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정보과학회 논문지 B : 소프트웨어 및 응용

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한글제목(Korean Title) SAGA : 유전자 알고리즘을 이용한 다중 조인 최적화 기법
영문제목(English Title) SAGA : A Multi-join Optimization Method using Genetic Algorithms
저자(Author) 이민수   김혁만   이석호   Minsoo Lee   Hyeokman Kim   Sukho Lee  
원문수록처(Citation) VOL 23 NO. 09 PP. 0907 ~ 0920 (1996. 09)
한글내용
(Korean Abstract)
데이타베이스 관련 응용분야에서 다중 조인 질의에 대하여 최적에 가까운 조인 순서를 최소의 시간내에 찾는 문제에 대한 해결 방법으로서 본 논문에서는 병렬 데이타베이스 환경에서 유전자(Genetic) 알고리즘을 이용한 SAGA(Sequence-cross Adaptive-terminating Genetic Algorithm) 기법을 제안한다. 이 SAGA에서는 새로운 교차(crossover) 연산을 정의하고, 최적화 시간을 조절해주는 종료조건을 사용하며, 최적화 과정의 병렬화를 고려하여 병렬 유전자 알고리즘으로 구현하였다. 실험결과 동적 프로그래밍(dynamic programming)보다 월등한 성능을 나타냈으며, 최근에 연구되고 있는 단조 모방(simulated annealing)이나 반복적 개선(iterative improvement) 기법 및 휴리스틱(hueristic) 기법보다 좋은 성능을 나타내었다.

영문내용
(English Abstract)
The problem related to multi0join queries in recent database application fields is to find the near optimal join sequence in a short time. To solve this problem, this paper proposes a method called SAGA(Sequence-cross Adaptive-terminating Genetic Algorithm) which is based on a Genetic algorithm in a parallel database environment. The SAGA defines a new crossover operator which can be well adapted to the multi-join query optimization problem, uses a termination condition that can control the optimizing time, and is implemented as a parallel Genetic algorithm considering the possibility of parallelizing the optimization phases. According to the experimental results, the method performs much better than dynamic programming and also gives better results than other methods such as simulated annealing, iterative improvement and heuristic methods.

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