이동 객체는 현실 세계의 차량과 같이 시간에 따라 움직이는 모든 객체를 말한다. 이동체 데이터베이스는 이동 객체가 연속적으로 위치 정보가 변하기 때문에 기존의 데이터베이스 기법과 차이가 있다. 이동 객체의 위치 변경은 빈번한 갱신 연산을 수행해야 하는 문제점이 있고, 이동체의 움직임을 모두 저장할 수 없으므로 이동 객체의 움직임을 이산적 표현 방법을 사용하여 이동 객체의 현재와 미래 위치를 계산해야 한다. 이동 객체의 빈번한 위치 변경은 색인 처리 비용이 증가를 초래한다. 이 논문에서는 빈번한 갱신으로 발생하는 색인의 과부하를 최소화하는 해쉬 기반의 공간 색인 구조를 사용한 이동 객체의 위치 변경 처리 기법을 제안한다. 또한 이동 객체의 이산적 표현을 위한 자료 구조를 제시하며, 이동 객체의 밀집화 문제를 해결하기 위하여 오버플로우 처리 방법을 기존의 해슁 오버플로우 처리 방법을 응용하여 3가지 방법으로 제안한다. 버퍼질의를 이용하여 이동 객체의 영역 질의 방법을 제안한다.
최근 PDA와 같은 모바일 장치와 무선 인터넷의 사용이 확대되고, GPS의 개발로 인하여 위치 기반 서비스가 활발히 연구되고 있다. 그러나, 위치 기반 서비스의 중요한 요소인 이동 객체는 이동에 따른 갱신 비용이 높기 때문에 이전의 디스크 기반의 GIS에서 사용되던 인덱스를 이용하는 것은 효과적 이 지 못하다. 본 논문에서는 위치 기반 서비스를 위한 효과적인 현재 위치 데이타 처리를 위해 공간 해쉬 인덱스와 R-tree 인덱스를 결합한 형태인 HB(Hash Based)R-tree 인덱스를 개발하였다. HBR-tree 인덱스는 위치 기반 서비스에서 이동 객체의 위치 데이타가 빈번하게 갱신된다는 특징을 이용하여 갱신 작업은 HBR-tree 인덱스의 공간 해쉬 테이블 내에서 처리하고, 생성된 공간 해쉬 테이블을 이용하여 R-tree 인덱스를 구성함으로써 빠른 검색 질의 처리가 가능하고 갱신 비용을 줄일 수 있다는 장점이 있다.
스트림 서비스 환경에서는 지속적으로 입력되는 막대한 양의 데이터에 대해 원하는 조건을 탐색하는 실시간 질의처리가 요구된다. 기존의 R-tee기반 질의처리 기술은 각 이벤트에 대해 트리 전체에 대해 동일한 탐색과정을 반복해야 하므로 이를 효율적으로 감당할 수 없었다. 한편 센서 측정값을 비롯한 대부분의 스트림 데이터는 매우 높은 지역성을 가지며 이를 활용하여 탐색 공간을 크게 줄일 수 있다. 따라서 본 연구에서는 스트림 데이터의 지역성을 활용하여 스트림 환경에 적합한 질의처리 기법을 제안하였다. 또한 이 프레임웍을 활용하여 스트림 환경에서 어플리케이션이 요구하는 다양한 질의처리 서비스를 개발할 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구에서 구현한 프로토타입 시스템을 스트림 환경에 적용해 얻은 실험 결과를 통해, 스트림 환경에서 기존질의처리 기법보다 더 적합하고 효율이 크게 개선됨을 확인할 수 있었다.
