인구 과밀화 및 급격한 도시 팽창은 지상공간에서 거주하는 인간 삶의 질을 위협하고 있다. 따라서 지상공간의 개발을 억제하여 환경을 보호하고 도시 공간 이용의 효율성을 최대화하기 위해 지하 공간을 개발하고자 하는 움직임이 활발하다. 자연환경으로부터 격리된 구조인 지하공간은 지상공간에 비해 실내 공기 질을 쾌적한 상태로 유지하기 어려운 밀폐된 환경이므로 오랜 시간동안 상주하는 거주자 및 한시적 이용자들의 건강에 영향을 미치는 온도, 습도, $CO_2$, 먼지 등의 환경을 제어하기 위한 기술 개발이 필요하다. 본 연구에서는 지하공간의 쾌적도 향상을 위해 온 습도 및 $CO_2$, 먼지센서를 이용한 통합 센서를 제작하여 현재 지하공간의 환경정보를 실시간 모니터링하고 실내공간의 쾌적 지표를 기반으로 환풍기, 송풍기 등의 디바이스를 제어하기 위한 USN 기반의 환경제어시스템을 구현한다. 제안한 시스템을 통해 지하공간의 환경을 개선할 뿐만 아니라 고가의 계측 장비로 인한 비용 절감 및 이동성과 확장성 등의 부가적인 효과를 기대한다.
이 논문에서는 위치기반서비스 플랫폼을 위한 이동객체 질의어를 제안한다. 최근 이동 객체를 다루는 다양한 위치기반서비스 및 데이터베이스 응용들이 등장함에 따라 이동 객체의 공간 정보를 저장 관리하고 정보를 요구하는 다양한 사용자 질의를 처리할 필요성이 대두되었다. 그러나 기존의 이동객체 질의어는 위치기반서비스에서의 특성을 충분히 반영하고 있지 못하다. 따라서 이 논문에서는 이동객체 데이터베이스에 대하여 시계열 질의와 슬라이스 표현을 지원하도록 함으로서 기존 이동객체 질의어에 비해 강력한 표현력을 갖는 질의어를 제안하고 있다.
최근 3D 공간 객체의 효율적인 표현을 위해, 3D 연산 및 다차원 인덱싱 기법에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 이러한 인덱스나 연산을 기반으로 많은 응용프로그램들이 개발되고 있다. 그러나, 대부분의 응용프로그램들은 단순히 비공간 속성에 대한 질의를 기반으로 한 3D 객체의 시각화에만 치중하고 있기 때문에, 3D 공간 객체에 관한 분석 기능을 제대로 지원하지 못하고 있다. 따라서, 이 논문에서는 3D 공간 객체에 관한 효율적 분석 기능을 제공할 수 있는 3D 공간 연산 처리기를 설계 및 구현하였다. 기존 시스템과의 상호운용을 위해서, 제안한 연산 처리기는 OpenGIS의 2차원 기하 객체 모텔을 3차원으로 확장한 3D 기하 객체 모델을 기반으로 하였다. 또한 빠른 공간 연산을 수행하기 위해 인덱스와 연동하여 구현하였다. 이 연산 처리기는 3D GIS에 적용될 경우, 효율적인 공간 분석 기능을 제공할 수 있다.
최근 스마트 자동차, 스마트폰과 같은 다양한 소스로부터 공간 빅데이터 스트림을 수집하는 것이 매우 용이해졌다. 공간 데이터 스트림은 편중되고 동적으로 변화하는 분포를 지니기 때문에 전체 부하가 분산 클러스터 내의 작업자들에게 효율적으로 분배되지 않을 경우 전체 시스템의 성능이 저하된다. 본 연구에서는 공간 데이터 스트림에 특화된 부하 균형화 알고리즘인 적응적 공간 키 그룹핑(ASKG)을 제안한다. ASKG의 핵심 아이디어는 공간 데이터 스트림의 최근 분포를 학습하고 이를 기반으로 향후 유입되는 데이터 스트림이 각 작업자에게 고르게 분배되도록 하는 새로운 그룹핑 스키마를 제안하는 것이다. 이를 공간 분포의 변화에 맞춰 주기적으로 반복함으로서 적응적으로 부하 불균형을 해결할 수 있다. 실제 데이터셋에 대해 작업자의 수, 입력 속도, 공간 질의 처리 시간을 변화시키며 성능을 평가한 결과, 대안 알고리즘 대비 제안 방법이 부하 불균형, 처리량, 지연 시간에서 높은 개선효과를 보였다.
