피라미드 기법 1 은 d-차원의 공간을 2d개의 피라미드들로 분할하는 특별한 공간 분할 방식을 이용하여 고차원 데이타를 효율적으로 색인할 수 있는 새로운 색인 방법으로 제안되었다. 피라미드 기법은 고차원 사각형 형태의 영역 질의에는 효율적이나, 유사성 검색에 많이 사용되는 고차원 구형태의 영역 질의에는 비효율적인 면이 존재한다. 본 논문에서는 고차원 데이타를 많이 사용하는 유사성 검색에 효율적인 새로운 색인 기법으로 구형 피라미드 기법을 제안한다. 구형 피라미드 기법은 먼저 d-차원의 공간을 2d개의 구형 피라미드로 분할하고, 각 단일 구형 피라미드를 다시 구형태의 조각으로 분할하는 특별한 공간 분할 방법에 기반하고 있다. 이러한 공간 분할 방식은 피라미드 기법과 마찬가지로 d-차원 공간을 1-차원 공간으로 변환할 수 있다. 따라서, 변환된 1-차원 데이타를 다루기 위하여 B+-트리를 사용할 수 있다. 본 논문에서는 이렇게 분할된 공간에서 고차원 구형태의 영역 질의를 효율적으로 처리할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 마지막으로, 인위적 데이타와 실제 데이타를 사용한 다양한 실험을 통하여 구형 피라미드 기법이 구형태의 영역 질의를 처리하는데 있어서 기존의 피라미드 기법보다 효율적임을 보인다.Abstract The Pyramid-Technique 1 was proposed as a new indexing method for high- dimensional data spaces using a special partitioning strategy that divides d-dimensional space into 2d pyramids. It is efficient for hypercube range query, but is not efficient for hypersphere range query which is frequently used in similarity search. In this paper, we propose the Spherical Pyramid-Technique, an efficient indexing method for similarity search in high-dimensional space. The Spherical Pyramid-Technique is based on a special partitioning strategy, which is to divide the d-dimensional data space first into 2d spherical pyramids, and then cut the single spherical pyramid into several spherical slices. This partition provides a transformation of d-dimensional space into 1-dimensional space as the Pyramid-Technique does. Thus, we are able to use a B+-tree to manage the transformed 1-dimensional data. We also propose the algorithm of processing hypersphere range query on the space partitioned by this partitioning strategy. Finally, we show that the Spherical Pyramid-Technique clearly outperforms the Pyramid-Technique in processing hypersphere range queries through various experiments using synthetic and real data.
빔공간 변환(beamspace transform) 기법은 공간 영역의 신호를 입사각 혹은 그 사인함수의 영역으로 변환하는 기법으로, MUSIC과 같은 음원 정위 및 추적(source localization and tracking) 문제나 적응 빔형성(adaptive beamforming)과 같은 문제에서 많이 사용되는 기법이다. 다채널 음원 분리 기법에 사용될 때에는, 음원의 정보 뿐만아니라 해당 음원의 이미지(image)를 재구성하여야 하므로 역변환 기법 또한 중요하다. 본 논문에서는 멀티 채널 음원 분리 기법을 위한 빔공간 변환 기법과 그 역변환 기법에 대하여 고찰하였으며, 특히 빔공간-영역 다채널 비음수 행렬 분해 기법에 적용되었을 때 그 성능에 미치는 영향을 중점적으로 살펴보았다.
분산 공간 데이터베이스 시스템들 사이에서 빈번히 수행되는 공간 죠인 질의는 공간 데이터의 대용량성과 그 복잡성으로 인하여 공간 연산 수행 시 서버에 CPU 및 디스크 I/O 상의 부하를 일으킨다. 본 논문은 이러한 분산 공간 데이터베이스 시스템에서 수행 비용이 많이 드는 원격 사이트간의 공간 죠인 질의를 병렬적으로 수행하는 기법을 제안한다. 본 기법은 죠인에 참여하는 릴레이션들 중 하나를 이등분하는 방법으로 공간 죠인 연산을 분리한 후, 질의 수행에 참여하는 두 서버에게 죠인 연산을 분배한다. 각 서버는 분할된 공간 죠인 연산을 동시에 연쇄적으로 처리하고 결과를 병합하여 최종 죠인 결과를 생성한다. 본 기법은 릴레이션을 효율적으로 분할하여 죠인을 수행함으로써 공간 연산에 참여하는 객체의 수를 절반으로 줄이며 R-Tree 등 공간 인덱스의 탐색 횟수와 그 범위를 감소시킨다. 또한 릴레이션을 영역단위로 분할하여 객체의 수를 줄이고 참여 객체를 군집화 시킴으로써 죠인 연산시에 디스크와 버퍼의 사용 효율을 높인다.
공간 객체를 분할하는 비용이 크기 때문에, 기존의 객체 분할 기법들은 공간 조인 도중에 동적으로 객체를 분할하지 않는다. 본 논문은 객체 분할을 고려하지 않은 기존의 PBSM(Partition Based Spatial Merge-Join)에 적용될 수 있는 수정된 객체 분할 기법을 제시한다. 실세계 데이타의 한가지 특성은 객체들의 크기가 큰 차이를 보인다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 특성을 바탕으로 전체 비용에 큰 영향을 미치는 적은 수의 큰 객체들만을 대상으로 분할을 적용한다. 이러한 수정된 객체 분할 기법은 공간 조인 도중에 큰 부담이 되었던 객체의 분할 비용을 크게 줄이면서 효율적인 여과 정제 단계를 수행한다. 여러 가지 실험 결과, 제안된 방법을 사용한 PBSM은 기존의 PBSM보다 월등히 향상된 성능을 보인다.
