초록

용어보기논문에서 용어와 풀이말을 자동 추출한 결과로, 시범 서비스 중입니다. AI-Helper

인터넷에서 널리 사용되는 HTML은 현재 데이터베이스 시스템과 같은 저장소 대신, 전형적인 파일 시스템에 저장되는 경우가 대부분이다. 마찬가지로 최근에 인터넷 상에서의 데이터 교환 및 표현의 표준으로 부각되는 XML 역시 파일 시스템에 저장되는 경우가 많다. 하지만, XML 문서의 비정규적인 구조와 장황성 때문에. 디스크 공간이나 네트워크 대역폭이 정규적인 구조의 데이터에 비해 비효율적이다. 따라서. 이를 해결하고자. XML 문서의 압축에 관한 연구가 진행되었다. 하지만. 최근에 연구된 XML 압축 기법들은 압축한 XML 문서에 대한 질의를 지원하지 않거나, 질의를 지원하더라도 XML 문서의 데이터 값들의 특성을 고려하지 않고 단순히 기존의 압축 방법을 통해 XML 문서를 압축한다. 그러므로 본 연구에서는 압축한 XML 문서에 대한 질의를 효율적으로 지원하는 XML 압축 기법을 제안한다. 본 연구에서는 태그를 Dictionary 압축으로 압축하며 태그 별로 데이터 값들의 타입을 추출하여 추출한 타입에 적절한 압축 방법으로 데이터 값을 압축한다. 또한, 제안하는 압축 기법의 구현 및 성능 평가를 통하여. 구현한 시스템이 실생활에 사용되는 XML 문서들을 효율적으로 압축하며 향상된 질의 성능을 제공하는 것을 보인다.

인터넷에서 널리 사용되는 HTML은 현재 데이터베이스 시스템과 같은 저장소 대신, 전형적인 파일 시스템에 저장되는 경우가 대부분이다. 마찬가지로 최근에 인터넷 상에서의 데이터 교환 및 표현의 표준으로 부각되는 XML 역시 파일 시스템에 저장되는 경우가 많다. 하지만, XML 문서의 비정규적인 구조와 장황성 때문에. 디스크 공간이나 네트워크 대역폭이 정규적인 구조의 데이터에 비해 비효율적이다. 따라서. 이를 해결하고자. XML 문서의 압축에 관한 연구가 진행되었다. 하지만. 최근에 연구된 XML 압축 기법들은 압축한 XML 문서에 대한 질의를 지원하지 않거나, 질의를 지원하더라도 XML 문서의 데이터 값들의 특성을 고려하지 않고 단순히 기존의 압축 방법을 통해 XML 문서를 압축한다. 그러므로 본 연구에서는 압축한 XML 문서에 대한 질의를 효율적으로 지원하는 XML 압축 기법을 제안한다. 본 연구에서는 태그를 Dictionary 압축으로 압축하며 태그 별로 데이터 값들의 타입을 추출하여 추출한 타입에 적절한 압축 방법으로 데이터 값을 압축한다. 또한, 제안하는 압축 기법의 구현 및 성능 평가를 통하여. 구현한 시스템이 실생활에 사용되는 XML 문서들을 효율적으로 압축하며 향상된 질의 성능을 제공하는 것을 보인다.

AI 본문요약

엑셀 다운로드 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• 따라서, 본 연구에서는 압축한 XML 문서에 대한 질의를 효율적으로 처리하는 XML 압축 기법을 제안한다. 본 연구에서는 태그 별로 데이터 값들의 타입을 추출하여 추출한 타입에 적절한 압축 방법으 로 압축한다.
• 본 연구에서는 압축한 XML 문서에 대한 질의를 효율적으로 지원하는 XML 압축 기법을 제안하였다. 태그는 Dictionary 압축올 기반으로 정수를 표현하는데 필요한 최소한의 바이트를 사용하여 표현하 였다 또한, .

