실세계의 공간 객체는 시간이 흐름에 따라 위치 또는 모양과 같은 속성이 변경되고, 이로 인해 대용량의 이력 데이터가 발생된다. 이러한 시공간 객체의 이력을 효율적으로 저장하고 빠르게 검색하기 위하여 색인 기법들에 대한 연구가 최근까지 활발히 진행되어 왔다. 그러나 기존의 공간 데이터베이스의 색인 기법들은 시공간 객체의 이력을 지원하기에 적절치 못하거나 실세계의 객체에 직접 적용하기 어려운 문제점을 갖는다. 따라서 이 논문에서는 이산적으로 변화하는 시공간 객체의 이력을 효율적으로 관리하기 위해 다중 버전 구조의 색인을 설계한다. 그리고 실세계의 시공간 객체가 갖는 일반적인 특징을 분석하여 그 결과를 토대로 확장된 알고리즘을 제안한다.
대부분의 시공간 데이타베이스 연구들은 색인 분야에서 진행되었다. 그러나, 색인 연구들은 시공간 색인 유지를 위해서 필요한 엄청난 오버헤드의 고려 없이, 색인 생성 후의 빠른 질의 처리에 초점이 맞추어져 있다. 이 논문에서, 우리는 이동체들의 갱신들을 시공간 색인에 반영하기 위해서 필요한 디스크 액세스 수를 줄이는 효율적인 갱신 관리 방법을 제안한다. 객체의 움직임을 잘 표현할 수 있는 현실적인 갱신 패턴을 고려하여 자주 갱신되는 소수의 객체들을 유지할 수 있는 메모리 구조를 제안한다. 실질적인 갱신 패턴을 고려한 실험 환경에서, 우리의 방법은 기존 색인들의 일반적인 갱신 방법보다 약 40%의 디스크 액세스 수를 줄인다.
시공간 데이타베이스는 현실세계의 객체에 대하여 효율적인 공간 관리와 이력 관리를 지원한다. 이러한 시공간 데이타베이스는 시간차원과 공간차원이라는 이질적 데이타 공간을 관리하여야 하는 대단히 복잡한 시스템이다. 따라서 데이타에 대한 효율적 접근 방법에 대한 연구가 필수적이며, 이는 효율적 색인 기법의 개발을 통하여 이룰 수 있다. 그러나 시공간 데이타에 대한 접근방법 연구는 거의 이루어지지 않고 있으며 극소수의 사례들마저도 공간 객체의 이력 개념을 지원하는 것이 아니라 멀티미디어 객체의 상대적 시간만을 지원하고 있다. 따라서 이 논문에서는 공간 데이타의 이력을 표현하는 시공간 데이타에 대하여 효율적으로 색인하기 위한 방안으로서 시간과 공간을 단일화된 색인 영역으로 통합하는 단일화된 시공간 색인 모델을 제시하고, 이를 기존의 R-트리를 기반으로 확장한 색인을 설계 및 구현하였으며, 아울러 다양한 유형의 시공간 연산에 대한 색인의 성능을 평가하였다.Abstract Spatiotemporal databases are able to support an efficient spatial management as well as historical management for an object in the real world. It is very complex to manage these two dimensions why there exists on difference of inborn property of temporal and spatial dimensions. Therefore an efficient access method should be studied, and it can be done by means of development of efficient indexing technology.However, there is a few related work in the research of access methods of spatiotemporal data. Also the previous works do not support the concept of history for spatial object, and only support the relative time among multimedia objects. Therefore, in this paper, we propose a unified Spatiotemporal index model as an efficient index for Spatiotemporal data. And we not only design Spatiotemporal index that has been extended to historical management facility on the basis of conventional R-tree, but also implement it. Finally we have evaluated performance of index for the various kinds of Spatiotemporal operations.
RFID 태그 객체는 리더기가 설치된 곳에서만 인식할 수 있다. GPS를 사용하는 기존의 이동체와 달리 RFID태그 객체는 이동의 개념보다 보관의 개념으로 이해된다. RFID 태그 객체의 수는 이동체에 비해 매우 많기 때문에, 태그 객체의 이동을 저장 및 검색 비용이 크다. 이 논문에서는 태그 객체의 특징을 고려한 시공간 데이터 모델을 위해 두 가지 해결 방법을 제안한다. 첫째, 태그 객체의 이동을 경로(PATH) 위치와 'NOW' 개념을 사용하여 표현하였다. 둘째, 파렛타이징된 상품의 태그 정보는 저장하지 않음으로써 태그 객체를 묶음으로 표현하여 색인의 크기를 줄였다.
이동 객체는 시간이 변화함에 따라 공간적인 위치나 모양, 크기 등이 변화하는 특징을 가지고 있다. 이런 객체의 변화는 연속적인 움직임을 수반하고 있는데, 이것을 궤적이라 한다. 본 논문에서는 한번의 노드 접근으로 이동 객체의 궤적을 검색할 수 있는 색인구조를 제안한다. 또한 시공간 범위검색은 물론 궤적검색에 효율적인 다중복합 검색을 제안한다. 제안된 방법의 우수성을 보이기 위해 실험을 통하여 검색시간과 저장공간에 대한 성능을 여러 환경에서 비교 분석하여 기존의 색인구조들에 비해 이동 객체의 시공간 궤적검색이 우수함을 보인다.
