• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (B)
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• pp.460-463
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• 2007

기존 공간 분류 시스템은 애매모호한 데이터나 불완전한 데이터, 결손 데이터의 처리에는 취약하다는 단점을 가지고 있다. 수치 형태의 애매모호성을 효과적으로 처리하기 위해 신경망을 이용할 수 있다. 그러나, 신경망을 이용한 공간 데이터 분류 방법은 불완전한 데이터나 결손 데이터들을 무시하지 않고 처리 할 수 있으나, 다양한 수치형태를 가지는 공간 데이터들로 인해 네트워크 구조의 복잡도가 증가하고 학습성능이 저하된다는 문제점을 야기한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 퍼지 신경망을 적용한 새로운 공간 분류시스템을 제안하고 구현하였다. 실험 결과 기존의 방법에 비해 좋은 성능을 보임을 확인하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권11호
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• pp.1209-1218
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• 2017

최근 스마트 자동차, 스마트폰과 같은 다양한 소스로부터 공간 빅데이터 스트림을 수집하는 것이 매우 용이해졌다. 공간 데이터 스트림은 편중되고 동적으로 변화하는 분포를 지니기 때문에 전체 부하가 분산 클러스터 내의 작업자들에게 효율적으로 분배되지 않을 경우 전체 시스템의 성능이 저하된다. 본 연구에서는 공간 데이터 스트림에 특화된 부하 균형화 알고리즘인 적응적 공간 키 그룹핑(ASKG)을 제안한다. ASKG의 핵심 아이디어는 공간 데이터 스트림의 최근 분포를 학습하고 이를 기반으로 향후 유입되는 데이터 스트림이 각 작업자에게 고르게 분배되도록 하는 새로운 그룹핑 스키마를 제안하는 것이다. 이를 공간 분포의 변화에 맞춰 주기적으로 반복함으로서 적응적으로 부하 불균형을 해결할 수 있다. 실제 데이터셋에 대해 작업자의 수, 입력 속도, 공간 질의 처리 시간을 변화시키며 성능을 평가한 결과, 대안 알고리즘 대비 제안 방법이 부하 불균형, 처리량, 지연 시간에서 높은 개선효과를 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.67-69
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• 2002

여러 사이트에서 구축된 공간 데이터를 효율적으로 관리 및 공유하기 위해서는 대용량의 정보를 처리할 수 있는 분산 공간 데이터베이스 시스템의 사용이 필수적이다. 이러한 분산 공간 데이터베이스 시스템상에서의 분산 공간 죠인 질의는 공간 데이터의 대용량성과 그 복잡성으로 인하여 공간 연산의 지펴져 부하와 네트워크상의 전송 부하를 발생시킨다. 이러한 문제를 해결하기 위해 세미죠인 기반의 공간 죠인 기법들이 제안되었으나 공간 죠인 연산을 특정 서버에서만 수행하여 병목현상을 발생시키기 때문에 결국 질의 처리시간이 증가된다. 본 논문은 이러한 분산 공간 데이터베이스 시스템에서 수행 비용이 많이 드는 원격 사이트간의 공간 죠인 연산에 대해 R+-tree 공간 색인을 사용하여 병렬적으로 수행하는 기법을 제안한다. 본 기법은 R+-tree 공간 색인을 이용하여 공간 죠인 연산의 대상이 되는 릴레이션들을 중첩이 없는 두개의 릴레이션들로 분할한 후 질의 수행에 참여하는 두 서버에 죠인 연산을 분배하고 병렬적으로 처리하여 결과들을 병합한 다음 클라이언트에게 전송만다. 본 기법은 릴레이션을 분할하여 각 서버에서 공간 죠인 연산을 병렬적으로 처리하므로 처리 비용을 절반으로 감소시키며. R+-tree의 영역에 해당하는 객체들만 죠인 연산에 참여하게 함으로써 네트워크 전송 비용을 감소시킨다

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.315-317
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• 2008

현재 내비게이션, 물류, 지도기반 매쉬업등 공간 데이터를 활용한 다양한 응용서비스가 활용되고 있다. 또한 향후 유비쿼터스 환경에서는 모바일 환경에서 공간 데이터 및 센서를 활용한 서비스들이 출현할 것으로 예상된다. 그러나 현재 모바일 GIS 시스템들은 유비쿼터스 환경에서 발생하는 다양한 데이터들을 처리해주지 못하고, DBMS기반이 아니라 유연성이 부족하다는 문제점이 있다. 이 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 모바일 u-GIS 데이터 처리 시스템을 제시하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.798-801
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• 2014

