XML문서가 표준 인터넷 문서로 정착되어 감에 따라 XML문서의 효율적인 저장과 검색의 필요성이 증대하고 있다. 이에 본 논문에서는 XML문서의 효과적인 저장 모듈과 검색 모듈, 그리고 이를 웹 상에서 연동해서 사용할 수 있는 연동 API로 구성된 XML문서의 저장 및 검색 프레임워크에 대한 연구를 하였다. 저장모듈에서는 가변 K진 완전트리를 기반으로 한 DTD 독립적인 분할-통합형 저장모델을 구현하였고, 검색 모듈에서는 RDF 메타정보를 통해 구축된 색인에 대해 XPath 질의를 수행하는 XPath처리기를 구현함으로써 좀더 의미 있는 구조 검색 기능을 구현하였으며, XML-RPC, HTTP의 GET, POST, PUT 방식 API와 SOAP 방식의 API로 구성된 웹 연동 모듈을 구현하였다.
본 논문은 구조적, 의미론적 이질성을 가진 분산 XML 문서의 통합 검색을 위해 반자동으로 생성된 인터페이스를 통해 각 지역 문서에 대한 질의를 생성하여 검색하는 방법을 제안한다. 본 시스템에서는 데이타 통합을 위한 메타데이타 인터페이스인 DDXMI(Distributed Documents XML Metadata Interface)를 정의하고, 분산 데이타에 대한 DTD를 입력으로 받아 사용자로 하여금 전역 DTD와 각 지역 DTD 간의 의미 차이를 극복하기 위한 사용자 인터페이스 생성 방법을 제안하였다. 전역 DTD와 지역 DTD의 특성을 고려하여 인덱스 매핑과 그에 필요한 함수 이름의 매핑 정보를 기반으로 DDXMI가 자동으로 생성된다. XML 질의 언어인 Quilt를 사용하여 생성된 DDXMI를 통해 각 지역 문서에 적합한 질의를 생성, 수행한다 사용자는 검색 대상 문서의 스키마와 통합스키마의 구조를 잘 알고 있다고 가정하였다. XML로 만들어진 석박사 논문, 논문지, 연구보고서에 대한 소규모, 중규모 전역 DTD를 만들어 실제로 질의를 생성하여 검색 결과를 검증할 수 있도록 하였다. 본 시스템은 JavaCC와 Java 서블릿을 이용하여 개발하였다.
본 논문에서는 최근 방대해지는 XML문서의 효율적인 관리를 위해서 노드 범위와 Pre-Order List를 이용한 XML문서들의 인덱싱 기법을 제안한다. 기존의 제안된 인덱싱 기법들은 크게 패스(Poth)와 넘버링(Numbering)을 기반으로 하고 있다. 그러나, 패스기반의 인덱싱 기법은 중간 노드와 최하위 노드의 검색과 조상-후손관계의 조인연산에 의해 효율이 떨어지는 단점을 가진다. 또한, 넘버링기반의 방법은 XML문서의 모든 노드에 번호를 부여하기 때문에 검색-오버헤드가 증가하는 문제를 가지며, 인덱스를 위해 많은 공간이 낭비된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 모든 XML문서에 노드범위 (Node Range)와 Pre-Order List를 이용한 인덱싱 기법을 제안한다. 이 방법은 유사한 구조의 XML문서가 많을수록 인덱스의 크기를 효과적으로 줄일 수 있으며, 검색 성능을 효율적으로 높일 수 있다. 또한 XML문서의 삽입, 삭제가 용이하다.
본 논문에서는 대규모 이질 XML 문서들에 대한 부분 매치 질의를 효과적으로 처리하는 새로운 방법 XIR-Linear를 제안한다. XPath 질의는 XML 문서를 표현하는 트리 구조에 대한 경로 표현식 (path expression)으로 쓰여진다. 주요한 형태의 XPath 질의는 부분 매치 질의(partial match query)이다. XIR-Linear의 목적은 이질적인 스키마들을 가진 대규모 문서들에 대한 부분 매치 질의를 효과적으로 지원하는 것이다. XIR-Linear는 관계형 테이블을 이용한 스키마-레벨 방법에 기반을 두고, 역 인덱스 (inverted index) 기술을 사용하여 XPath 질의 처리의 효율성을 획기적으로 향상시킨다. 본 방법은 레이블 경로(label path)를 덱스트로 간주하고 레이블 경로 내의 레이블(label)들을 텍스트 내에 있는 키워드(keyword)로 간주한 후, 레이블들을 정보 검색 기술을 이용하여 인덱스 함으로써 전통적인 방법들에서 사용된 스트링 매치(string match) 보다 효율적인 방법으로 질의와 매치되는 레이블 경로들을 찾을 수 있도록 하였다. 성능 평가에서는 인터넷에서 수집한 XML 문서들을 사용하여 기존의 관계형 테이블을 이용하는 XRel, XParent와 비교 실험함으로써, 제안한 방법의 효율성을 입증한다. 실험을 통해 XIR-Linear가 실험 범위 내에서 XRel 이나 XParent에 비해 수십 배 이상 좋은 성능을 보이며, XML 문서 수의 증가함에 따라 더욱 우수하다는 것을 보인다.
