SDETM(Spatial Database Engine)는 ESRI 회사에서 개발한 클라이언트-서버 구조의 공간 데이터베이스로서 빠르고 효율적인 공간 연산의 수행과 대규모의 공간 데이터 집합을 취급하며 다양한 공간 연산과 공간관계 매크로를 지원한다. 아울러 공간상의 지형객체는 공간 또는 속성 변경에 의한 이력데이타가 발생하지만, SDE와 같은 기존의 공간 도구는 지형객체의 스냅샷 정보만을 취급하므로 시간의 흐름에 따른 이력 데이터는 물론 이력질의를 지원하지 못한다. 따라서, 이 논문에서는 SDE를 이용한 지리정보 시스템의 이력질의 지원을 목표로 시공간 데이터 모델의 정립을 비롯하여 시공간탐색 조건식의 생성 알고리즘과 시간관계 매크로의 구현 알고리즘을 제시한다. 구현된 시공간 데이터 모델과 시간관계 매크로 확장은 지리정보시스템에서 시간변이 지형객체의 이력 데이터 관리와 시간관계 매크로에 의한 이력질의를 수행할수 있다.
최근 전자상거래 환경에서 실시간 트랜잭션 처리가 필요한 환경들이 많아지고 있다. 이동 통신, 금융시장 환경에서 빠른 실시간 트랜잭션 처리 지원을 위한 메인메모리 데이터베이스에 대한 연구와 구축이 많아졌다. 빠른 트랜잭션 지원을 위한 인덱싱 기법에 대한 연구로는 최근 마이크로 프로세서의 구조와 기능을 이용하여 캐시미스 수를 줄이거나 캐시 미스 발생시에 데이터 접근 지연시간을 줄이기 위한 방법들에 대한 연구가 수행되고 있다. 본 논문은 최근 마이크로 프로세서에서 지원하고 있는 프리패치 기법을 이용하여 캐시 미스 시에 데이터 접근 지연시간을 줄이는 트리인덱스 프리패치 기법을 제안한다. 또한 프리패치 기법에 효과적인 pCST-트리 인덱스 구조를 제안하고 실험을 통해 제안한 트리의 우수성을 제시한다.
실세계 객체의 정보는 공간상에서 위치 또는 영역을 가지고 있으며 시간에 따라 변한다. 또한 여러 분야의 응용 업무들 또한 시간과 공간 개념을 합께 포함하고 있으므로 시간 데이터와 공간 데이터에 대한 동시 지원의 필요성이 부각되었으며 시공간 데이터베이스(spatiotemporal databases)의 필요성이 제기 되었다. 그러나, 지금까지 제안된 시공간 객체 모델은 2 차원 공간 데이터로 제한되어 있었으나, 이 논문에서는 3 차원 공간에 시간 영역을 확장하여 시공간 데이터를 제공하기 위한 통합데이터 모델을 제시한다. 여기서 제안된 3 차원 시공간 객체 모델은 이력 객체(discretely moving object)의 표현에 중점을 두었고, 이동 객체(continuously moving object)에 대한 모델은 연속적인 위치의 변화를 표현하기 위한 객체의 모델링에 초점을 맞추고 있다.
인터넷상의 생물학 자원들을 이용하는 에이전트 시스템들에는 몇 가지 특징들이 있는데, 그중 하나가 바로 사용자 에이전트와 공개 데이터베이스들을 대신하는 에이전트들간의 자원 이용과정에서 발생하는 정보를 효율적으로 중계하고 조정하는 역할을 하는 기능이 존재해야 한다는 것이다. 공개 데이터베이스 자원들을 이용하는 경우 서로 다른 데이터 양식과 용어 체계, 제공하는 정보의 양과 정보를 제공하는데 걸리는 시간 등의 차이점이 존재하며, 또한 하나의 UI 에이전트로부터 복수 개의 질의를 수행하는 경우나 복수 개의 UI 에이전트들로부터 복수 개의 질의가 이루어지는 경우, 다양한 형태와 제공 정보로 인해 발생하는 자원들의 특성이 존재하게 된다. 이를 해결하기 위해서는 자원들의 다양성에 대한 고려, 메시지 트랜잭션의 관리와 더불어 다양한 플랫폼들에서 운용이 가능한 메시지 형식을 띠고 있어야 한다. 본 논문에서는 현재 개발중인 단백질 구조예측 연구를 지원하는 APSS 시스템 내에서의 사용자 에이전트와 여러 분석 및 자원 에이전트들 간의 효율적인 메시지 중재 및 조정기능을 갖는 CODY 에이전트를 설계하였고 이에 관하여 기술하고자 한다.
