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맵리듀스를 이용한 그리드 기반 k-NN 조인 질의처리 알고리즘
윤들녁,장미영,장재우 한국정보과학회 2014 데이타베이스 연구 Vol.30 No.2
Recently, MapReduce based query processing algorithms have been widely studied to analyze bigdata. K-nearest neighbor(k-NN) join algorithm, which aims to produce the k nearest neighbors ofeach point of a data set S from another data set R, has been considered most important in dataanalysis-based applications. However, the existing k-NN join query processing algorithm suffersfrom high index construction cost which makes them unsuitable for big data processing. Furthermore, to store data partitioning information, the existing algorithm utilizes R-tree which isnot useful in the distributed computing environment. To solve these problems, we propose a newgrid-based k-NN join query processing algorithm. First, to reduce the index construction cost, wedesign a dynamic grid index construction algorithm by considering data distribution. Second, toefficiently perform a k-NN join query in MapReduce, we devise a candidate cell retrieval andpruning method based on data signature. Therefore, our algorithm only retrieves neighboring datafrom the query cell and sends them as an input of MapReduce job. This can greatly reduce thedata transmission and computation overhead. In performance analysis, we prove that our algorithmoutperforms the existing work up to 3 times in terms of query processing time while our algorithmachieves high query result accuracy. 최근 대용량 데이터를 분석하기 위한 맵리듀스 기반 질의처리 알고리즘이 다양하게 연구되고 있다. 특히, k-NN조인 질의처리 알고리즘은 서로 다른 두 개의 데이터베이스 R과 S가 존재할 때, R의 모든 데이터에 대해 가장거리가 가까운 상위 k개의 S데이터를 탐색하는 알고리즘으로써, 데이터 마이닝 및 분석을 기반으로 하는 응용 분야에서 매우 중요하게 활용되고 있다. 그러나, 대표 연구인 보로노이 기반 k-NN 조인 질의처리 알고리즘은 보로노이 인덱스 구축 비용이 매우 크기 때문에, 업데이트가 빈번하게 발생하는 대용량 데이터에 적합하지 못하다. 아울러 보로노이 셀 정보를 저장하기 위해 사용하는 R-트리는 맵리듀스 환경에서의 분산 병렬 처리에 적합하지 않다. 따라서, 본 논문에서는 새로운 그리드 인덱스 기반의 k-NN 조인 질의 처리 알고리즘을 제안한다. 첫째, 높은 인덱스 구축 비용 문제를 해결하기 위해, 데이터 분포를 고려한 동적 그리드 인덱스 생성 기법을 제안한다. 둘째, 맵리듀스 환경에서 효율적으로 k-NN 조인 질의를 수행하기 위해, 인접셀 정보를 시그니처로 활용하는 후보영역 탐색및 필터링 알고리즘을 제안한다. 이를 통해, R의 각 데이터가 위치한 그리드 셀의 인접 셀만을 탐색하여 관련 데이터만을 맵리듀스의 입력으로 전송하기 때문에 데이터 입출력 및 연산 시간이 크게 감소하는 장점을 지닌다. 마지막으로 성능 평가를 통해 제안하는 기법이 높은 질의 결과 정확도를 보이는 동시에 질의 처리 시간 측면에서 기존기법에 비해 최대 3배의 높은 질의 처리 성능을 나타낸다.
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맵리듀스를 이용한 효율적인 k-NN 조인 질의처리 알고리즘
윤들녁 ( Deulnyeok Yun ),장미영 ( Miyoung Jang ),장재우 ( Jaewoo Chang ) 한국정보처리학회 2014 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.21 No.2
대용량 데이터를 분석하기 위한 맵리듀스 기반 k-NN 조인 질의처리 알고리즘은 최근 데이터 마이닝 및 분석을 기반으로 하는 응용 분야에서 매우 중요하게 활용되고 있다. 그러나,대표적인 연구인 보로노이 기반 k-NN 조인 질의처리 알고리즘은 보로노이 인덱스 구축 비용이 매우 크기 때문에 대용량 데이터에 적합하지 못하다. 아울러 보로노이 셀 정보를 저장하기 위해 사용하는 R-트리는 맵리듀스 환경의 분산 병렬 처리에 적합하지 않다. 따라서,본 논문에서는 새로운 그리드 인덱스 기반의 k-NN 조인질의 처리 알고리즘을 제안한다. 첫째,높은 인덱스 구축 비용 문제를 해결하기 위해,데이터 분포를 고려한 동적 그리드 인덱스 생성 기법을 제안한다. 둘째,맵리듀스 환경에서 효율적으로 k-NN 조인 질의를 수행하기 위해,인접셀 정보를 시그니처로 활용하는 후보영역 탐색 및 필터링 알고리즘을 제안한다. 마지막으로 성능 평가를 통해 제안하는 기법이 질의 처리 시간 측면에서 기존 기법에 비해 최대 3배 높은 질의 처리 성능을 나타냄을 보인다.
