퍼지 그래프 기반의 수직 분할 알고리즘 = A Vertical Partitioning Algorithm based on Fuzzy Graph

국문 초록 (Abstract)

사용자의 질의 요청을 보다 빨리 지원하고 시스템 전체 처리량을 증가시키기 위한 하나의 방법으로 데이타 스키마의 수직 분할 문제가 많이 연구되어 왔다. 수직 분할의 대표적인 응용 예로는 중앙 집중 시스템에서의 파일 분할, 분산 데이타베이스에서의 데이타 분산, 메모리 계층 사이의 데이타 분할 등이 있다. 일반적으로 수직 분할 알고리즘은 모든 유용한 단편들의 생성과 임의 분할 지원 등의 두가지 기능을 효율적으로 지원할 수 있어야 한다. 그러나, 기존의 제안된 방법들은 대부분 첫번째 기능에 중점을 두고 있어 임의분할 기능을 지원하는데 많은 제한이 있다. 그리고 수직 분할 알고리즘에서 데이타 속성들이 포함될 단편을 결정할 때 기본적으로 모호성 문제를 가지고 있기 때문에 이에 대한 효과적인 처리가 필요하다. 본 논문에서는 퍼지 이론에 기반한 효율적인 수직 α-분할 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 퍼지 그래프 이론을 바탕으로 수직 분할에서의 모호성 문제를 해결하여 복잡한 수학적 계산 없이 모든 유용한 단편들을 생성할 수 있다. 또한, 범용 임의 분할 기능도 효과적으로 지원할 수 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The concept of vertical partitioning has been discussed so far in an objective of improving the performance of query execution and system throughput. It can be applied to the areas where the match between data and queries affects performance, which includes partitioning of individual files in centralized environments, data distribution in distributed databases, dividing data among different levels of memory hierarchies, and so on. In general, a vertical partitioning algorithm should support n-ary partitioning as well as a globally optimal solution for the generation of all meaningful fragments. Most previous methods, however, have some limitations to support both of them efficiently. Because the vertical partitioning problem basically includes the fuzziness property, the proper management is required for the fuzziness problem. In this paper we propose an efficient vertical α-partitioning algorithm which is based on the fuzzy theory. The method can not only generate all meaningful fragments but also support n-ary partitioning without any complex mathematical computations.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• Abstract
• 1. 서론
• 2. 연구 동기
• 3. α- 분할 알고리즘
• 4. 임의 α- 분할 알고리즘
• 5. 분석 및 실험
• 6. 결론
• 참고문헌
• 저자소개