공간 데이터의 효율적인 처리는 현대의 멀티미디어 데이터베이스에 있어서 대단히 중요한 역할을 하고 있다. 많은 응용분야에서 방대한 양의 공간 데이터는 보조기억장치(예: disk)에 저장이 되어 사용이 되고 공간 색인구조의 처리는 I/O에 대한 의존도가 크므로, I/O 연산의 병렬처리는 공간 색인구조의 질의반응시간을 현저하게 줄일 수 있다. 본 논문에서는 PR-tree라는 병렬형 공간 색인구조를 제안한다. PR-tree는 MXR-tree에 비해 높은 공간활용도와 빠른 처리시간을 보임으로써 공간 데이터베이스를 위한 효율적인 색인구조로 사용이 될 것으로 기대된다.
u-GIS 환경에서는 센서 네트워크를 통해 필요한 공간 데이터를 수집하고 이를 실시간 처리 및 가공 또는 기 저장되어 있는 정보와 함께 유통된다. 웹 기반 응용서비스 등에서 인터넷 망을 통한 정보가 요청되는 경우 표준 문서인 XML로 전달된다. 특히 요청되는 정보에 공간 데이터가 포함되는 경우 공간데이터 처리가 가능한 GML, S-XML 등의 문서가 사용된다. 이 과정에서 DSMS에서와 같이 실시간 처리된 스트림데이터는 S-XML 문서 형태로 변환되고, 웹 기반의 공간정보 응용서비스는 인터넷 망을 통해 S-XML 문서를 전달받는다. 대부분의 공간정보 응용서비스는 저장시스템으로 기존의 공간 데이터베이스 관리 시스템을 사용하기 때문에 S-XML 데이터와 SDBMS에서 사용되는 데이터간의 상호 변환과정이 필요하다. 본 논문에서는 공간 데이터의 캐싱을 이용한 S-XML 변환 기법을 제안한다. 제안 기법은 공간 정보유통을 위한 S-XML과 관계형 공간 데이터베이스와의 효율적인 변환을 위해, S-XML에서 공간 데이터에 해당하는 부분을 캐싱하고, 동일 지역의 공간데이터에 대한 변환이 요구될 경우 캐시 데이터를 재사용하여 별도의 변환 비용 없이 변환한다. 제안 기법을 통해 u-GIS 환경에서 공간정보의 유통을 위한 S-XML 문서와 이를 이용하는 웹 기반 공간정보 응용서비스 사이의 변환 비용을 감소하였으며, 성능평가를 통하여 질의 처리 성능이 향상됨을 보인다.
본 논문은 인 메모리 기반의 분산처리 시스템인 Spark를 이용하여 공간 웹 객체 검색 시스템을 구현한 논문이다. 소셜 네트워크의 발전은 방대한 양의 공간 웹 객체를 생성하게 되었고, 기존의 공간 웹 객체 검색 시스템을 이용한 데이터 검색이나 분석은 힘들어졌다. 최근에 분산처리 시스템의 발전은 대용량의 데이터를 빠르게 분석하고 검색하는 기능을 지원해준다. 따라서 대용량의 공간 웹 객체를 검색하기 위해서는 분산 처리 시스템을 이용한 방법이 필요하다. 분산 처리 시스템에서는 데이터가 블록 단위로 처리되고, 이러한 블록 하나를 Spark에서는 데이터를 RDD로 변환하여 처리한다. 본 논문에서는 위의 방법에 착안하여 전체 공간 영역을 기반으로 서로 겹치지 않는 공간영역으로 분할을 하고, 분할된 영역 하나당 하나의 파티션을 할당하고 각각의 파티션은 자신이 포함하고 있는 데이터에 대한 공간 웹 객체 인덱스로 구성하는 시스템을 제안한다. 즉, 본 논문에서는 공간 분할을 이용하여 분산처리 시스템을 효율적으로 이용하고, 분할된 공간에 대한 검색의 효율성을 높일 수 있는 시스템을 제안한다. 또한, 데이터의 검색을 위하여 공간 정보와 단어 정보를 같이 사용하여 인덱스를 구축하는 QP-tree를 적용한 방법과 공간 정보만을 이용하여 인덱스를 구축하는 R-tree를 적용한 방법과의 비교를 통하여 제안한 시스템이 공간 웹 객체의 검색에 더 우수한 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있다.
최근 클라우드 컴퓨팅에 대한 관심이 고조됨에 따라, 이를 활용한 데이터베이스 아웃소싱에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 한편, 데이터 소유자가 자신이 가지고 있는 공간 데이터베이스를 그대로 아웃소싱 할 경우, 서비스 제공자는 이를 불법으로 취득하여 악용할 수 있고, 질의 요청자들의 통계 정보를 통해 개인정보를 획득할 수 있다. 따라서 아웃소싱 환경에서 개인정보 보호 및 공간 데이터베이스를 보호하기 위한 데이터 변환기법 및 변환된 데이터베이스 상에서 질의를 처리하는 연구가 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 아웃소싱 환경에서 공간 네트워크를 고려한 가공 데이터 생성 기법 및 암호화 기법을 설계한다. 아울러, 인증된 사용자가 질의 요청 시, 서비스 제공자가 저장한 가공 데이터를 이용하여 효율적으로 k-최근접점 질의를 수행하기 위한 힐버트 커브 기반 k-최근접점 질의처리 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 공간데이터의 병렬성을 고려한 클러스트 시스템을 제안하였다. 클러스트 시스템의 큰 단점인 다단계 프로토콜 스택에서 오는 메시지 전송 부하를 줄인 VIA(Virtual Interface Architecture)를 기반으로 클러스트 시스템을 구성하고 저장 서버들간에는 공간데이터의 지역성에 기반하여 데이터를 배치하며 저장 서버들 내에서는 공간 데이터의 병렬성을 고려하여 EPR(Enhanced Parallel R-tree)로 데이터를 배치하였다. 위의 클러스트 시스템을 기반으로 적절한 전송 데이터 크기와 전송 횟수를 구하기 위한 실험을 실시하였다.
