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        • 대용량 XML 데이터베이스에서 경로정보의 중복을 제거한 효율적인 질의 처리

          이혜자(Hiye-Ja Lee),정병수(Byeong-Soo Jeong),이영구(Young-Koo Lee) 한국정보과학회 데이터베이스 소사이어티 2005 데이타베이스 연구 Vol.21 No.3

          본 논문에서는 관계형 데이터베이스를 기반으로 대용량 XML 문서 집합에 대한 효율적인 저장 및 질의 처리 기법으로, 경로 정보의 중복을 제거하면서 역 인덱스를 함께 이용한 방법을 제안한다. 구조적인 특성을 갖는 XML 문서들을 관계형 데이터베이스로 저장하기 위해서는 XML 문서의 내용뿐만 아니라 문서의 구조적 정보가 트리 구조에 기반하는 노드들로 분해되어, 노드 타입에 따라, 루트에서 각 노드까지의 경로 정보가 함께 관계형 테이블에 저장되어야 한다. 경로 정보를 이용한 기존의 XML 문서들의 저장 및 질의 처리 기법들에서는 모든 엘리먼트 노드들에 대해 경로 정보를 저장함에 따라 정보의 양이 증가하여 질의 처리의 성능을 저하시키는 요인이 되고 있다. 제안 방법에서는 경로 정보 중 가장 긴 단말 엘리먼트 노드까지의 경로인 단말 엘리먼트 경로(leaf element path)만을 저장하고 내부 엘리먼트 노드까지의 경로인 내부 엘리먼트 경로들(internal element path)은 단말 엘리먼트 경로 정보를 이용하여 처리함으로써 경로 정보의 양을 줄이고 있다. 또한, 단말 엘리먼트 경로만을 대상으로 하여 역 인덱스를 구성함에 따라, 기존의 역 인덱스 이용 기법에 비해 키워드별 포스팅 리스트(posting lists)의 수를 줄이게 되어 인덱스를 이용한 질의 처리의 성능을 향상시킬 수 있다. 기존 방법들과의 성능을 비교하기 위하여 대표적인 XPath 질의들에 대한 처리 성능을 측정하여 제안한 방법의 효용성을 입증하였다. We propose an improved approach that stores and retrieve a large volume of XML documents in a relational database, while removing the redundancy of path information and using an inverted index for reduced path information. In order to store XML documents which have structural information, in a relational database, an XML document is decomposed into nodes based on its tree structure, and stored in relational tables according to the node type with path information from the root node to each node. The existing XML storage methods which use relational data model, usually store path information for every node type. Thus, they can increase storage overhead and decrease retrieval performance with the increased data volume. Our approach stores only data for leaf node path information in XML tree structure while finding out internal node path information from leaf node path information. In this manner, our approach can reduce data volume for a large amount of XML documents to a degree and also reduce the size of inverted index for the path information with the smaller number of posting lists by key words. We show the effectiveness of this approach through several experiments that compare XPath query performance with the existing methods.

        • 데이터 스트림에 대한 연속 질의를 위한 우선순위 기반의 의미적 부하 제한

          박재석(Jaeseok Park),조행래(Haengrae Cho) 한국정보과학회 데이터베이스 소사이어티 2005 데이타베이스 연구 Vol.21 No.1

          데이터 스트림 관리 시스템(Data Stream Management System: DSMS)은 대량의 데이터 스트림과 다수의 연속 질의를 처리하는 시스템이다. 시스템에 입력되는 데이터 스트림의 양이 시스템의 처리 능력을 초과할 경우, DSMS는 입력 데이터의 일부를 무시함으로써 적정 부하를 유지한다. 기존에 연구된 데이터 스트림에 대한 질의 알고리즘들의 공통적인 목표는 모든 질의 결과들 사이의 평균 오차를 줄이는 것이다. 이와는 달리 본 논문에서는 각 질의의 우선순위를 고려하여 중요한 질의일수록 신빙성 있는 결과를 출력하는 부하 제한 알고리즘을 제안한다. 즉, 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 질의를 실행하는 각 응용들의 중요도를 반영하여 차별화된 QoS(Quality of Service)를 지원할 수 있다. 본 논문에서는 모의실험을 통해 제안하는 알고리즘의 성능을 평가한다. The data stream management system (DSMS) has to handle high-volume and bursty data streams with large number of continuous queries. When the input rate of any data stream exceeds the system capacity, the DSMS has to shed load by dropping some fraction of the unprocessed data items. This paper proposes a new load shedding algorithm for queries over data streams. Unlike previous algorithms that try to reduce the average deviation of the estimated answers of all queries, the proposed algorithm considers the priority of each query so that more important queries can make more convincing outputs. As a result, the proposed algorithm can support differentiated quality of services by exploiting semantics inherent to applications. We also report the experiment results confirming the benefits of the proposed algorithm.

