대용량 공간 데이터를 포함하는 공간 데이터베이스에서 검색성능의 향상을 위해 공간 질의어가 최적화가 중요한 과제이다. 본 논문에서는 공간 데이터베이스에서 속성/공간 조건이 혼합된 질의에 적합한 질의 최적화 기법을 제시한다. 제안된 기법은 기존의 변환 규칙을 이용해서 대수 트리를 변환해 나가는 방법과는 달리 혼합된 질의어에 대한 질의 그래프로부터 동적 프로그래밍 기법으로 탐색 알고리즘을 실행함으로써 탐색 공간을 줄일 수 있고, 더욱 효율적으로 최소 비용의 실행 전략들 수립할 수 있다.
공간데이터베이스에서 공간 질의를 최적화하기 위해서는 질의 결과 크기를 계산하는 것이 필수적이다. 그러나 공간 데이터베이스의 크기는 매우 방대하여 질의 결과 크기를 계산하는데 비용이 많이 든다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 실제 공간 데이터의 분포와 특성에 근접하도록 공간 데이터의 분포를 요약하여 이를 토대로 질의 결과 크기를 추정하는 것이 효과적이라 할 수 있다. 공간 분할 방법에는 균등분할 방법과 비균등 분할 방법이 있으면, 본 논문에서 제안한 방법은 1차원 데이터에 대한 선택률 추정기법 중에서 그 성능이 가장 우수하다고 평가된 바 있는 최대 면적 차이 분말을 공간 데이터베이스에 적용하여 공간 분할하는 것이다. 공간 데이터베이스에서 선택을 추정 방법은 공간 분할 방법에 따라 성능상의 차이가 있으며 본 논문은 기존의 방법과 제안한 방법을 실험을 통하여 선택률 추정의 정확성을 비교, 평가하여 제안한 방법이 우수함을 보였다.
지금까지의 데이터베이스는 문자정보만을 사용하여 시스템을 구성하였기 때문에, 공간정보를 접하기가 쉽지 않았다. 본 논문에서는 문자정보와 공간정보가 결합된 시스템을 구현함으로써 공간정보와 문자정보에 대한 서비스를 제공할 수 있었다. 본 연구에서는 먼저 로컬 컴퓨터에서 공간정보와 연계된 데이터베이스시스템을 구현하였고, 다음에 웹에서 구현하였다.
공간 색인구조는 공간 데이터를 효율적으로 관리하기 위한 도구로써, GIS와 같은 공간 데이터베이스의 성능을 결정하는 중요한 요소라 하겠다. 대부분의 응용분야에서 공간 데이터베이스는 보조기억장치에 저장된 방대한 양의 공간데이터 처리를 요구하므로 디스크 접근의 수를 줄이는 것이 전체 데이터베이스의 성능을 향상시키는데 중요한 요소이다. 이 논문에서는 SMR-tree라는 공간색인구조의 여러 응용분야에서 활용 가능성을 기존의 색인구조들과의 비교를 통해 확인한다. SMR-tree는 R-tree 계열의 구조로써 기존의 R-tree계열의 구조들과 동일한 노드의 형태를 가지고 있으나, 여러 개의 data space를 사용하여 data object를 배분함으로써 $R^{+}-tree$의 말단노드 내에 존재하는 잉여공간을 제거하면서 R-tree의 단점인 색인노드들 사이에 중첩을 허용치 않는다. SMR-tree의 성능은 여러 종류의 테스트 데이터(VLSI layout data, Tiger/Line file data)를 사용하여 R-tree, $R^{+}-tree,\;R^{\ast}-tree$와 비교된다. SMR-tree는 높은 공간 활용도와 다른 색인구조에 비해 빠른 질의 성능을 보임으로써 GIS와 같은 공간 데이터베이스를 위한 효율적인 색인구조로 사용이 될 것으로 기대된다.
공간 데이터베이스는 일반 관계형 데이터베이스나 객체지향 데이터베이스에 비해 다음과 같은 특징을 가진다. 첫째, 공간 데이터베이스에서의 질의는 공간 질의와 비공간 질의가 섞여서 들어 온다. 둘째, 공간 질의는 비공간 질의에 비해 데이터의 복잡성과 방대함으로 인해 주로 2 단계(여과 단계 및 정제 단계)로 나누어 처리되었다. 셋째, 공간 객체들은 대부분 공간 색인을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 공간 데이터베이스의 특성을 잘 반영하는 질의 최적화 기법을 제안한다. 첫 번째 방법으로 질의 수행 단계 이전의 최적화 단계에서부터 여과 및 정제를 분리하여 생각하는 것이다. 두 번째 방법으로는 복잡한 질의에 대해서 각각의 공간 연산을 여과/정제 단계로 분리한후 여러 정제 단계 연산들을 합쳐 한꺼번에 처리 할수 있고 여러 여과 단계 연산들도 마찬가지로 합쳐질 수 있다. 본 논문에서는 또한 여과/정제를 질의 최적화 단계에서 분리한 여과/정제 조기 분리 (ESFAR) 최적화 기법에 대한 규칙 기반 질의 최적화 기법을 제안한다.
