센서로부터 획득되는 데이터 스트림은 스트림 데이터 간의 인과관계와 같은 다양한 유용한 정보를 포함한다. 센서 스트림에 대한 인과관계 조인질의는 스트림으로부터 인과관계의 (원인, 결과) 쌍을 찾아내는 것이다. 하지만 센서로부터 DSMS로 데이터가 전송될 때 발생하는 지연과 제한된 윈도우 크기로 인해 일부의 인과관계 결과 쌍이 손실될 수 있다. 본 논문에서는 먼저 데이터 스트림에서 인과관계 조인질의를 처리할 때 고려해야할 시간적, 공간적 그리고 시공간적 관점에 대해 관찰하고 이러한 관찰들을 고려한 다양한 슬라이딩 윈도우 처리 방법들을 제안한다. 제안된 방법들의 성능은 다양한 실험들을 통해 평가되어지는데 실험 결과들은 본 논문에서 제안된 방법들이 기존의 FIFO 방법에 비해 인과관계 질의 처리 결과가 더 정확함을 보여준다.
기존 이미지 데이터베이스 검색 시스템은 질의 결과로 유사도가 높은 이미지들을 모아 제시해 준다. 그런데, 질의 결과로 제시되는 이미지는 전부 같은 크기의 이미지로 표시되고 일차원적으로 단순 나열하기 때문에 결과 이미지의 의미 파악이나 질의 처리 과정의 정보를 확인하는 것이 명확하지 않다. 또한 하나의 화면에 나타낼 수 있는 이미지의 수도 매우 제한된다. 따라서 본 논문은 이미지가 표현되는 화면 공간을 5개의 Wave로 나누고, 유사도 순서로 영역 크기를 할당하여 질의 결과 이미지들을 이차원으로 배열하여 제시하고 관리하는 방안을 제안하는 것이다. 그래서 한정된 화면 공간의 활용도를 극대화하고, 질의 결과에 대한 사용자 인지도를 높이며, 질의 결과의 유사도 정보를 유추하거나 분석하기가 용이한 방안이 될 것이다.
본 논문에서는 도로 네트워크 데이타베이스에서 정적 객체의 k-최근접 이웃 질의를 효율적으로 처리하기 위한 방안을 논의한다. 기존의 여러 기법들은 인덱스를 사용하지 못했는데, 이는 네트워크 거리가 순서화 된 거리함수가 아니며 삼각 부등식(triangular inequality) 성질 또한 만족하지 못하기 때문이다. 이러한 기존 기법들은 질의 처리 시 심각한 성능 저하의 문제를 가진다. 선계산된 네트워크 거리를 이용하는 또 다른 기법은 저장 공간의 오버헤드가 크다는 문제를 갖는다. 본 논문에서는 이러한 두 가지 문제점들을 동시에 해결하기 위하여 객체들 간의 네트워크 거리를 근사하여 객체들에 대한 인덱스를 구축하고, 이를 이용하여 k-최근접 이웃 질의를 처리하는 새로운 기법을 제안한다. 이를 위하여 본 논문에서는 먼저 네트워크 공간상의 객체를 유클리드 공간상으로 사상하기 위한 체계적인 방법을 제시한다. 특히, 삼각 부등식 성질을 만족시키기 위하여 평균 네트워크 거리라는 새로운 거리 개념을 제시하고, 유클리드 공간으로의 사상을 위하여 FastMap 기법을 사용한다. 다음으로, 평균 네트워크 거리와 FastMap을 사용하여 네트워크 공간상의 객체들로 인덱스를 구축하는 근사 색인 알고리즘을 제시한다. 또한, 구축한 인덱스를 사용하여 k-최근접 이웃 질의를 효과적으로 수행하는 알고리즘을 제안한다. 마지막으로, 실제 도로 네트워크를 이용한 다양한 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 규명한다.
이 연구에서는 GIS 등에 적용할 수 있는 제약 데이터베이스의 공간데이터 연산을 구현하였다. 공간데이터를 간결하게 표현할 수 있는 새로운 패러다임인 제약 데이터베이스의 구조와 특징을 검토하고, 제약 데이터 모델용으로 개발된 MLPQ 프로토타입을 이용하여 제약 데이터베이스의 지리정보 모델을 구현하였다. 아울러 구현된 모델을 사용자 질의에 따라 공간질의를 처리하도록 하였다.
이동체는 끊임 없이 위치 정보를 변경하는 특징을 가지고 있다. 빈번한 데이터 변경이 발생하는 이동체에 대한 효율적인 색인 기법의 대한 연구가 필요하다. 이 논문에서는 이동체의 공간 데이터 표현 방법과 색인 변경 정책을 제안한다. 그리고 제안한 색인 변경 정책에 따른 공간 색인별 성능 평가와 구축된 공간 색인의 영역 질의 처리에 대한 성능 평가를 위한 실험 평가기를 설계한다. 실험을 통해 이동체 데이터베이스에서 효율적으로 사용 가능한 색인을 도출해 낼 수 있으며, 실험 결과물의 하나인 성능 평가기를 사용하여 향후 개발할 이동체를 위한 새로운 색인에 대한 성능 평가도 수행할 수 있다.