        • Effectively Managing Data Warehouse System for Geographic Woods Information

          임태수(Tae-Soo Lim),강석호(Suk-Ho Kang) 한국정보과학회 데이터베이스 소사이어티 2004 데이타베이스 연구 Vol.20 No.3

          자연수림과 천연자원에 대한 최신정보의 정확한 관리를 위해서 효과적인 의사결정지원 기법이 필요하다. 본 연구에서는 데이터 웨어하우스에 입각하여 오랜 기간 축적된 운영관리 데이터를 유용한 정보로 변환시키는 방법 및 그 구현에 대해 살펴보았다. 데이터웨어하우스는 데이터의 저장과 분석을 통한 정교하고도 잘 성숙된 데이터베이스 기술을 사용하므로 전략적 의사결정을 위하여 매우 적합하다고 판단되었다. 이러한 데이터웨어하우스 모델링을 활용하여 운영계데이터를 재가공하고 통합하고, 저장하여 조림과 천연자원에 대한 통합적 관리에 있어서 효과적으로 적용한 연구이다. A data warehouse (DW) is known to be appropriate for strategic decision-making, since it is based on large scale and mature database technology that stores and analyzes data to aid decision support. This paper introduces DW technique, which provides an enterprise solution for those companies that have collected a lot of operational data over the years and need to develop a way to turn that data into useful information. In order to manage current and accurate information about woods resources, woods organizations need to have effective decision-making techniques. This paper effectively applies DW modeling process, in which operational data is re-processed, aggregated and stored in base tables, to an integrated woods resources management

        • KCI등재
        • 데이터 웨어하우스에서 부가 파일을 이용한 복합 뷰 관리 기법

          정웅교(Woong-Kyo Chung),신성현(Sung-Hyun Shin),김진호(Jin-Ho Kim) 한국정보과학회 데이터베이스 소사이어티 2004 데이타베이스 연구 Vol.20 No.3

          데이터 웨어하우스는 여러 소스로부터 수집한 요약 정보를 유지하는 실체뷰로 유지하여 이 요약 정보를 원하는 복잡한 질의들을 효율적으로 처리하기 위해 사용된다. 소스 데이터가 변경될 경우 이에 따라 데이터 웨어하우스의 내용도 함께 수정해야 하는데, 일반적으로 소스 데이터들이 여러 사이트에 분산되어 있기 때문에 이러한 데이터 웨어하우스의 실체 뷰를 관리하는 것이 상당히 복잡하다. 보통 실체 뷰를 관리하는 방법에는 그 뷰를 다시 재 생성하는 방법과 소스 데이터의 갱신된 부분만 반영하는 점진적인 방법들이 있다. 점진적인 관리 방법은 소스 데이터에 대한 갱신 사항을 부가 화일 또는 보조 릴레이션 등에 저장한 후 이를 이용하여 뷰를 갱신하는 방법으로, 부가적으로 유지하는 정보의 양이 적고 뷰 관리에 드는 비용이 적다는 장점이 있다. 이 논문에서는 이러한 점진적인 뷰 관리 방법의 하나로 부가 화일과 조인 부가 화일을 사용하여 다양한 관계 연산을 포함하는 복잡한 질의로 정의되는 실체 뷰를 관리하는 효율적인 방법을 제시한다. 또는 이 방법의 성능을 평가하기 위한 비용 모델을 분석적으로 제시하였으며, 이 비용 모델을 기반으로 성능을 비교ㆍ분석하여 본 논문의 방법이 다른 기존의 방법보다 성능이 우수함을 보였다. Data warehouse can be stored as materialized views derived from one or more sources in order to support efficient accesses to the integrated data. The materialzed views can provide fast accesses to complex queries of data warehouse environment. Because data sources are distributed over remote sites, we need an efficient maintenance of the views in response to the changes of data sources. There can be classified into two approaches in maintaining the materialized views: the view redefinition and the incremental view maintenance. The incremental view maintenance updates views incrementally by using auxiliary relations or differential files which have the additional information of source data changes. Thus it requires only small amount of additional information and it can modify materialized views efficiently. In this paper, we propose a new incremental view maintenance algorithm which updates efficiently materialized views defined as complex queries including various relational operations by using differential files and join differential files. In order to evaluate the performance of the proposed algorithm, we define the cost model then compare its performance with previous ones.

