분산 공간 데이터베이스 시스템들 사이에서 빈번히 수행되는 공간 죠인 질의는 공간 데이터의 대용량성과 그 복잡성으로 인하여 공간 연산 수행 시 서버에 CPU 및 디스크 I/O 상의 부하를 일으킨다. 본 논문은 이러한 분산 공간 데이터베이스 시스템에서 수행 비용이 많이 드는 원격 사이트간의 공간 죠인 질의를 병렬적으로 수행하는 기법을 제안한다. 본 기법은 죠인에 참여하는 릴레이션들 중 하나를 이등분하는 방법으로 공간 죠인 연산을 분리한 후, 질의 수행에 참여하는 두 서버에게 죠인 연산을 분배한다. 각 서버는 분할된 공간 죠인 연산을 동시에 연쇄적으로 처리하고 결과를 병합하여 최종 죠인 결과를 생성한다. 본 기법은 릴레이션을 효율적으로 분할하여 죠인을 수행함으로써 공간 연산에 참여하는 객체의 수를 절반으로 줄이며 R-Tree 등 공간 인덱스의 탐색 횟수와 그 범위를 감소시킨다. 또한 릴레이션을 영역단위로 분할하여 객체의 수를 줄이고 참여 객체를 군집화 시킴으로써 죠인 연산시에 디스크와 버퍼의 사용 효율을 높인다.
최근 많은 연구들이 유클리디안 공간을 기반으로 대용량의 이동객체 궤적 데이터를 효율적으로 다루기 위해 진행되어 왔다. 그러나, 일반적으로 실제 응용분야에서는 이동객체가 움직일 수 있는 공간은 제한적이다. 예를 들어, 도로 위에 존재하는 자동차들은 서로 연결된 도로망을 통해서만 이동할 수 있다. 본 논문에서는 도로 위의 이동객체 궤적에 대하여 시공간 영역 질의를 처리할 수 있는 네트워크 기반의 색인방법을 제안한다. 제안된 방법은 질의 처리 과정에서 네트워크 상의 거리를 이용하기 위해서 도로 네트워크의 연결정보를 색인구조에 포함한다. 그리고, 이동객체의 위치 정보를 도로를 구성하는 도로 선분요소 정보를 이용하여 표현하고 이를 단위로 여러 개의 R-tree를 사용하여 이동객체 궤적들을 관리한다. 또한, 여러 개의 도로 선분요소 사이에 하나의 R-tree를 공유할 수 있는 구조를 가짐으로써, 큰 도로 네트워크 데이터에서도 적용할 수 있다. 우리는 실험을 통해서 네트워크 거리를 기반으로 시공간 영역질의를 처리하는 것은 기존의 유클리디안 거리 기반의 방법들 보다 대략 30%의 성능향상을 보임을 보여준다.
최근에 이동객체의 위치정보를 활용한 위치기반서비스(LBS, Location Bases Services)에 대한 관심이 급증하고 있다. 이동객체는 시간에 따라 위치 정보가 계속 변경되는 공간 객체를 의미한다. 전통적으로 고정된 위치정보를 갖는 공간 객체는 GIS 서버에서 저장, 관리되었다. 그러나, 이동객체의 경우, 위치의 변화가 매우 빈번하며, 과거의 위치정보도 관리해야 하므로, 전통적인 GIS 서버로는 관리가 어렵다. 이 논문에서는 위치기반서비스를 위해 위치정보를 저장, 관리하기 위한 위치정보 관리 시스템을 설계한다. 위치정보 관리 시스템는 위치획득 서브시스템, 위치저장 서브시스템, 그리고, 위치질의 서브시스템으로 구성된다. 이 논문의 기여는 이동객체에 대한 위치획득, 저장, 질의 등 각각의 연구 결과를 통합함으로써, 실제 응용에 적용할 수 있는 시스템을 개발하는데 있다.
최근 시공간 데이타에 대한 OLAP연산 효율을 증가시키기 위한 여러 가지 연구들이 행하여지고 있다. 이들 연구의 대부분은 다중트리구조에 기반하고 있다. 다중트리구조는 공간차원을 색인하기 위한 하나의 R-tree와 시간차원을 색인하기 위한 다수의 B-tree로 이루어져 있다. 하지만, 이러한 다중트리구조는 높은 유지비용과 불충분한 질의 처리 효율로 인해 현실적으로 시공간 OLAP연산에 적용하기에는 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 근본적으로 개선하기 위한 접근 방법으로서 힐버트큐브(Hilbert Cube, H-Cube)를 제안하고 있다. H-Cube는 집계질의(aggregation query) 처리 효율을 높이기 위해 힐버트 곡선을 이용하여 셀들에게 완전순서(total-order)를 부여하고 있으며, 아울러 전통적인 누적합(prefix-sum) 기법을 함께 적용하고 있다. H-Cube는 적응적이며, 완전순서화되어 있으며, 또한 누적합을 이용한 셀 기반의 색인구조이다. 본 논문에서는 H-Cube의 성능 평가를 위해서 다양한 실험을 하였으며, 그 결과로서 유지비용과 질의 처리 효율성면 모두에서 다중트리구조보다 높은 성능 향상이 있음을 보인다.
