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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
김소연 (연세대학교) 노홍찬 (연세대학교) 박상현 (연세대학교)
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제10권 제4호
발행연도
2010.4
수록면
84 - 90 (7page)

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데이터베이스 시스템의 응용분야가 데이터웨어하우징에서 전자상거래에 이르기까지 광범위해지면서 데이터베이스 시스템이 대형화되었다. 이로 인해 데이터베이스 시스템의 성능 향상을 위한 튜닝이 중요한 논점이 되었다. 데이터베이스 시스템의 튜닝은 워크로드 특성을 고려하여 수행할 필요가 있다. 그러나 복합적인 데이터베이스 환경에서 워크로드를 식별하기는 어려우므로 자동적인 식별 방법이 요구된다. 본 논문에서는 데이터베이스 워크로드를 자동적으로 식별하는 SVM 워크로드 분류기를 제안한다. TPC-C와 TPC-W 성능 평가에서 자원할당 파라미터 변경에 따른 워크로드 데이터를 수집하여 SVM을 통해 분류한다. SVM의 커널별 커널 파라미터와 오류 허용 임계치 값인 C의 조정을 통하여 최적의 SVM 워크로드 분류기를 선택한다. 제안한 SVM 워크로드 분류기와 Decision Tree, Naive Bayes, Multilayer Perceptron, K-NN 분류기의 분류 성능을 비교한 결과, SVM 워크로드 분류기가 다른 기계 학습 분류기보다 9% 이상 향상된 분류 성능을 보였다.
#워크로드 분류 #서포트 벡터 머신 #데이터베이스 관리 시스템 #데이터베이스 튜닝 #Workload Classification #Support Vector Machine #Database Management System #Database Tuning

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안하는 SVM 워크로드 분류기
Ⅳ. 실험 방법
Ⅴ. 실험 결과
Ⅵ. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (14)

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1. [단행본] - James Martin / 1990 / Information Engineering Book II / Prentice Hall Pub google schola 2. [학술대회논문] - / 1998 / Oracle 8 : Database Administration / 성능튜닝 워크숍 google schola 3. [학술대회논문] - S. Chaudhuri / 1998 / index analysis utility / Proceedings of the 1998 ACM SIGMOD international conference on Management of data : 367 ~ 378 google schola 4. [인터넷자원] - / / http://www.tpc.org/tpcc/default.asp google schola 5. [인터넷자원] - / / http://www.tpc.org/tpcw/default.asp google schola

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