최근 유비쿼터스 컴퓨팅 환경이 발전함에 따라 u-GIS는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 핵심 요소 기술로 대두되고 있고 이에 따른 시공간 데이터의 효율적인 관리에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 u-GIS 환경에서 모바일 장치는 나날이 증가하고 있는 대용량 시공간 데이터를 효율적으로 관리하기에는 어려움을 가지고 있다. 따라서 본 논문은 모바일 장치용 시공간 질의 처리 시스템을 개발하였다. 모바일 장치용 시공간 질의 처리 시스템은 시공간 데이터에 대한 삽입/삭제/갱신/검색을 위한 다양한 시공간 연산자를 제공한다. 그리고 플래시 메모리에 최적화된 시공간 인덱스와 질의 수행 속도를 보장하기 위해 시공간 히스토그램을 이용한 질의 최적화 기능을 제공한다. 마지막으로, 모바일 장치용 시공간 질의 처리 시스템을 가상 시나리오에 적용함으로써 본 시스템이 모바일 환경에서 다양한 u-GIS 응용 분야에 유용하게 활용될 수 있다는 것을 검증하였다.
최근 무선 이동 컴퓨팅 기술과 위치기반 서비스 응용기술 등의 발전으로 과거보다 신속한 질의 처리를 지원할 수 있게 되었다. 그러나 여전히 하드웨어 및 소프트웨어의 기술적 한계가 존재한다. 질의 처리에 있어 가장 중요한 부분은 정확성과 신속성이다. 정확성을 높이기 위해서는 데이터에 상세한 정보를 저장해야 한다. 이 경우 데이터의 정보량이 증가하여 신속성이 떨어지게 된다. 반면에, 신속성을 높이기 위해서는 방송 주기를 줄여야만 얻고자 하는 데이터를 신속하게 얻게 된다. 이 경우 색인 정보의 부족으로 클라이언트의 청취 시간이 증가하여 불필요한 에너지 소모가 발생할 수 있다. 이와 같이, 정확성과 신속성 사이에는 트레이드 오프(trade-off)가 발생한다. 본 논문은 위와 같은 문제점을 극복하기 위해 계층적 비트맵 기반 공간 색인(Hierarchical Bitmap-based Spatial Index: HBI)을 제안한다. 계층적 비트맵 기반 공간 색인은 힐버트 커브(Hilbert Curve) 맵(map) 내에서 객체를 비트(0, 1)로 표기한다. 계층적 비트맵 기반 공간 색인은 비트 정보와 트리 구조를 이용하여 색인크기를 줄이는 방법으로 방송 주기를 줄임으로써 청취 시간과 질의 처리시간을 줄일 수 있다. 또한 계층적 비트맵 기반 공간 색인은 객체의 위치를 모두 파악할 수 있기 때문에 선택적인 청취가 가능하다. 성능평가를 통하여 제안 기법의 우수함을 증명한다.
데이터 웨어하우스에서는 OLAP(On-Line Analytical Processing) 연산을 제공하기 위해 다차원 데이터를 큐브의 형태로 관리한다. 특히, 공간 차원과 같이 데이터 큐브의 차원에 개념 계층이 존재하는 경우 사용자는 특정 계층에 대한 집계 결과를 요구한다. 기조의 데이터 큐브의 구조들은 차원의 개념 계층을 지원하지 못하거나 지원하더라도 시간이나 공간적 비용에 대해 비효율적이다. 본 논문에서는 공간 데이터 웨어하우스에서 공간 개념 계층을 이용하여 효율적인 계층별 영역 집계연산을 지원하는 공간 데이터 큐브를 제안한다. 이는 개념 계층을 DAG(Directed Acyclic Graph) 형태로 표현하여 구성된 여러 개의 차원들을 공간차원의 지역성을 기준으로 연결한 구조이다. 이러한 구조를 갖는 큐브를 이용하면, 데이터 검색 시 상위 계층부터 아래 방향으로 탐색하기 때문에 각 차원에 대한 효율적인 검색이 가능하다. 특히, 공간 개념 계층에 대한 DAG를 이용하면, 공간적 지역성에 따른 영역 검색을 지원할 수 있다. 성능평가에서 개념 계층이 적용된 질의에 대한 실험을 통해 제안 기법이 기존 기법들에 비해 저장 공간 효율성 및 질의 응답 성능이 우수함을 증명한다.
