• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.16 no.7
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• pp.667-680
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• 2016

As distributed computing platforms like Hadoop MapReduce have been developed, it is necessary to perform the conventional query processing techniques, which have been executed in a single computing machine, in distributed computing environments efficiently. Especially, studies on similarity join query processing in distributed computing environments have been done where similarity join means retrieving all data pairs with high similarity between given two data sets. But the existing similarity join query processing schemes for distributed computing environments have a problem of skewed computing load balance between clusters because they consider only the data transmission cost. In this paper, we propose Matrix-based Load-balancing Algorithm for efficient similarity join query processing in distributed computing environment. In order to uniform load balancing of clusters, the proposed algorithm estimates expected computing cost by using matrix and generates partitions based on the estimated cost. In addition, it can reduce computing loads by filtering out data which are not used in query processing in clusters. Finally, it is shown from our performance evaluation that the proposed algorithm is better on query processing performance than the existing one.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.100-102
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• 2002

XML 문서에 대한 다양한 질의를 위해서 W3C에서는 XQL, XML-QL, XML-GL, XQUERY와 같은 질의어를 제안하였다. 이들 질의어는 다양한 질의 유형의 분류와 표현은 가능하나, 조인 질의의 경우 단순 조인 질의만을 지원할 뿐, XML 문서의 구조나 텍스트 정보의 유사성을 이용한 보다 다양한 조인 질의에 대한 연구가 미비하였다. 본 논문에서는 다중 문서에 대한 조인 질의를 체계적이고 효과적으로 표현하기 위해, 문서에 대한 조인 질의를 여러 타입으로 분류하였다. 또한 효율적인 질의처리를 위하여 다양한 일반 조인 질의 및 정보검색 기능을 지원하는 유사성 조인 연산자(similarity join operator), 순수 구조 기반 조인을 지원하는 구조 조인 연산자(structured join operator)를 지원하도록 XML 질의어인 QUILT를 확장하였다. 특히, 구조 정보만을 이용한 질의시 구조의 깊이(depth)정보를 이용하여 사용자의 요구에 맞게 질의 검색 범위를 설정하고, XML 문서에 대한 질의 문을 좀더 간결하게 표현할 수 있도록 설계하였다.