초록

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분산 데이타베이스 시스템은 통신망으로 연결되어 있는 컴퓨터 노드들의 집합으로 구성되어 있으며 각 노드들은 데이타, 프로그램, 처리능력 등의 자원을 공유한다. 데이타의 분산은 접근 시간 단축, 가용성과 신뢰성, 동시성의 증가와 같은 장점이 있으나 통신 비용과 시스템 부하와 같은 성능저하 요인이 될 수도 있으므로 데이타를 최적의 노드에 분산시키는 할당 문제가 중요한 이슈이다. 본 논문에서는 시스템 운영 비용을 최소화 시키는 최적의 할당 노드를 찾기 위한 목적 함수를 기술하였으며 유전자 알고리즘을 사용하여 할당 목적 함수의 해를 구현하였다.

분산 데이타베이스 시스템은 통신망으로 연결되어 있는 컴퓨터 노드들의 집합으로 구성되어 있으며 각 노드들은 데이타, 프로그램, 처리능력 등의 자원을 공유한다. 데이타의 분산은 접근 시간 단축, 가용성과 신뢰성, 동시성의 증가와 같은 장점이 있으나 통신 비용과 시스템 부하와 같은 성능저하 요인이 될 수도 있으므로 데이타를 최적의 노드에 분산시키는 할당 문제가 중요한 이슈이다. 본 논문에서는 시스템 운영 비용을 최소화 시키는 최적의 할당 노드를 찾기 위한 목적 함수를 기술하였으며 유전자 알고리즘을 사용하여 할당 목적 함수의 해를 구현하였다.

AI 본문요약

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• 연구 주제
• 연구 방법

문제 정의

• 본 논문에서는 시스템 운영 비용을 최소화시키는 최적의 할당 노드를 찾기 위한 목적함수를 기술하였으며 제시된 할당 목적 항수의 해를 유전자 알고리죰을 사용하여 구현하였다. 몬 논문에서 제시한 할당 모델에서는 저장, 질의 처리 및 전송비용 요소를 고려하였으며 검색 연산과 갱신연산의 수행시에 데이타 전송 방식이 서로 다른 점을 전송비용 측점에 반영하였다.

가설 설정

• 구현을 위하여과 같은 3개의 릴레이션믈 사용하였으며 릴레이션은 각각 3개의 프래Z1 먼트로 구성되어 있고, 노드는 4개가 있는 것오로 가정하였다.
• <표 2>는 노드별로 검색 및 갱신 질의에 대한 발생 빈도를 나다내 고 있다.<표 2>에서 볼 수 있듯이 검색 질의 3개와 갱 신 질의 3개가 있는 것으로 가정하였으며 각 질의는 다시 부질의로 나뉘어져 처리된다.
• 질의 처리 비용 QPC는 프래Z1 먼트를 검색 및 갱신하는 데에 필요한 접근 비용(CPU 비용)으로 본 논문에서는 같은 사이트 내에서 검색과 갱신을 처리하는 비용은 동일한 것으로 가정하였으며 무결성 유지 비용과 동시성 제어 비용은 고려하지 않았다.

제안 방법

• 분산 데이타베이스에서 갱신 요청을 수행하기 위한 전송 방식과 검샊 요청을 수행하기 위한 데이타 전송 방 식은 매우 다르다.[4] 본 논문에서는 검색 질의 수행과 갱신 질의 수행의 차이점을 반영하기 위하여 전송 비용 수식을 검색 전송 비용(月76와 갱신 전송 비용오 로 나누어서 정의하였다.
• 몬 논문에서 제시한 할당 모델에서는 저장, 질의 처리 및 전송비용 요소를 고려하였으며 검색 연산과 갱신연산의 수행시에 데이타 전송 방식이 서로 다른 점을 전송비용 측점에 반영하였다. 또한 기술된 할당 목적함수의 해를 찾기 위하여 유전자 알고리즘을 이용하여 구현을 하였다.
• 몬 논문에서는〔2] 에서 정의된 할당 모델에 대하여 유전자 알고리즘[3]을 적용하여 최소의 비용이 드는 최적의 할당 해를 찾아 구현하몄다. 최적의 데이타 할당은 최소 비용의 측면과 최대 성능의 측면으로 평가될 수 있는데 본 논문에서는 비용 측면만을 고려하였다.

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