        • CRM 시스템에서의 룰 인식 자동 데이터웨어하우징 기법

          김한준(Han-Joon Kim) 한국정보과학회 데이터베이스 소사이어티 2004 데이타베이스 연구 Vol.20 No.3

          이 논문에서는 규칙기반 CRM 시스템에서 데이터 웨어하우스 스키마를 자동 생성하는 기법을 소개한다. 양질의 CRM 기능을 제공하기 위하여 CRM 시스템들은 기존의 CRM 방법론에 데이터 웨어하우스 기술을 접목하는 방안을 찾고 있다. 그러나 많은 CRM 시스템이 데이터 웨어하우스의 설계 측면에서 스키마 진화와 관련된 문제를 제대로 지원하지 못하고 있다. 여기서는 마케팅 전략을 표현하는 캠페인 규칙이 입력되면, 그 모든 규칙을 만족시키는 데이터 웨어하우스 스키마를 생성하는 기법을 제안한다. 이는 데이터마이닝 기능을 포함하는 분석 CRM 시스템을 구축하는데 큰 도움이 될 것이다. This article introduces a novel method of automatically developing data warehouse configuration in rule-based CRM systems. Currently, to provide good quality CRM functionalities, CRM systems seek to combine conventional CRM methodologies with data warehousing technology. However, there are few facilities in CRM systems with respect to data warehouse design that alleviate the problems associated with data schema maintenance. Given a set of campaign rules expressing marketing strategies, data warehouse schema that can satisfy all the input rules can be generated. The method significantly will help to build analytical CRM systems with data mining applications.

        • 부분 질의계획 중복에 기반한 동적 스트림 질의 재구성

          이상돈(Sang-Don Lee),이원근(Won-Gen Lee) 한국정보과학회 데이터베이스 소사이어티 2004 데이타베이스 연구 Vol.20 No.4

          최근 들어 데이터가 연속적으로 생성되는 데이터 스트림을 처리하는 스트림 응용에 대한 요구가 증대하고 있다. 데이터 스트림을 대상으로 이루어지는 스트림 질의는 한번 등록이 되면 계속적으로 입력 데이터 스트림을 감시하다가 질의를 만족시키는 투플이 발생될 때마다 결과를 출력하는 연속성을 갖는다. 이러한 데이터 스트림 처리 시스템에서는 성능 향상을 위하여 동적으로 질의 실행 계획을 변경해야 하는 경우가 빈번히 발생한다. 현재 사용 중인 질의 계회 중의 일부를 재구성하기 위해서 사용될 수 있는 방법중의 하나는 대상 질의 계획으로의 입력을 중단하고 질의 계획을 재구성한 후 새로 구성된 질의 계획을 대상으로 스트림 입력을 재개하는 것이다. 그러나 이 경우 입력 데이터 보관을 위한 저장공간에 대한 비용이 증가하고, 부정확한 값을 산출하거나 출력 지연시간이 증가하는 등의 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 질의 계획의 일부를 중복시켜 동적으로 질의 계획을 재구성하는 기법을 제시한다. 제안 기법은 최적화 대상이 되는 질의 계획을 일시적으로 중복시킴으로서 최적화가 진행되고 있는 과정 중에도 기존의 질의 계획이 입력 스트림을 계속 처리하도록 하고, 재구성이 완료된 후에는 새로운 질의 계획이 입력 스트림을 처리하도록 한 후 기존의 질의 계획을 삭제하는 과정으로 이루어진다. 본 논문에서 제시한 기법의 성능을 메모리 요구량, 출력 지연에 대하여 비교 평가하였다. 부분 질의계획 중복에 기반한 동적 스트림 질의 재구성 방법은 동기화를 위한 추가 비용이 발생하지만, 입력을 중단하지 않기 때문에 기존의 방법에 비하여 메모리 요구량이 감소하고, 추가적인 출력지연도 발생하지 않는 장점을 갖는다. Recently, a new class of data applications has been widely recognized, in which data arrives continuously. Stream queries, once registered, continuously monitor the input streams and produce outputs whenever the queries are satisfied. In order to improve data stream processing system's performance, query plans are dynamically changed often. In order to substitute parts of an old query plan with a new optimized one, previously proposed approach follows a set of steps : The optimizer decides the target query plan, buffers data streams, reorganizes the query plan and stops holding the streams. But, this strategy has some problems such as probably excessive memory requirements to buffer input streams, inaccuracy of outputs and increased delays. This paper suggests a new dynamic query plan reorganization strategy based on repliction of a part of query plan. The optimizer temporarily maintains two query plans, the target query plan and the optimized query plan. The target query plan processes the input streams while the optimization is proceeding. When the reorganization is completed, the target query plan is removed from the system. Now, the optimized query plan processes the input streams. Performance results show that the proposed dynamic query plan reorganization strategy successfully reduces the required memory requirements and does not cause the additional output delays with marginal overhead.

