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.
지리 정보 시스템에서 공간 분석을 위해 사용되는 중요한 연산인 공간 조인은 대상이 되는 공간 객체의 수가 증가함에 따라서 연산 시간이 지수적으로 증가하는 특징을 가지고 있다. 그러므로 다량의 공간 데이터에 대해서 공간 연산시간을 줄이기 위한 병렬처리가 필요하다. 이 논문에서는 비겹침 정규분할 방식의 사분트리를 이용한 공간 조인 알고리즘을 제시하고 MIMD 구조 및 공유 디스크 방식의 병렬 처리시스템에 적용하여 성능을 평가한다. 사분트리를 이용한 공간조인 방법으로서 중복 표현된 공간객체를 줄이기 위한 사분면(quadrant)의 병합 방법,영역 제한을 통해 연산 대상 객체를 줄이기 위한 사분면의 분할 방법, 그리고 병합 및 분할 방법을 혼용하여 공간 조인 연산의 숫자를 최소화하는 혼합 방법을 제시한다. 실험 평가에서는 각 방법들을 병렬 처리 시스템에 적용하여 여과단계 및 정제단계에서의 연산량과 수행 시간을 통해 성능을 비교 평가한다. 실험결과, 여과 단계에서는 분할 방법이 가장 우수했지만, 정제 단계에서는 병합 방법이 가장 우수했다. 따라서 전체적인 고려할 때 두 방법의 장점을 수용한 혼합 방법이 가장 우수한 성능을 나타냈다.
데이터 웨어하우스는 물리적으로 여러 사이트에 위치한 분산된 데이터 소스로부터 추출한 온라인 분석 정보를 유지하는 실체 뷰 의 집합으로 구성된다. 따라서 데이터 소스에 변경 사항이 발생하면 데이터 웨어하우스와 일관성을 유지하기 위해 뷰에도 그 변경사항을 반영하는 뷰 관리가 필요하다 동시에 변경되는 여러 데이터 소스와 뷰의 상태 사이에 일관성을 보장하기 위해서는 각 소스의 변경 사항을 순서대로 뷰에 반영해야 한다. 이때 각 소스의 변경 사항을 뷰 정의와 관련된 다른 소스들과 조인을 수행해야 하는 등 뷰 갱신을 위해 많은 비용이 소요된다. 이러한 뷰 갱신 비용을 줄이는 방법중의 하나로 병렬처리 기법을 활용하는 연구가 시도되고 있다. 따라서 이 논문에서는 뷰의 일관성을 보장하기 위해 수행해야 하는 서브질의론 병렬로 처리하는 알고리즘을 제시하였다. 이 방법에서는 서브질의의 조인 연산들을 소스 렐레이션들 간의 참조 무결성 제약 조건을 이용하여 병렬로 처리한다. 질의의 조인 처리를 병렬화 하기 위해 소스 릴레이션간의 참조 무결성 제약조건의 툭송울 이용하여, 여러 릴레이션을 참조하는 릴레이션에서 발생하는 변경 사항에 대해 참조하는 릴레이션의 수만큼 병렬로 조인 연산을 수행하는 알고리즘을 제시하였다. 이렇게 함으로써 여러 소스 릴레이션의 조인으로 구성된 실체 뷰를 갱신하는 시간을 크게 단축하여 효율적으로 뷰를 관리하도록 하였으며, 소스의 증가에 따른 뷰 갱신 시간의 증가를 줄일 수 있도록 하였다.
조인 연산은 관계형 데이타베이스에서와 같이 시간 데이타베이스에서도 시스템 성능에 큰 영향을 미친다. 특히, 시간 조인은 조인 연산 단계 이전에 간격 분할의 최적화가 질의 처리 성능을 결정한다. 이 논문에서는 시간 데이타베이스의 병렬 조인 질의 처리 성능을 개선하기 위해 시간 조인 연산을 위한 시간 간격을 분할하는 최소 분할 기법을 제안하였고, 제안된 간격 분할의 최소 분할점을 결정하는 최소 간격 분할 알고리즘의 유효성은 예제 시나리오를 통해 검증하였으며, 기존 분할 알고리즘에 비해 성능 개선 효과가 있음을 확인하였다.