본 논문에서는 객체지향 데이터베이스의 중포된 객체에 대한 질의처리를 효율적으로 지원하기 위한 다차원 중포 속성 색인기법을 제안한다. 중포된 객체에 대한 기존의 색인기법들은 일차원 색인구조를 이용함으로써 중포된 객체의 속성과 클래스 계층이 포함된 다양한 형태의 질의들에 대한 처리를 효율적으로 지원하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 다차원 중포 속성 색인기법에서는 다차원 파일구조를 이용하여 중포 속성의 킷값 도메인과 함께 중포 속성을 표현하는 경로상의 모든 속성에 대해 각 속성이 정의된 클래스 계층마다 클래스 식별자 도메인을 할당함으로써, 다차원 도메인 공간상에서 색인 엔트리들의 클러스터링을 다른다. 따라서, 다차원 중포속성 색인기법에서는 기존의 색인기법에서 지원하기 어려운 질의의 대상 범위가 클래스 계층상의 임의의 클래스들로 제한되거나, 질의에 포함된 복합 속성들의 도메인이 클래스 계층상의 임의의 클래스들로 제한되는 경우에도 효율적으로 지원할 수 있다.
인터넷의 발달로 데이터가 이질적이고 방대해점에 따라 사용자의 의도와 목적에 맞는 정보를 빠르고 정확하게 찾아내는 것이 어려워지고, 대용량의 데이터를 빠르게 검색 할 수 있는 효율적인 top k 질의 처리가 중요해 지고 있다. top k 질의 처리는 릴레이션에서 가장 높은 (또는 가장 낮은) 값을 가지는 k개의 튜플을 반환하는 방법이며, 그 중 Layer 기반 방법은 객체가 가지는 d개의 속성 값들을 d-차원의 공간상의 점 객체로 랩핑하여, layer들의 list를 생성 한다. 본 논문에서는 Layer 기반 법 중 skyline을 사용하여 layer을 생성하고 인덱스를 구축하는 기존 연구에 대해서 조사한다. 그리고 대표적인 방법인 모든 객체를 순차적으로 비교하는 BNL과 이의 비교 횟수를 감소시킨 SFS, 그리고 R-tree를 사용한 NN과 이의 계산 비용을 감소시킨 BBS에 대해 설명한다.
무선 센서 네트워크에서 데이터 전송은 에너지를 소비하는 주 요인이다. 에너지를 줄이기 위한 주 기법 중 하나가 센서 데이터를 애그리게이션하여 전송할 데이터를 줄이는 것이다. 무선 센서 네트워크는 공개된 공간에서 진행되어 외부 공격에 취약점을 가지고 있으며, 기존 몇몇의 연구에서 애그리게이션 기법의 보안 기술을 제안하고 있다. 하지만, 기존의 기술들은 특정 연산자에만 제한되어 있고, 많은 유용성을 가진 top-k 질의에 대해서는 취약점을 가지고 있다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 에너지 효율을 위한 애그리게이션 기법 적용시 top-k 질의를 효율적으로 처리할 보안 기법에 대해 제안한다.
최근 들어 공간 지식을 활용한 다양한 서비스들이 개발됨에 따라, 공간 객체들 간의 정성적 공간 관계를 표현한 정성 공간 지식의 수요가 크게 늘어나고 있다. 공간 객체 각각의 세부 정보를 담은 대용량의 공간 데이터들은 개방화가 점차 확대되고 있으나, 공간 객체들 간의 정성적 관계를 표현한 정성 공간 지식은 상대적으로 확보하기 어려운 실정이다. 본 논문에서는 하둡 맵리듀스 병렬 분산 컴퓨터 환경을 이용해, 대용량의 공간 데이터로부터 공간 객체들 간의 위상 관계와 방향 관계를 나타내는 정성 공간 지식을 자동으로 추출하는 공간 지식 추출기를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 대용량의 공간 지식 추출기는 맵리듀스 프레임워크를 기반으로 R-트리 색인과 범위 질의들을 효과적으로 이용함으로써, 웹 스케일 수준의 정성 공간 지식을 매우 효율적으로 추출해낸다. Open Street Map (OSM) 공개 데이터를 이용한 성능 분석 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 대용량 공간 지식 추출기의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
영역 질의는 의사결정에서 자주 사용되는 중요한 질의이다. 그러나, 영역 질의를 처리하기 위해서는 많은 점(cell)들이 검색되어야 하기 때문에 효율적인 처리가 쉽지 않았다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 영역의 크기에 관계없이 일정한 시간에 영역 질의를 처리할 수 있는 전위-합 큐브(prefix-sum cube)가 제안되었다. 그러나, 전위-합 큐브는 영역 질의의 처리는 효율적으로 할 수 있지만, 그것을 저장하기 위해 매우 큰 저장 공간이 필요하다는 문제를 갖고 있다. 본 논문에서는 전위-합 큐브의 이 문제를 해결하기 위해서 손실 없이 전위-합 큐브를 압축하는 중첩된-서브큐브 압축 방법을 제안한다. 중첩된-서브큐브 압축 방법은 전위-합 큐브의 압축을 위해서 만들어진 것으로 압축된 상태에서 저장된 값을 검색할 수 있는 매우 유용한 특징이 있다. 이 특징으로 인해, 질의 처리 시 압축된 전위-합 큐브를 그대로 사용할 수 있다. 압축된 전위-합 큐브를 사용하면, 동일한 크기의 버퍼에 전위-합 큐브의 더 많은 부분을 저장할 수 있다. 이것은 질의 처리 시 디스크 입출력의 횟수를 획기적으로 감소시킨다.
최대근접질의의 처리비용을 최적화하기 위해서는 색인에서 검색되는 노드의 수와 연산시간을 최소화할 수 있어야 한다. 이를 위해 최대근접질의 처리시 검색대상을 정확히 선택하고 객체들의 순환적 위치 속성이 고려된 검색거리 측도가 필요하다. 본 논문은 순환도메인을 갖는 검색공간에서 객체의 순환적 위치속성을 고려한 최대근접질의 처리방법을 제안하고 그 성능을 실험을 통하여 입증한다. 제안한 방법은 최대근접질의의 처리비용을 최적화하기 위한 검색거리 측도인 순환최소거리와 순환최적거리를 사용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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