최근 위치기반 기술의 급속한 발전으로 인하여 이동 객체를 효율적으로 관리하기 위한 색인 구조의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 KDB-트리를 기반으로 하는 새로운 형태의 시공간 색인 구조인 TPKDB-트리 (Time Parameterized KDB-Tree)를 제안한다. 제안하는 색인 구조는 갱신 비용을 최소화 하여 이동 객체 검색의 효율성을 증가시키고 노드 내에 포함되어 있는 이동 객체의 변화를 시간에 대한 파라미터로 유지함으로서 효율적으로 이동 객체의 미래 위치 검색을 지원한다. 또한, 공간활용도를 최대화하기 위해 EFP 분할 (Enhanced First Division Splitting) 기법을 제안한다. 제안하는 색인 구조의 우수성을 입증하기 위해 실험을 통해 다른 색인 구조차의 성능 비교를 수행한다.
이동체 데이터베이스를 위한 과거 궤적 색인으로 R-tree계열이 많이 사용되었다. 그러나 R-tree계열의 색인은 공간 근접성만을 고려하였기 때문에 동일 궤적을 검색을 할 때 많은 노드 접근이 필요하다. 즉 기존의 이동체 색인들은 공간 근접성과 궤적 연결성이 서로 상반된 특징을 가지므로 함께 고려하지 못했다. 이동체 색인에서 영역 질의의 성능개선을 위해서는 노드 간의 심한 중복과 사장 공간(Dead space)을 줄여야하고, 궤적 질의의 성능 개선을 위해서는 이동체의 궤적 보존이 이루어져야 한다. 이와 같은 요구 조건을 만족하기 위해, 이 논문에서는 R-tree 기반의 색인 구조에서 궤적 클러스터링 정책을 제안한다. 노드 분할 정책에서는 궤적 클러스터링을 위해서 동일 궤적을 그룹화해서 분할하는 공간 축 분할 정책과 공간 활용도를 높이는 시간 축 분할 정책을 제안한다. 또한 비단말 노드의 연결 정보를 저장하여 개선된 복합 질의 알고리즘을 제안하였다. 이 논문에서는 제안한 R-tree기반 색인 구조의 구현 및 성능 평가를 통해서 검색성능이 우수함을 보였다.
시공간 데이타베이스는 최근에 많은 주목을 받았지만, 영역 합 질의에 대한 연구는 그 중요성에 비하여 많이 부족하다. 영역 합 질의를 처리하기 위하여, 많은 양의 데이타에 대한 직접적인 접근은 엄청난 계산 비용을 야기하기 때문에, 최근에 기존 색인 기법을 활용한 materialization 방법이 제안되었다. 간단하면서 효과적인 방법은 시공간 조건을 가지는 윈도우 질의를 효율적인 처리하는 MVR-tree에 materialization 방법을 적용하는 것이다. 그러나, MVR-tree는 노드들 사이의 존재하는 원형 경로 때문에, 중간 노드에 미리 계산된 합을 유지하는 것이 불가능하다. 다른 색인 구조들에 기초한 집합적 구조(aggregate structures)는 만족스러운 질의 성능을 제공하지 못 한다. 본 논문에서는 적응적 분할 기법을 사용하는 새로운 색인 기법(Adaptive Partitioned Aggregate R-Tree, APART)과 다양한 환경에서 영역합 질의를 효율적으로 처리하는 질의 처리 알고리즘을 제안한다. 실험 결과는 APART의 성능이 다양한 상황에서 기존의 집합적 색인 기법들보다 2배 이상 우월하다는 것을 보여준다.
최근 가장 활발하고 많은 연구가 이루어지는 시스템중의 하나는 교통 제어 시스템이다. 이 시스템을 효과적으로 지원하기 위해서는 이동체를 효과적으로 저장하고, 시간 혹은 시공간 질의를 효과적으로 수행하기 위하여 높은 성능을 가진 이동체 데이터베이스 시스템이 필요하다. 빠른 이동체 데이터베이스 시스템의 성능은 병렬 색인을 이용하여 구축될 수 있다. 이 논문에서는 시공간 인접성과 이동체 특성에 기반한 디클러스터링 정책을 제시한다. 이동체의 진행 방향에 대한 예측을 통하여 색인의 노드에 대한 성장을 예측하고, 이를 토대로 병렬 색인을 구축한다. 실험 결과 제시된 기법은 기존의 다른 정책에 비하여 최대 15%이상의 성능 향상이 있다. 이 결과는 단일 디스크를 사용할 때에 비하여 디스크 당 50%이상의 성능향상 결과이다.
최근 많은 응용프로그램에서 시공간 데이터와 멀티미디어 데이터 등이 사용되고 있다. 그래서 이러한 유형의 데이터들을 효율적으로 관리하고 분석할 수 있는 연구들이 많이 진행 중이다. 본 논문에서는 이동객체궤적에 대하여 단순화 기법을 사용하여 단순화한 후에 색인구조를 생성하고 이 색인구조를 이용하여 범위질의를 효율적으로 처리할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 이동객체궤적의 단순화 기법으로는 Douglas-Peucker 알고리즘을 수정하여 이용한다. 제안된 방법과 기존의 최소 경계 사각형(MBR)을 이용한 색인 방법을 실험을 통하여 비교 및 분석한다. 실험 결과로 제안된 방법에서는 색인 데이터 량이 상대적으로 작아지고 색인 및 질의 처리방법이 간단하며 기존의 방법보다 시공간적으로 효율적임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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