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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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한상길(Sang Gil Han),양우석(Woo Sock Yang),이원석(Won Suk Lee) 한국정보과학회 2009 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.36 No.3
무한한 데이터 스트림을 저장하는 것은 거의 불가능하기 때문에 데이터 스트림 환경에서 빙산질의를 수행하기 위해서는 새로운 데이터 구조와 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 데이터 스트림 환경에서 빙산질의를 처리하기 위해 전위트리 구조에 기반한 큐보이드 전위트리(Cuboid prefix tree)를 제안한다. 큐보이드 전위트리는 빙산질의에 사용된 그룹항목으로 이루어진 항목집합만을 트리에서 관리하므로 전위트리보다 적은 메모리를 사용한다. 1-항목 관리를 통해서 빈발하지 않은 항목을 트랜잭션에서 제거함으로써 갱신 시 불필요하게 소요되는 시간을 줄일 수 있다. 또한 다중 빙산질의에서 공통적으로 사용된 그룹속성에 따라 노드를 공유함으로써 적은 메모리를 사용하여 효율적으로 다중 빙산질의를 처리할 수 있는 방법을 제안한다. 큐보이드 전위트리는 무한히 연속적으로 생성되는 데이터에 대하여 빙산질의를 처리하는데 있어서 메모리 사용량과 처리시간을 효과적으로 줄이며, 이를 여러 실험을 통해 확인하였다. A data stream is a massive unbounded sequence of data elements continuously generated at a rapid rate. Due to the characteristics of a data stream, it is impossible to save all the data elements of a data stream. Therefore it is necessary to define a new synopsis structure to store the summary information of a data stream. For this purpose, this paper proposes a cuboid prefix tree that can be effectively employed in evaluating an iceberg query over data streams. A cuboid prefix tree only stores those itemsets that consist of grouping attributes used in GROUP BY query. In addition, a cuboid prefix tree can compute multiple iceberg queries simultaneously by sharing their common sub-expressions. A cuboid prefix tree evaluates an iceberg query over an infinitely generated data stream while efficiently reducing memory usage and processing time, which is verified by a series of experiments.
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송혜주(Hye-Ju Song),박영호(Young-Ho Park),노웅기(Woong-Kee Loh) 한국정보과학회 2009 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.36 No.6
서픽스 트리는 공통의 프리픽스의 빈도수가 높을 때 효과적인 알고리즘으로, 한정된 문자로만 구성된 DNA 유사성 검색을 위한 연구에서 널리 활용되고 있다. 그러나, 서픽스 트리는 인덱스 특성 상 메모리 공간을 많이 차지하며, 트리의 분할 시 DNA 시퀀스의 비율로 인한 쏠림현상이 발생한다는 문제점을 가진다. 따라서, 본 논문에서는 공통의 프리픽스를 가지는 가변길이의 파티셔닝 방법으로 합병하지 않는 인덱싱 방안인 SENoM을 제안한다. SENoM은 전체 시퀀스에서 공통의 프리픽스를 가지는 서픽스들의 발생 빈도수가 임계치 이하인 경우 디스크에 저장하고, 임계치 이상인 경우 임계치 이하가 될 때까지 프리픽스를 확장한다. 모든 파티션은 서브트리로 구축한 후 디스크에 저장하며, 질의처리를 위해, 구축된 파티션의 프리픽스를 서픽스로 가지는 트리를 구축한다. 제안하는 기법은 복잡한 합병과정을 제거하고, 많은 파티션 발생으로 인한 디스크 I/O 발생을 줄인다. 실험을 통해, SENoM이 Trellis 알고리즘에 비해 메모리 사용량을 약 35%, 인덱스 크기를 약 20% 감소시켰음을 보인다. 또한, 질의길이가 긴 경우에도 프리픽스 트리를 이용하여 효과적인 질의처리가 가능함을 보인다. Suffix trees are widely used in similar sequence matching for DNA. They have several problems such as time consuming, large space usages of disks and memories and data skew, since DNA sequences are very large and do not fit in the main memory. Thus, in the paper, we present a space efficient indexing method called SENoM, allowing us to build trees without merging phases for the partitioned sub trees. The proposed method is constructed in two phases. In the first phase, we partition the suffixes of the input string based on a common variable-length prefix till the number of suffixes is smaller than a threshold. In the second phase, we construct a sub tree based on the disk using the suffix sets, and then write it to the disk. The proposed method, SENoM eliminates complex merging phases. We show experimentally that proposed method is effective as bellows. SENoM reduces the disk usage less than 35% and reduces the memory usage less than 20% compared with TRELLIS algorithm. SENoM is available to query efficiently using the prefix tree even when the length of query sequence is large.
