OLAP 분야에서 지금까지 연구되어온 영역 질의는 주어진 영역에 대한 집단 연산의 결과를 구하는 단순한 형태이다. 그러나 실제 데이타 분석 과정에서는 이러한 단순한 형태의 영역 질의뿐만 아니라, 집단 연산이 포함된 특정 조건을 만족하는 데이타 큐브 내의 영역을 찾는 형태의 확장된 영역 질의에 대한 필요성이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 확장된 영역 질의 유형의 일반적인 형태를 정의하고, 이에 대한 대표적인 예인 'MAX-of-SUM 질의'의 효율적인 처리 기법을 제안한다. MAX-of-SUM 질의는 데이타 큐브 상에서 영역합(SUM)이 최대(MAX)가 되는 영역을 찾는 질의를 의미한다. 본 논문에서는 MAX-of-SUM 질의 처리 시 검색의 대상이 되는 영역들에 대한 SUM 연산의 결과값이 취할 수 있는 범위를 미리 예측하는 기법을 제안한다. 즉, 영역에 대한 SUM 값의 범위를 예측함으로써, 이들 중에서 최대값을 찾기 위해 실제로 계산하여야 하는 영역의 개수를 줄여 빠른 질의 처리를 보장한다.
네크워크상의 분산되어 있는 정보를 접근하는 온톨로지와 같은 시맨틱 웹 정보 시스템에서는 효율적인 질의 처리를 위하여 질의 응답 시간을 줄여주는 향상된 캐쉬 메카니즘을 필요로 한다. 특히, P2P 네트워크 시스템은 웹 환경의 기본적인 하부 구조를 이루고 있으며, 질의가 발생하면, 소스 피어(Peer)로의 데이터 전송량을 줄이는 문제가 효율적인 질의 처리의 중요한 부분이다. 전통적인 데이터베이스 캐쉬 메카니즘으로부터 현재의 웹 환경에 적합한 질의 메카니즘들이 연구되어 왔으며, 질의 처리 결과를 캐쉬하는 것은 입력 질의 요구를 빠른 시간에 바로 사용자에게 전달할 수 있다. 웹 환경에서는 시맨틱 캐싱 방법이 연구되어 왔으며, 이는 캐쉬를 의미적인 영역들로 이루어진 공간으로 관리하는 개념이며, 논리적인 캐싱 단위가 질의와 질의 결과이므로 웹 환경에서 적합한 개념이다. 본 연구에서는 온톨로지와 같은 시맨틱 웹 정보가 클러스터 단위로 여러 피어에 분산되어 있는 경우에 캐쉬 메카니즘을 이용하여 효율적인 질의 처리가 이루어지도록 하는 방법을 제시한다. 특히, 캐쉬를 유지하고 처리하는 방법으로 스키마를 이용한 캐쉬 데이터 필터링 방법과 온톨로지와 질의 결과의 유사도를 측정하여 캐쉬 대체 영역 선택에 사용하는 방법을 제시한다.
최근 IoT 기술의 발전과 더불어 센서 노드, RFID, CCTV, 스마트폰 등에서 다양한 데이터를 Sensing하는 기술과 무선 통신 기술이 급격히 발전하면서 여러 응용 분야에서 센서 네트워크 관련 기술을 활용하기 위한 다양한 연구가 활발히 추진되고 있다. 따라서, GeoSensor 활용이 증가함에 따라 공간 센서 데이터와 같은 2차원 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 질의 처리 시스템이 활발히 연구되고 있다. 하지만 기존 질의 처리 시스템들은 시공간 센서 데이터와 같은 다차원 데이터를 처리하기 위한 데이터 타입과 연산자를 지원하지 않기 때문에 이와 같은 다차원 데이터를 처리하기에 미흡하다. 따라서, 본 논문은 이러한 센서 네트워크에서 다차원 데이터를 효율적으로 처리하기 위하여 질의 처리 시스템을 연구 개발하였다.
