분산 공간 데이터베이스 시스템에서 자주 수행되는 공간 죠인 질의는 공간 데이터의 특징인 대용량성과 복잡성으로 인하여 공간 연산 수행시 연간을 수행하는 서버의 CPU 및 디스크 I/O상의 과부하를 일으킨다. 본 논문은 이러한 분산 광간 데이터베이스 시스템에서 수행 비용이 많이 드는 원격 사이트간의 공간 죠인 질의를 병렬적이며 연쇄적으로 수행하는 기법을 제안한다. 본 기법은 공간 죠인 연산의 대상이 되는 릴레이션들을 공간 연산의 특성에 따라 순서화하고, 그 중 최하위의 죠인에 참여하는 릴레이션들 중 하나를 이등분 하는 방법으로 공간 죠인 연산을 분리한 추, 질의 수행에 참여하는 두 서버에게 죠인 연산을 분배한다. 각 서버는 분할된 공간 죠인 연산을 동시에 연쇄적으로 저리하고 결과를 병합하여 최종 죠인 결과를 생성한다. 본 기법은 릴레이션을 분할하여 죠인을 수행함으로써 공간 연산에 참여하는 객체의 수를 절반으로 줄이며 R-Tree 등의 공간 인덱스 탐색 횟수와 그 범위를 감소시킨다. 또한 연쇄적인 질의 처리로 죠인의 결과인 임시 릴레이션을 생성하지 않으므로 대용량의 데이터에 대한 복잡한 질의에 대해서도 제한 없이 수행한다.
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.
최근 클라우드 컴퓨팅의 발전에 따라, 데이터베이스 아웃소싱(Outsourcing)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 무선 통신 기술 및 모바일 기기의 발전으로 인해 위치 기반 서비스를 이용하는 사용자의 수가 증가하였다. 따라서 개인 또는 소규모의 사업자는 데이터 저장 및 관리 비용을 줄이기 위해 그들의 공간 데이터를 위치 기반 서비스 제공자에게 아웃소싱 한다. 그러나 사용자의 위치 정보는 시간대별 방문 장소 및 개인 정보를 지니고 있기 때문에, 이에 대한 허용되지 않은 접근 시 개인 정보 유출 문제가 발생한다. 따라서 위치 정보 아웃소싱을 위한 개인 정보 보호 연구가 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 아웃소싱 환경에서 도로네트워크를 고려한 암호화된 공간 데이터베이스 기반 k-최근접점 질의 처리 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 기법은 데이터베이스 아웃소싱을 위해 위치 데이터를 네트워크 거리 정보로 변환 및 암호화한 가공데이터를 생성하여 이를 서비스 제공자에게 전송한다. 또한, 전처리 과정을 통해 네트워크 노드와 POI 거리를 미리 저장하여 네트워크 탐색을 빠르게 수행하며, 질의 수행 시 최근접 대표 POI 및 암호화된 거리 정보를 이용하여 질의 결과 후보 집합을 탐색한다. 마지막으로, 질의 영역 재설정 과정을 통해 불필요한 후보 탐색을 줄임으로써 효율적으로 POI를 탐색한다. 마지막으로, 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 방법에 비해 우수함을 보인다.
90년대 초반부터 공간정보와 함께 시간정보를 포함하는 시공간 데이터베이스 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있지만, 대부분의 연구가 시공간 데이터모델에 치중하고 있으며 시공간 질의어에 대한 연구는 최근에 시작되고 있다. 본 논문에서는 시간 정보의 포함 여부에 따라 다양한 형태로 구분되는 시공간 테이블을 효율적으로 관리할 수 있으며, 비 공간정보에 대한 조건과 공간정보에 대한 조건 및 시간정보에 대한 조건으로 구성되는 시공간 질의를 간결하고 효과적으로 표현할 수 있는 시공간 질의어를 설계한다.
대용량의 공간 및 비공간 데이터의 관리와 다수 사용자에 의한 데이터 공유를 지원하기 위해서는 클라이너트-서버 구조의 공간 데이터베이스 시스템을 사용하는 것이 효과적이다. 본 논문에서는 클라이언트-서버 구조의 공간 데이터베이스 시스템인 GEO/Millennium 시스템을 소개한다. GEO/Millennium은 클라이언트 캐슁을 수용한 질의 전송 방식을 사용하며, 공간 및 비공간 데이터를 통합하여 저장, 관리하는 통합구조의 시스템이다. 제안하는 시스템은 데이터베이스의 변경사항을 멀티캐스팅으로 클라이언트들에게 통지하여 데이터의 일관성을 유지하며, 클라이언트의 각 모듈을 컴포넌트로 구성하여 어플리케이션 개발의 용이성과 재사용성을 높인다. GEO/Millennium은 객체의 저장과 연산을 저장관리자와 질의 처리기에서 지원해 줌으로써 공간연산을 효율적으로 수행할 수 있으며, 클라이언트-서버간의 통신부하를 줄여 클라이언트의 질의에 대해 보다 빠른 응답시간을 갖는다.