본 논문에서는 유비쿼터스 센서 네트워크 환경에서의 공간 영역 질의를 효과적으로 처리하는 공간 영역 집계 인덱스 기법을 제안한다. 새로운 정보화 패러다임인 네트워킹과 컨버전스 기반의 유비쿼터스 환경의 중요성이 부각되면서 유비쿼터스 센서 네트워크 환경에서의 에너지 효율적인 실시간 공간질의에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 센서 네트워크에서 공간영역질의는 사용자가 지정한 일정한 시간 동안의 특정 지리적 영역의 온도, 습도 등 스칼라 데이터를 감지한다. 공간 질의를 효과적으로 수행하기 위하여 Rectangle 기반의 SPIX기법 등 공간 인덱스 기법들이 많이 진행되었지만 기존 연구에서는 공간 영역질의의 질의 결과 값 전달 경로를 질의 전달 경로의 역방향으로 지정하였다. 센서 네크워크의 공간 영역 질의에서 질의 영역 내의 센서들은 대부분이 인접되어 있지만 질의 전달 경로가 틀리면 질의 영역 내에서 집계되지 못하고 전달되므로 불필요한 에너지를 낭비하게 된다. 본 논문에서는 유비쿼터스 센서 네트워크에서 공간 영역 질의를 수행 할 때 질의 영역 내에서 센서 노드들 간의 통신거리를 고려하여 질의 결과 값 전달 경로를 재선정하고, 적응적으로 집계 영역 내에서 집계연산을 하여 질의 결과 값을 전달하는 인덱스 기법을 제안한다. 성능평가를 통하여 제안 기법이 기존 기법보다 우월함을 보여주었다.
최근 들어 데이터가 연속적으로 생성되므로 인해 디스크에 저장된 형태로 모델링되기 어려운 특성을 갖는 데이터 응용환경에 대한 관심이 증대하고 있다. 스트림 데이터를 대상으로 이루어지는 스트림 질의는 저장된 릴레이션 내의 데이터를 대상으로 한번 적용되고 마는 기존의 데이터 응용에서와는 달리, 한번 등록이 되면 계속적으로 입력 데이터 스트림을 감시하다가 질의를 만족시키는 투플이 발생될 때마다 결과를 출력하는 연속성을 갖는다. 이러한 데이터 스트림 처리 시스템에서 성능 향상을 위한 질의 계획 최적화에 대한 연구가 이루어지고 있으며, 이를 위한 하나의 방법으로 현재 사용중인 질의 계획에서 질의 계획의 일부를 재구성하기 위해서 최적화 대상 질의 계획으로의 입력을 중단하고 최적화된 새로운 질의 계획으로 바꾸어 임시 저장된 데이터를 새로운 질의 계획에 입력하는 방법이 이용되고 있다. 그러나 이 방법을 사용하는 경우 입력 데이터 버퍼링을 위한 저장공간에 대한 비용이 증가하고. 부정확한 갑을 산출을 유발할 수 있는 등 몇 가지 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 최적화 대상이 되는 질의 계획을 일시적으로 중복시켜 최적화가 진행되고 있는 과정 중에도 기존의 질의 계획이 입력 스트림을 계속 처리하고, 최적화된 새로운 질의 계획으로 입력 스트림을 처리하도록 하는 일시 중복을 이용한 동적 질의 계획 재구성 기법을 제시하였다.
최근 유클리드 공간 상에서 효율적인 k-최근접(k-Nearest Neighbors) 질의 처리를 위해 그리드 구조 기반의 많은 색인 기법들이 연구되었다. 하지만 기존 기법들은 k-최근접 객체들을 연산하기 위해 불필요한 셀을 접근하여 연산 자원을 낭비하거나 근접한 셀을 알아내는데 매우 큰 연산 비용을 초래한다. 그래서 본 논문에서는 한 셀과 주변 셀과의 거리 관계를 나타내는 거리 관계 패턴을 이용하여 k-최근접 질의 처리시 적은 연산 비용과 적은 저장 공간을 사용하는 새로운 k-최근접 질의 처리 기법을 제안한다. 본 논문에서는 k-최근접 질의 처리의 대표적인 기법인 CPM과 성능을 비교하여 제안하는 기법의 우수성을 입증한다.
