초록 ▼

□ 연구개요
본 연구는 인공지능 기반 고성능 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)을 개발하는 것을 목표로 한다. 빅데이터 시대에서 많은 양의 데이터를 편리하고 효율적으로 다루기 위 해 DBMS는 필수적이다. 따라서, Oracle, Microsoft SQL Server, IBM DB2 등의 상용DBMS들은 시장에서 우위를 선점하기 위해 다양한 기술을 개발하며 치열하게 경쟁하 고 있다. 본 연구팀은 인공지능 기반 고성능 DBMS를 위해 질의 최적화를 위한 질의 카디널리티 예측 및 데이터베이스 성능 최적화를 위한 자동 튜닝 방법에 대

□ 연구개요
본 연구는 인공지능 기반 고성능 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)을 개발하는 것을 목표로 한다. 빅데이터 시대에서 많은 양의 데이터를 편리하고 효율적으로 다루기 위 해 DBMS는 필수적이다. 따라서, Oracle, Microsoft SQL Server, IBM DB2 등의 상용DBMS들은 시장에서 우위를 선점하기 위해 다양한 기술을 개발하며 치열하게 경쟁하 고 있다. 본 연구팀은 인공지능 기반 고성능 DBMS를 위해 질의 최적화를 위한 질의 카디널리티 예측 및 데이터베이스 성능 최적화를 위한 자동 튜닝 방법에 대해 개발 및 연구를 수행하였다.
□ 연구 목표대비 연구결과
본 과제에서는 머신러닝 기반 인덱스 개발, 딥러닝 기반 선택도 및 카디널리티 추정 모델 개발, 머신러닝 기반 질의 최적화, 워크로드 최적화를 위한 머신러닝 기반 설정값, 인덱스, 구체화 뷰 자동 선택 기술 개발 크게 네 가지의 주제로 연구를 진행하였다. 본 연구팀의 연구결과로는, BK21플러스 사업에서 Impact Factor 4와 2로 인정하는 해당 분야의 최상위 학술대회인 VLDB와 ICDE에 각각 1편과 2편의 논문을 발표하였고, 국내 학술대회에는 9편의 논문을 발표하였다. 또한, 3편의 논문이 최우수 국내 논문지에 게재되었다. 특허 성과로는 국내 및 국제 특허를 각각 3건과 2건을 출원하였으며 그 중 2건은 국내 특허로 등록이 완료되었다. SCI급 국제 학술지 혹은 BK인 정 최우수 학술대회에 총 3편과 국제 또는 국내 학술대회 및 학술지에 12편의 논문을 발표 및 게재하는 목표를 초과 달성하였다.
추가로, 본 과제로 수행한 다음 두 논문을 곧 최우수 국제 컨퍼런스에 제출할 예정이다. VLDB 2022년에 발표했던 카디널리티 추정 기술을 상업용 데이터베이스 시스템의 LIKE 연산자에 적용하는 새로운 연구가 거의 끝났다. 또한, 데이터베이스 시스템에서 각 configuration 마다 질의 워크로드를 수행해 최적의 configuration을 찾는 것은 매우 시간이 오래 걸리기 때문에 각각의 configuration에 대한 워크로드의 일부 질의들만 잘 선택하여 워크로드의 수행시간을 예측하고 최적의 configuration을 빠르게 탐색하는 연구를 미국 Illinois 주립대 박용주 교수와 거의 마쳤다.

□ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과 (연구개발결과의 중요성)
기존의 DBMS는 일반적으로 통계정보와 단순화된 계산식을 사용하여 질의 수행 시간 등을 잘못 추정하기 쉬우며, 이를 기반으로 잘못된 질의 플랜을 선택하는 경우 질의 처리 성능이 저하된다. 본 연구팀이 개발한 딥러닝 기반 선택도 및 카디널리티 추정 모델을 통해 기존 대부분의 상용 데이터베이스에서 사용되는 질의 플랜의 수행시간을 정확하게 예측하기 위해 활용될 수 있어 기존의 DBMS 질의처리 속도를 향상시킬 수 있다. 본 연구팀이 개발한 인공지능 기반 고성능 DBMS 기술을 적용하면, MySQL이나 PostgreSQL과 같은 오픈소스 데이터베이스의 성능도 향상하여, 적은 비용으로 자동화된 고성능 데이터베이스를 사용할 수 있게 되고, 오라클, SAP, 마이크로소프트, 아마존과 같은 거대한 데이터베이스 회사에서도 더욱 효율적인 데이터 관련 서비스를 제공할 것이라 기대한다.

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 1.1. 연구개요 ... 4
• 1.2. 연구의 필요성 ... 5
• 1.3 연구 방향 및 연구 가설 ... 6
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 7
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 9
• 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 9
• 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 16
• 3) 목표 달성 수준 ... 16
• 4) 목표 미달 시 원인 분석 ... 17
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 17
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 18
• 6. 자체점검표 ... 19
• 7. 참고문헌 ... 20
• 붙임1. 세부 정량적 연구개발성과 ... 22
• 붙임2. 연구책임자 대표적 연구실적 및 증빙(요약문 및 사본) ... 27
• 끝페이지 ... 45