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
본 논문에서는 고밀집 환경에서 대용량 MIMO가 장착된 무선랜 시스템의 효율을 높이기 위한 방식으로 결합공간 분할 및 재사용 기법을 제안한다. 제안한 기법은 다중 안테나로 생성할 수 있는 공간 자원을 간섭을 미리 억제하는데 사용하는 공간 자원과 캐리어 센싱 및 전송을 하는데 이용하는 공간 자원으로 분리한다. 분리된 공간자원의 양에 따라 다른 캐리어 센싱 한계값을 할당하여, 해당 공간 자원으로의 전송 여부를 결정한다. 이 방식은 공간 분할 (spatial division) 최적화 문제와 공간 재사용 (spatial reuse) 최적화 문제를 동시에 고려해 네트워크의 전송 용량을 최대화한다. 시뮬레이션을 통해 제안한 기법이 IEEE 802.11에서 정의된 캐리어 센싱 기법보다 네트워크의 용량을 133% 증가시키므로 차세대 무선랜 시스템에 적용하여 사용자에게 우수한 전송 품질을 제공해 줄 수 있음을 보인다.
공간 질의 크기에 대한 근사치를 구하기 위해서는 입력 데이터 공간을 분할한 후 분할된 영역에 대하여 질의 결과 크기를 추정한다. 본 논문에서는 데이터 편재가 심한 공간 데이터에 대한 질의 크기 추정의 문제를 논의한다. 공간을 분할하는 기법으로 관계 데이터베이스에서 많이 사용되는 너비 균등, 높이 균등 히스토그램에 해당되는 면적 균등, 개수 균등 분할에 대한 방법을 검토하고 공간 인덱싱에 기초한 공간 분할방법에 대해서 알아본다. 본 논문에서는 공간 순서화 기법인 힐버트 공간 채움 곡선을 이용한 공간 분할을 제안한다. 제안한 방법과 기존의 방법을 실제 데이터와 인위 데이터를 사용하여 편재된 공간 데이터에 대한 질의 결과 크기의 추정에 대한 정확도를 비교한다. 본 실험에서 힐버트 채움 곡선에 의한 공간 분할이 공간 질의 크기 버켓 수의 변화, 데이터 위치 편재도의 변화, 데이터 크기의 변화에 대해서 기존의 분할 방법보다 질의 결과 크기 추정에 대해서 우수한 성능을 보였다.
본 논문은 기존의 3D게임엔진에 실시간으로 상호작용이 가능하고 3D MMORPG(Massive Multi-play Outline Role Playing Game) 게임에 적합한 가상공간을 표현하기 위한 필요한 기술을 분석하고 이를 활용하려 한다. 기존의 머드 게임에 3차원 기술적용하고, 3차원 물체를 모델링하는데 있어서 메쉬나 버텍스, 혹은 폴리곤으로 사실적인 지형처리와 렌드링 속도향상을 위하여 3차원 개체의 폴리곤을 동적으로 생성시키기 위한 방법으로 Height field처리 기법과 거리에 따라 다르게 모델링된 데이터를 선택적으로 사용하는 LOD(Level of Detail)처리기법과 가시성 판단이나 충돌 검출을 위한 입체 컬링 방법으로 옥트리를 이용하여 가상공간을 분해 하기 위한 자료 구조로 사용한다. 본 논문은 기존의 3차원 공간을 표현하기 위하여 사용되고 있는 옥트리 구조를 이용하여 공간을 분할하고, 이를 세부수준으로 나누어 처리하기 위한 LOD 개념을 이용하여 외부지형을 폴리곤으로 표현하는 방법에 대한 처리 기법을 제시하려고 한다.
KDB-트리는 다차원 데이터를 검색하기 위한 전통적인 색인 기법이다. 많은 연구에서 낮은 저장 공간 사용과 검색 성능이 KDB-트리군의 두 병목현상이라고 언급되고 있다. 데이터 삽입 순서와 데이터의 편향으로 인한 불필요한 공간 분할이 그 원인이다. 본 논문에서는 편향 데이터를 효율적으로 처리하고, 검색 성능을 향상시키기 위한 새로운 색인 구조인 $KDB_{CS}^+$-트리를 제안한다. $KDB_{CS}^+$-트리는 분할 정보를 비트벡터로 표현하는 압축 기법과 노드의 그룹화를 통한 포인터 제거 기법을 활용하여 중간 노드의 팬-아웃을 증가시키고, 중간 노드의 엔트리를 계층적으로 표현함으로써 중간 노드의 사용율을 높인다.
공간데이터베이스에서 공간 질의를 최적화하기 위해서는 질의 결과 크기를 계산하는 것이 필수적이다. 그러나 공간 데이터베이스의 크기는 매우 방대하여 질의 결과 크기를 계산하는데 비용이 많이 든다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 실제 공간 데이터의 분포와 특성에 근접하도록 공간 데이터의 분포를 요약하여 이를 토대로 질의 결과 크기를 추정하는 것이 효과적이라 할 수 있다. 공간 분할 방법에는 균등분할 방법과 비균등 분할 방법이 있으면, 본 논문에서 제안한 방법은 1차원 데이터에 대한 선택률 추정기법 중에서 그 성능이 가장 우수하다고 평가된 바 있는 최대 면적 차이 분말을 공간 데이터베이스에 적용하여 공간 분할하는 것이다. 공간 데이터베이스에서 선택을 추정 방법은 공간 분할 방법에 따라 성능상의 차이가 있으며 본 논문은 기존의 방법과 제안한 방법을 실험을 통하여 선택률 추정의 정확성을 비교, 평가하여 제안한 방법이 우수함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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