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암호화된 빅데이터 상에서 효율적인 질의 처리를 지원하는 Prefix 트리를 사용한 GPU 기반 병렬 질의처리 기법
신영성,이현조,장재우 한국차세대컴퓨팅학회 2014 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 Vol.10 No.2
최근 페이스북, 트위터 등의 SNS(Social Networking Service)가 발전함에 따라, 사용자가 생성하는 데이터가 급격히 증가하고 있다. 사용자 데이터는 민감한 개인정보를 포함하기 때문에, 원본 데이터를 공격자로부터 보호하기 위해서는 데이터를 암호화하는 것이 필요하다. 따라서 암호화된 데이터의 복호화 없이 질의를 처리하는 암호화 질의 처리 기법이 제안되었다. 그러나 기존의 질의처리 기법은 암호화 데이터에 대한 색인 구조를 구축하고 이를 순차적 으로 탐색하기 때문에, 데이터의 크기가 증가함에 따라 질의탐색 비용이 증가하는 문제점이 존재한다. 이를 위해, P.B.Volk, et al.은 prefix 트리 기반 병렬 질의처리 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 알고리즘은 암호화된 데이 터를 위해 prefix 트리 구조를 구축하고, 트리를 부분 트리로 분할하여 생성된 모든 부분 트리를 병렬적으로 탐색한 다. 그러나 이 알고리즘은 모든 부분 트리를 탐색하기 때문에, 트리 깊이에 따라 연산 비용이 급격히 증가하는 문제 점이 존재한다. 아울러, 이 알고리즘은 범위 질의나 부분 매칭 등의 다양한 질의를 지원하지 못하는 문제점이 존재 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 prefix 트리 및 해시 테이블을 사용하는 GPU 기반 병렬 질의처 리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 prefix 트리 loop-up 테이블을 사용하여 범위 질의 및 부분매칭 질 의를 지원한다. 아울러 제안하는 알고리즘이 기존 P.B.Volk, et al. 의 알고리즘보다 검색 시간 측면에서 약 30% 우수한 성능을 나타냄을 보인다.
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GPU에서 Contain-Link를 이용한 R-tree 구현
김민철(Mincheol Kim),유승범(Seungbum Yoo),최원익(Wonik Choi) 한국정보과학회 2014 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.41 No.2
1984년 R-tree가 제안된 이후 R-tree의 질의처리 성능을 높이고자 많은 노력들이 있었다. 하지만, 이러한 노력에도 불구하고 점점 빠르게 커져가는 빅데이타를 처리하기 위한 추가적인 질의처리 성능개선에 여전히 많은 관심이 집중되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 다루고자 CL-tree를 제안한다. 제안 기법은 범위질의 시에 질의영역과 노드의 엔트리들의 포함관계를 고려한다. CL-tree는 범위 질의 시엔트리들이 질의영역에 포함(contained)되어있다면 중간노드를 방문하지 않고 직접 단말레벨에 접근하기위해 contain-link라는 포인터를 이용한다. CL-tree의 설계 목표는 트리를 순회할 때 contain-link를 사용하여 불필요한 노드의 방문을 제거함으로써 오는 장점과 GPU의 병렬처리에서 오는 장점을 결합하는 것이다. 다양한 조건에서의 실험을 통해 CL-tree는 GPU에서의 선형검색에 비해 최대 3배, G-tree에 비해 1.3배 가량의 성능이 향상됨을 보인다. Since the R-tree was proposed in 1984, there have been numerous research efforts on R-tree variants for improving its query performance. Despite all of these efforts, there are still growing interests in further accelerating query performances with the big data that grows faster and bigger in size. To cope with this problem, we propose CL-tree(Contain-Link tree), a novel indexing method that takes into account the relationships between a query range and entries in a node during query processing. Specifically, CL-tree employs a special pointer called contain-link to directly access the leaf level without visiting intermediate nodes when nodes are contained within a given query. The rationale of CL-tree is to combine the benefits from avoiding unnecessary visits during tree traversal using the contain-links and the parallel processing power of GPU. Our extensive experiments show that CL-tree achieves query performance up to 3 times higher than that of a sequential scan in GPU and up to 1.3 times higher than that of a G-tree, respectively.
