Type-Level Access Pattern View: A Technique for Enhancing Prefetching Performance

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Performance Analysis of the Cache Conscious-Generalized Search Tree

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Efficient Evaluation of Partial Match Queries for XML Documents Using Information Retrieval Techniques

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CC-GiST: Cache Conscious-Generalized Search Tree for Supporting Various Fast Intelligent Applications

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Spatial Join based on the Transform-Space View

공간 조인이란 서로 겹치는 관계를 가지는 공간 객체의 쌍들을 찾는 질의이다. 색인 기반 공간 조인에는 원공간 색인인 R 트리가 널리 사용된다. 원공간 색인이란 원공간상에서 표현된 공간 객체를 색인하는 구조로, 이를 활용한 조인은 크기를 가지는 공간 객체를 다루기 때문에 정형적인 방법이 아닌 휴리스틱에 의존하는 단점을 가진다. 반면, 변환공간 색인은 원공간 상의 공간 객체를 변환공간 상의 크기가 없는 점 객체로 변환하여 색인한 후에 이들을 다루기 때문에, 이를 활용한 공간 조인은 상대적으로 단순하고 정형적인 방법을 사용하는 장점을 가진다. 그러나, 이 방법은 R 트리와 같이 원공간 객체를 색인하는 원공간 색인에는 적용될 수 없는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 이 두 방법의 장점만을 취하는 새로운 방법을 제안한다. 즉, 변환공간 뷰(transform-space view)라는 새로운 개념과 이를 사용한 공간 조인 알고리즘인 변환공간 뷰 조인 알고리즘(transform-space view join algorithm)을 제안한다. 변환공간 뷰란 원공간 색인에 대한 가상의 변환공간 색인으로서, 이미 구축된 원공간 색인을 구조적으로 변경하지 않고서 별도의 추가비용 없이 가상의 변환공간 색인으로 해석할 수 있게 한다. 실험 결과, 변환공간 뷰 조인 알고리즘은 R 트리를 원공간에서 조인하는 알고리즘들과 비교하여 디스크 액세스 횟수 측면에서 최대 43.1%까지 더 좋은 성능을 보인다. 본 논문의 가장 중요한 공헌은 R 트리와 같이 널리 사용되는 원공간 색인을 변환공간 뷰라는 새로운 개념을 통하여 변환공간에서 해석하여 사용할 수 있음을 보인 것이다. 우리는 이 새로운 개념이 다양한 공간 질의 처리 알고리즘들이 변환공간에서 새롭게 개발될 수 있는 프레임워크를 마련했다고 믿는다.22kc

Survey on Big Graph Data Processing

그래프는 기본적인 데이터 구조 중 하나로, 소셜 네트워크, 단백질 상호 작용 네트워크, 웹 그래프 및 뇌 네트워크와 같은 실 세계의 다양한 응용에서 사용된다. 최근 들어, 소셜 네트워크 기반의 마케팅, 통합 지식 검색 및 인간 커넥톰 분석 등과 같이 빅 그래프 데이터에 대한 분석을 필요로 하는 새로운 서비스 및 기술들의 출현으로 인해, 빅 그래프 데이터를 효율적으로 처리하는 연구에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 빅 그래프 데이터 처리 기술들에 대해 살펴본다.None22kc

정보검색시스템에서 조인 시퀀스 분리성 기반 논리곱 불리언 질의 최적화

논리곱 불리언 질의는 질의에 포함된 키워드들이 모두 나타나는 텍스트 문서들을 검색하는질의로서, 정보검색 시스템에서 가장 널리 사용되는 질의이다. 논리곱 불리언 질의는 검색의 정확도를 높이기 위하여 많은 수의 키워드로 구성된 긴 질의를 사용한다. 이 경우, 키워드 처리 순서가 성능에 크게 영향을 미친다. 기존 정보검색시스템에서는 휴리스틱에 의존하여 키워드 처리 순서를 결정하므로 최적을 보장하지 못한다. 동적 프로그래밍과 같은 기존의 데이타베이스 질의 최적화 알고리즘은 복잡도가 지수적으로 증가하므로(O(n2n-1)), 키워드 수가 많은 논리곱 불리언 질의에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 조인 시퀀스 분리성이라는 새로운 개념에 기반한 논리곱 불리언 질의 최적화 알고리즘을 제안한다. 조인 시퀀스 분리성이란 조인에 참여하는 릴레이션들이 어떤 조건을 만족할 경우, 최적 조인 시퀀스가 두 개의 서브 시퀀스로 분리된다는 성질이다. 이 성질을 활용하면 O(nlogn)만에 최적 조인 시퀀스를 구할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 조인 시퀀스 분리성의 개념을 정형적으로 정의하고 이에 기반한 질의 최적화 알고리즘의 최적성을 이론적으로 증명한다. 그리고, 제안한 질의 최적화 알고리즘의 성능 평가를 위해, 비용 모델을 사용하여 다양한 시뮬레이션을 수행한다. 그 결과, 제안한 알고리즘의 성능이 기존의 휴리스틱 기반 질의 최적화 알고리즘들에 비해 100배 이상 우수함을 보인다. 또한, 동적 프로그래밍 알고리즘에 비해 질의 최적화 시간 면에서 기하 급수적으로 우수함을 보인다(키워드 개수가 10 개일 경우 600배 이상 우수함).22kc

Generalization of Window Construction for Subsequence Matching in Time - Series Databases