        • 확장된 MLS에 의해 기술된 상호 제약 조건의 관계형 데이터베이스로의 매핑 기법

          송인철(In-Chul Song) 한국정보과학회 데이터베이스 소사이어티 2004 데이타베이스 연구 Vol.20 No.4

          XML이 정보의 교환 및 데이터 표현 방법의 표준으로 자리잡아 감에 따라XML 문서를 관계형 데이터베이스에 저장하고자 하는 연구들이 많이 진행되어 왔다. 초기에는 XML 문서의 구조 정보를 관계형 데이터베이스에 저장하려는 연구가 있었고 최근에는 XML 스키마 언어에 의해 기술되는 키(key)와 외부 키(foreign key) 등의 의미상의 정보를 저장하고자 하는 연구가 있었다. 이와 더불어 XML Schema가 다른 엘리먼트 혹은 애트리뷰트의 존재 여부나 그 값에 기반한 제약 조건인 상호 제약 조건을 표현하지 못하므로 XML Schema를 확장하여 상호 제약 조건을 표현할 수 있게 한 연구도 있다. 본 논문에서는 앞선 연구에서 제안된 확장 XML Schema에 의해 기술된 상호 제약 조건을 관계형 데이터베이스의 제약 조건으로 매핑하는 기법을 제시한다. There have been many researches on storing XML documents to RDBMS since XML became the de-facto standard in information exchange. In its early stage, there were researches that stored the structural information of XML documents to RDBMS. Recently, the researches to store the semantics of XML documents such as keys and foreign keys, described by various schema languages, emerged. On the other hand, due to the limitation that the XML Schema cannot express the co-constraints that depend on the existence of other elements or attributes, or their values, there was a research that extends the XML Schema to allow it to express the co-constraints. In this paper, we present an algorithm that translates the co-constraints written by the extended XML Schema to the RDBMS constraints.

        • 관계 데이터베이스를 기반으로 하는 XQuery 질의 처리기

          장형화(Hyung Hwa Jang),홍의경(Eui Kyeong Hong) 한국정보과학회 데이터베이스 소사이어티 2006 데이타베이스 연구 Vol.22 No.3

