최근 공간 데이터베이스 시스템은 공간 데이터 마이닝, 공간 그리드, LBS 등과 같은 환경의 여러 분야로 그 응용이 확대되고 있으며, 사용자들의 다양한 공간 질의 처리 요구에 부응하는 효율적인 공간질의 처리의 필요성이 대두되었다. 특히 다중 공간 조인 질의와 같은 고비용의 공간 조인에 대한 효율적인 공간 질의 처리를 위해서는 단일 공간 조인 보다 더욱 많은 기하 계산과 공간 데이터의 특성을 이용한 다중 공간 조인 처리 방법이 필요하게 되었다. 본 논문은 고비용의 다중 공간 조인을 효율적으로 수행하기 위해 다중 공간 조인 연산을 효율적으로 처리하기 위하여 병렬적인 질의 수행을 위해 해쉬 기반의 다중 공간 조인 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 기존 조인 대상이 되는 두 데이터 집합에만 공간 해쉬 조인을 수행하는 것을 확장하여 다중 공간 데이터 집합에 대해서도 조인이 수행 가능한 방법을 제안함으로써 최적의 조인 후보를 획득하여 효율적인 질의 처리를 수행하는 것을 보장한다.
공간조인 연산은 지리정보시스템의 연산 중 매우 높은 처리비용을 요구하는 연산이다. DOT 공간 색인 기법은 전통적인 데이터베이스 시스템의 주색인 기법을 적용할 수 있으며, 공간객체의 상호 인접성이 유지되도록 Hilbert 값으로 정렬되어 클러스터링 된다. 이러한 특징을 이용한 DOT공간 조인 알고리즘은 적정한 버퍼크기를 유지하는 경우 잘 알려진 R-tree를 이용한 공간조인 알고리즘에 비해 디스크 액세스면에서 유리한 장점이 있으나, 조인가능영역 산출시 많은 양의 공간변환 연산을 필요로 하므로 전체적인 성능이 만족스럽지 못하다. 본 논문은 DOT 공간조인 알고리즘의 성능을 향상시키기 위하여 이러한 공간변환 연사의 횟수를 최소화시킨 효율적인 여과단계처리 방법을 제시하며, 이를 적용한 DOT공간조인 알고리즘과 R-tree 공간조인 알고리즘의 실행시간을 비교 분석하여 DOT 공간조인 알고리즘이 최대 약 2배까지 우수한 성능을 가지고 있음을 보인다.
네트워크의 빠른 발전으로 인해 분산된 공간 데이터의 질의 처리 연구가 활발히 진행되었다. 하지만 이런 질의 처리 환경에서는 질의 처리의 최적화를 위한 정확한 정보를 수집하기 어렵고 네트워크 상태의 불확실성으로 인해 데이터의 전송 상태를 예측하기가 힘들다. 이런 동적인 환경에 적응하기 위해서는 기존의 공간 조인 기법을 수정할 필요가 생겼다. 특히 기존의 공간 조인 기법은 처리 방식이 비대칭적(asymmetric)이기 때문에 데이터 전송의 지연으로 인해 처리가 잠시 중단되거나 빠른 응답 시간을 보장할 수 없다. 본 논문에서는 분산 공간 데이터베이스에서의 공간 조인의 문제점을 해결하기 위해서 대칭적인 해시 공간 조인을 사용하는 적응적 공간 조인 기법을 제안한다. 제안된 기법은 초기의 전송된 데이터들을 조인하여 조인 결과를 빠르게 보여주며 데이터 전송의 지연 시에는 이미 전송된 데이터 중 조인되지 않은 객체들을 조인함으로써 지속적으로 조인을 수행한다.
