본 연구에서는 공간 데이터베이스 시스템에서 변환기법을 이용한 공간 액세스 구조에 대한 물리적 데이터베이스의 설계기법을 제안한다. 지금까지 공간 액세스 구조에 대한 많은 연구가 수행되어 왔으나 공간의 물리적 데이터베이스 설계의 측면에서의 연구는 수행된 바가 없다. 본 논문에서는 먼저 원공간(original space)에 주어지는 모든 광간 질의가 변환기법에 의한 변환공간에서는 한 가지 형태의 범위 질의로 변환되는 특징이 있음을 보인다. 그리고 변환공간상에서 이 범위 질의가 위치하는 질의 영역의 모양과 데이터 페이지가 위치하는 페이지 영역의 모양 사이의 관련성을 이용하여 질의처리의 성능을 향상시킬 수 있는 공간 액세스 간조의 최적 구성 기법을 제안한다. 또한, 성능평가를 위하여 공간 액세스 구조의 하나인 MBR-MLGF를 이용하여 다양한 질의 패턴과 데이터 분포에 대하여 제안된 설계기법을 적용한 실험 결과를 제시한다. 실험 결과에 의하면, 제안된 기법은 주어진 질의 패턴에 따라 최적의 MBR-MLGF를 구성할 수 있으며, 이차원 원공간에 대하여 변환공간으로 일반화한 사차원 질의 영역의 구간비가 1 : 16 : 256 : 4096인 경우, 기존의 순환 분할 기법에 비해 질의처리의 성능이 다섯배 이상으로 향상된다. 이러한 질의처리 성능의 향상은 제안된 물리적 데이터베이스 설계기법이 매우 유용함을 나타내는 것이다.
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
u-GIS 환경에서는 실시간으로 유입되는 공간 데이터 스트림으로 인해 발생되는 부하를 제한하기 위한 연구가 계속되고 있다. 그러나 기존의 비공간 데이터 기반의 부하 제한 기법은 공간 데이터의 특성을 고려하지 않아 공간 질의 처리의 정확도를 감소시킨다. 또한, 공간 데이터 기반의 부하 제한 기법도 공간 데이터 스트림의 입력 빈도 변화와 공간 데이터의 밀집도를 반영하지 않아 질의 처리 정확도와 질의 처리 성능이 저하되는 문제가 존재한다. 이에 본 논문에서는 u-GIS 환경에서 부하 발생 빈도를 최소화하고 연속 질의 처리 성능과 정확도를 향상시키기 위해 공간 데이터의 밀집도와 공간데이터스트림의 입력 변화량을 이용하여 동적으로 부하를 제한하는 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 부하제한 요구시 공간 이용도에 따라 질의에 참여할 확률이 낮은 데이터를 샘플링함으로써 연속 질의 처리 결과의 정확도와 질의 처리 속도를 향상시킬 수 있다.
다중 공간 질의는 동시에 2개 이상 수행되는 영역 질의로 정의되며 인터넷 기반 지도 보기 응용의 주요 연산이 되므로, 질의 처리 속도의 개선을 위해서 병렬로 처리되어야 하고 질의 처리 비용 중 큰 비중을 차지하는 디스크 입출력 시간을 최대한 줄일 필요가 있다. 그런데 다중 CPU/다중 디스크 구조상에서 디클러스터링을 수행하더라고, 다중 공간 질의를 처리하는 도중 질의 간 임의 탐색이 발생하여 디스크 입출력 시간이 증가하는 문제점이 있다. 이 논문에서는 디클러스터된 공간 데이터베이스에서 다중 공간 질의를 처리할 때 발생하는 문제점인 질의 간 임의 탐색을 분석하고, 해결 방안으로 질의 스케줄링 기법을 제시하였다. 질의 스케줄링 기법은 질의 간 관련성을 이용해서 질의 우선 순위를 조정해서 질의 간 임의 탐색을 해결하는 방법으로써, 질의간의 공간 및 시간 관련성 부여를 위해 질의 간 위치 관련성과 질의 대기 시간을 이용하였다. 실험 결과, 질의 스케줄링을 수행하면 디스크 캐쉬의 적중률이 최대 34% 향상되어 디스크 입출력 비용을 최대 6%까지 줄일 수 있어 다중 공간 질의 처리 시의 성능을 개선할 수 있는 것으로 나타났다.