          XML은 데이터 교환의 표준으로 빠르게 자리를 잡아가고 있다. XML은 응용들 간에 상호 호환성이 가능하도록 정보 교환을 용이하게 한다. XML의 장점을 활용하고, 데이터베이스의 기능과 XML의 특징을 결합하기 위해서는 XML 문서들을 DBMS에 효율적으로 저장하고 관리해야 한다. 이 논문에서는 XML 데이터를 관계 데이터베이스 시스템에 저장하고 XQuery 질의를 통해 검색할 수 있는 프로토타입 시스템을 설계 및 구현한다. 이 시스템은 두 부분으로 구성된다. 첫 번째 부분은 XQuery 질의를 SQL 문장으로 변환하는 XQuery 질의 생성기이고, 두 번째 부분은 SQL 결과 집합으로부터 XML 문서들을 구성하는 XML 데이터 생성기이다. 마지막으로 본 논문에서는 XQuery 질의를 처리하는 시간을 측정하고, XPath 질의 처리 시스템과 성능을 비교하였다. XML is fast becoming an industry standard for data exchange. XML offers an easy information exchange that enables interoperability between applications. To take advantage of XML's features and to blend the power of a database with XML's features, XML documents should be stored efficiently and managed by DBMS. In this paper, we designed and implemented prototype system that can store XML data in relational database system and retrieve it with XQuery query. The system is composed of two parts. The first part of the system is XQuery query generator that translates XQuery to SQL statements and the second part is XML data generator that constructs XML document from SQL result set. Finally, this paper shows measurement time of processing XQuery query and compares storage performance with XPath query processing systems.

        • 점진적 모델 갱신 기법을 이용한 스트림 데이터 예측

          김성현(Sung Hyun Kim),이용미(Yongmi Lee),김룡(Long Jin),서성보(Sungbo Seo),류근호(Keun Ho Ryu) 한국정보과학회 데이터베이스 소사이어티 2006 데이타베이스 연구 Vol.22 No.3

          최근 센서 네트워크의 발달로 실세계의 많은 데이터가 시간 속성을 갖고 실시간으로 수집되고 있다. 기존의 시계열 데이터 예측 기법은 긴 주기를 갖는 과거 데이터를 통해 미래를 예측하거나 모델 갱신 없이 예측을 수행하였다. 그러나 스트림 데이터는 매우 빠르게 수집이 되고 시간이 지남에 따라 데이터의 특성이 변경될 수 있으므로 기존의 시계열 예측 기법을 적용하는 것은 적절하지 않다. 따라서 이 논문에서는 슬라이딩 윈도우와 점진적인 회귀분석을 이용한 스트림 데이터 예측 기법을 제안한다. 이 기법은 스트림데이터를 다중 회귀 모델에 입력하기 위해 차원 분열을 통해 여러 개의 속성으로 분열( Fractal )하고, 변화되는 데이터의 분포를 반영하기 위해 슬라이딩 윈도우 기법을 사용하여 점진적으로 회귀 모델을 갱신한다. 이전 데이터의 유지 없이 최소 정보를 갖는 행렬을 통해 모델을 갱신하므로 낮은 공간 복잡도를 갖는다. 제안된 기법의 타당성은 RME(Relative Mean Error)와 RMSE(Root Mean Square Error)를 이용하여 측정하였다. 1시점 예측 정확도 측정 실험 결과 제안 기법인 IMQR(Incremental Multiple Quadratic Regression) 기법이 DES(Double Exponential Smoothing), SVR(Support Vector Regression), MLR(Multiple Linear Regression), MQR(Multiple Quadratic Regression) 기법에 비해 R M E가 평균 5.6%, RMSE가 평균 0.067 정도 우수하였다. Advance in wireless sensor network made it possible to collect massive amounts of sensor-based data with temporal attribute at real-time. Existing prediction methods for time-series data have tried to predict the future using the past data or without updating a model. However, the methods are not suitable for stream data, because the data is characterized by high data rate and changes in data distribution over time. In this paper, we propose IMQR(Incremental Multiple Quadratic Regression), a novel prediction method using incremental model updating. To apply stream data to a multiple regression model, we fractionalize stream data in several attributes using fractal. The model is then updated using sliding window to reflect changes in data distribution incrementally. This method that updates the model through a matrix having minimal information without maintaining the past data guarantees low space complexity. We evaluated error rate in IMQR using RME(Relative Mean Error) and RMSE(Root Mean Square Error). As a result, compared with other methods such as DES(Double Exponential Smoothing), SVR(Support Vector Regression), MLR(Multiple Linear Regression), and MQR(Multiple Quadratic Regression), RME and RMSE in IMQR decreased by 5.6% and 0.067% in average, respectively.

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