본 논문은 병렬 프로토콜 구현을 위해서 (1)채널통신 모델, (2)포크-조인 모델, (3)사건조회 모델이라 부르는 3 가지 유형의 다중 프로세스 모델을 제시한다. 각 모델에 대한 병렬화 사양을 위해서 병렬 프로그래밍 언어인 Par. C System을 사용한다. 제안한 다중 프로세스 모델의 성능을 측정하기 위하여 인터넷 프로토콜 스택의 Internet Protocol (IP)을 Transputer상에서 구현한다. IP 프로토콜 기능은 송신측과 수신측으로 분리하고 양측의 병렬화는 Multiple Instruction Single Data(MISD) 구조를 이용한다. 제안한 모델들은 다양한 실행시간 과부하에 대하여 성능 평가와 비교 분석을 한다. 즉, 채널통신 모델에서는 채널을 경유한 사건 송신, 포크-조인 모델에서는 프로세스 생성, 그리고 사건조회 모델에서는 프로세스간 문맥전환시에 발생하는 과부하를 송신측과 수신측에 대하여 성능을 분석한다. 송신측의 성능 측정 결과, 사건조회 모델이 채널통신 모델과 포크-조인 모델과 비교하여 77%와 9%의 빠른 처리 시간을 보였다. 수신측에서는 포크-조인 모델이 채널통신 모델과 사건조회 모델과 비교하여 55%와 107%의 빠른 처리 시간을 보였다.
데이터베이스 시스템 관계 연산자 중에서 연산 비용이 가장 비싼 연산은 조인 연산이다. 일반적으로 CPU 기반의 조인 연산의 경우에는 하나의 코어를 사용하거나 많게는 16개 정도의 코어를 사용하여 병렬 처리를 해서 병렬화에 따른 성능 향상이 크지 않다. 이에 반해, GPGPU(General-Purpose computing on Graphics Processing Units)는 수천 개의 프로세싱 유닛을 통한 병렬 처리가 가능해서 조인 연산 수행 시간을 크게 단축할 수 있다. 본 논문에서는 GPGPU 기반에서 조인 연산 병렬화를 구현하기 위해 NVIDIA의 CUDA SDK가 사용되며, CPU 기반과 GPGPU 기반에서의 조인 연산 성능을 측정한다. 사용되는 조인 연산은 NLJ (Nested Loop Join), SMJ (Merge Join), HJ (Hash Join)이며, GPGPU 장비는 TITAN Xp, GTX 1080 Ti 및 GTX 1080을 사용한다. CPU 기반과 GPGPU 기반의 성능을 비교하고, GPGPU 기반의 조인 연산과 이전 연구의 성능과의 성능을 비교한다. 마지막으로, 실험 결과는 GPGPU 기반의 성능이 CPU 기반의 성능보다 6~328 배 빠른 성능을 보였고 향후 연구의 방향성에 대하여 토의한다.
공간조인은 지리정보 시스템에서 공간분석을 위한 주요 연산중의 하나이다. 이러한 공간조인은 대상이 되는 공간 객체의 수가 증가함에 따라 연산시간이 지수적으로 증가하는 특징을 가지고 있다. 그래서 대규모 공간 데이터에 다한 공간 연산시간을 줄이기 위한 처리기법이 연구되고 있다. 그렇지만, 공유 디스크 구조에서 다중 프로세서의 디스크 동시 접근으로 인한 병목현상을 완화하고, 프로세서간의 공유 디스크 구조에서 다중 프로세서의 디스크 동시 접근으로 인한 병목현상을 완화하고, 프로세서간의 메시지 전달을 최소화하기 위한 태스크 생성방법, 태스크 할당방법에 관한 구체적인 연구가 없었다. 그래서 우선 병렬 공간 조인의 성능저하 요인을 분석하고, 이에 대한 성능 향상방안을 제시한다. 구체적으로 디스크 접근 시간을 줄이기 위한 객체 캐쉬 방법과 시공간 지역성을 이용한 태스크 생성 및 할당방법을 제시한다. 그리고 제안한 방법들에 대해 실험평가를 통해 최대 7.2배의 성능증가를 획득할 수 있음을 보여준다.