위치 기반 서비스(LBS)는 가장 바쁜 시간에 동시에 도착하는 최단 경로 및 k-최근접 이웃 질의를 포함한 다양한 공간 질의를 효과적으로 처리한다. 동시에 도착하는 공간 질의를 빠르게 처리하기 위한 간단한 해결 방법은 LBS 서버를 추가하는 것이다. 이 방법은 서비스 운영 비용을 많이 증가시킨다. 최근에는 공유 가능한 계산을 사용하여 일련의 질의를 한꺼번에 모아서 처리하는 일괄 처리 방법이 제안되었다. 본 연구에서는 교통 상황에 따라 각 도로 구간의 이동 시간이 빈번하게 변하는 동적 공간 네트워크에서 움직이는 k-최근접 이웃 질의를 한꺼번에 처리하는 방법을 연구한다. 순차적 질의 처리를 기반으로 하는 LBS 서버는 중복 계산으로 인해 한꺼번에 요청이 들어오는 움직이는 k-최근접 이웃 질의를 효과적으로 처리하지 못한다. 본 연구의 목표는 움직이는 k-최근접 이웃 질의를 한꺼번에 처리하고 공유 가능한 계산을 재사용하여 알고리즘을 효율성을 개선한다. 실제 지도 데이터를 사용한 실험 평가는 최신 방법보다 제안된 방법이 우수하다는 것을 보여준다.
최근 대용량 혹은 복잡한 데이터에서의 빠른 검색을 돕는 Skyline 질의 처리에 대한 관심이 높아지고 있으며, 많은 응용프로그램에서 사용되고 있다. Skyline 질의는 데이터베이스의 튜플들을 공간상으로 표현하여 질의 처리를 할 수 있는 데, 이 때 빠른 처리를 위하여 공간 분할 기법이 사용된다. 본 논문에서는 공간 분할 기법을 사용한 Skyline 질의 방법들을 소개하고 문제점을 분석한다. 또한, 문제점 해결 방안을 함께 제시하며 기대 효과를 예측한다.
지금까지 구축 된 공간 데이터들을 각 서버끼리 공유하여 유사한 내용의 공간정보구축을 위만 중복투자를 막고 공간데이터의 활용도를 높이는 방안이 시급하다. 멀티서버 환경에서의 공간데이터의 공유는 데이터의 보안과 사용자 편의성을 고려하여 뷰로 제공되고 관리되어질 수 있다. 분산 된 대용량의 공간데이터에 대해 복잡한 공간연산 처리를 감안한다면 멀티서버 환경에서는 공간 뷰의 실체화가 필수적이다. 본 논문에서는 멀티서버 환경에서의 공간데이터의 유통을 지원하고 공유 된 공간데이터에 대한 사용자 편의성과 네트웍 부하를 고려한 공간 뷰 실체화 기법을 제안한다. 확장 된 공간데이터 디렉토리 서비스(Extended Spatial Data Diretory Service)를 이용하여 각 서버가 공유하는 공간테이블에 대란 정보를 검색하고, 검색 된 징보를 바탕으로 로컬서버는 각 서버에에 직접 접속하여 필요한 영역의 데이터를 얻어 뷰를 생성한다. 이때 공유 공간데이터가 대용량 데이터임을 고려하여 로컬서버는 공간 뷰 성의에 대한 술어를 분리하여 뷰 질의 처리를 각각의 원격서버로 분산시켜 네트웍 부하와 서버의 질의처리 비용을 줄이고 공간 뷰 서버에 실제화 시킴으로써 뷰에 대한 질의처리시 각 서버로의 접근을 데비터의 접근을 줄여 사용자 응-답시간을 최소화한다.
