1차원 이상의 공간 데이터의 효율적인 처리는 현대의 멀티미디어 데이터베이스에 있어서 대단히 중요한 역할을 하고 있다. 공간데이터를 관리하는 공간 index structure는 대부분 serial processing을 위한 구조를 가지고 있다. 많은 application에서 방대한 양의 공간 데이터는 보조기억장치(예: disk)에 저장이 되어 사용이 되고 공간 index structure의 query반응시간을 현저하게 줄일 수 있다. 또한 여러개의 disk를 사용하는 병렬처리는 방대한 양의 공간 데이터를 저장하는데 적당하다. 본 논문에서는 PML-tree라는 병렬형 공간 index structure를 제안한다. PML-tree는 MXR-tree에 비해 높은 공간활용도와 빠른 처리시간을 보임으로써 공간 database를 위한 효율적인 index structure로 사용이 될 것으로 기대된다.
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.
최근 공간 정보는 생산 되는 양과 데이터의 생성 빈도 및 다양성으로 인해 기존의 공간 데이터베이스 시스템에서 처리하기 어렵다. 그래서 공간 정보는 빅데이터와 연계에 관한 시도가 활발히 진행되고 있다. 그러나 효율적인 단일할당, 다중할당 색인기반 공간 연산에 대한 연구는 거의 없다. 이 논문에서는 공간 연산 중 비용이 매우 큰 공간 조인을 빅데이터 시스템에서 처리하기 위한 고려요소를 제시하고자 한다. 구체적으로 맵리듀스 시스템의 태스크 할당을 위한 단일 할당 공간 색인방안을 설명하고, 불균일 분포가 심한 공간 정보의 특성을 고려한 부하 균등화 시 고려 요소를 제시하고자 한다. 맵리듀스와 같은 병렬 공간 데이터베이스 시스템에서의 두 가지 문제인 데이터 불균일 분포 문제와 경계 겹침 색인의 문제와의 연관성을 기술한다.
최근 웹이 활성화되고 인터넷이 대중화되면서 지리 정보 시스템 분야에서도 웹 상에서 공간 데이터의 검색 및 관리의 필요성이 대두되었다. 또한, 지리 정보 시스템에서 다루는 공간 데이터는 가변적이고 대용량이기 때문에 이러한 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 웹 기반 공간 OODBMS의 사용이 적합하다. 이러한 웹 기반 공간 OODBMS를 사용하는 실제 응용프로그램에서 다중 사용자 환경에서의 협동 작업이 효율적으로 수행되기 위해서는 객체들의 버전 뿐만 아니라 일정 영역내의 연관된 객체들의 접합인 형상을 효율적으로 관리하는 것이 절실히 필요하다. 이에 본 논문에서는 기존의 형상 관리 시스템, 버전관리 시스템, 협동작업 기법을 분석하여 웹 기반공간 OODBMS를 위한 형상 버전 관리 모델을 제시하였다. 형상 버전 관리 모델은 형상을 효과적으로 관리하기 위하여 형상 그래프와 형상 버전 클래스, 형상 Genetic 클래스, 형상 노드 클래스와 같은 세 개의 형상 버전 관리 클래스를 내부적으로 사용한다. 또한, 본 논문에서는 이러한 형상 버전 관리 모델에 따라 형상 버전 처리 모듈, 형상 Genetic 처리 모듈, 형상 노드 처리 모듈, 형상 그래프 처리 모듈, 협동 작업 처리 모듈로 구성되는 웹 기반 공간 OODBMS를 위한 형상 버전 관리자를 개발하였다.
다중 공간 질의는 동시에 2개 이상 수행되는 영역 질의로 정의되며 인터넷 기반 지도 보기 응용의 주요 연산이 되므로, 질의 처리 속도의 향상을 위해서 병렬로 처리되어야 하고 디스크 입출력 비용을 최대한 줄일 필요가 있다. 그런데 다중 공간 질의는 디스크 입출력 비용을 개선하기 위해 다중 CPU/다중 디스크 구조 상에서 디클러스터링을 수행하더라도 디스크 임의 탐색이 발생하는 문제점이 있다. 이 논문에서는 디클러스터링 된 공간 데이터베이스에서 다중 공간 질의를 처리할 때 발생하는 문제점인 질의 간임의 탐색을 분석하고, 해결 방안으로 질의 간 위치 관련성과 질의 처리 이력을 이용한 질의 스케줄링 기법을 제안하고 구현하였다. 실험을 통한 성능 평가 결과, 질의 스케줄링을 수행 할 경우 디스크 입출력 비용을 줄일 수 있어 다중 공간 질의 처리시의 성능을 개선할 수 있는 것으로 나타났다.
