이동체의 궤적을 저장하는 대용량 이동체 DB는 대규모의 이동 객체 궤적의 효과적인 검색을 위하여 디클러스터링 기법을 통한 객체 궤적의 분산 배치가 필수적으로 요구된다. 그러나 기존 공간 객체의 디클러스터링 기법은 이동체의 특성과 시간 영역에 대한 고려 없이 디클러스터링을 수행한다. 또한, 단순히 현재 시점에서 색인 노드의 공간 관련성안을 판단의 근거로 삼고 있어서 효과적인 디클러스터링이 되지 않는 단점이 있다. 이러한 이유로 이동체 데이터베이스에서 빠른 질의 수행을 위한 디클러스터링 기법이 필요하다. 이 논문에서는 이동체 궤적에 대한 질의 시 빠른 응답 시간을 얻고 전제 시스템의 처리율 향상을 위한 디클러스터링 방법을 제시한다. 제시되는 방법은 이동체의 진행 방향에 대하여 이동 시간에 의한 이동 궤적의 관성을 정의하고, 이를 색인의 노드 단위로 확장한 노드의 관성을 정의한다. 정의된 관성을 이용하여 이동체 궤적의 노드가 저장될 디스크를 정의함으로써 궤적 데이터의 디클러스터링을 효과적으로 수행할 수 있다.
이동체 데이터베이스에서 이동체 궤적의 양은 엄청나게 많아서 기존의 단일 디스크 기반에서는 특정영역의 질의에 대한 빠른 응답과 처리율의 향상을 볼수 없다. 따라서 고성능 질의 처리를 위한 시스템의 성능 향상을 위해서는 병렬 처리 기법의 도입이 필요하다. 이런 병렬 처리 기법 중, 기존의 디클러스터링 방법에서는 시간이 지남에 따라 연속적으로 보고되는 이동체 특성을 고려하지 않고 있다. 그러므로 대용량 이동체 데이터에 대하여 고성능 질의 처리를 위한 새로운 디클러스터링 방법이 필요하다. 이 논문에서는 대용량 이동체 데이터베이스에 대한 고성능 질의 처리를 위한 새로운 디클러스터링 정책을 제시하였다. 이동체 데이터의 MBB중 공간 좌표의 근접성만을 고려하여 하나의 SemiAllocation Disk 값을 설정하고 그 값과 시간 도메인을 다시 고려하여 근접성을 계산함으로써 디클러스터링을 할 수 있다. 또한 디스크별 Load Balancing을 고려하여 보다 정확한 디클러스터링 효과를 가지도록 하였다. 이와 같이 이동체의 특성을 고려한 새로운 디클러스터링 정책으로 시스템의 성능을 향상 시킬 수 있다.
지리정보시스템과 같은 공간 데이터베이스에서 다루는 데이터는 대용량이며, 사용자의 다양한 질의에 따라 빠르게 접근할 수 있어야 한다. 그런데 이때 성능의 대부분이 디스크 접근시간에 의해 영향을 받으므로 접근시간을 줄이는 기술이 필요하다. 이는 다수의 디스크 공간에 데이터를 분산하여 저장하는 디클러스터링 방법을 사용함으로써 효과적인 성능 향상을 기대할 수 있다. 효과적인 디클러스터링 방법은 주어진 질의에 대하여 동시에 접근될 가능성이 있는 공간 객체를 다른 디스크에 각각 저장함으로써 한번에 접근하는 병렬성을 높일 수 있다. 그러나 하나의 디스크에게 할당 가능한 공간 객체들을 서로 다른 디스크에 할당하는 것은 오히려 성능의 저하를 초래할 수 있다. 이러한 두 가지 조건을 동시에 만족하기 위해서는 공간 객체들을 클러스터링 한 후, 크러러스터 단위로 디스크로 할당하는 것이 효과적이다. 이전에 제시된 디클러스터링 방법들은 이러한 요소를 고려하지 않았다. 이에 본 논문에서는 주어진 공간 객체들에 대해서 일정한 크기의 클러스터를 만들고 클러스터 단위로 디클러스터링 하여 효율적인 성능 향상을 보이는 새로운 방법에 대해서 제시하고자 한다. 또한 이전에 제시되어졌던 여러 가지 디클러스터링 방법들과의 비교실험을 통해, 본 논문에서 제시한 방법이 가장 효과적인 방법임을 밝히고자 한다.