데이터 웨어하우스는 기업의 의사 결정 과정을 향상시킬 수 있게 하는 정보기술이다. 대표적인 정의로는 '기업의 의사결정 과정을 지원하기 위한 주제 중심적이고 통합적이며 시간성을 가지는 비휘발성 자료의 집합 '이다.[1] 즉, 기업들이 보유하고 있는 분산된 대량의 데이터를 추출, 변환, 통합하여 요약된 읽기 전용의 데이터베이스로 구축함으로써, 경영분석이나 기업내의 의사 결정 지원 자료로 주로 활용된다. 데이터 웨어하우스의 경우, 일반사용자는 웨어하우스내에 저장된 데이터를 직접 이용하는 경우가 대부분이다. 따라서, 데이터의 구조와 의미에 대한 일반 사용자의 이해가 필요하게 되었다. 즉, 데이터의 추출 및 정제규칙, 데이터의 통합규칙, 요약알고리즘, 데이터 처리스케쥴 등을 알아야만 한다. 메타데이터는 최소한의 데이터 구조, 데이터의 요약에 사용된 알고리즘, 운영 데이터베이스와 데이터 웨어하우스사이의 대응관계와 같은 정보를 포함하여야 한다.[3] 여기서 변환프로세스에 대한 정보를 데이터의 형식에 대한 정보와 일반적인 데이터들과 차별화하여 메타프로세스라 한다.[5] 메타프로세스는 데이터를 변환하여 데이터 웨어하우스에 적재하는 과정에서 생성되는 메타데이터의 일부로써 데이터 웨어하우스에 통합된 자료들이 어떤 변환과정을 거쳐 생성된 자료인지를 알려주는 변환프로세스에 관한 정보를 제공한다. 본 연구에서는 대부분의 데이터 웨어하우스에서 구현되고 있는 메타데이터들은 데이터 항목의 속성정보를 위주로 한 것이며, 변환 프로세스와 관련된 데이터 관리가 미약하다. 따라서, 데이터 웨어하우스의 메타데이터 중 메타프로세스 정보의 추출 및 관리 시스템을 제안하는 것이다.
시간지원 데이타베이스 시스템에서의 시간 집계 연산은 일반적인 집계 연산의 확장으로써, 집계의 범위 조건에 '시간'을 포함한다. 시간 집계 연산은 이력 데이타 웨어하우스, 전화 기록 관리(CDR) 등에 유용하다. 본 논문에서는 질의 조건에 여러 개의 선택 프레디키트들을 포함하는 시간 집계 연산을 효율적으로 처리하기 위한 자료 구조인 ITA-tree를 제안하고, 이를 이용한 시간 집계 처리 기법을 제안한다. ITA-tree에서는 레코드의 시간 구간을 T-value라는 하나의 값으로 변환한 후, $B^+$-tree와 비슷하게 이 값을 이용하여 색인을 생성한다. 또한, 많은 레코드가 동일한 T-value 값을 가지게 되는 핫-스팟 문제를 위해 개선된 ITA-tree인 eITA-tree를 제안한다. 본 논문에서는 제안된 기법들의 성능을 분석과 실험을 통해 비교한다.
데이터베이스에서 질의의 결과로 되돌려지는 레코드의 수가 많을 때, 이를 일정 개수의 레코드 단위로 구분하여 일부만 돌려주는 응용이 많다. 추가의 결과를 요청할 경우, 이를 수행하기 위해 기존에는 다시 동일한 질의를 수행한 후 필요한 레코드 위치까지 순차적으로 접근을 하는 방식을 썼다. 본 논문에서는 인덱스가 정의된 필드를 기준으로 정렬된 결과 집합에서 효율적으로 순위 탐색을 지원하기 위한 Ranking-tree 인덱스 구조를 제안한다. 순위 탐색은 어떤 기준에 의해 정렬된 결과 레코드에서 N번째 순서에 해당하는 레코드부터 탐색하는 것을 말한다. Ranking-tree를 통해 불필요한 질의 결과 탐색 시간을 줄여 성능 향상을 가져올 수 있다.
