※ 지원기관표기(사사표기)

유사도 질의 처리 비용 감소 방법

A Method of Reducing the Processing Cost of Similarity Queries

홍길동*, 저자이름**

Gildong Hong*, 저자영문명**

한국대학교, 소속

{hong**@hankuk.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

2026 KSDC/KCIA 종합학술대회 논문집

The 2026 KSDC/KCIA Annual National Conference of Computer Industry

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