불확실한 분산 데이터베이스의 랭킹을 위한 프레임워크

전문가 제언

○ 불확실한 데이터의 개념은 실세계 데이터가 어떤 특정한 불확실성을 가지고 있을 때 발생하고 이런 데이터를 포함하는 데이터베이스를 불확실 데이터베이스라고 한다. 데이터베이스에서 불확실 데이터는 속성 불확실성, 상관관계 불확실성 및 튜플 불확실성의 3형태로 분류되고 대부분 확률 분포로 나타난다.

 

○ 분산 데이터베이스는 저장 디바이스가 모두 CPU와 같은 하나의 공통 프로세싱 유닛에 속하지 않는 데이터베이스이다. 이 데이터베이스는 분산 데이터베이스 관리 시스템에 의하여 제어되고 같은 물리적 위치에 있는 다중 컴퓨터에 저장되거나 상호 연결된 컴퓨터 네트워크 상에 분산 저장된다.

 

○ 인터넷의 발달로 분산과 불확실성은 오늘날의 데이터베이스 애플리케이션에서 중요한 설계 문제이다. 그 뿐만 아니라 불확실한 분산 데이터베이스에서 랭킹이나 TOP-k 질의처리 기법 등은 분산되고 불확실한 데이터에 의한 통신비용과 제어 프로세싱 문제 해결에 중요한 기법이다.

 

○ 이 연구에서는 랭킹 질의에 기반을 두어 분산과 불확실성 모두를 다룰 수 있는 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크에는 분산 사이트에서 TOP-k 튜플을 검색하기 위한 통신과 컴퓨테이션에 효율적인 알고리즘이 포함된다.

 

○ 국내 연구에서 분산 데이터베이스는 기상학, 항공우주공학, 해양학 및 지리정보 시스템과 같은 여러 분야에서 연구되고 있으며 많은 부분이 실용화되고 있다. 불확실 데이터베이스는 우주 또는 해양에서 발생하는 이동 객체의 불확실한 데이터의 판독과 질의와 같은 센서 네트워크 분야에서 연구가 활발하다. 분산된 불확실한 데이터베이스는 분산과 불확실성을 포함하는 데이터의 프로세싱과 질의를 위한 기술과 더불어 이들 불확실한 데이터를 이용한 클라우드 컴퓨팅과 사물 인터넷 등에서 활용하기 위한 많은 연구가 실용화될 것으로 여겨진다.

 

저자

Yousry M. AbdulAzeem, Ali I. ElDesouky, Hesham A. Ali

자료유형

학술정보

원문언어

영어

기업산업분류

정보통신

연도

2014

권(호)

92()

잡지명

Data and Knowledge Engineering

과학기술
표준분류

정보통신

페이지

1~19

분석자

김*기

분석물

• 불확실한 분산 데이터베이스의 랭킹을 위한 프레임워크.pdf [308,685 byte]

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