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데이터베이스 아웃소싱 환경에서 암호화된 데이터를 위한 힐버트 커브 기반 질의 결과 무결성 검증 기법
윤들녁 ( Youn Deulnyeok ),장미영 ( Miyoung Jang ),장재우 ( Jae-woo Chang ) 한국정보처리학회 2013 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.20 No.2
최근 클라우드 컴퓨팅에 대한 관심이 고조됨에 따라, 이를 활용한 데이터베이스 아웃소싱(Outsourcing)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 아웃소싱 된 데이터베이스는 사용자 개인 정보, 증권, 또는 의료 정보 등 민감한 정보를 포함하기 때문에 서비스 제공자로부터 수행한 질의 결과 데이터가 데이터 소유자로부터 생성된 데이터이며, 정확한 질의 결과를 포함하는지 확인하기 위한 질의 결과 무결성 검증 기법의 필요성이 대두되었다. 기존 질의 결과 무결성 검증 기법은 질의 결과에 포함되는 무결성 검증 데이터의 크기가 증가하여 검증 데이터 전송 오버헤드 증가 및 데이터 노출 위험 증가 문제를 지닌다. 따라서, 본 논문에서는 데이터 보호를 지원하는 암호화 데이터 기반 질의 결과 무결성 검증 기법을 제안한다. 제안하는 질의 결과 무결성 검증 기법은 암호화된 데이터 그룹을 주기 함수를 이용하여 재분할하고, 최종 데이터 그룹 id를 힐버트 커브를 통해 변환한다. 따라서, 검증 데이터 오버헤드를 감소시켜 효율적인 질의 처리를 지원하며, 그룹 id 변경을 통해 검증 데이터 유출 위험을 방지한다. 성능평가를 통해, 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 질의 처리 시간 측면에서 평균 2배, 검증 데이터 오버헤드 측면에서 최대 20배의 성능을 개선함을 보인다.
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그리드 인덱스 기반 뷰 선택 기법을 이용한 효율적인 Top-k 질의처리 알고리즘
홍승태(Seungtae Hong),윤들녁(Deulnyeok Youn),장재우(Jae Woo Chang) 한국정보과학회 2015 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.21 No.1
최근 대용량 데이터의 분석을 위한 top-k 질의처리 알고리즘에 대한 관심이 고조되고 있다. 그러나 기존 top-k 질의처리 알고리즘은 효율적인 인덱스 구조를 제공하지 않기 때문에, 높은 탐색 비용을 야기하며, 아울러 다양한 질의 유형을 지원하지 못하는 문제점이 존재한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 그리드 인덱스 기반 뷰 선택 기법을 이용한 top-k 질의처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법은 그리드 인덱스 기반의 뷰 선택 기법을 통해 주어진 질의 영역에 대하여 최소한의 그리드 셀만을 탐색함으로써 질의처리 시간을 감소시킨다. 마지막으로, 성능 평가를 통해 제안하는 top-k 질의처리 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 질의처리 시간 및 질의 결과 정확도 측면에서 우수함을 나타낸다. Research on top-k query processing algorithms for analyzing big data have been spotlighted recently. However, because existing top-k query processing algorithms do not provide an efficient index structure, they incur high query processing costs and cannot support various types of queries. To solve these problems, we propose a top-k query processing algorithm using a view selection method based on a grid index. The proposed algorithm reduces the query processing time by retrieving the minimum number of grid cells for the query range, by using a grid index-based view selection method. Finally, we show from our performance analysis that the proposed scheme outperforms an existing scheme, in terms of both query processing time and query result accuracy.
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공간 데이터베이스 아웃소싱을 위한 비트맵 암호화 기반 질의 결과 무결성 검증기법
장미영(Mi Young Jang),윤들녁(Deulnyeok Youn),장재우(Jae Woo Chang) 한국정보과학회 2014 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.41 No.1
최근 클라우드 컴퓨팅이 발전함에 따라, 이를 활용한 데이터베이스 아웃소싱(Outsourcing)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 데이터 암호화 기법은 데이터 분포를 고려하지 못해 원본 데이터가 유추 가능한 문제점을 지니며, 질의 결과 무결성 검증 기법은 질의 결과에 포함되는 검증 데이터의 크기가 증가하는 오버헤드를 지닌다. 따라서 본 논문에서는 아웃소싱 된 데이터 보호를 위한 비트맵 암호화 인덱스 기반 질의 결과 무결성 검증 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 공격자의 원본 데이터 유추 방지를 위해 데이터 분포를 기반으로 앵커 영역을 선정한다. 아울러, 앵커 영역 별 시그니처 인덱스를 생성하고, 질의 결과 시그니처와 비교함으로써 질의 결과 무결성을 제공한다. 성능 평가를 통해, 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 공격자로의 원본 데이터베이스 노출 확률을 감소시키면서, 빠른 질의 처리를 수행함과 동시에 무결성 검증을 위한 검증 오버헤드를 감소시키는 것을 검증한다. Due to the advancement in cloud computing technology, research on the outsourced databases has been spotlighted. Consequently, it is becoming more important to guarantee the correctness and completeness for query results. Existing query processing schemes for outsourced databases suffer from an original data leakage problem because they do not consider data distribution when encrypting original data. On the other hand, previous researches on query result integrity suffer from the overhead of verification object transmission. To resolve these problems, we propose a bitmap based data encryption index and a query result integrity auditing method. We propose an anchor selection algorithm using split and merge policies based on data distribution to preserve the privacy of users. Our query result integrity auditing method generates a signature index for each anchor and performs integrity checks by comparing the signature with query results. Through performance evaluation, we show that our method outperforms the existing method in terms of query processing time and verification overhead.
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