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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1997년도 가을 학술발표논문집 제24권 제2호(Ⅰ)
발행연도
1997.10
수록면
477 - 480 (4page)

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분산 데이터베이스 설계에서 데이터의 할당은 중요한 설계 이슈이다. 데이터의 할당은 분산 데이터베이스 비용(cost) 감소, 성능(performance) 및 가용성(availability) 향상 등의 이점을 최대화할 수 있도록 최적화 되어야 한다. 기존 연구들은 비용 혹은 성능중의 한 측면만을 고려하고 있어 비현실적이며 보다 형식적이고 일반화된 데이터 할당 방법론이 요구된다. 이 논문에서는 비용, 성능 및 가용성 등의 다중 측면을 동시에 고려함으로써 데이터 할당에 대한 파레토 최적해를 제공하는 MADAM(Multiple Aspects-based Data Allocation Model) 방법론을 제안하였으며 제안한 MADAM 방법론 중에서도 파레토 최적화를 위해 새롭게 제시한 PAGA(PAreto Genetic Algorithms) 기법에 대해 기술하였다.

목차

요약

1. 서론

2. 기존 연구

3. 다중 측면을 고려하는 데이터 할당 방법론

4. 파레토 유전자 알고리즘

5. 결론

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