여행 정보 시스템(ATIS), 교통 관리 시스템 (ITS) 등 궤적 기반 서비스에서, 서비스 품질을 향상시키기 위해서는 주어진 궤적 질의에 대한 정확한 주행시간을 예측하는 것이 필수적이다. 이를 위한 대표적인 공간 데이터 분석 기법으로는 데이터 분류에서 높은 정확도를 보장하는 규칙 기반 분류화 기법이 존재한다. 그러나 기존 규칙 기반 분류화 기법은 단일 컴퓨터 환경만을 고려하기 때문에, 대용량 공간 데이터 처리에 적합하지 않은 문제점이 존재한다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 맵리듀스 환경에서 규칙 기반 분류화를 이용한 궤적 데이터 주행 시간 예측 알고리즘을 개발하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 첫째, 맵리듀스를 이용하여 대용량 공간 데이터를 병렬적으로 분석함으로써, 활용도 높은 궤적 데이터 규칙을 생성한다. 이를 통해 대용량 공간 데이터 기반의 규칙 생성 시간을 감소시킨다. 둘째, 그리드 구조 기반의 지도 데이터 분할을 통해, 사용자 질의처리 시 탐색 성능을 향상시킨다. 즉, 주행 시간 예측을 위한 규칙 그룹을 탐색 시 질의를 포함하는 그리드 셀만을 탐색하기 때문에, 질의처리 성능이 향상된다. 마지막으로 맵리듀스 구조에 적합한 질의처리 알고리즘을 설계하여, 효율적인 병렬 질의처리를 지원한다. 이를 위해 맵 함수에서는 선정된 그리드 셀에 대해, 질의에 포함된 도로 구간에서의 주행 시간을 병렬적으로 측정한다. 아울러 리듀스 함수에서는 출발 시간 및 구간별 주행 시간을 바탕으로 맵 함수의 결과를 병합함으로써, 최종 결과를 생성한다. 이를 통해 공간 빅데이터 분석을 통한 주행 시간 예측 기법의 처리 시간 및 결과 정확도를 향상시킨다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.1207-1210
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• 2011

본 논문에서는 PAR-트리라는 공간색인구조를 제안한다. PAR-트리는 object distribution heuristic(객체분할법)으로 absolute crowd index(절대 복잡도)를 사용하여 공간 데이터 객체를 여러 개의 데이터 공간에 균일하게 배치함으로써 질의처리 속도를 향상시킨다. PAR-트리는 MXR-트리에 비해 높은 공간활용도와 빠른 질의 반응시간을 보임으로써 다차원 데이터베이스를 위한 효율적인 색인구조로 사용이 될 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.8370-8377
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• 2015

공간 데이터 스트림 관리 시스템에 실시간으로 입력되는 공간 데이터 스트림은 제한된 주기억장치의 용량을 초과할 수 있으므로 부하를 제한할 필요가 있다. 그러나 기존의 연구에서는 부하 제한을 위해 공간 데이터 스트림을 생성하는 데이터 소스의 특성이나 입력 변화, 그리고 공간 데이터 이용 정도를 효율적으로 적용하지 못함으로써 질의 처리의 정확도와 성능을 감소시키는 문제를 갖고 있다. 이에 본 연구에서는 공간 데이터 스트림 질의 관리 시스템에서 발생할 수 있는 부하를 제한하고 공간 질의 처리의 성능과 정확도를 높이기 위한 다단계 부하제한 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 먼저 데이터를 수집하는 단계에서 데이터의 수량과 입력 빈도 변화를 이용하여 부하를 제한하고, 과부하 발생시 공간 이용도에 따라 질의 참여 확률이 낮은 데이터를 대상으로 추가적인 부하제한을 수행한다. 실험 결과에서 제안 기법은 기존 부하제한 기법에 비해 11% 이상의 부하 제한 발생 빈도를 감소시키면서 입력 데이터 스트림의 증가와 질의 영역에 증가에 따른 질의 처리 결과의 정확도는 0.04% 이상의 우위를 보였다. 또한, 질의 처리 성능에서도 기존 기법에 비해 3% 이상의 향상을 나타냈다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.55-57
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• 2002

공간 데이터베이스의 규모는 매우 방대하여 질의 처리에 많은 비용이 발생한다. 따라서 효율적인 질의 처리를 위해서는 질의 수행 결과의 예측이 필요하다. 이를 위해 실제 공간 데이터의 특성을 근접하게 나타내는 요약 데이터를 생성하여 그 결과를 통해 질의 결과의 크기를 추정하게 된다. 기존의 공간 데이터 요약 기법으로는 면적 균등 분할 기법, 개수 균등 분할 기법, 인덱스 분활 기법 등이 있다. 본 논문에서는 기존에 연구된 다양한 분말 기법에 대해 알아보고, 힐버트 공간 재움 곡선 방법에 개수 균등 분말 기법을 적용시킨 새로운 공간 분할 방법을 제안하여 기존의 방법과 새로운 방법의 성능을 비교한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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• pp.35-38
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• 2006

데이터 웨어하우스에서는 OLAP(On-Line Analytical Processing) 연산을 제공하기 위해 다차원 데이터를 큐브의 형태로 관리한다. 특히, 공간 차원과 같이 데이터 큐브의 차원에 개념 계층이 존재하는 경우 사용자는 특정 계층에 대한 집계 결과를 요구한다. 기조의 데이터 큐브의 구조들은 차원의 개념 계층을 지원하지 못하거나 지원하더라도 시간이나 공간적 비용에 대해 비효율적이다. 본 논문에서는 공간 데이터 웨어하우스에서 공간 개념 계층을 이용하여 효율적인 계층별 영역 집계연산을 지원하는 공간 데이터 큐브를 제안한다. 이는 개념 계층을 DAG(Directed Acyclic Graph) 형태로 표현하여 구성된 여러 개의 차원들을 공간차원의 지역성을 기준으로 연결한 구조이다. 이러한 구조를 갖는 큐브를 이용하면, 데이터 검색 시 상위 계층부터 아래 방향으로 탐색하기 때문에 각 차원에 대한 효율적인 검색이 가능하다. 특히, 공간 개념 계층에 대한 DAG를 이용하면, 공간적 지역성에 따른 영역 검색을 지원할 수 있다. 성능평가에서 개념 계층이 적용된 질의에 대한 실험을 통해 제안 기법이 기존 기법들에 비해 저장 공간 효율성 및 질의 응답 성능이 우수함을 증명한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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• pp.129-132
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• 2004

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.