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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
홍동권 (계명대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제31권 제5호
발행연도
2021.10
수록면
416 - 421 (6page)
DOI
10.5391/JKIIS.2015.25.3.416

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NoSQL 데이터베이스 컬렉션 내부의 도큐먼트들끼리는 구조적 유사성이 있어야 하며 만약 유사성이 약화되는 경우 그 데이터베이스의 가치는 감소된다. 기존 관계형 모델은 스키마제약 조건을 강하게 요구하지만 NoSQL은 그렇지 않다. 본 논문에서는 NoSQL 데이터베이스의 컬렉션에서 발생하는 약화된 유사성 문제점을 해결하기 위하여 컬렉션 내부의 도큐먼트들에 대한 k-평균 군집화를 통한 분할 방법을 사용하여 유사성을 향상 시키는 방법을 제안하였다. 도큐먼트들 사이의 유사성 척도를 도큐먼트의 JSON 키를 사용한 구조 정보를 벡터화 하고, 문서의 유사성을 벡터들의 유클리드 거리(Euclidean distance)로 변환하여 비교하였다. 그 다음 벡터로 변환된 도큐먼트의 구조 정보들에 대한 군집화를 통하여 컬렉션 내부의 도큐먼트들에 대한 분할을 적용하여 분할된 문서들에 대해서 유사도를 향상시켰으며, 마지막으로 랜덤하게 생성한 샘플 데이터를 사용한 실험을 통하여 그 정확성을 확인하였다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. NoSQL 데이터베이스 분할
4. 모의 실험 데이터
5. 실험 결과
6. 결론 및 향후 연구 방향
References

참고문헌 (10)

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