공간 선택 질의에 사용되는 질의 윈도우로는 직사각형이 주로 사용된다. 하지만, 최근에는 GIS 등과 같은 응용 프로그램들이 성능 향상으로 인해 보다 다양한 종류의 응용이 등장하고 있으므로, 직사각형뿐만 아니라 임의의 다각형 형태의 질의 윈도우에도 적합한 정제 단계 수행 전략에 대해 고려해 볼 필요가 있다. 이러한 전략으로는 기존의 공간 조인에서와 같이 plane-sweep 알고리즘을 이용하는 방법이 일반적이다. 하지만, 공간 데이터와 질의 위도우의 특성을 관찰해보면, 일반적으로 질의 윈도우가 공간 데이터보다 훨씬 간단한 모양으로 구성되어 있음을 알 수 있으므로, 본 논문에서는 이러한 상황에 보다 적합한 정제 단계 수행 방법을 제시하고 있으며, 실험을 통하여 제시한 방법의 우수성을 입증하고 있다.
공간 인덱스인 R-Tree를 이용하여 조건에 만족하는 공간 객체를 찾기 위해서 MBR의 비교하는 여과 과정만으로는 부정확한 경우가 있으며 그러한 경우에는 해당 공간 객체를 읽어 조건과 직접 비교하는 과정, 즉 정제과정이 필요하게 된다. 정제과정을 수행하기 위해서는 디스크 입출력이 요구되고 고비용 공간 연상을 수행해야 하므로 이는 검색 비용이 커지는 요인이 된다. 그래서, 여과 과정후의 후보 객체수를 최소화하기 위한 2단계 여과 기법들이 연구되었지만, 여과 효율이 떨어지거나, 추가로 데이터를 유지해야하거나, 원래 객체의 정보를 잃어버려 객체들을 재구성해야하는 문제점이 발생한다. 따라서, 본 논문에서는 이차 여과 과정에서 공간 객체의 존재여부를 저장하는 진위 테이블인 그리드 필터를 이용하여 간단한 논리 연산만으로 공간객체를 검색할 수 있도록 하는 확장된 R-Tree를 제안한다. 그러므로, 그리드 필터를 가지는 확장된 R-Tree 는 효율적인 이차 여과과정을 수행하기 때문에 여과를 위한 연산비용이 작고, 근사의 질이 높아 여과 효율이 우수하다.
빠른 질의 처리를 요구하는 공간 데이터베이스 시스템은 주로 최소경계사각형을 이용한 여과단계를 수행한 후 후보 객체에 대해 정제 단계를 수행한다. 대부분의 공간 연산은 빠른 여과 단계를 요구하지만, 처리 능력이 떨어지는 단말기에서는 여과율을 높여 정제 단계의 수행 횟수를 줄이는 것이 필수적이다. 그리고 메모리 용량이 부족한 모바일 단말기는 최소경계사각형을 간략히 표현해야 한다. 이 논문에서는 멀티 플랫폼 환경에서 공간 연산의 효율적인 여과 단계를 위한 공간 객체의 다양한 근사 표현 방법을 제안한다. 또한 2차원 공간 색인의 80%이상을 차지하는 최소 경계 사각형 정보를 압축하기 위한 방법을 제안한다. 그리고 표현 용량과 여과 효율 및 여과 처리 속도 측면에서 각 방법의 장단점을 분석한다.
공간 질의 처리에서는 효율적인 처리를 위하여 대상 공간 객체들 중에서 후보객체를 찾아내는 여과단계와 후보객체들 중에서 최종 질의를 만족하는 객체들을 찾아내는 정제단계로 나누어 처리하는 방법이 연구되었다. 이때 정제단계의 비용이 여과단계에서의 비용보다 훨씬 크기 때문에 정제단계의 계산비용을 줄일 수 있는 방법을 찾아내는 것이 중요하다. 본 논문에서는 정제단계에서의 계산비용을 줄이기 위한 방법으로 비트맵 근사표현 기법을 제안한다. 비트맵 근사 표현은 conservative 표현과 progressive 표현을 모두 적용하여 정확한 공간객체 교차 알고리즘을 수행하기 전에 false hit과 true hit을 사전에 찾아냄으로써 정제 단계의 계산비용을 줄이는 방법이다. 또한 비트맵 근사 표현을 R-트리에 적용하여 정제단계에서 계산비용을 줄이는 다양한 방법들간의 비교를 통하여 성능을 평가하였다.