본 논문에서는 서브시퀀스 매칭에서 윈도우 구성의 일반화 개념을 제안하고, 이에 기반한 새로운 서브시퀀스 매칭 방법인 GeneralMatch를 제안한다. 기존 연구인 Faloutsos 등의 방법 (간단히 FRM이라 한다)은 점 여과 효과의 결여로 인해 많은 착오해답을 발생시켰다. 본 저자들의 DualMatch는 점 여과 효과를 발휘하여 성능을 크게 향상시켰으나, 주어진 최소 질의 시퀀스 길이에 대해 최대 윈도우 크기가 작은(FRM의 1/2) 문제가 있었다. GeneralMatch는 DualMatch를 더욱 개섢나 방법으로서, 두 바업ㅂ의 장점을 모두 취한다. 즉, FRM과 같이 큰 윈도우를 사용할 수 있으며, 동시에 DualMatch와 같이 점 여과 효과를 발휘할 수 있다. GeneralMatch는 데이터 시퀀스를 J-슬라이딩 윈도우(일반화된 슬라이딩 윈도우)로 나누고, 질의 시퀀스를 J-디스조인트 윈도우(일반화된 디스조인트 윈도우)로 나누는 방법을 사용한다. 본 논문에서는 GeneralMatch의 정확성, 즉, GeneralMatch가 착오기각이 발생하지 않음을 증명한다. 또한, 주어진 최소 질의 시퀀스 길이에 대해 GeneralMatch가 바르게 동작하기 위한 최대 윈도우 크기가 있음을 증명한다. 그리고, 페이지 액세스 횟수를 최소로 하는 J 값의 결정 방법을 제안한다. 실제 주식 데이터에 대한 실험 결과, GeneralMatch는 낮은 선택률 범위(10^(-6)~10^(-4))에서 DualMatch에 비해 평균 114%, FRM에 비해 평균 998% 성능을 향상시켰으며, 높은 선택률 범위(10^(-3)~10^(-1))에서도 DualMatch에 비해 평균 46%, FRM에 비해 평균 65% 성능을 향상시켰다.2

허밍 대수를 이용한 허밍 질의처리 시스템

허밍 질의는 사용자가 가사를 모를 때, 유용하고 직관적으로 사용할 수 있는 질의 방법이다. 허밍 질의 시스템은 사용자 멜로디를 입력으로 받고, 이 멜로디를 음악 데이터베이스의 모든 멜로디와 비교하며, 가장 유사한 k개의 멜로디를 반환한다. 본 논문에서는 허밍 질의 시스템을 위한 허밍 대수를 제안하고, 허밍 대수를 이용하여 실제 허밍 질의처리 시스템인 HummingBase를 설계하고 구현하였다. 기존 유사 검색 방법들을 분석함으로써 10개의 기본 연산자로 구성된 대수를 유도하였다. 제안한 허밍 대수는 허밍 질의 시스템이 확장이 가능하고 모듈화가 되게끔 구현하는데 사용될 수 있다. 본 논문에서는 두 가지 사례 연구를 통해, 제안한 허밍 대수를 이용하면 기존의 허밍 질의처리 시스템을 쉽고 편리하게 표현 할 수 있음을 보인다.22kc

Prefetching based on the Type-Level Access Pattern in Object-Relational DBMSs

선인출은 데이타베이스 관리 시스템에서 클라이언트와 서버 사이에 발생하는 라운드트립을 줄일 수 있는 효과적인 방법이다. 본 논문에서는 타입수준 액세스 패턴과 타입수준 지역성이라는 새로운 개념을 제시하고, 이 개념에 기반한 새로운 선인출 방법을 제시한다. 타입수준 액세스 패턴이란 항해에 사용된 애트리뷰트들의 패턴이며, 타입수준 액세스 지역성이란 항해 응용에서 타입수준 액세스 패턴이 반복적으로 나타나는 현상이다. 기존의 선인출 방법은 항해 응용에서 액세스된 객체 혹은 페이지 식별자들간의 패턴인 객체수준 혹은 페이지수준 액세스 패턴을 선인출에 이용하는데, 이 방법은 동일한 객체 혹은 페이지들이 반복적으로 액세스될 때에만 선인출 효과를 가지는 문제점이 있다. 이에 반해 제안하는 방법은 항해 응용에서 같은 객체들이 반복적으로 액세스되지 않더라도 같은 애트리뷰트들이 반복적으로 참조되는 경우, 즉, 타입수준 액세스 지역성이 존재하면, 효과적인 선인출을 수행하는 장점이 있다. 객체관계형 DBMS(ORDBMS)의 많은 항해 응용들은 타입수준 액세스 지역성이 있다. 따라서, 제안하는 방법을 ORDBMS에 적용하면 라운드트립의 횟수를 효과적으로 줄일 수 있고 성능을 크게 향상시킬 수 있다. 제안하는 방법의 우수성을 증명하기 위해, ORDBMS 프로토타입에 구현하여 많은 종류의 실험을 수행하였다. 실험결과, 복잡한 구조를 탐색하는 OO7 벤치마크나 실제 GIS 응용에서, 제안하는 선인출 방법은 단순한 요구인출 방법 및 최근의 문맥 기반 선인출 방법과 비교하여 라운드트립 횟수를 수십배에서 수백배까지 줄이고 성능을 수배까지 향상시켰다. 이와 같은 결과로 볼 때, 제안하는 방법은 객체지향 항해 응용의 성능을 크게 향상시키는 결과로서, 상용 ORDBMS에 구현될 수 있는 실용적인 결과라 믿는다.2