• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10c
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• pp.113-117
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• 2006

유비쿼터스 컴퓨팅의 실현을 위해서는 이동 단말기의 자원 및 컴퓨팅 파워의 효율적 사용이 필수적이다. 특히, 이동 단말기에 내장된 소프트웨어의 수행에 있어 메모리 효율성, 에너지 효율성, 그리고 처리 효율성이 요구된다. 본 논문은 자원이 제약되어 있는 이동 단말기에서의 XML 데이터에 대한 질의 처리 기술에 관한 것이다. 메모리 용량이 크지 않은 단말기의 경우 대량의 XML 데이터에 대한 질의 처리를 수행하기 위해서는 XML 스트림 질의 처리 기술이 활용되어야 한다. 최근에 제시된 XFrag 기법은 홀-필러(hole-filler) 모델을 이용하여 XML 데이터를 XML 조각(fragment)으로 분할(fragmentation)하여 스트림으로 전송하고 처리할 수 있는 기법이다. 이는 메모리 효율성이 요구되는 이동 단말기에서 전체 XML 문서를 재구성하지 않고 XML 데이터에 대한 질의 처리를 가능하게 한다. 그러나 홀-필러 모델을 사용할 경우 홀과 필러에 대한 부가적인 정보를 저장해야 하므로 메모리 효율성이 높지 못하다. 본 논문에서는 XML 데이터의 구조 정보를 표현하는 XML 레이블링(labelling) 기법을 이용하여 XML 데이터를 조각으로 분할하여 조각 스트림에 대한 질의 처리를 수행하는 기법을 제시한다. 구현 및 성능 실험 결과 본 논문에서 제시한 기법이 기존의 XFrag 기법보다 메모리 사용량과 처리 시간 양면 모두에서 우수한 것으로 나타났다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.15D no.1
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• pp.1-14
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• 2008

This paper is on query processing in the mobile devices where memory capacity is limited. In case that a query against a large volume of XML data is processed in such a mobile device, techniques of fragmenting the XML data into chunks and of streaming and processing them are required. Such techniques make it possible to process queries without materializing the XML data in its entirety. The previous schemes such as XFrag[4], XFPro[5], XFLab[6] are not scalable with respect to the increase of the size of the XML data because they lack proper memory management capability. After some information on XML fragments necessary for query processing is stored, it is not deleted even after it becomes of no use. As such, when the XML fragments are dynamically generated and infinitely streamed, there could be no guarantee of normal completion of query processing. In this paper, we address scalability of query processing over dynamic XML fragment stream, proposing techniques of deleting information on XML fragments accumulated during query processing in order to extend the previous schemes. The performance experiments through implementation showed that our extended schemes considerably outperformed the previous ones in memory efficiency and scalability with respect to the size of the XML data.