최근 무선 환경에서 객체의 공간정보를 얻을 수 있는 기술들이 발전함에 따라 이동 객체를 대상으로 하는 여러 응용 시스템들이 등장하였다 이런 응용들의 요구사항을 만족시키기 위해서는 연속적으로 변화하는 이동 객체의 공간 정보를 저장 및 관리 할 수 있어야 하며 다양한 사용자 질의를 처리해야 한다. 그리나 기존의 이동객체 데이터베이스에 대한 연구는 실세계의 사용자 질의 처리시 질의 대상이 되는 객체나 간을 제한한다는 단점이 있다. 따라서 이 논문에서는 연속적으로 변화하는 이동 객체의 공간 정보를 관리하기 위한 데이터베이스 구조를 제시하고 이를 기반으로 사용자 질의 처리를 위한 시공간 이동 객체 연산자를 설계한다.
공간 DBMS는 공간 데이터와 비공간 데이터를 서로 다른 물리적인 페이지에 저장한다. 공간 질의의 효율적인 처리를 위해 공간 데이터에 대한 공간 색인을 생성하며, 성능 향상을 위하여 이를 클러스터링 색인으로 사용한다. 그러나, 공간 데이터에 대한 클러스터링 성질이 비공간 데이터 페이지에는 반영되지 않아 공간 데이터와 비공간 데이터는 서로 다른 물리적 순서를 갖는다. 이로 인해 공간 조건(Spatial Predicate)에 의해 선택된 공간 데이터는 물리적 인접성을 가지는 반면, 비공간 데이터는 물리적 인접성을 갖지 않는다. 즉, 공간 질의 처리 과정에서 비공간 데이터 페이지의 잦은 디스크 I/O를 유발한다. 본 논문에서는 효율적 공간 검색을 위한 색인 키 중복 기법을 제안한다. 제안한 기법은 공간 데이터의 색인 기값을 비공간 데이터 내에 중복시키고 공간, 비공간 데이터에 대해 각각의 공간 클러스터링 색인을 생성한다. 두 클러스터링 색인에 의해 공간 데이터와 마찬가지로 비공간 데이터도 공간 조건에 대한 클러스터링 성질을 유지할 수 있다. 질의 처리 과정에서 공간 조건에 의해 선택된 공간 객체들은 공간, 비공간 데이터들 모두 물리적 인접성을 가지게 되며, 비공간 데이터 페이지에 대한 디스크 액세스 횟수를 줄여 공간 검색의 성능을 향상시킬수 있다.
실세계에서는 RDBMS가 가장 많이 사용되고 있으며, 가까운 미래에도 RDBMS를 사용하는 경향이 크게 바뀌지 않을 전망이므로, 이미 보유하고 있는 RDBMS를 이용하여 효율적으로 지리 공간 정보를 관리하는 것이 중요하다. 하지만, 기존의 RDBMS는 몇몇 특정한 시스템을 제외하고는 아직 지리 공간 데이터를 위한 특별한 처리를 고려하지 않고 있으며, 공간 연산자를 포함하는 질의를 처리하지 못하고 있다. 본 논문에서는 분산 환경에서 다양한 종류의 RDBMS에 지리 공간 데이터와 이와 연관된 애트리뷰트 값을 함께 저장하려는 GIS를 위한 미들웨어인 OpenGDBC(Open Geo-DataBase Connection)를 제시한다. OpenGDBC는 다음과 같은 특징을 가지고 있다. 첫째, 세계적인 표준 기구인 OpenGIS의 명세를 따른다. 둘째, CORBA를 이용하여 분산 환경을 지원한다. 셋째, ei양한 종류의 RDBMS에 지리 공간 데이터와 이에 연관된 애트리뷰트 값을 통합된 형태로 저장할 수 있도록 지원하다. 넷째, 공간 연산자를 포함한 질의를 입력으로 받아. 이를 분석하여 OpenGDBC가 제공하는 공간 연산자를 수행한 후, RDBMS에 적합한 질의 형태로 변경하고, RDBMS에서 변경된 질의를 수행하게 하여 질의 결과를 반환하므로, 다양한 종류의 RDBMS에 저장된 지리 공간 데이터에 대해 공간 연산자를 포함하는 질의를 처리할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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