허밍을 통한 유사 검색 질의가 주어질 때 효과적으로 음악 데이터베이스를 검색하는 시스템에 대한 연구는 다양한 방향으로 진행되어 왔다. 최근에는 음악 데이터와 허밍 질의를 시계열 데이터로 보고 시계열 데이터 유사 검색과 관련하여 제안되어 왔던 여러 가지 거리 척도(distance measure)나 인덱싱 기법등을 적용하여 효과적으로 질의를 처리하려는 시도가 계속 되고 있다. 허밍 질의의 특성을 고려한 균일 스케일링(Uniform Scaling)을 사용하여 효과적인 유사 검색을 하는 방법은 가장 최근 제시된 방법 중 하나이다. 본 논문에서는 허밍을 통한 유사 검색 시스템인 Humming BIRD(Humming Based similaR miDi music retrieval system)를 제안하고 구현하였다. 슬라이딩 윈도우를 사용하여 음악의 임의의 부분에 대한 허밍 질의를 처리할 수 있도록 하였으며 효율적인 검색을 위해 중심을 일치시킨(center-aligned) 균일 스케일링을 제안하고 이 거리의 하한을 계산하는 하계 함수를 사용하여 탐색 공간(search space)을 효과적으로 줄여 더 빠르고 효과적인 유사 검색을 가능하도록 하였으며 실험을 통해 중심을 일치시킨된 균일 스케일링이 이전과 같은 검색 결과를 얻으면서도 효과적으로 검색함을 탐색 공간을 줄이는 가지치기 성능을 비교함으로써 보였다.
고비용의 공간 연산을 수행해야 하는 공간 질의 처리는 여과-정제의 2단계 처리가 일반적이다. 그러나, 2단계 색인 방법은 여과율이 좋지 못한 단점이 있으므로, 최근 다단계 여과 과정이 많이 연구되고 있다. 다단계 여과 과정은 1차 여과된 객체에 대하여 더욱 정밀한 필터를 적용함으로써 후부 객체 수를 줄이는 방법으로 접근하고 있으나, 여러 번의 여과 단계를 거치므로 수행 시간이 길어지고 추가 정보유지로 인한 저장 공간 낭비 등의 단점이 있다. 본 논문에서는 전체 공간 영역을 격자로 분할하고, 객체를 격자 위에 구성하는 2단계의 공간 색인 방법을 제안한다. 제안된 색인 방법은 Dead Space의 크기를 줄이고, 한 번의 여과 과정으로 높은 여과율을 갖는다.
유비쿼터스 시대의 텔레매틱스 데이터 관리는 자동차의 위치나 속도, 엔진의 속도, 타이어의 상태, 운전자의 관심사항 등의 실시간으로 유입되는 스트림 데이터에 대한 질의를 처리하는데 있다. 본 논문에서는 기존의 스트림 DBMS의 질의처리 연구현황을 비교 분석하고, 스트림 DBMS에서 다뤄야 하는 모든 유형의 질의를 질의 전처리기를 사용하여 하나의 통합된 시스템에서 처리할 수 있는 통합 하이브리드 모델을 제안한다. 최근 각종 장치의 가격은 하락하는 반면, 성능은 수직 상승함에 따라 DB와 큐등을 위한 공간을 추가함으로써 최대의 병렬성을 보장받을 수 있다. 그 결과 제안된 하이브리드 모델에서는 다양한 유형의 스트림 DBMS 질의들을 단일 시스템 내에서 일괄적이며 효율적으로 처리하여 시스템 성능 향상을 기대 할 수 있다.
위치기반 서비스는 무선기기와 무선 통신 기술의 발달로 인해 유비쿼터스 정보 접근의 요구에 따라 많은 관심을 받고 있다. 위치기반 서비스 중에서 제한된 최근접 질의는 무선 통신을 통해 사용자의 요구를 만족시키게 하는 중요한 질의 중 하나이다. 무선 방송 채널의 효율적 사용과 제한된 자원을 가진 무선기기를 효율적으로 사용하기 위해 제한된 최근접 질의를 효율적으로 수행하기 위해 무선방송환경에서 적합한 질의 처리 방법을 제안한다. 우선 지역을 제한조건으로 가지는 최근접 질의 기법을 제안하고 다음으로 다양한 제한조건을 수행할 수 있는 최근접 탐색 기법을 적용하고자 한다. 본 논문에서는 기존의 무선방송환경에서 적합한 기법인 분산공간색인과 비트맵 기반의 공간색인 기법에 기반한 제한된 최근접 질의 방법을 제안한다.