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분산 컴퓨팅 환경에서 효율적인 유사 조인 질의 처리를 위한 행렬 기반 필터링 및 부하 분산 알고리즘
양현식(Hyeon-Sik Yang),장미영(Miyoung Jang),장재우(Jae-Woo Chang) 한국콘텐츠학회 2016 한국콘텐츠학회논문지 Vol.16 No.7
하둡 맵리듀스와 같은 분산 컴퓨팅 플랫폼이 개발됨에 따라, 기존 단일 컴퓨터 상에서 수행되는 질의 처리 기법을 분산 컴퓨팅 환경에서 효율적으로 수행하는 것이 필요하다. 특히, 주어진 두 데이터 집합에서 유사도가 높은 모든 데이터 쌍을 탐색하는 유사 조인 질의를 분산 컴퓨팅 환경에서 수행하려는 연구가 있어 왔다. 그러나 분산 병렬 환경에서의 기존 유사 조인 질의처리 기법은 데이터 전송 비용만을 고려하기 때문에 클러스터 간에 비균등 연산 부하 분산의 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 분산 컴퓨팅 환경에서 효율적인 유사 조인 처리를 위한 행렬 기반 부하 분산 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 클러스터의 균등 부하 분산을 위해 행렬을 이용하여 예상되는 연산 부하를 측정하고 이에 따라 파티션을 생성한다. 아울러, 클러스터에서 질의 처리에 사용되지 않는 데이터를 필터링함으로서 연산 부하를 감소시킨다. 마지막으로 성능 평가를 통해 제안하는 알고리즘이 기존 기법에 비해 질의 처리 성능 측면에서 우수함을 보인다. As distributed computing platforms like Hadoop MapReduce have been developed, it is necessary to perform the conventional query processing techniques, which have been executed in a single computing machine, in distributed computing environments efficiently. Especially, studies on similarity join query processing in distributed computing environments have been done where similarity join means retrieving all data pairs with high similarity between given two data sets. But the existing similarity join query processing schemes for distributed computing environments have a problem of skewed computing load balance between clusters because they consider only the data transmission cost. In this paper, we propose Matrix-based Load-balancing Algorithm for efficient similarity join query processing in distributed computing environment. In order to uniform load balancing of clusters, the proposed algorithm estimates expected computing cost by using matrix and generates partitions based on the estimated cost. In addition, it can reduce computing loads by filtering out data which are not used in query processing in clusters. Finally, it is shown from our performance evaluation that the proposed algorithm is better on query processing performance than the existing one.
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클라우드 컴퓨팅에서 프라이버시 보호를 지원하는 데이터 필터링 기반 병렬 영역 질의 처리 알고리즘
김형진 ( Hyeong Jin Kim ),장재우 ( Jae-woo Chang ) 한국정보처리학회 2021 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 Vol.10 No.9
Recently, with the development of cloud computing, interest in database outsourcing is increasing. However, when the database is outsourced, there is a problem in that the information of the data owner is exposed to internal and external attackers. Therefore, in this paper, we propose a parallel range query processing algorithm that supports privacy protection. The proposed algorithm uses the Paillier encryption system to support data protection, query protection, and access pattern protection. To reduce the operation cost of a checking protocol (SRO) for overlapping regions in the existing algorithm, the efficiency of the SRO protocol is improved through a garbled circuit. The proposed parallel range query processing algorithm is largely composed of two steps. It consists of a parallel kd-tree search step that searches the kd-tree in parallel and safely extracts the data of the leaf node including the query, and a parallel data search step through multiple threads for retrieving the data included in the query area. On the other hand, the proposed algorithm provides high query processing performance through parallelization of secure protocols and index search. We show that the performance of the proposed parallel range query processing algorithm increases in proportion to the number of threads and the proposed algorithm shows performance improvement by about 5 times compared with the existing algorithm.
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