XML은 사용자가 태그를 자유롭게 정의할 수 있어 다양한 구조의 문서가 생성된다. 이렇게 작성된 XML 문서를 효율적으로 관리하기 위해 경로의 유사도에 기반한 클러스터링 및 검색에 대한 연구가 진행되어 왔다. 이에 대한 초기 연구인 3차원 비트맵 인덱싱 기법에서는 유사한 XML 문서를 클러스터링하고 검색하기 위해 경로가 인덱스를 구성하는 단위로 사용되었다. 이 기법은 XML 문서의 구조가 변경되었을 때 변경 전의 경로와 변경 후의 경로가 정도에 상관없이 완전히 다른 것으로 인식되는 문제점이 있다. 이에 따라 경로의 유사도를 측정하는 기법들이 제안되었다. 경로의 유사도를 측정하기 위해서는 비교 대상이 되는 두 경로의 노드들을 비교하는데, 이 과정에서 두 경로에 공통으로 존재하지 않는 노드로 인해 불필요한 비교가 발생한다. 하지만 기존의 경로 유사도 기법들은 이러한 점을 고려하지 않았다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 시그니쳐를 이용하여 경로 간 노드의 비교를 최소화하는 기법을 제안한다. 실제 다양한 구조의 XML 문서를 가지고 성능 평가를 실시하여, 본 논문에서 제안한 기법을 이용했을 때 기존 기법을 이용했을 때보다 약 20%의 성능을 개선시켜 제안한 기법의 우수함을 보인다.
인터넷 상에서 정보 표현 및 교환의 표준으로 XML이 대두되면서 데이타베이스 연구 분야에서는 XML 질의 처리에 대한 중요성이 커지고 있다. 그리고 과거 몇 년간 빠른 XML 질의 처리를 위해 XISS, XR-트리와 같은 구조적 XML 질의 처리 기법이 제안되었다. 하지만 구조적 XML 질의 처리는 가지 경로 질의 처리를 위해 많은 조인 비용이 요구되는 문제를 가지고 있다. 최근에는 구조적 XML 질의 처리 기법의 조인 문제를 해결하기 위해 ViST와 PRIX와 같은 시퀀스 매칭 기반의 XML 질의 처리 기법이 제안되었다. 시퀀스 매칭 기반의 XML 질의 처리 기법은 가지 경로 질의를 다수의 부질의로 분리하지 않고 질의 시퀀스가 문서 내에 포함되는지만 비교하기 때문에 조인 비용이 요구되지 않는 장점을 가지고 있다. 하지만 ViST는 최적화되지 못한 번호부여 기법을 사용함으로써 질의 처리 시 구조 관계를 정확하게 판단하지 못하고, PRIX는 질의와 문서의 NPS와 LPS를 비교하는데 많은 비용이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 XML 질의 처리 성능 향상을 위해 상향식 질의 처리를 사용하는 효율적인 시퀀스 매칭 기법을 제안한다. 또한 본 논문의 성능 평가에서는 제안하는 기법을 ViST PRIX와 비교하여 제안하는 기법이 와일드-카드('*'와 '//')를 포함하는 선형 경로 질의뿐만 아니라 가지 경로 질의 처리에 대해 향상된 성능을 나타냄을 보인다.
인터넷, 데이타베이스, 멀티미디어 기술의 복합적인 영향으로 교육과 학습의 형태가 크게 변하고 있다. 그러나 강의 내용을 효과적으로 관리하고 검색할 수 있는 시스템과 도구의 부족으로 원격 학습은 크게 효과적이지 못하다. 이 논문은 대용량 강의 데이타베이스에서 사용자가 내용에 기반 하여 관심 있는 강의 부분만 발췌하여 접근할 수 있도록 하는 프로토타입 시스템 COVA를 소개한다. COVA는 원격 학습에서 내용 기반 강의 검색을 위한 다음과 같은 새로운 기법을 포함한다: (1) 강의 내용을 표현하기 위한 XML 기반의 준 구조적(semistructured) 데이타 모델, (2) XML 강의 데이타베이스의 구조적 요약, 즉, 스키마 추출 기법: (3) 원하는 강의 부분의 빠른 탐색을 위한 색인 기법.
