스트리밍 데이터 처리는 여러 분야에서 많은 관심을 가지고 활발한 연구가 수행되고 있다. 특히 모니터링, 센서 네트워크등의 응용 분야에서 끊임없이 생성되는 대량의 스트리밍 데이터 처리를 위한 요구가 높아지고 있다. 본 논문에서는 XML 스트리밍 데이터에 대한 시구간 질의 처리 시스템 모델을 제시한다. 스트리밍 데이터 모델로 웹상의 데이터 교환 표준으로 자리잡은 XML을 사용하였고 연속적인 질의 처리를 위해 시구간이 명시된 XQuery를 질의 모델로 사용하였다. 제시된 시스템에서는 질의 처리의 성능 향상을 기하기 위해 질의 결과 값을 백그라운드 프로세싱으로 생성하고 그것을 캐슁하여 후속 질의의 결과 값에 반영하는 캐슁 기법을 제공한다.
본 논문에서는 기존 공간 속성만을 고려하는 그리드 기반의 색인 기법을 변형하여 보다 빠른 연산을 수행하는 상위-k 질의 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 이동 객체의 공간 속성 뿐만 아니라 비공간 속성을 활용하여 사용자가 선호하는 정보를 효과적으로 검색할 수 있는 메인메모리 기반 그리드 색인 구조인 Bit-Vector Grid Index(BVGI)를 구축한다. 그리드의 각 셀은 이동객체의 비공간 속성 값을 비트 벡터로 부호화하여 이동 객체가 어떤 셀에 포함되어 있는지 빠르게 판단할 수 있고, 각 셀에 존재하는 이동객체의 비트 벡터만을 비교하여 불필요한 연산을 줄일 수 있다. 성능 평가를 통해 제안하는 BVGI 기법이 기존의 질의 처리 기법보다 메모리 사용량과 CPU-time 측면에서 우수함을 보였다.
유비쿼터스 환경에서 다양한 센서로부터 생성되는 데이터 스트림에 대해 사용자가 요구하는 위치 기반 서비스를 효과적으로 지원하기 위해 연산자 네트워크와 공유 등을 통한 연속 질의 처리 기법이 활용되고 있다. 위치 정보 기반의 연속 질의 처리는 특정 영역을 중심으로 유사 질의가 집중적으로 발생할 수 있으므로, 본 논문에서는 유사한 조건을 갖는 공간 연산을 공유하기 위해 그리드 영역 분할을 이용한 공간 연산 공유 기법을 제안한다. 제안기법은 공간 연산을 직접 공유하지 않고 그리드 셀 별로 이동객체를 공유하기 때문에 유사한 조건을 갖는 공간 연산의 공유가 가능하여 공간 연산의 실행 빈도수를 크게 감소시켜 질의 처리 속도의 향상과 함께 메모리 이용률을 향상시킨다.
시계열 데이터(time-series data)는 연속적인 데이터를 고정된 시간 간격으로 샘플링한 실수 값들의 연속을 의미한다. 시계열 데이터의 예로는, 음악 및 동영상 데이터, 심전도 데이터, 주식 그래프 등의 데이터가 있다. 시계열 데이터는 다시 데이터베이스에 저장 되어있는 데이터 시퀀스(data sequence)와, 사용자에 의해 주어지는 질의 시퀀스(query sequence)로 분류된다. 시계열 데이터베이스(time-series database)에서 순위를 지원하는 서브시퀀스 매칭 방법(ranked subsequence matching)은 데이터 시퀀스와 질의 시퀀스가 주어졌을 때, 질의 시퀀스의 길이와 같은 데이터 시퀀스의 서브시퀀스(subsequence)들 중에서 질의 시퀀스와 가장 유사한 상위 k개의 서브시퀀스들을 찾는 것이다. 본 논문의 목적은 사용자가 매칭 방법에 대한 인식과 이해가 부족하더라도 기존의 콘솔 기반의 매칭 프로그램을 보다 쉽게 사용할 수 있도록 이용성을 향상시키기 위하여 시각화 툴을 개발하는 것이다. 구체적으로, 5가지 시각화(visualization) 기능을 제공하는 사용자 인터페이스를 구현하였다. 구현된 사용자 인터페이스를 통해 사용자가 기존의 매칭 프로그램을 보다 쉽고 간편하게 사용할 수 있도록 기여한다.
