공간 질의 제약조건 검증을 위해서는 다양한 공간객체와 이에 대응하는 복잡한 공간 연산자를 고려한 최적화가 필요하다. 그러나 이에 대한 연구가 아직은 미진한 상태이고, 공간 데이터베이스 시스템의 공간 술어는 기존의 단순 비교 술어와 비교할 때 수행시 많은 시간이 소비되기 때문에 기존의 질의 최적화 기법을 공간 최적화 기법에 적용하기에는 부적합하므로 공간 술어가 포함된 제약 조건이나 질의에 대해 효과적인 최적화 기법의 확장이 요구된다. 본 논문에서는 공간 제약조건 검증시 최적의 수행계획을 얻기 위하여 먼저 중복되는 공간 연산을 제거하고 공간 연산을 위한 선택인자와 복잡도를 계산하여 산출된 랭킹을 기반으로 재배치 기법을 사용하는 공간 제약조건 최적화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 선택인자와 데이터베이스 접근시간 뿐만 아니라 공간 연산의 복잡도까지 반영하므로 최적화된 수행계획을 얻을 수 있는 장점을 지니고 있으며, 향후 공간 질의의 최적화 기법에도 적용이 가능하다.
공간 데이터베이스는 일반 관계형 데이터베이스나 객체지향 데이터베이스에 비해 다음과 같은 특징을 가진다. 첫째, 공간 데이터베이스에서의 질의는 공간 질의와 비공간 질의가 섞여서 들어 온다. 둘째, 공간 질의는 비공간 질의에 비해 데이터의 복잡성과 방대함으로 인해 주로 2 단계(여과 단계 및 정제 단계)로 나누어 처리되었다. 셋째, 공간 객체들은 대부분 공간 색인을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 공간 데이터베이스의 특성을 잘 반영하는 질의 최적화 기법을 제안한다. 첫 번째 방법으로 질의 수행 단계 이전의 최적화 단계에서부터 여과 및 정제를 분리하여 생각하는 것이다. 두 번째 방법으로는 복잡한 질의에 대해서 각각의 공간 연산을 여과/정제 단계로 분리한후 여러 정제 단계 연산들을 합쳐 한꺼번에 처리 할수 있고 여러 여과 단계 연산들도 마찬가지로 합쳐질 수 있다. 본 논문에서는 또한 여과/정제를 질의 최적화 단계에서 분리한 여과/정제 조기 분리 (ESFAR) 최적화 기법에 대한 규칙 기반 질의 최적화 기법을 제안한다.
대용량 공간 데이터를 포함하는 공간 데이터베이스에서 검색성능의 향상을 위해 공간 질의어가 최적화가 중요한 과제이다. 본 논문에서는 공간 데이터베이스에서 속성/공간 조건이 혼합된 질의에 적합한 질의 최적화 기법을 제시한다. 제안된 기법은 기존의 변환 규칙을 이용해서 대수 트리를 변환해 나가는 방법과는 달리 혼합된 질의어에 대한 질의 그래프로부터 동적 프로그래밍 기법으로 탐색 알고리즘을 실행함으로써 탐색 공간을 줄일 수 있고, 더욱 효율적으로 최소 비용의 실행 전략들 수립할 수 있다.
최근 각광을 받고 있는 데이터 마이닝 분야에서 데이터 마이닝 툴과 시스템의 등장으로 상호적이고 사용하기 쉬운 GUI 환경의 강력한 데이터 마이닝 질의 언어가 필요하게 되었다. 공간 데이터 마이닝은 공간 데이터에서 유용한 지식을 발견하기 위한 데이터 마이닝의 한 부문이며 공간 데이터는 점, 선, 사각형, 다각형 등으로 이루어져 있다. 공간 데이터 마이닝은 지리정보시스템(GIS)과 더불어 최근에 많은 관심과 연구가 활발히 진행되고 있다. 한편, 공간 데이터 마이닝을 위한 질의 언어와 그 언어에 기반한 공간 데이터 마이닝 질의 처리 및 최적화에 대한 연구가 중요하게 대두되고 있다. 공간 데이터에 대한 마이닝은 일반 관계형 데이터베이스에서의 질의 언어로는 표현이 불가능하다. 본 연구에서는 먼저 공간 데이터 마이닝 질의언어를 정의, 설계하고 질의 언어에 결과 표현 방식과 결과 데이터 집합의 저장을 명시하여 질의 표현의 효율을 높이는 방식을 제시하였다. 또한 공간 데이터 마이닝을 위한 질의 처리 및 최적화 과정을 질의에 기반한 공간 실체화 뷰의 생성과 유지, 인덱스 활용을 통한 질의 재사용, sampling 마이닝 질의 option 등의 방법론을 이용하여 제시하였다.