공간조인은 지리정보시스템에서 가장 중요한 연산 중의 하나이다. 본 논문에서는 공간조인 처리를 위하여 여과-정제 방법을 사용할 때 여과단계에서의 효과를 높이기 위하여 점 기반 approximation인 Representative Point (RP) 필터를 제안하였다. RP 필터는 실객체에서 선택된 몇 개의 점들로 구성된다. 이 점들을 객체의 근사치로 사용함으로써 공간조인의 여과단계에서 후보객체의 수를 줄이며, 따라서 공간조인의 수행 성능을 높일 수 있다. 또한 RP 필터의 여러 종류들을 제안하였으며 그 종류들의 성질과 성능을 비교분석 하였다. RP필터는 공간조인을 위한 기존의 approximation들에 비하여 생성 및 우지 비용이 매우 적으며 더 높은 필터율을 가진다. 또한 RP 필터는 기존의 approximation들과 달리 선객체에 대하여도 정의될 수 있기 때문에, 다각형 객체끼리의 공간조인 뿐만 아니라 다각형 객체와 선 객체간의 공간조인에도 적용할 수 있다.
공간 조인은 일반적으로 많은 처리 시간을 필요로 하므로 공간 조인에 대한 처리 시간을 단축하기 위해 많은 연구가 있었다. M-다중 공간 조인에서 M 개의 R-트리를 동시에 탐색하는 M-다중 R-트리 조인(MRJ)도 그 중의 하나이다. 본 논문에서는 M-다중 공간 조인에서 간접 술어(indirect predicate)개념을 소개한다. 다중 공간 조인에서 간접 술어란 질의 조건문에 직접 나타나는 술어가 아니라 이들 직접 술어들로부터 간접적으로 유도되는 술어를 말한다. 간접 술어 개념을 M-다중 R-트리 조인에 적용함으로서 다중 공간 조인의 성능을 향상시킬 수 있다. 우리는 이러한 간접 술어를 이용한 다중 공간 조인 처리 방법을 간접 술어 여과(IPF)라 부른다. 가공 데이타와 실제 지도 데이타를 이용한 실험을 통하여 우리는 IPF 기법이 M-다중 R-트리 조인의 성능을 상당히 개선한다는 것을 보였다.
공간 조인을 위한 공간 색인은 단일할당 방식과 다중할당 방식으로 구분한다. 단일할당 공간색인은 하나의 공간색채를 단 하나의 노드에만 할당하고, 다중할당은 하나의 객체를 여러 노드에 할당하는 공간 색인으로서 R-tree 가 전자에 해당하고, Quad-tree가 후자에 해당한다. 지금까지 단일 할당과 다중 할당 공간 색인에서의 공간조인에 대한 직접적인 성능 비교 평가가 거의 없다. 왜냐하면 각 공간 색인의 구조가다르고 적용할 수 있는 공간 조인 기법 또한 전혀 달라 정확한 성능 평가가 매우 어렵기 때문이다. 그래서 이 논문에서는 고정 그리드 파일을 변형하여 다중 할당 공간 색인과 단일 할당 공간 색인을 각각 구성한 뒤 두 공간 색인의 병렬 공간 조인 성능을 평가하였다. 평가를 위해 4가지 병렬공간조인기법을 제안하였다. 그리고 태스크 할당을 위해 태스크의 크기와 객체의 공간 지역성을 이용한 준동적 태스크 할당 방법을 제안하였다. 실험은 MIMD 구조 및 공유디스크 방식의 병렬 시스템에서 수행되었고, 여과 단계 후 중복을 제거하는 다중할당-단일조인 방식이 우수함을 보였다.
현재의 센서 네트워크 시스템은 공간적 정보를 배제한 센서 데이터스트림에 대한 저장 및 검색 방안에 대한 연구에 치중되어 있다. 하지만, 이러한 센서 네트워크가 공간적 정보와 결합하게 되면 훨씬 더 많은 응용과 의미 있는 데이터로 가공될 수 있다. 본 논문은 GeoSensor Network에서 공간적 정보와 데이터스트림이 결합된 공간 데이터스트림 정의 및 공간 데이터스트림간 조인 전략들과 그에 따른 조인 전략들 간의 비용을 추정하는 비용 모델을 제시하였다. 공간 데이터스트림간 조인 전략을 위해 Nested Loop 조인, Grid File, R-tree 알고리즘을 사용하였고, 단방향 Nested Loop 조인, 단방향 Grid 조인, 단방향 R-tree 조인 기법들을 조합하여 조인 전략들 간의 비용을 추정하였다.