XML은 웹 상에서 데이터의 표현과 교환을 위한 표준이다. XQuery는 XML 질의를 위한 W3C 표준으로서 XML 문서를 효율적으로 검색하기 위해서 W3C에서 제안한 표준질의어이다. XQuery가 등장하면서, 이를 빠르게 처리하기 위한 연구가 많이 진행 중이며, 이 연구 중 한 분야는 XQuery 질의를 정제하는 것이다. 사용자에 따라 다양하게 작성되는 XQuery 질의들은 정제되어 있지 않을 수 있다. 질의의 불필요한 연산이나 표현을 제거하여 간결하게 만드는 것은 질의를 효율적으로 처리하게 하여 성능을 향상시키는데 도움을 준다. 이에 대한 이전의 연구들은 XML 데이터의 저장구조나 시스템에 의존적인 질의 정제방법을 사용하므로 이들 방법을 일반적인 XQuery 질의 정제로 볼 수는 없다. 그러나 우리의 정제방법은 XQuery 질의를 기반으로 하여 일반적인 상황에서도 질의의 정제가 가능하므로 XQuery를 입력으로 하는 다른 시스템에서 우리의 방법으로 입력 질의를 정제하여 효율적으로 질의를 처리할 수 있다. 본 논문에서는 XQuery 질의를 효율적으로 처리하기 위하여 두가지 정제방법을 제안한다. 첫째는 불필요한 연산이나 표현을 제거하는 방법이고, 둘째는 질의의 순서를 재배치하는 방법이다. 이 방법들을 통하여 질의를 보다 빠르고 효율적으로 처리하도록 한다. 끝으로, 우리는 성능평가를 통하여 우리의 정제방법의 효율성을 입증한다.
정보의 시각화는 정보의 직관적 이해를 위해 중요한 역할을 하며, 다양한 응용영역에서 해당 환경의 특징에 맞추어 활용되고 있다. 본 논문에서는 전자상거래에서 상품을 효과적으로 검색하여 보여주기 위해서는 기존의 방식이 아닌 상품 정보의 특색에 맞는 검색 방식과 시각화 기법이 필요하다고 판단하여, 기존의 MapNet이나 클러스터맵 등의 기술을 반영한 상품 검색 비주얼라이제이션 기법을 소개한다. 상품 카테고리 검색과 속성 검색의 분리를 통해 검색조건에 명확한 시맨틱 부여를 가능하게 하고, 사용자에게 검색 결과를 평가하고 재검색을 수행할 수 있게 한다. 결과 평가는 원하는 결과를 얻지 못했을 경우 사용자가 질의어를 재작성하여 최적의 결과를 찾을 수 있게 한다.
공간 데이터베이스는 일반 관계형 데이터베이스나 객체지향 데이터베이스에 비해 다음과 같은 특징을 가진다. 첫째, 공간 데이터베이스에서의 질의는 공간 질의와 비공간 질의가 섞여서 들어 온다. 둘째, 공간 질의는 비공간 질의에 비해 데이터의 복잡성과 방대함으로 인해 주로 2 단계(여과 단계 및 정제 단계)로 나누어 처리되었다. 셋째, 공간 객체들은 대부분 공간 색인을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 공간 데이터베이스의 특성을 잘 반영하는 질의 최적화 기법을 제안한다. 첫 번째 방법으로 질의 수행 단계 이전의 최적화 단계에서부터 여과 및 정제를 분리하여 생각하는 것이다. 두 번째 방법으로는 복잡한 질의에 대해서 각각의 공간 연산을 여과/정제 단계로 분리한후 여러 정제 단계 연산들을 합쳐 한꺼번에 처리 할수 있고 여러 여과 단계 연산들도 마찬가지로 합쳐질 수 있다. 본 논문에서는 또한 여과/정제를 질의 최적화 단계에서 분리한 여과/정제 조기 분리 (ESFAR) 최적화 기법에 대한 규칙 기반 질의 최적화 기법을 제안한다.
일본군 '위안부'에 대한 기록은 민간 기관에서 개별적으로 관리하고 있다. 일부 기록은 디지털 아카이브로 구축되어 온라인으로 접근할 수 있다. 그러나, 디지털 아카이브의 기록은 기관에 따라 메타데이터의 구성과 표현 방식이 다르다. 한편, 기록 사이의 관계를 정의할 수 있는 체계가 미흡하기 때문에, 현재 구축된 일본군 '위안부' 기록은 서로 연결되지 않고 파편적인 형식으로 남아있다. 본 연구는 일본군 '위안부' 디지털 기록을 연계하기 위한 지식 모델을 제안하고, 분산화된 디지털 아카이브의 기록을 통합하여 일본군 '위안부' 지식그래프를 구축한다. 일본군 '위안부' 디지털 아카이브의 메타데이터를 분석하여 공통 요소를 도출하고, 표준 어휘를 적용하여 디지털 기록의 다양한 개체와 개체 사이의 관계를 의미적으로 표현한다. 특히, 흩어져 있는 기록을 연계하고 검색하기 위해 수집한 데이터의 정제가 이루어지고, 외부데이터를 활용하여 기록의 맥락 정보를 강화하고 있다. 구축된 지식그래프의 검증은 분산된 기록의 탐색 여부를 측정하는 질의를 통해 수행된다. 검증 결과, 지식그래프는 흩어져 있는 기록을 연계하여 검색할 수 있고, 외부데이터로부터의 강화로 기록의 맥락 정보를 풍부하게 제공하며, 의미 기반의 검색을 통해 사용자의 의도에 맞춘 정확한 검색이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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