공간 데이터베이스 시스템에서의 질의처리 과정 중 질의 재작성 과정에 의해 다중 블록 질의가 단일 블록으로 변환되면 공간 서술자와 비공간 서술자가 OR와 AND에 의해 연결되어있는 복잡한 CNF가 생성된다. CNF 내의 공간 서술자는 공간연산의 정제단계의 수행 비용이 비공간 연산에 비해 상당히 많이 들기 때문에 비공간 서술자와는 다른 최적화 기법이 필요하다. 본 논문에서는 공간 서술자가 포함된 복잡한 CNF를 수평적으로 분리하여 질의를 재작성하고 수행순서를 재조정하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 원시 CNF를 수행 비용이 상대적으로 적은 전처리 단계의 CNF와 이에 비해 수행비용이 많이 드는 후처리 단계의 CNF로 분리하고 질의를 재작성 한 후 비용 모델에 의거해서 실행 트리를 최적화 한다. 본 논문에서 제시하는 기법은 질의 최적화 단계에서 공간연산의 단계별 실행특성을 감안한 효율적인 실행 계획 생성이 가능하다는 장점이 있다.
최근 IoT (Internet of Things) 기술의 발전과 더불어 무선 환경에서 특정 영역에 위치하는 센서노드의 위치-센서정보를 에너지 효율적으로 수집하는 센서 네트워크 기반 공간질의처리에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 그리하여 센서노드에서 공간 필터링을 직접 수행하여 센서노드들 간의 통신 횟수를 감소시켜 에너지 소모를 최소화하는 다양한 공간질의처리 알고리즘 및 분산 공간색인방법들이 제안되어 왔다. 그러나 단일 공간질의처리 최적화에 중점을 두었던 기존 공간색인방법 및 알고리즘들은 IoT 환경에서 다수 사용자에 의하여 요청되는 다중 공간질의를 최적화하여 수행하기에는 한계가 있었다. 이에 본 논문에서는 센서 네트워크에서 다중 공간질의를 에너지 효율적으로 처리할 수 있는 최적화 알고리즘을 제안하고 있다. 제안된 다중 공간질의 최적화 알고리즘은 인접 영역에 주어지는 공간질의들을 통합하여 수행하는 '질의통합' 개념을 기본으로 하고 있다. 최적화 과정에서 질의들의 통합 또는 개별 수행에 대한 판단은 각 수행비용을 예측하여 결정하며, 본 논문에서는 질의처리 비용 예측 방법을 추가적으로 제안하고 있다. 끝으로, 성능평가에서는 GR-tree, SPIX, CPS의 공간색인방법에 대한 비교 실험을 통하여 제안된 알고리즘의 성능 분석결과를 제시하고 있다.
본 논문에서는 하이브리드 공간 DBMS에서 질의 분류를 이용한 최적화 기법을 제안한다. 제안 기법은 질의에 이용되는 데이터의 위치에 따라 메모리 질의, 디스크 질의, 하이브리드 질의로 분류하여 처리한다. 특히, 하이브리드 질의의 경우에는 실체화 뷰의 사용률을 높이기 위해 실체화 뷰 생성 조건과 사용자 질의 조건을 비교하여 술어를 분할하는 메커니즘을 적용한다. 또한 질의를 최적화하기 위해 분류된 질의의 비용 계산 결과를 이용하여 최소 비용의 데이터 접근 경로를 선택할 수 있는 데이터 접근 경로 선택 알고리즘을 제안한다. 제안 기법은 대용량 데이터 관리와 빠른 응답 속도를 동시에 만족하는 하이브리드 공간 DBMS의 성능을 기존의 디스크 기반 공간 DBMS보다 최소 20%에서 최대 50%의 성능 향상을 보인다.
이동 컴퓨팅 환청에서 이동 사용자는 언제, 어디서나 현재 자신의 지리적 위치에서 유효성을 갖는 위치 기반 데이터를 액세스 하고자 하는 이동 사용자의 요구가 증가하고 있다. 따라서, 이러한 위치기반의 데이타를 얻기 위한 위치 기반 질의를 표현하고, 효율적으로 처리할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 위치 기반 질의를 효율적으로 처리 하기 위해 이동 사용자의 현재 위치를 중심으로 하는 원의 방정식을 이용하여 질의 탐색 공간을 표현하고, 질의 영역 분말 방법을 이용하여 탐색공간을 최적화하는 위치 기반 질의 처리 기법을 제안하였다. 또한 이동 사용자에게 적응하는 효율적인 부분 질의 통합 방안을 제시하였다.
지리정보시스템은 지리적으로 관련된 정보를 효율적으로 저장, 변경, 관리 및 분석을 위한 시스템으로서 하드웨어, 소프트웨어, 지리 데이터 등으로 구성되어 있다. 지리정보시스템은 일반적인 데이터베이스의 연산과 공간정보를 이용한 분석 기능을 통합한 시스템으로서 응용 범위 또한 매우 다양하다. 이 논문에서는 지리정보시스템의 2차원 및 3차원 질의 처리를 위한 2차원 및 3차원 공간 질의어, 그 질의처리 및 최적화에 대해 보인다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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