지리 정보 시스템에서 공간 객체들은 크기가 가변적이고 객체의 형태가 일정하지 않을 뿐만 아니라 공간 객체의 분포 또한 일정하지 않다. 공간 조인은 이러한 공간 객체들의 특성으로 인해 비용이 많이 들고, 공간 객체의 분포에 따라 특정 영역에서의 공간 조인 비용이 많이 들 수 있다. 이 논문에서는 공간 객체들의 분포에 따라 한 번의 Disk 접근으로 공간 객체들을 적재할 수 있는 크기로 셀을 동적 분할하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 수행한 후에 생성된 다양한 크기의 셀을 기반으로 공간 조인을 수행한다. 또한 정제 단계에서 공간 객체를 메모리로 적재하는 Disk I/O를 줄이기 위한 방법도 알아본다.
지난 수년 동안 공간 데이터의 조인 연산에 대한 많은 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 공간 조인연산 시 인덱스가 존재하지 않을 경우, 후보 객체의 여과 단계 처리에 중점을 둔다. 이 분야에 대한 여러 알고리즘들이 제안되었으며 대부분의 경우 공간 데이터의 조인 연산 시 우수한 성능을 나타내고 있다. 하지만, 조인을 위한 입력 테이블의 객체들이 편중되어 분포할 경우 조인 성능이 급격히 저하되는 문제점을 가지고 있으며 이 문제를 해결하려는 연구는 미흡한 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 공간 데이터의 편중 문제를 개선하기 위해 기존의 공간 조인 알고리즘 중 Spatial Hash Join 알고리즘과 SSSJ 알고리즘의 장점을 결합한 Spatial Hash Sip Join 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘을 SHJ 알고리즘의 객체 분포에 기반한 공간 분할 특성과 공간 조인 시 SSSJ 알고리즘의 우수한 I/O 특성을 이용한다. 본 논문에서 제안한 SHSJ 알고리즘의 성능 평가를 위해 Tiger/line 데이터를 사용하여 기존 SHJ 알고리즘과 성능을 비교 평가 하였으며 평가 결과 인덱스가 존재하지 않는 입력 테이블에 대한 공간 조인 연산 시 모든 평가 파라미터에 대해 기존의 SHJ 알고리즘보다 우수함이 검증되었다.
공간 조인이란 주어진 공간 관계를 만족하는 공간 객채의 쌍들을 찾는 질의이다. 본 논문에서는 원공간상의 데이타를 이용하여 색인을 사용하지 않고 변환 공간(transform space) 상에서 공간 조인을 수행하는 새로운 알고리즘인 변환기반 공간 파티션 조인(transformation-based spatial partition join)을 제안한다. 기존 알고리즘들은 원공간(original space) 상에서 크기를 가지는 공간 객체를 다루기 때문에 공간 객체들의 복제를 필요로 하거나 상대적으로 공간 파티션이 복잡하여 성능이 저하되는 문제점을 가지고 있다. 이에 반해 제안하는 알고리즘은 원공간 상의 크기를 가지는 공간 객체를 변환공간 상의 크기를 가지지 않는 점 객체로 별도의 추가비용 없이 변환 해석한 후에 공간 조인을 수행하기 때문에 공간 객체들의 복제가 필요 없고, 공간 파티션이 단순하여 성능이 향상되는 장점을 가진다. 다양한 실험을 수행한 결과, 제안하는 변환기반 파티션 조인은 기존 조인 알고리즘들과 비교하여 수행 시간 측면에서 20.5∼38.0% 더 우수한 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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