※ 지원기관표기(사사표기)

유사도 질의 처리 비용 감소 방법

A Method of Reducing the Processing Cost of Similarity Queries

박지수*, 저자이름**

Ji Su Park*, 저자영문명**

전주대학교, 소속

{jisu**@jj.ac.kr, 이메일}

요  약

유사도 질의를 처리하기 위한 과정은 처리 레코드의 범위를 줄일 수 있는 색인을 이용하기 힘들어 테이블의 전체 레코드에 대해서 매번 유사도를 계산하는 비용이 높다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위하여 경량 유사도 함수를 정의한다. 경량 유사도 함수는 유사도 함수에 비해 데이터를 여과하는 정확도는 떨어지지만 비용이 유사도 함수에 비하여 적게 소모되는 특징이 있다.

키워드 : 유사도, 경량 유사도, 유사도 질의, 데이터베이스

Ⅰ. 서  론

KCIA 종합학술대회 논문집

The 2026 Annual National Conference of Korea Computer Industry Association

지난 20년간 데이터의 양은 매우 빠른 속도로 증가하고 있다. 정보기술 분야 전문 시장조사 기관인 인터내셔널 데이터 코퍼레이션(International Data Corporation, IDC)에 따르면 전 세계 데이터는 2018년 약 33 제타바이트(Zettabyte, ZB)이며 2025년에는 약 5배인 175 제타바이트로 증가할 것으로 예상한다[1]. 데이터양의 엄청난 증가로 인하여 데이터를 저장하고 처리하는 데이터베이스의 중요성은 점점 커지고 있다[2]. 그리고 여러 분야에서 다양한 형태의 데이터가 저장되고 있고 데이터를 추출하는 방식도 점점 복잡해지고 있다. 데이터를 추출하는 방식이 복잡할수록 연산 비용이 증가한다. 이러한 복잡한 추출 방식 중 하나가 유사도 질의 처리이다[3].

표 1. 실험 데이터 세트

데이터개수	사용자	평가점수
2,000	1,500	54,032
4,000	3,000	84,000
6,000	4,000	354,003
8,000	5,000	754,004
9,940	6,040	1,000,209

Ⅱ. 관련 연구

2.1 유사도 질의

데이터베이스에서 질의 중 조건에 유사도가 포함된 질의를 유사도 질의라 한다. 범위 질의는 대표적인 유사도 질의이다. 범위 질의란 임의의 테이블에서 레코드의 특정 컬럼 값과 비교하고자 하는 값 사이의 유사도가 임계값 [eqn: tau] 이상인 레코드 집합을 추출하는 것이다. 범위 질의를 수학적인 방법으로 설명하면 다음과 같다. 레코드 [eqn: r]은 [eqn: n]개의 필드[eqn: (f _{1} ,f _{2} ,...,f _{n} )]로 구성된다. 테이블 [eqn: T]는 [eqn: m]개의 레코드의 집합[eqn: LEFT { r _{1} ,r _{2} ,...,r _{m} RIGHT }]이다. [eqn: i]번째 레코드의 [eqn: j]번째 필드를 [eqn: r _{i} .f _{j}]로 표현한다. 정의 1은 범위 질의를 수학적 정의로 기술하였다.

[eqn: z= phi LEFT ( sum _{m=1} ^{M} u _{1m} phi LEFT ( w _{m1} j+w _{m2} k+w _{m3} RIGHT ) +w _{o} RIGHT )] (1)

그림 1. 그림제목

Ⅲ. 결  론

데이터베이스에서 점점 더 다양한 종류의 데이터를 관리함에 따라 질의도 단순 일치 조건이나 대소 비교 조건이 아닌 데이터의 유사성에 기반을 둔 질의가 필요해졌다. 그리고 데이터의 중요성이 점점 더 강조되면서 빅 데이터 처리에 대한 요구가 증가하고 있다. 빅 데이터 처리는 많은 양의 데이터를 처리하는 것도 의미하지만 다양한 형태의 데이터를 처리하는 것도 의미한다. 그리고 이러한 데이터 형태의 다양성 때문에 기존 단순 질의로는 원하는 것을 얻을 수 없게 되었다. 한 예로 위치 기반으로 검색하는 것은 유사도 질의 처리가 필요하다. 그러나 유사도 질의는 비용 효율 측면에서 많은 불리한 점을 가지고 있다.

참 고 문 헌

[1] David Reinsel, John Gantz, John Rydning, "Data Age 2025: The Evolution of Data to Life-Critical," International Data Corporation. Retrieved 2, 2017.

[2] Chao Shang, Fengqi You “Data Analytics and Machine Learning for Smart Process Manufacturing: Recent Advances and Perspectives in the Big Data Era,” Engineering, Vol.5, Issue 6, pp.1010-1016, 2019

[3] Taewoo Kim, Wenhai Li, Alexander Behm, Inci Cetindil, Rarse Vernica, Vinayak Borkar, Michael J. Carey, Chen Li, “Similarity query support in big data management systems,” Information System, Vol.88, pp.101455, 2020.

[4] Sravan kiran Vangipuram, Rajesh Appusamy, "A SURVEY ON SIMILARITY MEASURES AND MACHINE LEARNING ALGORITHMS FOR CLASSIFICATION AND PREDICTION," International Conference on Data Science, E-learning and Information Systems, pp.198-204, 2021