시간지원 데이터베이스는 유효시간과 거래시간을 통해 객체에 대한 효율적인 이력관리를 제공한다. 유효시간은 현실세계에서 객체에 발생한 시간을 의미하며, 거래시간은 객체가 데이터베이스에서 정의된 연산 뿐만 아니라 사용자 질의에 내포된 이력정보에 관련된 연산을 처리할 수 있도록 확장되어야 한다. 따라서 이 논문에서는 시간지원 질의언어인 TQuel(temporal query language)을 대상으로 하는 이전에 제안된 시간지원 질의 처리 시스템에 대하여 시간지원 구문분석과 시간지원 의미분석, 그리고 시간지원 코드 생성 및 시간지원 실행기 등의 기본적인 요소를 기반으로 거래시간 관리, 시간지원 집계, 시간지원 뷰, 그리고 시간지원 죠인 및 최적화 기능을 추가로 설계 구현하고, 그 처리과정을 예를 들어 설명한다.
최근 LBS(location-based service) 및 텔레매틱스(telematics) 응용의 효율적인 지원을 위해, 기존 유클리디언(Euclidean) 공간 대신, 실제 도로나 철도와 같은 공간 네트워크(network)를 고려한 다수의 연구가 수행되었다. 그러나 Closest Pairs 질의 및 e-distance 조인 질의는, 하나의 POI(Point Of Interest)를 다루는 대신 POI 집합에 대하여 질의처리를 수행하기 때문에 매우 비용이 많이 든다. 아울러, k 값 및 범위의 증가에 따라 질의처리에 필요한 노드 검색 및 거리 계산의 비용이 매우 크게 증가한다. 따라서 본 논문에서는 공간 네트워크를 위한 효율적인 Closest Pairs 질의 및 e-distance 조인 질의 처리를 위해, POI 기반의 실체화 기법을 이용한 효율적인 질의처리 알고리즘을 제안한다. 아울러 기존 질의처리 알고리즘과의 성능 비교를 통하여 제안하는 알고리즘이 검색 성능이 우수함을 보인다.
최근 위치 측정 기술과 모바일 기기들의 발달과 함께 위치 기반 서비스가 중요하게 연구되고 있다. 위치기반서비스를 제공하기 위해 많은 연구자들이 맵리듀스를 활용한 다양한 질의 처리 기법을 제안하였다. 그 중에 하나가 맵리듀스를 활용한 리버스 k-최근접 질의 처리 기법이다. 하지만 기존 기법들은 연속 리버스 k-최근접 질의 처리를 수행하기 위해 많은 처리 비용이 요구된다. 본 논문에서는 맵리듀스를 활용한 효율적인 연속 리버스 k-최근접 질의 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 60도 가지치기 기법을 이용한다. 제안하는 기법은 60도 가지치기 기법을 활용하여 모니터링 영역을 생성하고 모니터링을 수행하여 결과 업데이트을 수행하기 때문에 효율적으로 결과 업데이트를 수행한다. 또한, 본 논문에서는 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 기존 기법과의 성능평가를 수행한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권10호
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pp.5153-5170
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2016
The benefit of the scalability and flexibility inherent in cloud computing motivates clients to upload data and computation to public cloud servers. Because data is placed on public clouds, which are very likely to reside outside of the trusted domain of clients, this strategy introduces concerns regarding the security of sensitive client data. Thus, to provide sufficient security for the data stored in the cloud, it is essential to encrypt sensitive data before the data are uploaded onto cloud servers. Although data encryption is considered the most effective solution for protecting sensitive data from unauthorized users, it imposes a significant amount of overhead during the query processing phase, due to the limitations of directly executing operations against encrypted data. Recently, substantial research work that addresses the execution of SQL queries against encrypted data has been conducted. However, there has been little research on top-k join query processing over encrypted data within the cloud computing environments. In this paper, we develop an efficient algorithm that processes a top-k join query against encrypted cloud data. The proposed top-k join processing algorithm is, at an early phase, able to prune unpromising data sets which are guaranteed not to produce top-k highest scores. The experiment results show that the proposed approach provides significant performance gains over the naive solution.