제안 방법

• 먼저, 질의 처리기는 질의에 사용된 경로 내의 엘리먼트들을 통계 치 추출기가 부여한 정수들로"변환하고, 압축한 XML 문서를 깊이 우선 검색 (Depih Fii^t Seard!) 으로 탐색하면서 방문하는 엘리먼트의 단순경로가 정수로 변환된 경로와 동일한가를 확인한다. 만약, 주어진 질의가 정확 질의라면, 질의 조건에 사용된 데이터 값을 타입 기반 압축기로 압축하고, 정수로 변환된 경로와 똥일한 경로를 가지는 엘리먼트의 압축된 데이터 값이 질의 조건의 데이터 값을 압축한 값과 같은지를 비교한다.
• 태그는 Dictionary 압축올 기반으로 정수를 표현하는데 필요한 최소한의 바이트를 사용하여 표현하 였다 또한, .데이터 값은 타입 추출을 통해 추출한 타입에 적절한 압축 방법으로 압축하였다.
• XML 문서마다 다섯 걔의 질의를 선택하였다 질의 1은 단순경로 표현식을, 질의 2, 3은 부분경로 표현식을 통한 정확 질의와 레인지 질의를, 질의 4, 5는 복잡한 구조의 정확 질의와 레인지 질의를 의미 한다. 또한, Auction과 Baseball은 diet 타입을, Course는 int 타입을, 그리고, Shakespeare는 huff 타입에 대한 정확 및 레인지 질의를 선택하였다.(공간 부족에 따라 질의 예는 생략한다.
• 본 연구에서는 태그 별로 데이터 값들의 타입을 추출하여 추출한 타입에 적절한 압축 방법으 로 압축한다. 또한, 본 연구에서 제안하는 XML 압축 기법은 압축에 사용한 정보가 변경되지 않는 Semi-adaptive 방식에 외해 압축하는 데이터의 위치와 관계없이 항상 동일한 값으로 압축하고, 본래 XML 문서의 구조와 압축한 XML 문서의 구조를 같도록 압축하므로 압축한 XML 문서에 대한 질의 처리는 본래 XML 문서로의 복원을 필요로 하지 않는다.
• XGrind는 DTD를 통해 데이터 값을 Hufl&nan 압축이나 Dictionary 압축으로 압축하며, 태그는 Dictionary 압축으로 압축한다. 또한, 질의 처리기는 엘리먼트 (element) 를 방문할 때마다 루트 (root) 로부터 현재 방문한 엘리먼트까지의 압축된 경로 (path) 를 추출하여, 이것이 질의에서 주어진 경로를 압축한 경로와 동일한지를 확인한다. 또한, Huffinan 압축이나 Dictionary 압축으로 압축한 데이터 값들간의 크기 비교는 불가능하므로, 레인지 질의의 경우, 압축한 데이터 값들의 복원이 반드시 필요하다.
• 먼저, 질의 처리기는 질의에 사용된 경로 내의 엘리먼트들을 통계 치 추출기가 부여한 정수들로"변환하고, 압축한 XML 문서를 깊이 우선 검색 (Depih Fii^t Seard!) 으로 탐색하면서 방문하는 엘리먼트의 단순경로가 정수로 변환된 경로와 동일한가를 확인한다. 만약, 주어진 질의가 정확 질의라면, 질의 조건에 사용된 데이터 값을 타입 기반 압축기로 압축하고, 정수로 변환된 경로와 똥일한 경로를 가지는 엘리먼트의 압축된 데이터 값이 질의 조건의 데이터 값을 압축한 값과 같은지를 비교한다. 그리고, 레안지 질의의 경우, 해당 데이터 값의 타입이 inti, int2, int4, 또는 float면, 압축한 데이터 값이 래인지 내에 포함하는지를 비교한다.
• 본 연구에서 제안하는 XML 압축은 Semi-adaptive 방식으로 XML 문서 압축에 필요한 통계치를 미리 추출한다 그 결과 동일한 태그 맟 데이터 값은 해당 태그와 데이터 값의 위치와는 관계없이 항상 같은 값으로 압축한다. 또한, 본 XML 압축은 XQ血d처럼 압축한 XML 문서의 구조를 본래 XML 문서의 구조와 동일하게 유지하는 Homomorphism [9] 을 기반으로 효율적인 질의 처리가 가능하다.
• 본 연구에서 제안하는 압축 기법을 기반으로 XML 압축 시스템을 구현하였으며, 실생활에서 사용되는 XML 문서와 다양한 종류의 질의를 통해 XML 압축 시스템의 성능을 평가하였다. 그 결과, XML 압축 시스템은 기존의 XML 압축 기법보다 향상된 질의 수행 시간 과 적절한 압축비 (compression ratio) 를 보여 준다.
• 본 연구에서는 Dictionary 압축으로 태그를 압축한다. 새로운 태그 마다 0보다 큰 정수를 부여하고, 부여한 정수들로 태그들을 변환한다.
• 따라서, 본 연구에서는 압축한 XML 문서에 대한 질의를 효율적으로 처리하는 XML 압축 기법을 제안한다. 본 연구에서는 태그 별로 데이터 값들의 타입을 추출하여 추출한 타입에 적절한 압축 방법으 로 압축한다. 또한, 본 연구에서 제안하는 XML 압축 기법은 압축에 사용한 정보가 변경되지 않는 Semi-adaptive 방식에 외해 압축하는 데이터의 위치와 관계없이 항상 동일한 값으로 압축하고, 본래 XML 문서의 구조와 압축한 XML 문서의 구조를 같도록 압축하므로 압축한 XML 문서에 대한 질의 처리는 본래 XML 문서로의 복원을 필요로 하지 않는다.
• 1 이 탑쟤된 Sun UltraSparc- II롤 사용하였고, XML 문서는 로컬 디스크에 저장하였다. 실험에서, XMiH은 사용자로부터 압축 방법이 제공되지 않으며, XGrind의 질의 처리기는 무분경로 표현식을 지원하지 않으므로, 이 기능을 추가적으로 구현하였다.
• 본 연구에서는 압축한 XML 문서에 대한 질의를 효율적으로 지원하는 XML 압축 기법을 제안하였다. 태그는 Dictionary 압축올 기반으로 정수를 표현하는데 필요한 최소한의 바이트를 사용하여 표현하 였다 또한, .데이터 값은 타입 추출을 통해 추출한 타입에 적절한 압축 방법으로 압축하였다.
• 특히, 압축한 값들간의 크기 비교가 가능한 Di如en6al 압축의 사용으로 압축한 데이터 값에 대한 복원이 필요한 경우를 최소화 하였다.

