공간 데이터 웨어하우스 구축기는 소스 데이터의 변경 사항을 일괄처리의 형태로 공간 데이터 웨어하우스에 적재한다. 또한, 공간 데이터 웨어하우스 서버는 사용자의 질의에 빠른 응답을 하기위해 적재된 데이터로 색인을 구축한다. 색인을 구성하는 기존 기법으로는 벌크 삽입 기법 및 색인 전송 기법이 있다. 벌크 삽입 기법은 색인을 구성하기 위한 클러스터링 비용이 필요하며 검색 성능도 떨어진다. 또한, 색인 전송 기법은 주기적인 소스 데이터의 변경을 지원하지 않는다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 공간 데이터 웨어하우스에서 부분 색인 전송을 이용한 효율적인 색인 재구성 기법을 제안한다. 제안 기법은 구축기에서 색인의 구조에 맞게 클러스터링된 클러스터들을 부분 색인으로 구성하여 페이지 단위로 전송한다. 공간 데이터 웨어하우스 서버에서는 전송된 부분 색인의 물리적 사상 문제를 해결하기 위해 물리적으로 연속된 공간을 예약하고 예약된 공간에 부분 색인을 기록한다. 기록된 부분 색인은 공간 데이터 웨어하우스 서버에 있던 기존 색인에 삽입된다. 부분 색인이 기존 색인에 직접 삽입됨으로써 색인 재구성을 위한 검색, 분할, 재조정 비용은 최소가 된다.
차량항법장치(Car Navigation System : CNS)나 지리정보시스템(Geographic Information System : CIS)에서 공간 객체를 효율적으로 다루는 색인기법에 대한 다양한 논의가 있어왔다 기존의 방법에서는 공간 객체의 인접성(cluster)과 밀집성 만을 고려해서 색인 트리를 생성하므로, 편향된 접근 빈도론 가진 공간 객체이 대해서 효과적인 탐색시간을 제공하지 못한다. 접근 빈도를 반영한 색인 기법은 공간 데이터가 갖는 특성-2개 이상의 차원에 대한 순서 할당이 불가능-에 의해서 지리적으로 인접된 객체들을 묶지 못하고, 이로 인해서 공간 객체에 대한 효율적인 색인 기법을 제공할 수 없다. 지리 데이터에 대한 위치와 접근 빈도가 주어질 매, 색인 트리는 좌표 정보뿐 아니라 공간 객체에 대한 접근 빈도도 고려해서 생성되어야 한다 본 논문에서 제안하는 기법을 전체 영역을 세부영역으로 분할하고, 각 세부 영역에 대해서 편향색인 트리를 생성한 뒤에 트리를 병합함으로써 밀집도와 접근 빈도를 반영한, 편향된(skewed) 색인 트리를 생성하도록 한다. 편향된 색인 트리는 접근 빈도가 높은 공간객체를 상위계층(level)에 위치시킴으로써 탐색비용을 줄인다.
최근에 활발히 연구되고 있는 지리 정보 시스템 등은 2차원 이상의 공간 속성을 갖는 공간 객체들로 구성되며 데이터 양이 매우 방대하여 효율적인 공간 색인 기법이 요구되고 있다. 그러나, 기존의 공간 색인 기법들은 공간 객체의 크기와 밀도 차이, 공간 연산의 종류에 따라 각각 큰 성능차를 보이며 때로는 이용이 불가능한 경우도 있다. 이와 같은 문제점들을 해결하기 위해서는 공간 객체의 크기와 밀도 차이에 독립적인 하나의 색인 구조로 다양한 공간 연산들을 효율적으로 지원할 수 있는 공간 색인 기법이 필요하다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결할 수 있는 새로운 공간 색인 기법인 공간 해싱(spatial hashing)을 제안하고 관련연산들을 정의하였다. 공간 해싱은 각 객체의 영역을 MBR로 단순화하고 그 MBR의 좌상점(Left-Top point)와 우하점(Right-Bottom point) 만을 이용해 객체의 영역 정보와 위치 정보를 확장성 해싱을 이용하여 유지하는 색인 기법이다.
공간 데이터 웨어하우스는 공간정보를 주제 중심적이고 통합적이며 시간성을 가지는 비 휘발성 자료로 저장하여 의사결정을 효율적으로 지원하는 시스템이다. 이 시스템은 구축기와 공간 데이터 웨어하우스 서버로 구성되어 있다. 공간 데이터 웨어하우스 서버는 구축기에서 전송된 데이터를 적재하기 위해 사용자 서비스를 정지하고, 사용자의 빠른 응답시간을 위해 적재된 데이터로 색인을 구축한다. 색인 구축을 위한 기존 기법에는 벌크 삽입 기법과 색인 전송 기법이 있다. 벌크 삽입 기법은 색인을 구축하기 위한 클러스터링 비용이 크며 검색 성능도 떨어진다. 색인 전송 기법은 주기적인 소스 데이터의 변경을 지원하지 않는 문제점이 있다. 본 논문에서는 공간 데이터 웨어하우스에서의 부분 색인을 이용한 효율적인 색인 재구축 기법을 제안한다. 제안 기법은 부분 색인을 직접 전송, 기록하며 물리적 위치 정보를 예상하여 기록할 수 있는 효율적인 색인 재구축 기법이다. 구축기에서 추출된 데이터를 공간의 근접도가 아닌 색인의 구조에 맞게 클러스터링하며, 생성된 각 클러스터를 부분 색인으로 구성하여 페이지 단위로 전송한다. 공간 데이터 웨어하우스 서버에서는 전송된 부분 색인을 저장하기 위해 물리적으로 연속된 공간을 예약하고 예약된 공간에 부분 색인을 기록한다. 기록된 부분 색인을 공간 데이터 웨어하우스 서버의 기 구축된 색인에 삽입함으로써 색인 재구축을 위한 검색, 분할, 재조정 비용이 최소화된다.