k-최근접 질의와 같은 거리 브라우징 질의는 지리정보시스템(GIS)과 같은 공간 데이터베이스 응용에서 아주 중요한 질의이다. 최근 GIS 응용은 웹과 같은 다중 사용자 환경으로 확장되고 있는 추세이다. 이러한 질의를 처리하기 위한 많은 기법들 중에서 Hjaltason과 Samet이 제안한 알고리즘이 가장 우수하지만, 하나의 질의 처리에 대해서만 최적화가 이루어졌다. 따라서 다중 사용자 환경에 적합하도록 이러한 기법들을 보완할 필요성이 있다. 이전에 처리된 질의 결과를 캐쉬에 저장해 두고(즉, 질의 결과 캐슁 기법) 후속 질의를 처리할 때 질의 결과를 이용하는 (즉, 질의 결과 매칭 기법) 것은 하나의 좋은 접근 방법이라 할 수 있다. 본 논문은 다중 사용자 GIS 환경에서 거리 브라우징 질의를 효율적으로 처리하기 위해서 캐쉬된 이전 질의 결과를 재사용할 수 있도록 보완된 Hjaltason & Samet의 알고리즘을 제안한다. 실험 결과를 통해 우리의 접근 방법이 효율적임을 보인다.
최근 특정 공간영역 내에 포함되는 센서노드들만의 센싱정보를 에너지 효율적으로 수집하는 센서 네트워크 기반 공간질의처리에 대한 관심이 증가하고 있다. 이러한 센서 네트워크 기반 공간질의처리의 가장 단순한 방법은 모든 센서노드의 위치와 센싱정보를 서버로 수집한 다음, 서버에서 공간질의를 처리하는 Centralized 방법이다. 이 방법은 간단하다는 장점은 있지만, 모든 센서노드를 접근하기 위하여 소요되는 높은 무선통신 비용으로 인하여 센서노드의 에너지 효율성이 크게 떨어지는 단점을 가지고 있다. 이러한 Centralized 방법을 보완하기 위하여 센서노드에서 분산 공간 필터링을 수행하여 센서노드 간의 무선통신 횟수를 감소시키는 In-network 기반 분산 공간색인기법들이 제안되어 왔다. 그러나, 이러한 분산 공간색인기법들은 대부분 서버에서 이용되던 기존 공간색인기법들을 센서 네트워크에 단순히 적용하였기 때문에, In-network 환경에서 공간 필터링의 효과와 센서노드들 간의 무선 라우팅을 동시에 최적화하지 못하는 단점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 In-network 환경에서 공간 필터링을 최적화하면서 동시에 센서노드들 간의 라우팅을 보장할 수 있는 GR-tree의 새로운 분산 공간색인기법을 제안하고자 한다. GR-tree 방법은 R-tree와 유사하게 MBR 기반의 트리를 구성하며, 센서노드들 간의 무선 라우팅 및 공간적인 인접성을 보장하면서 MBR들 간의 겹침을 최소화할 수 있는 특징을 가지고 있다. 끝으로, GR-tree와 기존 방법들의 다양한 성능 비교 실험을 통하여 제안된 방법의 효율성을 보여주고자 한다.
최근 무선 기술과 측위 기술의 발전에 따라 위치 기반 서비스에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 기존 연구의 단일 노드 기반 시스템으로는 처리하기 힘든 휴대폰 사용자와 같은 최소 백만 단위 이상의 대용량의 객체를 처리하기 위해 클러스터 기반 분산 컴퓨팅 구조로 GALIS가 제안되었다. GALIS는 이동 객체의 현재 위치정보를 관리하는 SLDS와 과거 시간의 흐름에 따라 과거 위치정보를 관리하는 LLDS로 구성된다. SLDS와 LLDS는 분산된 다수의 노드로 구성되며 각 노드는 독립된 지역에 위치한 이동객체의 정보를 관리한다. 본 논문에서는 GALIS 프로토타입에 모니터링 기법을 적용하여 각 노드가 관리하는 이동 객체수의 변동에 따른 위치 정보관리 및 시공간 질의 처리시 각 노드에 걸리는 부하를 모니터링 함으로써 각 노드의 역할을 동적으로 조정할 수 있게 각 노드별 이동 객체 처리상황 및 부하를 관리한다. 또, GALIS 질의 처리 서브시스템 성능 향상을 위해 질의 처리 결과를 버퍼링하여 연속된 질의 처리시 발생할 수 있는 중첩된 질의 영역을 관리하는 버퍼링 기법을 제안한다. 버퍼링 기법을 통해 수행되는 질의는 중첩된 질의 영역을 제외한 부분으로 나누어 수행하기 때문에 시스템으로부터 구해야 하는 결과 세트의 크기를 줄여주는 역할을 하여 질의 처리 수행시간이 감소하도록 질의 처리 과정을 개선한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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