서로 다른 GIS 서버의 공간 데이터를 동일한 방법으로 접근하기 위한 개방형 GIS 에 관심이 커지고 있다. 서로 다른 서버간의 상호 운용성을 효과적으로 지원하기 위해서는 데이터제공자를 통한 공간 데이터 모델의 변환이 필수적이므로, 방대한 공간 데이터의 변환과 전송으로 인한 사용자 응답 시간의 지연 문제가 우선 해결되어야 한다. 이 논문에서는 OGIS 데이터소비자에서 효과적인 버퍼 관리를 통해 사용자 응답 시간의 지연 문제를 해결한다. 이 논문에서 제시하는 버퍼 관리 전략은 전체 레이어에 대해서 통합적으로 메모리를 관리하고 각 레이어별로 공간 인덱스를 생성 관리함으로써 데이터 접근 속도를 개선하였다. 제안한 버퍼 관리 전략은 OGIS 데이터소비자인 Mapbase 컴포넌트를 통해 구현함으로써, 데이터 접근 속도의 개선을 입증하였다.
본 논문에서는 Hadoop에 공간 데이터를 저장하고 SQL 기반 질의언어에 의하여 공간 데이터를 질의할 수 있는 공간 빅데이터 질의처리 시스템을 제시한다. 제안한 시스템은 대용량의 공간 빅데이터를 HDFS 기반의 저장 시스템에 저장하고 공간 데이터 처리기능이 추가확장된 SQL 기반 질의언어로 질의를 할 수 있도록 지원하며 OGC 심플 피처모델 기반의 공간 데이터 표준 데이터타입과 함수를 지원한다. 본 논문에서는 질의언어 파싱, 질의언어 검증, 질의계획 생성, 저장시스템 연동 등 질의처리의 주요 기능 개발을 제시하였다. 제안한 시스템의 성능을 기존 시스템과 비교하였으며, 실험에서는 Hadoop에 저장된 공간 데이터에 대한 영역질의의 질의실행시간에 있어서 비교 시스템 대비 약 58%의 성능향상을 나타냄을 보였다.
대용량의 공간(spatial) 데이터베이스에서 사용자에게 관심있고 일반화된 지식을 추출하는 것은 지형 정보 시스템이나 지식 베이스 시스템의 개발에 중요한 기법중의 하나이다. 본 논문은 공간 데이터 마이닝에 널리 사용되는 일반화(generalization) 방법을 확장한 공간 데이터 마이닝 모듈에 공간 데이터를 추론할 수 있도록 구축된 규칙베이스(rulebase)를 통합한 공간데이터 마이닝 시스템을 제안한다. 이를 위한 전위기로서 공간 데이터 우선(spatial data dominated)과 비공간 데이터 우선(nonspatial data dominated) 마이닝을 병합한 방식과 다중 주제도(multiple thematic map)가 주어졌을 때의 공간 지식을 추출해 낼 수 있는 방식을 제안한다. 또한 후위기로서 공간 객체들간의 위상 관계(topological relationship)를 추론하기 위한 공간 규칙 베이스를 구축한다.
본 논문에서는 OGC 의 공간 정보 인코딩 표준 명세인 GML 을 기반으로 공간 데이터 웨어하우스를 구축하는 스키마를 제안한다. GML 기반의 스키마는 비공간 정보뿐만 아니라 공간 정보에 대한 정의가 가능하다. 그리고 XML 스키마를 이용하여 전체 큐브 스키마, 차원 스키마 및 사실테이블에 대한 스키마 정의의 예를 보인다. 따라서 제안 기법은 GML 을 이용하여 이질적인 시스템간의 데이터 통합이 용이하고, 비공간 정보뿐만 아니라 공간 정보의 활용이 가능하다. 그리고 공간 데이터 웨어하우스의 개념계층 관계에 대한 표현이 용이하고 구조에 대한 이해가 쉽다.
최근 모바일 장치의 발전과 보급으로 차량 네비게이션 시스템(naigation system)과 같이 모바일 장치를 이용한 지도정보 서비스가 발전하였다. 모바일 장치는 자원이 한정되어 있고. 네트워크의 대역폭이 적기 때문에 크기가 크고 복잡한 벡터 데이터를 효율적으로 전송할 수 있는 방법이 매우 중요하다. 본 논문에서는 비공유 데이터베이스 클러스터에서 한정된 자원에 적합한 형태로 공간데이터를 처리하는 기법을 제안한다. 이는 스케일과 사용자의 요청에 따라 보여질 필요가 없는 피쳐들을 제거하고 스케일에 따라 보여지는 형태가 바뀌는 피쳐들에 대해 공간타입을 바꾸는 필터링을 통해 최적화된 지도 정보로 구성한다. 이렇게 구성된 정보는 불필요한 정보가 감소되어 데이터의 크기가 작아지는 장점을 갖는다. 또한 구성된 정보는 주요 부분부터 단계적으로 클라이언트에 보냄으로써 클라이언트에 대한 응답시간이 빠르게 되며, 사용자의 요구에 적합한 형태의 공간 정보를 우선순위가 높은 데이터부터 단계적으로 클라이언트에서 보여짐으로써 사용자에게 필요한 공간정보를 보다 빠르게 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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