XML 데이터 검객을 위한 표준 질의 언어로서 XQuery와 XPath가 W3C에 의해 표준으로 제정되었다. XQuery와 XPath를 보편적으로 사용함에 따라, 최근 연구는 방대한 XML 데이터베이스에서 XPath 경고 표현식에 대한 효율적인 질의 처리를 위한 데이터 구조 및 알고리즘 개발에 초점을 두고 있다. 최근에, XPath 경로 표현식을 처리할 때 XML 엘리먼트 사이의 구조적 관계(조상-자손, 부모-자식)를 결정하는 구조적 조인의 개념은 중요한 XPath 프로세싱 기법중의 하나가 되었다. 그러나 XPath 질의 처리에서 자주 발생하는 구조적 조인들은 높은 비용을 요구한다. 본 논문에서, 우리는 XPath 질의들을 효율적으로 처리하기 위해 제안한 구조적 인덱스(SI) 기반의 새로운 구조적 조인 알고리즘(SISJ)을 제안한다. 실험 결과에서는 이전의 알고리즘보다 근소하게 더 효율적인 성능을 보여 준다. 그러나 재귀성이 높은 문서에 대해서는 제안기법의 가지치기 특성으로 인해 약 30% 이상의 성능향상을 보였다.
XML 문서가 점차 복잡해지면서 XML문서의 구조를 알 필요 없이 키워드로만 검색을 하는 키워드 검색 방식이 많이 사용되고 있다. XML문서 내에서 키워드 검색 방식을 사용하기 위해서는 문서 내의 모든 키워드에 레이블을 부여해야 하며, 구조적인 정보 또한 레이블 내에 충분히 표현해야한다. 하지만 기존 레이블링 방법들은 색인을 위한 단순정보만 레이블링 하거나, 증가하는 XML문서의 크기에 대응하기 어려운 형태로 구조적인 정보를 표현한다. 이는 XML문서가 커질수록 키워드검색성능이 떨어지거나, 공간 사용량이 기하급수적으로 증가하는 문제를 야기한다. 따라서 본 논문에서는 대용량 XML문서에 대한 키워드 검색 시 기존 레이블링 방식이 가지고 있던 문제점을 보완하는 새로운 레이블링 방식인 RPLS(Repetitive Prime Labeling Scheme)을 소개한다. 이 방법은 기존 소수 레이블방식을 개선하여 상위 레벨의 소수를 하위 레벨에서 반복 사용할 수 있도록 하여 레이블링을 위해 생성해야하는 소수의 수를 감소시키도록 한 것이다. 본 논문에서는 대용량 XML 문서의 키워드검색에 대한 RPLS 스킴의 효율성 검증을 위해 기존 레이블링 기법들과의 성능 비교 실험 결과도 제시한다.
최근 XML 문서 필터링에 기반한 출판-구독(publish-subscribe) 시스템이 많은 관심을 받고 있다. 전형적인 출판-구독 시스템에서, 구독자들은 XPath 언어로 명세된 프로파일로 자신들의 관심을 표현하고, 새로운 내용들은 사용자 프로파일에 대하여 매칭 여부를 판단하여 관심을 가지고 있는 사용자들에게만 배달된다. 구독자의 수와 그들의 프로파일이 증가할수록, 시스템의 확장성이 출판-구독 시스템의 중요한 성공 요소가 된다. 이 논문에서는 FiST 시스템을 확장한 세그먼트 기반의 XML 문서 필터링 시스템인 SFiST 시스템을 제안한다. SFiST 시스템은 XML 문서 필터링에서 중복된 처리를 없애기 위해서 가지형 패턴의 사용자 프로파일에서 세그먼트를 추출하여 해시 기반의 세그먼트 테이블에 저장하고 유지한다. 이 세그먼트는 사용자 프로파일을 터스 시퀀스 형태로 표현하는데 이용되고, 효율적인 필터링을 위한 컴팩트 시퀀스 인덱스에도 사용된다. 실험을 통하여 세그먼트 기반의 SFiST 시스템이 이전의 연구인 FiST 시스템보다 좋은 성능을 가지고 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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