시간지원 데이타베이스에서 효과적인 시간지원 집단화 처리 기법

Abstract

시간지원 데이타베이스(temporal database)는 시간정보를 포함하는 데이타를 효율적으로 저장하고 질의할 수 있게 한다. 현실 세계의 자료는 시간 속성을 가지며, 경향 분석, 버전 관리, 그리고 의료 기록 관리와 같은 다양한 응용 분야에서 이러한 시간 속성을 관리한다. 따라서, 데이타베이스 시스템은 시간 속성을 지원해야 한다. 본 논문에서는 시간지원 집단화(temporal aggregate)의 효율적인 처리 방법을 다룬다. 시간지원 집단화는 중요한 연산의 하나로서 의사 결정 시스템, 경향 분석, 예측 시스템 등에서 다양하게 사용될 수 있다. 그러나, 보편적인 데이타베이스 시스템은 시간 속성을 고려하지 않았으므로 기존의 집단화 처리 방법은 시간지원 집단화를 효율적으로 처리할 수 없다. 본 논문에서는 시간지원 집단화를 처리하기 위한 효율적인 접근 방법으로서 TA-트리(Time-based Aggregation tree)를 제안한다. TA-트리는 이진 트리를 기반으로 하는 균형화된 트리이며, 기억장치를 효율적으로 사용한다. 또한, 트리 생성의 시간 복잡도가 효과적이므로, 시간지원 집단화의 처리 시간을 단축할 수 있다. TA-트리의 성능을 평가하기 위하여 실험을 통해 기존의 집단화 트리(aggregation tree)와 성능을 비교하였다. 실험 결과에서, TA-트리가 기존의 집단화 트리보다 더 나은 성능을 제공함을 알 수 있다.