대상 데이터

• 실생활예서 사용되는 네 개의 XML 문서를 사용하였으며, 표 3은 사용된 XML 문서돌의 정보를 보여준다 크기는 XML 문서의 크기 (MB) 를, 길이는 가장 긴 단순경로의 길이를, 태그는 유일한 태그 수롤, int/float은 추출한 타입이 inti, int2, int4, 또는, iloat인 엘리먼트 수를, 그리고, diet는 타입이 diet인 엘리먼트 수롤 의미한다
• 실험은 메인 메모리 384MB에 Solaris 2.5.1 이 탑쟤된 Sun UltraSparc- II롤 사용하였고, XML 문서는 로컬 디스크에 저장하였다. 실험에서, XMiH은 사용자로부터 압축 방법이 제공되지 않으며, XGrind의 질의 처리기는 무분경로 표현식을 지원하지 않으므로, 이 기능을 추가적으로 구현하였다.

이론/모형

• 일반적으로 압축 기법들은 데이터 복원력에 따라, Lossy 압축과 Lossless 압축으로 구분된다. Lossy 압축은 데이터의 일부 정보를 제거하여 압축하므로, 압축한 데이터를 복원한 결과는 본래 데이터와 다르다 따라서, 본 연구에서는 Lossy 압축올 고려하지 않는다 반면, Lossless 압축에는 정해 놓은 통계치 (statistic) 를 사용하거나 전혀 사용하지 않는 Static 방식, 데이터의 통계치를 먼저 추출하고 추출한 통계치를 사용하여 압축하는 Semi-adaptive 방식, 그리고, 데이터를 압축하면서 통계치를 추출하는 Adaptive 방식이 있다. 특히, Semi- adaptive 방식에서 추출한 통계치는 어떠한 변경도 발생하지 않지만 Adaptive 방식의 통계치는 계속해서 변경이 발생한다.

