시점 시퀀스를 이용한 시간지원 집계의 처리 = Processing Temporal Aggregate Functions using a Time Point Sequence

국문 초록 (Abstract)

시간에 따라 변화하는 사건들을 저장하는 시간지원 데이타베이스에서 기존의 집계 처리 기법에 시간을 고려하여 처리하도록 확장해야 한다. 기존의 시간지원 집계 처리 기법들은 매번 질의의 대상이 되는 사건들이 다를 때마다 시간 구간을 반복해서 구하고 그 구간마다의 결과를 계산해야 한다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 시간지원 데이타베이스에 저장된 사건의 시작 시간과 종료 시간만을 미리 읽어 들여서 구성한 시점 시퀀스를 이용하여 시간지원 집계를 처리하는 방법을 제안하였다. 또한 데이타베이스에서 저장된 사건의 삭제나 새로운 사건의 삽입에 따른 시점 시퀀스 갱신의 용이성에 대해서도 언급하였다. 시점 시퀀스는 시간 구간에 대한 정보를 미리 저장하고 있기 때문에, 질의의 대상이 되는 사건들이 다른 시간지원 집계 질의가 계속해서 들어올 때 기존의 방법에 비해 효율적으로 처리할 수 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Temporal databases support time-varying events so that conventional aggregate functions are extended to be processed with time for temporal aggregate functions. In the previous approach, it is done repeatedly to find time intervals and is calculated the result of each interval whenever target events are different. This paper proposes a method which processes temporal aggregate function queries using time point sequence. We can make time point sequence storing the start time and the end time of events in temporal databases in advance. It is also needed to update time point sequence due to insertion or deletion of events in temporal databases. Because time point sequence maintains the information of time intervals, it is more efficient than the previous approach when temporal aggregate function queries are continuously requested, which have different target events.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• Abstract
• 1. 서론
• 2. 관련 연구
• 3. 시간지원 집계 처리를 위한 시점 시퀀스
• 4. 실험 및 성능 평가
• 5. 결론
• 참고문헌
• 저자소개