• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.126-128
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• 1998

지리정보시스템은 공간 데이터와 비공간 데이터를 통합하여 다루는 시스템이다. 오늘날 사용되는 관계형 데이터 베이스시스템의 질의 언어는 비공간 데이터만을 잘 다룰 뿐, 공간 데이터는 다루지 못한다. 그러므로 지리정보시스템에서는 기존의 질의어를 사용할 수 없다. 지리정보시스템을 위해서는 공간데이터와 비공간 데이터를 동시에 고려하는 새로운 공간 질의언어가 필요하다. 본 논문에서는 공간 질의의 특징을 실펴보고 공간 질의어가 갖추어야 할 필요조건을 도출한다. 그리고, 이러한 필요조건을 만족하는 공간 질의어를 설계하고 구현한다. 구현된 시스템은 기조의 질의어에 공간 객체와 공간 연산자를 서술할 수 있으며 하부 시스템에 구현된 공간 색인 방법을 기반으로 하여 공간 스캔과 공간 조인 방법을 활요하여 빠른 공간 질의 성능을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.261-263
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• 1999

공간 DBMS는 공간 데이터와 비공간 데이터를 서로 다른 물리적인 페이지에 저장한다. 공간 질의의 효율적인 처리를 위해 공간 데이터에 대한 공간 색인을 생성하며, 성능 향상을 위하여 이를 클러스터링 색인으로 사용한다. 그러나, 공간 데이터에 대한 클러스터링 성질이 비공간 데이터 페이지에는 반영되지 않아 공간 데이터와 비공간 데이터는 서로 다른 물리적 순서를 갖는다. 이로 인해 공간 조건(Spatial Predicate)에 의해 선택된 공간 데이터는 물리적 인접성을 가지는 반면, 비공간 데이터는 물리적 인접성을 갖지 않는다. 즉, 공간 질의 처리 과정에서 비공간 데이터 페이지의 잦은 디스크 I/O를 유발한다. 본 논문에서는 효율적 공간 검색을 위한 색인 키 중복 기법을 제안한다. 제안한 기법은 공간 데이터의 색인 기값을 비공간 데이터 내에 중복시키고 공간, 비공간 데이터에 대해 각각의 공간 클러스터링 색인을 생성한다. 두 클러스터링 색인에 의해 공간 데이터와 마찬가지로 비공간 데이터도 공간 조건에 대한 클러스터링 성질을 유지할 수 있다. 질의 처리 과정에서 공간 조건에 의해 선택된 공간 객체들은 공간, 비공간 데이터들 모두 물리적 인접성을 가지게 되며, 비공간 데이터 페이지에 대한 디스크 액세스 횟수를 줄여 공간 검색의 성능을 향상시킬수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.229-231
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• 2001

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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.76-78
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• 2004

최근 원격 탐사 시스템 등이 발전함에 따라 축적된 공간 데이터의 양이 증가했고 이를 공간 데이터 웨어하우스 분야에서 의사 결정에 활용하는 방안이 중요한 이슈가 되고 있다. 기존의 활용 방법은 주어진 영역을 기준으로 공간 범위-집계를 검색하는 형태였지만, 최근 특정 성향 분석을 위해 분포 질의를 요청하고 그 결과 지역에 대한 공간 분석을 통한 의사결정의 필요성이 대두되었다. 하지만 기존의 처리 방법으로 비공간 질의를 처리하기 위해서는 모든 데이터를 검색해야 하므로 분포 질의를 처리하기 위한 비용이 증가하게 된다. 본 논문에서는 분포 지역 질의 처리를 위한 확장된 큐브 트리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 분석하고자 하는 사실 테이블의 비공간 속성을 큐브 트리의 키로 사용하고, 이 속성과 관련된 공간 데이터의 포인터 집합을 관리한다. 본 논문의 제안 기법을 공간 데이터 웨어하우스에 적용함으로써 비공간 속성 질의를 통해 공간 객체를 결과로 요청하는 형태의 질의를 지원할 수 있게 되며 사실 컬럼을 계층화시킴으로서 사용자에게 좀 더 다각적인 분석을 지원할 수 있다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.3
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• pp.353-364
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• 1999

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.

• Annual Conference of KIPS
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• 2005.05a
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• pp.47-50
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• 2005

본 논문에서는 S-XML 미들웨어에서 캐싱을 이용한 효율적인 공간 데이터 변환 기법을 제안한다. 공간 데이터베이스 관리 시스템(SDBMS)을 기반으로 하여 S-XML 을 지원하는 시스템은 SDBMS 에서 사용되는 이진 데이터와 S-XML 간의 상호 변환 과정이 필요하다. 특히 변환 과정에서 공간 데이터는 비공간 데이터에 비해 데이터 크기가 크고, 복잡한 동시에 다양한 데이터 형식을 가지고 있어 비공간 데이터에 비해 변환 비용이 크다. 따라서 공간 데이터의 특성을 고려한 변환 비용 감소 기법이 필요하다. 제안 기법은 SDBMS 의 질의 처리 결과인 이진 데이터를 S-XML 문서로 변환하고, S-XML 미들웨어의 캐싱 관리자에서 공간 데이터에 해당하는 부분만을 캐싱 한다. 캐싱 관리자는 질의를 점 질의와 영역 질의로 구분한다. 점 질의의 결과에 대해서는 공간 데이터의 OID 를 키 값으로 하는 해쉬 색인을 사용하며, 영역 질의 결과에 대해서는 질의에서 표현된 MBR 에 따라 R-Tree 색인을 사용한다. 변환 과정에서 요구되는 공간 데이터가 캐싱된 데이터로 존재하면 질의 종류에 따른 색인을 사용하여 데이터를 추출하고 이를 S-XML 데이터로 치환한다. 캐싱 데이터를 이용한 공간 데이터 변환 기법에 의해 공간 데이터의 변환 비용을 줄임으로써 S-XML 미들웨어 에서의 변환 시간을 단축할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2003.04a
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• pp.217-224
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• 2003