공간 또는 다차원 데이터베이스에서는 노드영역의 중첩 및 다차원성 때문에 다수의 색인 노드를 읽어야 하는 질의가 빈번히 나타난다. 이와 관련하여 기존 연구에서는 질의를 처리하기 위해 읽어야하는 노드의 수를 줄일수 있는 새로운 색인방법을 다수 제안하였으며 본 논문에서는 같은 수의 노드를 디스크에서 빨리 읽을 수 있도록 클러스터링하는 간단한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 노드를 형제 노드 군으로 분할하여 한 형제 노드군을 연속된 디스크 블록 군에 저장하고 노드 분할 또는 병합이 일어날때도 이런 클러스터링을 동적으로 유지한다. 약 130,000개의 TIGER 데이터와 Hilbert R-트리를 이용할 실험 결과 , 제안된 형제 노드 클러스터링을 통해 공간 영역 질의, 공간 근접질의, 공간조인 질의 등을 처리할 때 필요한 디스크 접근 시간을 최대 86%까지 줄일 수 있었다. 반면 색인 갱신과정에서 형제노드 클러스터링을 동적으로 유지하는 데 필요한 디스크 읽기 쓰기 회수의 증가량은 1% 미만밖에 되지 않았다.
최근 공간 네트워크 데이터베이스를 위한 질의처리 알고리즘에 관한 연구가 많은 관심을 받고 있으나, 경로-기반 질의에 대한 연구는 매우 미흡한 실정이다. 공간 네트워크 데이터베이스에서는 이동객체가 공간 네트워크상에서만 이동하기 때문에, 위치기반 서비스 및 텔레매틱스의 응용을 지원하기 위해 경로 내 최근접(In-Route Nearest Neighbor : IRNN) 질의와 같은 경로-기반 질의에 대한 효율적인 질의처리 알고리즘 연구가 필수적이다. 그러나 기존 경로 내 최근접 질의처리 알고리즘은 도로내의 병목현상을 반영하지 못하는 문제점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 공간제약을 고려한 경로 내 최근접 질의처리 알고리즘을 제안한다. 마지막으로, 기존 알고리즘과의 성능 비교를 통하여 제안하는 알고리즘이 우수함을 보인다.
공간데이터베이스 시스템에서는 사용자에게 효과적인 공간데이터베이스 접근방법을 제공하기 위하여 공간 뷰를 지원하며 비실체화 방법과 실체화 방법으로 관리한다. 비 실체화 방법은 동일질의에 대한 반복적인 수행으로 서버 병목 현상과 네트워크 부하가 발생하는 문제점이 있고, 실체화 방법은 공간 기본 테이블 변경에 대한 실체화 뷰 관리 방법이 어렵고, 비용이 많이 든다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 R-tree 재구성 방법을 이용한 공간 뷰 실체화 관리 기법(SVMT : Spatial View Materialization Technique)을 제안한다. 제안한 SVMT는 공간 뷰 객체 분포율 오차율 이용하여 공간 뷰를 실체화하는 기법으로, 공간 뷰 객체 분포율 오차가 오차 한계 범위내에 존재하면 공간 뷰를 실체화하고 광간 뷰 높이에 해당하는 노드를 공간 뷰에 대한 R-Tree의 루트로 사용하고, 오차 한계 범위를 벗어나면 공간 뷰를 실체화함과 동시에 R-Tree를 재구성하는 방법이다. 이 기법에서 공간 뷰에 대한 정보는 공간 뷰 정보 테이블(SVIT : Spatial View Materialization Technique)를 통하여 관리되며, 이 테이블의 레코드는 공간 뷰에 대한 정보를 저장하고 있다. SVMT는 실체화된 공간 뷰에 대한 질의수행을 통해 공간질의 처리 수행 속도를 빠르게하며, 이를 통하여 반복적인 질의 변환을 통해 발생하는 부가적인 질의 수행 비용을 제거한다. 따라서, 제안하는 기법은 다중 사용자, 동시 작업 환경에서 공간 뷰에 대한 빠른 접근 속도와 빠른 질의 응답을 제공하여 서버의 병목현상과 네트워크 부하를 최소화한다는 장점을 가진다.
본 논문에서는 일상생활 환경에서 동작하는 지능형 서비스 로봇을 위한 시 공간 상황 질의 언어와 질의 처리 방안을 제안한다. 서비스 로봇이 외부 환경 변화를 정확히 인식하고 행동 절정에 신속히 반영하기 위해서는 로봇 내부에서 관리되는 상황 지식들이 매우 높은 시간 의존성을 가져야 한다. 본 논문에서 제안하는 상황 질의 언어인 RCQL은 시간 의존성이 높은 공간 관계 상황 지식들을 효과적으로 표현할 수 있도록 Allen의 간격 대수 이론에 기초한 시간 연산자들을 포함하고 있다. 물체들 간의 고수준 공간 관계 상황 지식을 조회하는 RCQL 질의들에 신속히 답하기 위해, 본 논문에서는 후향 정량 추론을 포항한 질의 처리기의 설계 방안도 제시한다. 다양한 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 상황 질의 언어와 질의 처리 방안의 우수생을 확인할 수 있었다.
최근 LBS(location-based service) 및 텔레매틱스(telematics) 응용의 효율적인 지원을 위해, 유클리디언(Euclidean) 공간을 대신하여 실제 도로나 철도와 같은 공간 네트워크(network)를 고려한 연구가 활발하게 수행중이다. 그러나 기존 연구에서의 범위 질의 및 k-최근접 질의 처리 알고리즘은 범위나 k 값의 증가에 따라 검색에 필요한 노드 검색 및 거리 계산의 비용 증가로 인하여 선형적인 성능 감소를 보인다. 따라서, 본 논문에서는 공간 네트워크를 위한 기존 질의처리 알고리즘의 성능을 향상시키기 위해, 실체화 기법을 이용한 효율적인 범위 및 k-최근접 질의처리 알고리즘을 제안한다. 아울러, 기존 알고리즘과의 성능 비교를 통하여 제안하는 알고리즘이 우수함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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