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접미사 배열을 이용한 Suffix-Prefix가 일치하는 모든 쌍 찾기
한선미,우진운,Han, Seon-Mi,Woo, Jin-Woon 한국정보처리학회 2010 정보처리학회논문지 A Vol.17 No.5
Since string operations were applied to computational biology, security and search for Internet, various data structures and algorithms for computing efficient string operations have been studied. The all-pairs suffix-prefix matching is to find the longest suffix and prefix among given strings. The matching algorithm is importantly used for fast approximation algorithm to find the shortest superstring, as well as for bio-informatics and data compressions. In this paper, we propose an algorithm to find all-pairs suffix-prefix matching using the suffix array, which takes O($k{\cdot}m$)?? time complexity. The suffix array algorithm is proven to be better than the suffix tree algorithm by showing it takes less time and memory through experiments. 최근 문자열 연산들이 계산 생물학 및 인터넷의 보안, 검색 분야에 응용되면서 효율적인 문자열 연산을 위한 다양한 자료구조와 알고리즘이 연구되고 있다. suffix-prefix가 일치하는 모든 쌍 찾기는 두 개 이상의 문자열이 주어질 때 각 쌍의 문자열에 대해 가장 긴 suffix와 일치하는 prefix를 찾는 것으로 가장 짧은 슈퍼스트링을 검출하는 근사 알고리즘에서 사용될 뿐만 아니라 생물정보학, 데이터 압축 분야에서도 중요하게 사용된다. 본 논문에서는 접미사 배열을 이용하는 suffix-prefix가 일치하는 모든 쌍 찾기 알고리즘을 제안하며 O($k{\cdot}m$) 시간 복잡도를 가진다. 접미사 배열 알고리즘이 접미사 트리 알고리즘 보다 소요 시간과 메모리 면에서 더 우수함을 실험을 통해서 제시한다.
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산스크리트 동사접두사(upasarga)의 독자적 의미 유무 고찰 - prādi류를 중심으로 -
김현덕 한국문화융합학회 2019 문화와 융합 Vol.41 No.1
The purpose of this study is to examine whether the Sanskrit verb prefix(upasarga) represents its own meaning apart from the verb root (dhātu). In classical Sanskrit, the word “pada” is regarded as the smallest unit of “vākya” that conveys meaning. Further, it is the verb root that forms the basis of words that are divisible into two large sets of nouns(nāmā) and verbs(ākhyatā). Therefore, the verb root can be evaluated not only in terms of meaning(artha) but also in terms of word derivation(prakriyā). For this reason, the meaning of the verb prefix, which is the focus of this study, should be considered together with the meaning of the verb root. There has been a great deal of debate among grammar scholars as to whether verb prefixes independently indicate their meaning. In the case of Śākaṭāyana, the verb prefix, when used separately from the verb root or “prātipadika”, does not have its own meaning but carries only the secondary meaning of the verb or noun. On the other hand, other grammarians argue that verb prefixes, which represent various meanings, can transform or limit the meaning of verbs or nouns. The reason for studying this debate is that the Aṣṭādhyāyī of Pāṇini, which can be described as the starting point of the classical grammar, does not state a clear opinion on this. Rather, in the commentary, only the techniques in which the verb prefixes limit the meaning of the verb are found. Based on these facts, this paper examines how the later grammarians, including Bhartṛhari, explain the verb prefixes and clarify their contentions regarding primary and secondary meanings.
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