이 연구에서는 GIS 등에 적용할 수 있는 제약 데이터베이스의 공간데이터 연산을 구현하였다. 공간데이터를 간결하게 표현할 수 있는 새로운 패러다임인 제약 데이터베이스의 구조와 특징을 검토하고, 제약 데이터 모델용으로 개발된 MLPQ 프로토타입을 이용하여 제약 데이터베이스의 지리정보 모델을 구현하였다. 아울러 구현된 모델을 사용자 질의에 따라 공간질의를 처리하도록 하였다.
지리 정보 서비스에 대한 요구가 증가하면서 서로 다른 공간 데이터베이스를 통합하여 사용하기 위한 연구가 증가하고 있다. 그러나 공간 데이터베이스에 존재하는 이질성으로 인하여 통합 작업은 단순화 관계를 갖는 네트워크간의 인스턴스 동일성 확인에 대한 연구를 기술한다. 네트워크 구조의 공간 데이터베이스는 위치 정보와 위상 정보를 명시적으로 포함하고 있으며, 도로, 수도, 배전 등 많은 응용분야를 갖고 있다. 본 연구의 결과는 이러한 네트워크 구조의 공간 데이터베이스 통합에서 기본이 되는 인스턴스의 동일성 확인을 용이하게 할 수 있을 것으로 기대된다.
버퍼의 효율적인 관리는 시스템의 성능과 밀접한 관련성을 가지고 있다. 따라서, 최근까지 다양한 버퍼 관리 기법들이 제안되었다. 그러나, 지금까지 알려진 기법들의 대부분은 시간 근접성만을 고려하고 있다. 그러나, 공간 데이터베이스와 같은 환경에서는 시간 근접성뿐 만 아니라, 유사한 위치에 있는 공간 객체들은 서로 같이 접근 될 가능성이 높다는 공간 근접성도 존재한다. 따라서, 본 논문에서는 공간 데이터베이스 환경에서 시간 근접성과 공간 근접성 같이 효과적으로 고려하는 버퍼 관리 기법을 제안하다. 또한, 실험을 통하여 제안 기법의 효율성을 보인다.
제약 데이터베이스의 투플은 제약 논리식으로 구성되었으며, 공간 데이터의 표현 및 질의를 비교적 간결하게 처리할 수 있다. 제약 데이터베이스를 통한 공간 데이터의 실렉션, 합집합, 교집합 등의 질의 연산 처리는 간단하게 관련 투플 간에 제약식을 포함시켜 주면 된다. 그러나 중복되거나 불필요한 데이터가 증가할 수 있으며, 그에 따른 질의 비용이 증가될 수도 있다. 이 논문에서는 제약 데이터베이스에서의 질의처리 결과에 대한 문제점을 밝히고, 효율적인 질의처리를 위해서 결과 릴레이션에 대한 투플 최소화 정리기법의 제안 및 그 효과를 분석했다. 우리는 투플 최소화 기법을 이용하여 제약 릴레이션의 불필요한 제약식을 제거함에 따른 질의처리의 효율성이 개선됨을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 다단계 공간 데이터베이스 시스템에서 비빌 위상 경로(covert topology channel)를 해결할 목적으로 공간 다중인스턴스화(polyinstantiation fur spatial data)에 대해 연구한다. 위상 구조를 갖는 공간 데이터베이스 시스템은 공간 데이터와 서로 인접한 공간 데이터를 이용하여 다양한 공간 분석을 수행하여야 한다. 그러나, 공간 데이터베이스에서 공간 데이터간의 위상 정보를 지원하는 경우 위상관계 의한 정보의 노출(information flow)이 문제가 된다. 즉, 공간 데이터베이스를 갖는 지리정보시스템의 경우 대부분의 응용업무가 그래픽 사용자 인터페이스를 사용하고 있기 때문에 기밀이 요구되어지는 공간 데이터베이스의 경우, 출력되어진 객체들의 위치 정보나 인접한 객체와의 위상관계를 통해서 많은 정보가 노출되어질 위험이 있으므로 엄격한 사용자의 접근제어가 요구되어진다. 본 논문에서는 이러 한 문제점을 해결하기 위해 MLS/SRDM(Multi Level Security/Spatial Relational Data Model)켤 설계하고 공간 데이터의 위 상관계로 인해 생기는 정보 유출을 방지하기 위해 공간 다중인스턴스화를 제안한다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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