공간 데이타베이스에서 가장 비용이 큰 공간 연산자는 공간 조인이다. 공간 조인은 두개의 데이타 집합으로부터 공간적인 조건을 만족하는 두 객체 쌍의 집함을 구하는 것이다. 지난 수년동안 공간 조인의 순차 수행 시간은 많이 향상되었지만, 그 웅답시간은 사용자의 요구를 만족시키지 못하고 있다. 그래서 공간조 인의 병렬 수행에 대한 연구가 자연스럽게 대두되고 있다. 공간 데이타베이스 관리 시스템에서 공간 데이타 의 관리의 용이성 및 부분 지역 검색의 효율성 등을 위해 고정 크기의 격자 구조를 갖는 고정 그리드를 이용 할 수 있다. 그러나 지금가지 고정 그리드를 이용한 공간조인의 병렬 처리에 관한 연구는 거의 없다. 이 논문에서는 고정 그리드를 이용한 병렬 공간 조인 알고리즘의 성능을 예측하는 비용 모델을 제시하 였는데, 이는 최소 경계 사각형(Minimum Bounding Rectangle : MBR)의 비교 횟수. 디스크 접근 횟수,메시지 전송 횟수 등을 근거로 하였다. 실제 데이타 및 인위 데이타 집합을 이용한 실험은 제안한 비용 모델이 정확함을 보여주었다. 이 비용 모델은 복합 공간 질의의 비용을 예측할 필요가 있는 공간 질의 최 적화를 위한 유용한 도구가 될 것으로 기대된다.
현재의 지리 정보 시스템(GIS : Geographical Information System)은 컴퓨터 응용 시스템의 중요한 분야로서 도시 정보 시스템, 교통 정보 시스템 등에 활용되고 있다. 이들 응용 분야 는 대용량의 공간 데이터를 다루기 때문에 효율적인 공간 연산 수행을 위한 기본 연산자를 필요로 한다. 특히, 기본 연산자 중에서 공간 조인은 연산에 참여하는 객체의 수가 증가함에 따라 수행 시간이 지수적으로 증가하는 특성을 가지고 있으므로 빠른 응답 시간을 요구하는 시스템에는 부적합하다. 따라서 이러한 요구 사항을 만족시키기 위해서는 공간 조인의 효율 적인 병렬 수행이 필요하다. 본 논문에서는 공간 조인의 효율적인 병렬수행을 위하여 정적 부하 균등화를 위한 작업 생성 및 할당 방법을 제시한다. 이 방법은 공간 지역성을 고려하 여 작업을 생성하고, 비용 모댈을 통하여 작업량을 예측하여 표현한 뒤 작업 그래프로 나타 낸다. 그리고 생성된 작업 그래프를 그래프 분할 알고리즘을 통하여 균등하게 할당한다. 본 논문에서 제시된 방법은 독일 Parsytec 사의 CC16 병렬머쉰에서 실험한 결과로 볼 때, 기 존의 정적 할당을 통한 작업 생성 및 할당 방법에 비하여 각 프로세서간의 작업 수행시간의 편차를 줄임으로써 부하 균등화의 효과를 가져온다.
공간 조인은 두 개의 데이터 집합으로부터 공간적인 조건을 만족하는 두 객체 쌍의 집합을 구하는 것으로 비용이 매우 큰 연산자이다. 지난 수년동안 공간 조인의 순차 수행 시간은 많이 향상되었지만, 그 응답시간은 사용자의 요구를 만족시키지 못하고 있다. 따라서 최근 병렬 시스템을 이용하여 이러한 문제를 해결하려는 연구가 진행되고 있다. 그렇지만 프로세서의 수가 증가할수록 병렬 처리에 의한 프로세서의 효율성은 급격히 떨어진다. 이것은 병렬 공간 조인을 수행할 경우 순차 공간 조인 보 다 디스크 병목 현상과 메시지 전송 오버헤드가 심하게 발생하기 때문이다. 이 논문에서는 공유 디스크 구조에서 다중 프로세서의 디스크 동시 접근으로 인한 병목 현상을 완화하고, 메시지 전송을 최소화하기 위한 태스크 할당 방법을 제안한다. 제안한 태스크 할당 방법을 두 가지 공간 조인 기법에 각각 적용하여 디스크 접근 횟수와 메시지 전송 횟수의 감소 효과를 실험으로 평가한다. MIMD 구조 및 공유디스크 방식의 병렬 시스템에서의 다양한 실험에서 이 논문에서 제안한 준동적 태스크 할당 방법이 정적 할당과 동적 할당 방법에 비해 우수함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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