게 도청 할 수 있는 문제점을 갖게 된다. 본 논문에서는 센서 네트워크를 클러 터로 구분하고, 클러스터 내에서 센서 노드가 안전하게 정보를 전송할 수 있으며 불법적인 센서 노드의 침입을 억제할 수 있는 극좌표를 이용한 클러스터 기반의 센서 네트워크의 키 관리기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 클러스터 내에서 모든 센서 노드는 CH(Cluster Header)가 제공하는 피벗값을 기반으로 인증키를 설정하도록 하고있다. 시뮬레이션 결과 기존의 페어 와이즈(pair-wise) 기법에 비하여 키 관리측면에서 안전한 키 관리와 불법적인 노드의 침입을 억 제할 수 있는 우수함을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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