지리정보시스템(GIS: Geographic Information System)에서는 1 차원이 아닌 2 차원 공간상의 공간 데이터 처리를 위한 많은 연구가 수행되어 왔으며 DBMS 에서 이러한 2 차원 공간 데이터의 처리를 위하여 많은 기술들이 연구 개발되어 왔다. 최근 GIS 응용에서는 2 차원이 아닌 3 차원 공간데이터 처리에 대한 요구사항이 급증하고 있다. 이에 본 연구에서는 기존 2 차원 공간 DBMS에서 3 차원 공간데이터 처리를 위하여 확장 개발해야 할 요소에 대하여 살펴보고자 한다.
본 논문에서는 국가 지리정보 시스템 기술 개발 사업의 지원으로 현재 연구, 개발되고 있는 공간 객체 관리 시스템에서 래스터 형태의 공간 정보를 처리하는 래스터 처리기를 설계하고 구현하였다. 먼저 공간 객체 관리 시스템의 저장 시스템안에 저장될 래스터 정보의 데이터 구조를 정의하고, 이를 클래스 라이브러리의 형태로 구현하여 응용 애플리케이션의 작성시 사용할 수 있도록 하였다. 그리고, 래스터 정보를 추출하기 위한 질의문 작성에 포함되는 질의 연산 및 관련 모듈을 구현하여 공간 객체 관리 시스템의 질의 수행기에 삽입하여 래스터 정보의 질의를 처리할 수 있도록 하였다.
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.
전통적인 관계형 데이터베이스 시스템에서 관리되고 있는 일반적인 데이터가 아닌 점, 선, 다각형 등의 다양한 공간 데이터를 관리하기 위해서는 확장된 형태의 공간데이터 타입 및 대용량성과 다양한 접근 패턴을 지니는 공간데이터의 특성을 고려한 새로운 데이터베이스 관리 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 이와 같은 공간데이터의 특성을 고려한 저장 기법과 공간질의 처리기법을 제공하는 공간 데이터베1이스 관리 시스템인 GMS를 제안한다. GMS는 다양한 크기를 지니는 공간데이터의 특성을 고려하여 공간/비공간 통합 저장관리 및 BLOB 데이터 저장기법을 제공하며, 저장된 공간/비공간 데이터에 대한 다양한 색인기법을 제공하고 있다. 그밖에 공간 연산 및 복잡한 질의처리를 위해 확장된 질의 최적화 및 질의처리 기법을 제공하며, 다중 사용자를 위한 확장된 동시성 제어 기법과 공간/비공간 데이터에 대한 서로 다른 회복 기법을 제공한다.
공간 데이터베이스에서 예외자는 R-tree 계열의 공간색인의 성능에 많은 영향을 미친다. 즉, 예외자로 인하여 R-tree 계열의 공간색인에서 최소경계사각형의 넓이가 불필요하게 넓어지고 겹침 현상이 심해지게 되고 이로 인해 질의처리 시 더 많은 디스크 접근을 필요하게 된다. 따라서, 본 논문에서는 예외자가 공간색인에 주는 영향을 분석하여, 예외자를 미리 처리할 경우, 얼마만큼의 성능을 향상시킬 수 있는지 비용모델과 적절한 예외자의 처리방법을 제안한다. 그리고 실험을 통해 예외자를 미리 처리함으로써 어느 정도의 공간색인의 질의처리 성능을 향상시킬 수 있는지 보여준다. 실험결과에 따르면, 본 논문에서 제안된 예외자의 처리방법이 기존의 공간색인의 성능을 평균 $15\%$정도 향상시킬 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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