질의 수행기의 물리적 연산자를 구현하기 위해 사용되는 반복자 기법은 효율성과 확장성이 우수하다고 알려져 있다. 그리고 공간 객체에 대한 연산 처리 방법들 중 가장 널리 사용되는 것은 여과 및 정제 단계로 나누어 처리하는 방법이다. 최근에 객체 대수의 수준에서 공간 연산자를 여과 및 정제 단계로 나누어 정의하여 기존의 방법보다 더욱 효율적인 질의 수행 계획을 만들어 낼 수 있는 질의 최적화기에 대한 연구가 있었다. 그러나 기존의 질의 수행기는 이러한 질의 수행 계획을 고려하지 않고 설계되었기 때문에 연산자 간에 여과 연산의 결과를 전달하는 기능이 없다. 우리는 이러한 여과/정제 단계가 분리되어 두 단계 사이에 다른 연산이 들어올 수 있는 질의 수행 계획하에서 반복자 기법을 사용할 때 여과 단계의 연산 결과를 해당 정제 단계 연산자로 전달하는 방법으로 조사 기법과 태그 기법 두 가지를 제안한다. 조사 기법은 연산자 내부의 상태 레코드의 용도를 확장하여 사용하는 방법인 반면 태그 기법은 중간 결과에 태그의 형태로 여과 단계의 연산 결과를 저장한다. 이들 방법을 비교하여 확장성에서 우월한 태그 기법을 사용한 질의 수행기를 설계 및 구현한다. 구현된 질의 수행기는 공간 질의를 위해 확장된 OQL을 처리하기 위한 공간 객체 대수에 정의된 연산자들을 수행할 수 있다.
정보 사회가 발전하고 정보의 활용이 늘어남에 따라 공간 데이타가 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그리고, 공간 데이타가 널리 활용됨에 따라 ESRI와 같은 다양한 지리 정보 시스템(Geography Information System)이 발전하게 되었다. 그러나, 기존의 지리 정보 시스템은 다양한 분야에서의 활용을 위해 많은 기능을 제공함으로 인해 일반적으로 대용량 공간 데이타에 대한 검색이 비효율적이다. 특히, 네트워크 환경이 발전하고 컴퓨팅 파워가 증가함에 따라 점차 대용량의 지도 서비스를 제공하는 분야에서 기존의 지리 정보 시스템 적용 시공간 데이타 검색 속도가 저하되는 문제가 발생한다. 따라서, 본 논문에서는 안정적인 상용 DBMS인 Oracle을 기반으로 대용량 공간 데이터를 효율적으로 검색할 수 있는 Oracle 기반의 대용량 지도 서비스를 위한 XServer를 설계 및 개발하였다. XServer는 다양한 클라이언트의 질의를 효율적으로 처리하기 위한 질의 처리 관리자, 대용량의 공간 데이타를 빠르게 검색하기 위한 공간 인덱스 관리자 및 데이타 버퍼 관리자, 대용량의 공간 데이타를 안정적으로 저장하기 위해서 Shape 화일에서 추출한 공간 데이타를 Oracle에 저장 및 관리하기 위한 수입/수출 관리자와 DB 관리자로 구성되어있다. 마지막으로, 본 연구에서 개발한 Oracle 기반의 대용량 지도 서비스를 위한 XServer와 Oracle Spatial을 비교함으로써 기능을 검증하고 성능의 우수함을 입증하였다.
EPCglobal은 기업 간의 물류 활동 촉진과 글로벌 유통물류 시스템 구축을 위하여 EPCglobal Architecture Framework을 제시 하였다. EPCglobal Architecture Framework의 한 구성요소인 EPCIS(Electronic Product Code Information Services)는 EPC 기반 물류 관련 정보에 대한 저장 및 검색 서비스를 제공한다. EPCIS는 단발성 질의(poll)와 연속 질의(subscribe) 검색 서비스를 제공한다. EPCIS의 연속 질의는 시스템 자동화 및 재고 관리, 공급망 관리를 위해 다양한 응용에서 활용이 가능하다. 일반적으로 연속 질의의 성능을 향상시키기 위해서는 질의 색인을 사용한다. 그러나 EPCIS는 13차원의 도메인과 모든 데이터 필드가 필수 조건이 아니라는 것으로 인해, 차원의 저주 및 무한 영역 질의 문제를 발생 시킨다. 본 논문에서는 EPCIS의 물류 데이터의 연속 질의 처리를 위한 다차원 색인 기법을 제안한다. 13차원의 도메인을 여러 개의 질의 색인으로 구성하고, 등록된 질의 및 입력되는 데이터에 의해 변경되는 동적 질의 실행 계획을 제안함으로써, 차원의 저주와 무한 영역 질의의 문제를 해결하고, EPCIS에서 다수의 연속 질의 등록 시 효율적으로 처리가 가능하도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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