네크워크상의 분산되어 있는 정보를 접근하는 온톨로지와 같은 시맨틱 웹 정보 시스템에서는 효율적인 질의 처리를 위하여 질의 응답 시간을 줄여주는 향상된 캐쉬 메카니즘을 필요로 한다. 특히, P2P 네트워크 시스템은 웹 환경의 기본적인 하부 구조를 이루고 있으며, 질의가 발생하면, 소스 피어(Peer)로의 데이터 전송량을 줄이는 문제가 효율적인 질의 처리의 중요한 부분이다. 전통적인 데이터베이스 캐쉬 메카니즘으로부터 현재의 웹 환경에 적합한 질의 메카니즘들이 연구되어 왔으며, 질의 처리 결과를 캐쉬하는 것은 입력 질의 요구를 빠른 시간에 바로 사용자에게 전달할 수 있다. 웹 환경에서는 시맨틱 캐싱 방법이 연구되어 왔으며, 이는 캐쉬를 의미적인 영역들로 이루어진 공간으로 관리하는 개념이며, 논리적인 캐싱 단위가 질의와 질의 결과이므로 웹 환경에서 적합한 개념이다. 본 연구에서는 온톨로지와 같은 시맨틱 웹 정보가 클러스터 단위로 여러 피어에 분산되어 있는 경우에 캐쉬 메카니즘을 이용하여 효율적인 질의 처리가 이루어지도록 하는 방법을 제시한다. 특히, 캐쉬를 유지하고 처리하는 방법으로 스키마를 이용한 캐쉬 데이터 필터링 방법과 온톨로지와 질의 결과의 유사도를 측정하여 캐쉬 대체 영역 선택에 사용하는 방법을 제시한다.
현대의 산업화가 급격히 발전되면서 유한한 에너지에 대한 고갈 및 환경 문제가 더욱 심각해지고 있다. 이와 같은 문제들을 해결하기 위한 하나의 방법으로서 대체에너지 관리 및 서비스의 필요성이 크게 요구되고 있다. 이 논문은 국내 지역에서 측정된 대체에너지 데이터에 대한 실시간 시공간 대체에너지 관리기를 설계한다. 시공간 대체에너지 관리기는 시공간 질의 처리기, 실시간 데이터 처리기, 공간 객체 관리기, 웹 GIS 서버로 구성된다. 또한 주기적으로 측정되는 대체에너지 관련 데이터를 실시간으로 처리하여 시공간 데이터베이스를 구축하고, 웹에서 다양한 형태로 정보를 제공하는 기능을 포함한다. 시공간 질의 처리기에서 실행된 결과를 텍스트 형태로만 제시하지 않고, 그래프, 등고선, 지도정보 등과 같은 다양한 시각화를 통한 검색 서비스를 제공한다.
본 논문에서는 무선방송 환경을 기반으로 한 서버가 클라이언트에게 데이터를 전송할 때 클라이언트의 질의처리 시간을 줄일 수 있는 방안을 제안한다. 서버는 무선방송을 통해 공간 데이터를 클라이언트에게 전송한다. 데이터 스케줄링 관리의 목적은 서버의 데이터 전송 순서를 효과적으로 배치하여 클라이언트의 질의처리시간을 줄이기 위함이다. 본 논문에서 서버는 클라이언트에게 위치기반 서비스를 제공하기 위하여 영역별 클라이언트의 수에 따라 hot-cold기법을 접목시킨 Number of Clients number Hot-Cold(NCHC)를 제안한다. NCHC의 장점은 클라이언트의 분포에 따라 데이터(객체)를 분류하기 때문에 클라이언트들의 평균 질의처리 시간을 줄일 수 있다.