지리 정보시스템(GIS: Geographic Information System)은 공간상에 존재하는 지리 객체의 데이터를 수집, 저장하고 이를 분석, 가공하여 도시계획, 지적 관리, 삼림 자원 관리 등, 지리 관련 응용 분야에 널리 활용하는 시스템이다. 지금까지 지리정보 시스템의 중요성과 필요성이 널리 입증되어 그에 대한 연구는 많이 진행되어 왔다. 그러나 대부분의 연구들은 지리정보를 단순히 공간상의 정보만으로 취급하였으며, 시간에 따른 공간 데이터의 변화를 고려하지 않았거나 간단히 취급하여 왔다. 따라서, 교통 정보 관리나 기상예보 등 시간의 흐름에 따라 변화하는 실세계를 정확히 반영할 수 없었다. 시간지원(時間支援) 지리정보 시스템(Temporal GIS : TGIS)은 기존의 지리 정보시스템에 시간 개념을 확장하여 공간정보 및 비공간 속성정보 뿐만 아니라 시간에 따른 객체의 변화를 표현하여 동적인 세계를 더욱 정확히 묘사하는 새로운 데이터베이스의 연구 분야이다. 본 연구에서는 이러한 TGIS에서 중복 데이터를 최소화하는 데이터베이스를 설계하고, 이러한 시간 개념을 둔 TGIS를 해양에 접목하여, 해양에서 일어나는 거의 모든 현상과 관계가 깊은 수온과 염분을 처리하는 방법을 제시하였다. 또한, 지금까지 관측된 데이터를 활용하여, 등온선과 등염분선을 그래픽으로 작성할 수 있는 시스템의 구현과 이 시스템을 통하여 등온선 및 등염분선을 예측할 수 있는 예측시스템을 구현하였다.
한국의 암각화는 울산 천전리 암각화와 울산 대곡리 반구대 암각화를 포함하여 전국에서 많은 유적들에서 발견되어 왔다. 본 논문에서는 전용 카메라 앱과 타임라인 서비스를 제공하는 한국 암각화 유적 정보 시스템인 KPetro의 개발에 대해 기술한다. 개발된 시스템은 울산대학교 반구대암각화유적 보존연구소에서 수집하고 분류한 다양한 암각화 자료를 바탕으로 1차적인 데이터베이스를 구축하고 이를 기반으로 하여 암각화 자료를 다양한 형태로 검색, 추가 및 수정하는 서비스를 제공한다. 또한 개발된 카메라 앱과 GPS정보를 바탕으로 사용자가 촬영한 사진을 적절한 유적에 손쉽게 추가하는 기능을 지원하며 촬영된 사진을 시간 순으로 정렬하는 타임라인 서비스를 제공한다. KPetro는 모바일 환경과 데스크탑 환경을 모두 지원하기 위해 HTML5 표준 기술과 자바스크립트 언어를 이용하여 웹브라우저에서 기능을 제공하며, 이를 통하여 다양한 사용자 기기에의 적응성과 기능 추가에 대한 확장성을 기본적으로 지원하고 있다.
기존 데이터베이스 시스템에서 사용되는 회복 기법들은 시스템 파손 시 빠른 회복을 지원하기 위해서 물리적 로깅(physical logging)을 사용한다. 그러나 이런 기법들을 클라이언트/서버 환경에 그대로 적용할 경우에는 여러 가지 문제점이 발생된다. 물리적 기법의 경우에는 로그 분석 시 before-image와 after-image의 중복이 발견된다는 문제점이 있으며, 기존의 대부분 회복 기법들은 시스템 파손 시 전방향(forward)으로 로그를 분석함으로써 불필요한 회복 동작이 존재할 수 있다. 또한 시스템 회복 시 로그 접근 횟수의 증가로 인해 회복 속도가 늦어지는 문제점이 있다. 이 논문에서는 이런 문제점을 해결하고 클라이언트/서버 환경에 적합한 회복 기법을 제안하기 위해 중복된 before-image를 제거하고 재수행 전용 로그 레코드(redo-only log record)만을 로그에 기록함으로써 로깅 오버헤드를 감소시키면서 로그 분석 시간을 감소시킨 역방향 로그 분석 기법을 제안하였다. 또한 로그 분석 시 유지해야 하는 자료구조의 오버헤드를 최소화했다. 마지막으로 제안된 기법과 기존의 기법을 비교 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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