Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2004.05a
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pp.93-96
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2004
최근 공간 데이터베이스 시스템은 공간 데이터 마이닝, 공간 그리드, LBS 등과 같은 환경의 여러 분야로 그 응용이 확대되고 있으며, 사용자들의 다양한 공간 질의 처리 요구에 부응하는 효율적인 공간질의 처리의 필요성이 대두되었다. 특히 다중 공간 조인 질의와 같은 고비용의 공간 조인에 대한 효율적인 공간 질의 처리를 위해서는 단일 공간 조인 보다 더욱 많은 기하 계산과 공간 데이터의 특성을 이용한 다중 공간 조인 처리 방법이 필요하게 되었다. 본 논문은 고비용의 다중 공간 조인을 효율적으로 수행하기 위해 다중 공간 조인 연산을 효율적으로 처리하기 위하여 병렬적인 질의 수행을 위해 해쉬 기반의 다중 공간 조인 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 기존 조인 대상이 되는 두 데이터 집합에만 공간 해쉬 조인을 수행하는 것을 확장하여 다중 공간 데이터 집합에 대해서도 조인이 수행 가능한 방법을 제안함으로써 최적의 조인 후보를 획득하여 효율적인 질의 처리를 수행하는 것을 보장한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10b
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pp.123-125
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1998
지리 정보 시스템이서 다중 공간 조인과 같은 많은 기하 계산을 필요로 하는 질의를 처리하기 위해서는 질의에 대한 병렬화 작업을 통해 실행 시간을 최소화 하는 것이 필수적이다. 다중 공간 조인은 정제에서 많은 시간을 소비하므로 여과와 정제를 분리하여 각각을 수행하는 것이 정제 시간을 단축하게 되고 따라서 좋은 성능을 나타낼 수 있다. 그러므로 다중 공간 조인을 병렬화 하기 위해서는 다중 공간 여과와 정제 각각에 대해 병렬 실행 계획을 세우는 것이 중요하다. 이 논문에서는 우선적으로 병렬 공간 여과를 수행하기 위한 두가지 알고리즘, 즉 blush tree을 사용한 다중 공간 여과와 pipelining을 사용한 다중 공간 여과의 병렬화를 비교한다. 그리고, 다중 공간 여과의 결과로서 생성되는 중간 결과 테이블에서 데이터의 중복에 따라 정제 성능의 저하가 발생되는데, 이를 효율적으로 제거하기 위한 두가지 그래프 생성 알고리즘을 제안하고 이를 비교한다. 그리고, 생성된 그래프에서 병렬 정제를 수행하기 위한 여러 가지 분할 알고리즘을 제안하고 이를 비교 평가한다. 이런 일련의 작업을 통해 우수한 성능의 병렬 다중 공간 조인 방법을 제안하고 성능 평가를 통해 최적의 병렬 수행 방법을 도출한다.
공간 조인을 위한 공간 색인은 단일할당 방식과 다중할당 방식으로 구분한다. 단일할당 공간색인은 하나의 공간색채를 단 하나의 노드에만 할당하고, 다중할당은 하나의 객체를 여러 노드에 할당하는 공간 색인으로서 R-tree 가 전자에 해당하고, Quad-tree가 후자에 해당한다. 지금까지 단일 할당과 다중 할당 공간 색인에서의 공간조인에 대한 직접적인 성능 비교 평가가 거의 없다. 왜냐하면 각 공간 색인의 구조가다르고 적용할 수 있는 공간 조인 기법 또한 전혀 달라 정확한 성능 평가가 매우 어렵기 때문이다. 그래서 이 논문에서는 고정 그리드 파일을 변형하여 다중 할당 공간 색인과 단일 할당 공간 색인을 각각 구성한 뒤 두 공간 색인의 병렬 공간 조인 성능을 평가하였다. 평가를 위해 4가지 병렬공간조인기법을 제안하였다. 그리고 태스크 할당을 위해 태스크의 크기와 객체의 공간 지역성을 이용한 준동적 태스크 할당 방법을 제안하였다. 실험은 MIMD 구조 및 공유디스크 방식의 병렬 시스템에서 수행되었고, 여과 단계 후 중복을 제거하는 다중할당-단일조인 방식이 우수함을 보였다.