대규모 DNA 시퀀스를 대상으로 하여 서브시퀀스를 고속으로 검색하기 위한 인덱싱 방법으로서 접미어 트리가 유용하다. 그러나 접미어 트리는 데이터 크기의 약 100배에 해당하는 방대한 저장 공간을 필요로 한파. 본 논문에서는 기존 접미어 트리의 검색 성능을 유지하며, 저장 공간을 획기적으로 감소시킬 수 있는 새로운 인덱스 구조를 제안한다. 제안된 인덱싱 방안에서는 DNA 시퀀스 내의 모든 염기 위치에 고정 길이의 슬라이딩 윈도우를 위치시켜, 윈도우 크기에 해당하는 연속된 서브시퀀스를 추출한 후, 이들을 대상으로 트라이를 구성한다. 트라이는 저장 공간 감소를 위하여 각 문자를 최소 비트 정보로 표현하며, 저장 구조로서 포인터를 사용하지 않는 디스크 기반의 이진 트라이 구조를 사용한다. DNA 서브시퀀스 검색을 효율적으로 처리하기 위한 인덱스 기반의 질의 처리 알고리즘을 제안하고 실험을 통하여 그 유용성을 보인다. 제안된 인덱스는 접미어 트리의 약 10분의 1의 저장 공간을 필요로 하며, 데이터 크기 증가에 거의 영향을 받지 않는 안정된 고속 검색 성능을 지원한다.
웹 기반의 e-비지니스가 활성화되면서 웹 상의 데이터 교환 표준인 XML 데이터의 양이 폭발적으로 증가하고 있다. 현재 XML의 저장소로 가장 널리 사용되고 있는 RDB에 XML 데이터를 분해하여 저장하고 SQL을 통해 XML 질의를 처리하는 기법이 많이 연구되었지만, 대용량의 XML 데이터 저장에 따른 공간 부담을 어떻게 완화할 것인지에 대한 연구는 없었다. 본 논문에서는 XML 데이터를 분해하여 기존의 노드 단위로 저장하는 것과 더불어 자주 질의되지 않거나 시간의 경과 등으로 유효성이 떨어진 데이터를 서브트리 단위의 저장으로 전환할 수 있는 혼합형 저장 기법을 제시한다. 이를 바탕으로 XML 혼합형 저장 및 질의 처리 시스템을 설계 및 구현하고 기존의 노드 단위 저장 및 질의 처리 시스템과 공간 효율 및 질의 처리 성능을 실험을 통해 비교 평가함으로써 제시하는 기법의 효율성을 검증하였다.
본 논문에서는 기존에 제시된 MR-tree와 SQR-tree의 장점을 결합하여 대용량 공간 데이타를 보다 효율적으로 처리할 수 있는 하이브리드 인덱스 구조인 SQMR-tree(Spatial Quad MR-tree)를 제시한다. MR-tree는 R-tree에 R-tree 리프 노드를 직접 접근해주는 매핑 트리를 적용한 인덱스 구조이고, SQR-tree는 SQ-tree (Spatial Quad-tree)와 SQ-tree의 리프 노드마다 실제로 공간 객체를 저장하는 R-tree가 결합된 인덱스 구조이다. SQMR-tree는 SQR-tree를 기본 구조로 SQR-Tree의 R-tree 마다 매핑 트리가 적용된 형태를 가진다. 따라서, SQMR-tree는 SQR-tree와 같이 공간 객체가 여러 R-tree에 분산 저장되며 질의 영역에 해당하는 R-tree만 접근하면 되기 때문에 공간 질의 처리 비용을 줄일 수 있다. 또한, SQMR-tree는 MR-tree와 같이 매핑 트리를 통해 트리 검색 없이 R-tree 리프 노드의 빠른 접근이 가능하기 때문에 검색 성능을 향상시킬 수 있다. 마지막으로 실험을 통해 SQMR-tree의 우수성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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