전통적인 관계형 데이터베이스 시스템에서 관리되고 있는 일반적인 데이터가 아닌 점, 선, 다각형 등의 다양한 공간 데이터를 관리하기 위해서는 확장된 형태의 공간데이터 타입 및 대용량성과 다양한 접근 패턴을 지니는 공간데이터의 특성을 고려한 새로운 데이터베이스 관리 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 이와 같은 공간데이터의 특성을 고려한 저장 기법과 공간질의 처리기법을 제공하는 공간 데이터베1이스 관리 시스템인 GMS를 제안한다. GMS는 다양한 크기를 지니는 공간데이터의 특성을 고려하여 공간/비공간 통합 저장관리 및 BLOB 데이터 저장기법을 제공하며, 저장된 공간/비공간 데이터에 대한 다양한 색인기법을 제공하고 있다. 그밖에 공간 연산 및 복잡한 질의처리를 위해 확장된 질의 최적화 및 질의처리 기법을 제공하며, 다중 사용자를 위한 확장된 동시성 제어 기법과 공간/비공간 데이터에 대한 서로 다른 회복 기법을 제공한다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.9
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• pp.2224-2232
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• 1998

본 논문은 공간데이터와 비공간 데이터를 연계 처리하는 공간 데이터베이스 시스템에서 데이터의 의미적 무결성을 보장하는 확장된 공간 질의 처리 시스템의 구현에 대해 기술한다. 다양한 실세계의 지형 및 공간 정보를 모델링해야하는 지리정보 시스템은 공간 데이터베이스 시스템을 기반으로 구현되고 있다. 이러한 공간 데이터베이스 시스템에서 다루는 데이터는 단순 객체가 아닌 추상화된 복합 객체로 다양한 유도 데이터에 대한 의미적 무결성을 데이터베이스 시스템 내부에서 효율적으로 유지해야 하며 공간 데이터의 의미적 특성을 제약 조건의 형태로 표현할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 공간 질의 처리기를 확장하기 위해 공간 데이터에 대한 무결성 정보를 술어 논리 형태로 표현할 수 있는 공간 제약 언어를 제안한다. 제안된 공간 제약 언어는 축약된 질의 트리 형태로 메타-데이터베이스에 저장하며 저장된 공간 제약 언어는 사용자의 질의에 대해 공간 데이터베이스의 일치성을 보장하는 정보로 사용된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.48-50
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• 2000

대용량의 공간 및 비공간 데이터의 관리와 다수 사용자에 의한 데이터 공유를 지원하기 위해서는 클라이너트-서버 구조의 공간 데이터베이스 시스템을 사용하는 것이 효과적이다. 본 논문에서는 클라이언트-서버 구조의 공간 데이터베이스 시스템인 GEO/Millennium 시스템을 소개한다. GEO/Millennium은 클라이언트 캐슁을 수용한 질의 전송 방식을 사용하며, 공간 및 비공간 데이터를 통합하여 저장, 관리하는 통합구조의 시스템이다. 제안하는 시스템은 데이터베이스의 변경사항을 멀티캐스팅으로 클라이언트들에게 통지하여 데이터의 일관성을 유지하며, 클라이언트의 각 모듈을 컴포넌트로 구성하여 어플리케이션 개발의 용이성과 재사용성을 높인다. GEO/Millennium은 객체의 저장과 연산을 저장관리자와 질의 처리기에서 지원해 줌으로써 공간연산을 효율적으로 수행할 수 있으며, 클라이언트-서버간의 통신부하를 줄여 클라이언트의 질의에 대해 보다 빠른 응답시간을 갖는다.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.11 no.2
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• pp.89-98
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• 2009

As data stream is entered into system continuously and the memory space is limited, the data exceeding the memory size cannot be processed. In order to solve the problem, load shedding methods which drop a part of data to prevent exceeding the storage space have been researched. Generally, a traditional load shedding method uses random sampling with optimized rate according to data deviation. The method samples data not to distinguish those used in spatial query because the method uses only a random sampling with optimized rate according to data deviation. Therefore, the accuracy of query was reduced in u-GIS environment including spatial query. In this paper, we researched a new load shedding method improving accuracy of the query in u-GIS environment which runs spatial query and aspatial query simultaneously. The method uses a new sampling method that samples data having low probability used in query. Therefore proposed method improves spatial query accuracy and query processing speed as applying spatial filtering operation to sampling operator.