Since spatial join processing consumes much time, several algorithms have been proposed to improve spatial join performance. The M-way R-tree join (MRJ) is a join algorithm which synchronously traverses M R-trees in the M-way spatial join. In this paper, we introduce indirect predicates which do not directly come from the multi-way join conditions but are indirectly derived from them. By applying the concept of indirect predicates to MRJ, we improve the performance of MRJ. We call such a multi-way R-tree join algorithm using indirect predicates indirect predicate filtering (IPF). Through experiments using synthetic data and real data, we show that IPF significantly
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10a
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pp.314-316
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1999
다중 공간 질의는 동시에 2개 이상 수행되는 영역 질의로 정의되며 인터넷 기반 지도 보기 응용의 주요 연산이 되므로, 질의 처리 속도의 향상을 위해서 병렬로 처리되어야 하고 디스크 입출력 비용을 최대한 줄일 필요가 있다. 그런데 다중 공간 질의는 디스크 입출력 비용을 개선하기 위해 다중 CPU/다중 디스크 구조 상에서 디클러스터링을 수행하더라도 디스크 임의 탐색이 발생하는 문제점이 있다. 이 논문에서는 디클러스터링 된 공간 데이터베이스에서 다중 공간 질의를 처리할 때 발생하는 문제점인 질의 간임의 탐색을 분석하고, 해결 방안으로 질의 간 위치 관련성과 질의 처리 이력을 이용한 질의 스케줄링 기법을 제안하고 구현하였다. 실험을 통한 성능 평가 결과, 질의 스케줄링을 수행 할 경우 디스크 입출력 비용을 줄일 수 있어 다중 공간 질의 처리시의 성능을 개선할 수 있는 것으로 나타났다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2015.07a
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pp.26-27
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2015
본 논문에서는 대역폭 효율을 향상시키는 공간 변조(spatial modulation) 다중 안테나 시스템을 제안한다. 기존의 공간 변조 다중 안테나 시스템은 다중 송신 안테나 중 하나의 안테나를 사용하여 채널 간에 간섭을 피할 수 있어서 다중 경로가 많은 실내 환경에서 적합하다. 그러나 심벌 전송 구간마다 한 개의 안테나만을 선택하여 전송하므로 다중 안테나의 최대 부호 이득을 얻을 수 없다. 이를 극복하기 위하여 시공간블록부호화 방식을 적용한 공간 변조 다중 안테나 시스템은 두 개의 안테나를 사용하여 수신 성능을 향상시키지만 대역폭 효율이 향상되지 않는 단점이 있다. 본 논문에서는 Hybrid STBC 시스템을 적용한 공간 변조를 제안하여 공간 변조 다중 안테나 시스템의 대역폭 효율을 개선한다.
Multi-level geographic data can be mainpulated by a window query such as a zoom operation. In order to handle multi-level geographic data efficiently, a spatial indexing method supporting a window query is needed. However, the conventional spatial indexing methods are not efficient to access multi-level geographic data quickly. To solve it, other a few spatial indexing methods for multi-level geographic data are known. However these methods do not support all types of multi-level geographic data. This paper presents a new efficient spatial indexing method, the MLR-tree for window query of multi-level geographic data. The MLR-tree offers both high search performance and no data redundancy. Experiments show them. Moreover, the MLR-tree supports all types of multi-level geographic data.
Kim, Se Young;Lee, Jin;Kim, Hong Joong;Jung, Tae Jin;Kim, Dae Jin
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2012.07a
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pp.188-191
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2012
단일 주파수 방송 시스템에서 이레이저 현상이 생길 경우 기존의 공간 다중화 기법은 큰 성능 저하가 발생한다. 이에 본 논문에서는 라이시안 이레이저 페이딩 채널 환경에서 기존의 $2{\times}2$ 공간 다중화 기법에 직교 선부호기를 직렬 연접한 공간 다중화 기법의 성능을 분석하고, 수신 SER 성능을 최대화하는 선부호기 최적화를 수행한다. 전산 실험 결과, Rician 이레이저 페이딩 채널 환경에서 최적의 선부호화 공간 다중화 기법은 수신단에서 성상 모호성을 줄여 기존의 공간 다중화 기법에 비하여 우수한 성능 향상을 보였다.
This paper discusses on the update problem of multi-scale databases when the multi-scale databases, which is several spatial databases covering the same geographic area with different scales, are derived from an original one. Although the integrity between original and derived multi-scale databases should be maintained, most of update mechanisms do not 6respect it since the update mechanisms have assumed that the update of source objects propagates to objects directly derived from the source. In order to maintain the integrity of multi-scale databases during updates, we must propagate updates of sources to objects derived from both the updated source objects and other related objects. It is an important functional requirement of multi-scale database systems, which has not been supported by existing spatial database systems. In this paper, we propose a set of rules and algorithms for the update propagation and show a prototype developed on ArcGIS of ESRI. Our update mechanism provides with not only the consistency between multi-scale databases but also incremental updates.
Multi-way spatial join is a nested expression of two or more spatial joins. It costs much to process multi-way spatial join, but there have not still reported the scheme of parallel processing of multi-way spatial join. In this paper, parallel processing of multi-way spatial join consists of parallel multi-way spatial filter and parallel spatial refinement. Parallel spatial refinement is executed by the following two steps. The first is the generation of a graph used for reducing duplication of both spatial objects and spatial operations from pairs candidate object table that are the results of multi-way spatial filter. The second is the parallel spatial refinement using that graph. Refinement using the graph is proved to be more efficient than the others. In task creation for parallel refinement, minimum duplication partitioning of the Spatial_Obicct_On_Node graph shows best performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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