컴퓨터와 무선 통신 기술의 발달로 인하여 LBS(Location based Service)와 같은 새로운 이동체 관련 서비스가 생겨나고 있다. 이와 같은 서비스들은 이동체들이 일정 주기를 가지고 자신의 정보를 서버로 전송하는데 이는 많은 디스크 입출력을 요구하게 된다. 그러므로 이동체 데이터에 대하여 다중 디스크를 이용한 병렬 입출력이 요구되고 있다. 그러나 기존의 디클러스터링 방법은 시간 도메인을 고려하지 않거나 공간 관련성만을 고려하여 디클러스터링을 하므로, 하나의 디스크에 특정 이동체의 궤적이 집중 되는 문제점이 있다. 이 문제점은 디스크의 병목현상으로 인한 느린 응답시간과 낮은 처리율의 결과를 발생시킨다. 그러므로 이동 객체의 빠른 질의 처리를 위한 새로운 디클러스터링 기법이 필요하다. 이 논문에서는 다중 디스크 기반의 시스템에서 이동 객체에 대한 영역질의시 빠른 응답시간과 높은 처리율물 얻기 위하여 새로운 디클러스터링 기법을 제시한다. 이동체 데이터의 궤적 MBB중 공간 좌표로부터 Predefined Disk를 생성하고 PDT-Proximity를 이용하여 시간 도메인을 고려하는 방법이다. 위와 같이 이동 객체의 특성을 고려한 새로운 디클러스터링 방법으로 시스템의 성능을 향상시킬 수 있다.
RAID는 고병렬성과 고가용성을 목표로 제안된 대용량 저장 수단이다. 패리티 디클러스터링을 이용한 RAID는 특히 고장이 발생한 경우에도 성능의 저하를 최소화하여 고가용성을 갖는 저장장치를 구축할 수 있는 기법이다. 본 논문에서는 이러한 패리티 디클러스터링을 사용한 RAID에 스페어 유닛을 분산시킨 구성을 제안하고, 특히 이러한 분산 스페어링이 고장이 없는 정상 상태에서도 성능 개선에 유용함을 보인다. 본 논문의 실험 결과는 시뮬레이션 방식으로 입증하였으며, 전반적으로 정상상태의 성능을 5-15% 정도 높일 수 있음을 알 수 있다.
이동체 데이터베이스에서 이동체 궤적의 양은 엄청나게 많아서 기존의 단일 디스크 기반에서는 특정 영역의 질의에 대한 빠른 응답과 처리율의 향상을 볼 수 없다. 따라서 고성능 질의 처리를 위한 시스템의 성능 향상을 위해서는 병렬 처리 기법의 도입이 필요하다. 기존의 디클러스터링 방법에서는 시간이 지남에 따라 연속적으로 보고되는 이동체 특성을 고려하지 않고 있다. 그러므로 대용량 이동체 데이터에 대하여 고성능 질의 처리를 위한 새로운 디클러스터링 방법이 필요하다. 이 논문에서는 대용량 이동체 데이테베이스에 대한 고성능 질의 처리를 위한 새로운 디클러스터링 정책을 제시하였다. 이동체 데이터의 MBB(Minimum Bounding Box) 중 공간 좌표에 대한 근접성만을 고려하여 하나의 SD(SemiAllocation Disk)값을 설정하고 그 값과 시간 도메인을 다시 고려하여 근접성을 계산함으로써 디클러스터링을 한다. 또한 디스크 별 부하 균등하를 고려하여 보다 정확한 디클러스터링 효과를 가지도록 하였다. 이와 같이 이동체의 시공간 특성을 고려한 새로운 디클러스터링 정책으로 시스템의 성능을 향상 시킬 수 있다. 성능평가를 통해서 기존의 Round-Robin 방법보다는 $5\%,\;10\$ 영역 질의에서 평균 $15\%$ 정도의 성능향상을 보였으며 Spatial Proximity 방법보다는 평균 $5\%$의 성능향상을 보였다.