성능/효과

• 본 연구에서 제안하는 압축 기법을 기반으로 XML 압축 시스템을 구현하였으며, 실생활에서 사용되는 XML 문서와 다양한 종류의 질의를 통해 XML 압축 시스템의 성능을 평가하였다. 그 결과, XML 압축 시스템은 기존의 XML 압축 기법보다 향상된 질의 수행 시간 과 적절한 압축비 (compression ratio) 를 보여 준다.
• 그리고 실생활에 사용되는 XML 문서들과 다양한 종류의 실의들을 선택하여 구현한 시스템의 성능 평가를 한 결과, 구현한 시스템은 1.4 배 향상된 질의 처리 성능을 보였고, 압축비는 80%였다.
• 본 연구에서 제안하는 XML 압축은 Semi-adaptive 방식으로 XML 문서 압축에 필요한 통계치를 미리 추출한다 그 결과 동일한 태그 맟 데이터 값은 해당 태그와 데이터 값의 위치와는 관계없이 항상 같은 값으로 압축한다. 또한, 본 XML 압축은 XQ血d처럼 압축한 XML 문서의 구조를 본래 XML 문서의 구조와 동일하게 유지하는 Homomorphism [9] 을 기반으로 효율적인 질의 처리가 가능하다.
• 여기서, 압축비는 1-압축된 XML 문서/본래 XML 문서를 의미한다 예상대로 XMill이 92%로 가장 좋았고, 본 시스템은 &豚로써 XML 문서가 int, float, 그리고, diet 타입울 많이 포함하면, 더 나은 성능을 보일 것이다 그림 4는 기ib의 성능을 확인하고자 XGrind와 본 시스템으로 압축한 XML 문서를 기ib으로 구성된 gzip으 로 압축한 결과로써, 두 방법 모두 거의 비슷한 압축비를 보였다. 마지막으로, 그림 5는 질의 수행 시간의 결과로, 본 시스템이 모든 질 의에 대해서 XGrinci보다 나은 성능을 보였다. 질의 1, 2, 4는 최소한의 바이트로 정수를 표현하여 항상 2바이트를 사용하는 XGHnd보다 나은 성능을 보였고, 질의 3, 5는 항상 복원하는 XGrind의 경우를 Differential 압축으로 최소화하여, 1.
• 그림 3은 압축비의 결과이다. 여기서, 압축비는 1-압축된 XML 문서/본래 XML 문서를 의미한다 예상대로 XMill이 92%로 가장 좋았고, 본 시스템은 &豚로써 XML 문서가 int, float, 그리고, diet 타입울 많이 포함하면, 더 나은 성능을 보일 것이다 그림 4는 기ib의 성능을 확인하고자 XGrind와 본 시스템으로 압축한 XML 문서를 기ib으로 구성된 gzip으 로 압축한 결과로써, 두 방법 모두 거의 비슷한 압축비를 보였다. 마지막으로, 그림 5는 질의 수행 시간의 결과로, 본 시스템이 모든 질 의에 대해서 XGrinci보다 나은 성능을 보였다.
• 마지막으로, 그림 5는 질의 수행 시간의 결과로, 본 시스템이 모든 질 의에 대해서 XGrinci보다 나은 성능을 보였다. 질의 1, 2, 4는 최소한의 바이트로 정수를 표현하여 항상 2바이트를 사용하는 XGHnd보다 나은 성능을 보였고, 질의 3, 5는 항상 복원하는 XGrind의 경우를 Differential 압축으로 최소화하여, 1.4 배 향상된 성능을 보였다

본문요약 정보가 도움이 되었나요? 예 아니오 제출

이 논문을 인용한 문헌

더보기