시공간 데이터베이스는 현실세계에 존재하는 다양한 유형의 객체에 대한 공간 관리와 이력 정보를 동시에 제공함으로써 지리정보시스템, 도시계획시스템, 자동주행시스템 등과 같이 다양한 응용분야에서 사용된다. 지금까지 시공간 데이터베이스 모델에 관한 기본적인 연구가 진행되었으나, 시공간 데이터베이스 질의 언어에 대한 연구는 매우 미비한 상태이다. 따라서 이 논문에서는 먼저 시공간 객체를 데이터베이스화하기 위한 모델을 살펴보고, 시공간 질의언어가 제공하는 기능들을 정리한다. 또한 관계형 질의 언어인 SQL을 기반으로 효율적인 이력 정보와 공간 관리기능을 제공하는 시공간 데이터베이스 질의언어인 STQL을 제안하며, 제안된 질의언어의 시공간 질의 연산 수행을 보인다.
RFID는 라디오 주파수 기반의 자동 인식 데이터 수집 장치로서 유비쿼터스 컴퓨팅 기반 기술의 핵심 분야이다. RFID 태그(전자태그)가 부착된 개체의 위치를 저장할 수 있기 때문에 시간에 따라 위치가 변하는 이동체와 유사하다. 그러나 태그 객체는 판독기(reader)의 위치로 인식되며 일정 수 이상의 객체들이 같은 시간에 함께 이동하는 특징을 가지기 때문에 기존의 이동체 모델링 방법을 사용하여 전자 태그 객체를 표현하면 색인의 성능이 저하되는 문제가 발생한다. 이 논문에서는 시공간 질의를 처리하는 색인의 성능을 개선하기 위하여 태그 객체의 특징을 반영한 모델링 기법을 제안한다. 제안한 모델링 기법에서 간격 데이터 개념을 기반으로 시간과 공간 도메인 외에 식별자 도메인을 추가하여 태그 객체를 표현한다. 그리고 세 가지 도메인을 이용하여 태그 객체에 대한 색인을 구성한다.
무선 센서 네트워크 기술은 유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심 분야로서 그 활용도가 다양해 이와 관련된 많은 연구 개발이 이루어지고 있다. 무선 센서 네트워크는 매우 작은 크기의 독립된 무선 센서들을 물리적 공간에 배치하여 주위의 온도, 빛, 가속도 등의 정보를 무선으로 감지, 관리할 수 있는 기술이다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크의 지속적 환경 데이터 처리의 효율성 및 다중 질의의 처리 성능을 높이기 위해 공간색인 기법을 이용한 다중 질의 색인 처리를 제안, 구현하였다. 다중 질의 색인 시스템은 미리 정의된 다중 질의를 이용하여 색인 구조를 생성하고, 센서 네트워크에서의 센서 데이터를 입력으로 받아서 생성된 색인 구조를 통해 센서 데이터가 해당되는 질의를 출력해 주는 시스템이다. 시스템 구축을 위한 무선 센서 노드로서 Mote 플랫폼 중에서 MICAz와 운영체제인 TinyOS를 이용하여 환경 정보를 탐지하고 다중 질의 색인 처리하였다.
DNA 시퀀스 데이터베이스 규모의 급격한 증가 추세를 고려할 때, DNA 시퀀스 검색 연산을 보다 효과적으로 지원할 수 있는 인덱싱 및 질의 처리 기술이 요구 된다. 접미어 트리는 DNA 시퀀스 검색을 위한 좋은 인덱스 구조로 알려져 왔다. 그러나 접미어 트리는 그 구조적 특성으로 인하여 저장공간, 검색 성능, DBMS와의 통합 등의 문제점을 갖는다. 본 논문에서는 이와 같은 접미어 트리의 문제점들을 해결하는 DNA 시퀀스 검색을 위한 새로운 인덱스 구조를 제안하고, 이를 기반으로 하는 효율적인 질의 처리 방식을 제안한다. 제안된 인덱스 기법은 이진 트라이를 기본 구조로 채택하며 DNA 시퀀스의 윈도우 서브 시퀀스를 인덱싱 대상으로 한다. 유사 서브 시퀀스 검색을 위한 질의 처리 알고리즘은 기본적으로 다이나믹 프로그래밍 기법에 근거하여 이진 트라이를 루트로부터 너비 우선(breadth-first) 방식으로 운행하며, 경로 상에 존재하는 모든 유사 서브 시퀀스를 검색해 낸다. 제안된 기법의 우수성을 검증하기 위하여, 기존의 접미어 트리와의 비교 실험을 통한 성능 평가를 수행하였다. 실험 결과에 의하면, 제안된 인덱스 기법은 접미어 트리에 비하여 약 30%의 작은 저장 공간을 가지고도 수배에서 수십배의 검색 성능의 개선 효과를 나타낸다.
최근에 검색서비스에서 스카이라인 질의 처리는 상당한 주목을 받고 있다. 스카이라인은 모든 속성들 측면에서 다른 객체에 지배되지 않는 관심 있는 객체들을 포함한다. 이에 관련된 기존 많은 연구들은 정적 데이터에 대한 스차이라인이거나 유클리디언 공간상에서 움직이는 대상에 대한 스차이라인 처리이다. 그러나 본 논문은 스카이라인 질의를 요청한 객체가 도로망에서 연속적으로 이동하는 것을 가정한다. 본 논문은 전처리된 객체들의 최단영역을 통하여 도로망에서 효과적인 연속적 스카이라인 질의처리를 위한 새로운 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 검색 대상에 대한 미리 연산된 최단거리 범위 데이터를 통하여 연속 스카이라인을 처리한다. 성능평가는 질의처리속도 측면에서 제안하는 기법이 기존방법보다 약 100배 정도 빠르다는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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