최근 무선 센서 네트워크에서 센서로부터 원하는 데이타를 가져오는 네트워크 내 집계 질의처리 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 대표적인 네트워크 내 집계 질의 처리 기법들은 집계 질의 처리를 위해 라우팅 알고리즘과 데이타 구조를 제안하고 있다. 그러나 이러한 기법들은 센서 노드들의 에너지 소모가 크고, 질의 처리 결과 정확도가 떨어지고, 또한 질의 처리 시간이 오래 걸리는 문제점들을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 기존 집계 질의 처리 기법들의 문제점을 해결하고 무선 센서 네트워크에서 보다 효율적인 집계 질의 처리를 위해 BPA(Bucket-based Parallel Aggregation)를 제시하였다. BPA는 질의 영역을 센서 노드 분포에 따라 쿼드 트리로 구성하여 집계 질의를 병렬로 처리하고, 각 센서 노드로 하여금 데이타를 이중 전송하게 함으로써 전송 오류로 인한 데이타 손실을 줄인다. 또한, BPA는 집계 질의 처리시 버켓 기반의 데이타 구조를 이용하고 이러한 버켓 데이타 구조를 버켓내 데이타 개수에 따라 적응적으로 분할 및 합병한다. 특히 버켓내 데이타 크기를 줄이기 위해 데이타를 압축하고 데이타 전송 횟수를 줄이기 위해 필터링을 수행한다. 마지막으로 센서 데이타를 이용한 다양한 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 BPA의 우수성을 입증하였다.
XML에서의 질의는 경로 질의를 사용하고, 경로 질의를 효과적으로 처리하기 위한 여러 가지 색인 기법들이 연구되었다. 최근에는 구조 조인 기법과 더불어 접미사(suffix) 트리를 이용한 기법이 제안되고 있다. 그 중에서 가장 대표적인 기법이 ViST(Virtual Suffix Tree) 이다. ViST는 질의 처리 시간을 줄이기 위해서 접미사 트리와 B+ 트리를 이용하여 질의 처리에 참여하는 엘리먼트만을 비교한다. 그러나 실제 문서에서 조상-후손 관계가 아닌 엘리먼트도 후손으로 보고 처리하는 문제점으로 인해 디스크 접근이 많아지는 비효율성을 지닌다. 따라서 본 논문에서는 ViST의 문제점을 해결하는 색인구조를 제안하고 이 색인구조에 알맞은 질의 처리기법을 제안한다. 그리고 다양한 질의 처리 실험을 통해 기존에 제안된 색인구조에 비해 향상된 질의 처리 성능을 나타냄을 보인다.
유비쿼터스 시대의 텔레매틱스 데이터 관리는 자동차의 위치나 속도, 엔진의 속도, 타이어의 상태, 운전자의 관심사항 등의 실시간으로 유입되는 스트림 데이터에 대한 질의를 처리하는데 있다. 본 논문에서는 기존의 스트림 DBMS의 질의처리 연구현황을 비교 분석하고, 스트림 DBMS에서 다뤄야 하는 모든 유형의 질의를 질의 전처리기를 사용하여 하나의 통합된 시스템에서 처리할 수 있는 통합 하이브리드 모델을 제안한다. 최근 각종 장치의 가격은 하락하는 반면, 성능은 수직 상승함에 따라 DB와 큐등을 위한 공간을 추가함으로써 최대의 병렬성을 보장받을 수 있다. 그 결과 제안된 하이브리드 모델에서는 다양한 유형의 스트림 DBMS 질의들을 단일 시스템 내에서 일괄적이며 효율적으로 처리하여 시스템 성능 향상을 기대 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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