본 논문에서는 그리드 분할과 매핑함수에 기반하여 영역질의 성능향상을 위해서 기존에 제시된 디클러스터링 방법들을 다차원 공간에 대해서 적용할 때의 문제점을 분석하고 해결법을 제시한다. 다차원 공간에 대해서 기존에 제시된 방법들을 적용할 때의 문제점은 각 차원의 분할 횟수가 적고(대부분 이진 분할이 발생함) 극히 작은 선택률에 대해서도 영역질의 각 차원의 길이가 커지기 때문에 발생한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 다차원 공간의 다양한 그리드 분할방법에 대해서 수학적으로 성능을 예측하는 모델을 제시한다. 제시한 수학 모델을 이용하여 가능한 다양한 그리드 분할 방법들 가운데 영역질의와 겹치는 그리드 셀의 수를 감소시키는 분할 방법을 선택할 수 있으며, 이는 디클러스터링 알고리즘의 전체 성능향상으로 귀결된다. 다양한 실험결과, 본 논문에서 제시한 분할 방법을 적용할 때, 기존에 제시된 디클러스터링 알고리즘의 성능을 최대 2.7배까지 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다.
RAID 저장장치는 병렬성과 고 가용성을 추구하는 대용량 저장장치를 구축하는 방법이다. 특히 패리티 디클러스터링을 사용한 RAID 저장장치는 고장이 발생하였을 경우 재구축 작업중에도 사용자의 요청을 처리함에 있어서 성능 저하가 적고 높은 fault tolerance 와 고 가용성을 지원한다. 본 논문에서는 기존의 패리티 디클러스터링 기법과 분산 스페어링 기법을 적용한 RAID 구조에서 올 수 있는 단점을 보완할 수 있는 새로운 분산 스페어 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 기법은 시뮬레이션을 통해 그 유효성이 입증되었고, 전반적으로 기존의 방식보다 $1%\sim11%$정도 성능이 더 좋음을 알 수 있다.
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.
대규모의 데이터를 다루는 여러 시스템에서 데이터를 다수의 병렬 디스크에 분산시켜 저장한 후 질의 처리시 동시에 여러 개의 디스크를 접근함으로써 입출력 성능의 향상을 위한 많은 노력들이 행해져 왔다. 대부분 이전 연구들은 데이터 공간을 이루는 각 차원이 겹치지 않는 여러개의 구간으로 나누어져 전체 데이터 공간이 그리드 형태로 분할되어 있다는 가정하에 각 차원의 구간 번호로 결정되는 그리드 셀에 대해서 효과적으로 디스크 번호를 할당하는 알고리즘 개발에 집중되었다. 하지만, 그들은 데이터 공간을 그리드 형태로 분할하는 방법이 전체 디클러스터링 알고리즘 성능에 미치는 영향을 간과하였다. 본 논문에서 우리는 효과적인 그리드 분할을 통하여 매핑 함수를 이용하는 디클러스터링 알고리즘의 성능을 향상 시켰다. 이를 위하여 영역 질의 크기가 주어졌을 때 겹치는 그리드 셀의 수를 예측하는 모델을 제시하였으며 이를 이용하여 가능한 그리드 분할 방법들 중에서 질의 크기를 감소시키는 분할 방법을 선택하였다. 일반적으로, 다차원 데이터에 대해서는 이진 분할을 하지만 본 논문에서는 더 작은 수의 차원을 선택해서 여러 번 분할함으로써 질의를 만족하는 그리드 셀의 수를 감소시켰다. 다양한 실험 결과에 의하면 본 논문에서 제시한 예측 모델은 질의 크기와 차원에 관계없이 0.5% 이내의 에러율을 보이는 것으로 나타났다. 또한 효과적인 그리드 분할을 통하여 다차원 데이터에 대해서 가장 성능이 좋은 것으로 소개되고 있는 Kronecker sequence 매핑 함수를 이용하는 디클러스터링 알고리즘의 성능을 최대 23배까지 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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