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.
분산 데이터베이스 시스템 환경에서는 특정 노드로 집중되는 부하의 분산이나 가용성 및 안정성 제공을 위해 데이터 분할기법 (fragmentation)과 복제기법(replication)을 사용한다. 이때 전송된 데이터에 대한 기존의 색인 재활용 기법과 벌크 로딩(bulk loading) 기법은 효율적인 색인 구성을 위해 논리적인 페이지 포인터를 물리적 주소로 변환하는 물리적 사상구조를 필요로 하거나, 색인 구성시간과 검색성능 모두를 향상시키지 못하는 문제점을 지닌다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 색인 전송기법을 제안한다. 본 기법은 색인 재활용을 위해 물리적 사상구조를 추가로 유지하거나, 검색 성능을 향상시키기 위해 전체 데이터 집합을 정렬하는 것이 아니라, 데이터가 전송될 사이트에 색인구조물 저장하기 위한 물리적 공간은 예약하고 예약된 공간에 색인구조를 전송, 기록함으로써 색인 구성비용을 줄이게 된다. 또한 예약된 공간을 연속적인 페이지구조로 구성함으로써 색인 구성 시 자식노드에 대한 위치정보를 예상하여 부모노드가 지니는 자식노드에 대한 위치정보 기록 비용을 줄일 수 있다.
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.
디클러스터링과 병렬 색인 구조는 효과적인 대용량 데이터의 검색을 위한 데이터베이스의 중요한 연구 분야이다. 기존의 연구에서 다중 디스크에서 다양한 방법들을 이용하여 R-tree등의 색인을 위한 다양한 방법들이 제시되었으나, 이에 적절한 검색 기법에 관한 연구는 거의 없었다. 이 연구에서는 기존의 연구에서 제시된 병렬 공간 색인 구조에서 검색 성능을 향상시킬 수 있는 새로운 검색 기법을 제시한다. 제시된 기법은 디스크로부터 동시에 여러 개의 노드를 읽어 들일 수 있는 병렬 디스크의 장점을 최대한 활용한 기법이다. 기존의 한번에 한 노드를 읽는 알고리즘을 개선하여 여러 노드를 동시에 접근하기 위한 최적화된 기법이다 실험을 통하여 제시된 기법은 기존의 연구에서 제시된 알고리즘들을 검색 기법의 변경을 통하여 최대 40%이상의 성능 향상을 유발함을 입증하였다.
GPS및 PDA의 발달로 인해서 위치 기반 서비스(LBS), 차량항법장치(CNS), 지리정보시스템(GIS)등 공간 데이터를 다루는 응용프로그램들이 급속하게 보급되었다. 이러한 응용프로그램은 높이 균등 색인 기법을 사용하여 원하는 데이터에 대한 색인을 제공하였다. 그러나 모든 공간 객체는 서로 상이한 접근 빈도를 가지고 있음에도 불구하고 기존의 공간색인 기법은 접근 빈도를 고려하지 못하는 단점을 가지고 있었다. 또한 기존의 빈도수만을 고려한 공간 객체의 색인 방법은 접근 빈도에 따른 편향성(skewed)은 제공하지만 공간 객체에 대한 지역성을 반영하지 못한다. 본 논문에서는 밀집되어 있는 공간 객체의 접근 빈도를 반영해서 편향된 색인 트리를 생성하는 기법을 제안한다. 이형 클러스터링으로 분포되어 있는 전체 영역에 대해서 Zahn의 클러스터링 알고리즘을 변형시켜서 다단계 세부영역을 구분한다. 이렇게 구간된 세부영역에 대해서 거리적 인접성과 접근 빈도수의 합을 이용해서 색인 트리를 생성한다. 다단계로 구성된 전체영역에 대해서 하향식 방식으로 편향된 색인 트리를 생성함으로써, 접근 빈도가 높은 공간 객체에 대해서 빠른 탐색이 가능하게 한다.
지리정보시스템에서 빈번히 사용되는 공간 조인 연산자의 성능을 보장하기 위해서는 효율적인 색인 기법의 선택이 중요하며, 대표적인 색인 기법으로는 $R^*$-tree를 이용한 방법이 알려져 있다. 본 논문에서는 DOT(Double Transformation) 공간 색인을 이용한 효율적인 공간 조인 처리 기법을 제시하고 이를 $R^*$-tree를 이용한 공간 조인 처리 기법과 비교한다. DOT 공간 색인 기법은 공간 객체의 MBR 정보를 공간 순서화 곡선을 사용하여 하나의 1차원 값으로 변환한 후 그 값을 검색 키로 갖는 $B^+$-tree 색인 구조를 구성하는 방법으로서, 이를 이용하면 전통적인 데이타베이스의 주 색인을 적용할 수 있다는 중요한 특징을 가진다. 본 논문에서는 공간 객체의 MBR 정보를 하나의 1차원 값으로 변환하기 위해 사용되는 공간 순서화 곡선의 규칙성을 분석함으로써 공간 변환 연산의 횟수를 대폭 감소시킨 효율적인 DOT 색인기반의 공간 조인 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 반복적으로 수행되는 공간 변환 연산의 횟수를 줄이기 위하여 질의 영역을 공간 순서화 곡선이 연속 운행하는 가능한 최대 크기의 면적으로 분할하는 쿼터 분할 기법을 사용한다. 다양한 분포와 크기를 갖는 데이타 집합을 대상으로 $R^*$-tree를 이용한 공간 조인 처리 기법과의 비교 실험을 수행한 결과 최대 약 3배의 성능 이익을 얻을 수 있음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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