u-GIS 환경에서는 실시간으로 유입되는 공간 데이터 스트림으로 인해 발생되는 부하를 제한하기 위한 연구가 계속되고 있다. 그러나 기존의 비공간 데이터 기반의 부하 제한 기법은 공간 데이터의 특성을 고려하지 않아 공간 질의 처리의 정확도를 감소시킨다. 또한, 공간 데이터 기반의 부하 제한 기법도 공간 데이터 스트림의 입력 빈도 변화와 공간 데이터의 밀집도를 반영하지 않아 질의 처리 정확도와 질의 처리 성능이 저하되는 문제가 존재한다. 이에 본 논문에서는 u-GIS 환경에서 부하 발생 빈도를 최소화하고 연속 질의 처리 성능과 정확도를 향상시키기 위해 공간 데이터의 밀집도와 공간데이터스트림의 입력 변화량을 이용하여 동적으로 부하를 제한하는 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 부하제한 요구시 공간 이용도에 따라 질의에 참여할 확률이 낮은 데이터를 샘플링함으로써 연속 질의 처리 결과의 정확도와 질의 처리 속도를 향상시킬 수 있다.
최근 인터넷의 급격한 발전과 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 그리고 센서 네트워크와 같은 많은 정보들의 교환이 이루어지는 환경에서 연속적으로 전송되는 데이터에 대한 처리가 요구되고 있다. 이와 관련하여 XML 스트림 데이터에 대한 빈발구조 추출 및 효율적인 질의처리를 위한 마이닝 방법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 연속적으로 빠르게 발생하는 스트림 데이터로부터 유용한 정보를 발견하기 위한 기반 연구로써 트리거를 이용한 슬라이딩 윈도우 기반의 XML 빈발구조 탐색 방법을 제안한다. 제안된 방법은 스트림 데이터에 대한 마이닝과 연속질의 처리등을 위해 트리거를 이용하여 데이터의 흐름을 자동으로 제어할 수 있는 기반이 된다.
대부분의 스카이라인 질의에 대한 연구는 정적인 데이타에 관하여 이루어지고 있다. 하지만, 모바일 응용환경의 발전에 따라 이동객체에 대한 연속적인 스카이라인 질의에 대한 필요성이 증대되고 있다. 연속적인 스카이라인 질의를 처리하기 위하여 4단계 스카이라인 영역 결정 기법이 최근 제안되었지만, 이 기법은 스카이라인 영역 계산 비용이 크므로 대량의 데이타 객체에 대해서는 사용되기 힘든 문제점이 있다. 이 논문은 이러한 문제를 해결하기 위하여 먼저 4단계 영역 결정 기법에 대해서 이론적으로 분석하고, 이를 바탕으로 4 단계 영역 결정 기법을 위한 점진적인 스카이라인 영역 결정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 거리 기반 가지치기와 영역 결정 선분의 범위 축소 기법을 이용하여 기존 기법의 스카이라인 영역결정 비용을 효율적으로 감소시킨다. 본 논문은 다양한 성능 시험을 통하여 제안된 기법의 효율성을 증명한다.
최근 다양한 정보검색 기법의 발달로 인해 사용자는 인터넷으로부터 유용한 데이터를 쉽게 획득할 수 있다. 이러한 데이터는 스트림 데이터와 유사하게 연속적으로 발생하기 때문에 인터넷에서 발생하는 대량의 데이터 중에서 사용자의 요구에 맞는 데이터만을 추출하기 위한 기법이 필요하다. 전통적인 데이터 추출 방법에서는 데이터를 먼저 데이터베이스에 저장한 후에 사용자의 요구를 질의로 변환하여 처리하였다. 그러나 이러한 방법은 연속적으로 발생하는 대용량의 데이터에 대하여 사용자 질의를 처리하는 경우에 비효율적인 문제가 있다. 이 논문에서는 인터넷 환경에서 대용량의 연속적인 데이터 스트림으로부터 사용자의 요구에 맞는 데이터를 추출하는 질의처리 기법을 제안한다. 먼저 인터넷에서 발생하는 데이터의 변화를 이벤트로 표현하고, 사용자의 요구사항을 프로파일로 정의한 이벤트-프로파일 모델을 제안한다. 그리고 이 모델을 기반으로 이벤트와 프로파일을 효율적으로 처리하기 위한 여과방법을 제안한다.
위치를 이용한 애플리케이션이 증가함에 따라 사용자의 위치 정보 및 이동 패턴의 노출 등 다양한 문제점들이 야기되고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 사용자의 위치를 보호하기 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 사용자의 위치 정보가 노출되는 근본적인 이유는 사용자가 서비스 제공자(서버)에게 자신의 위치 정보를 제공해야만 서비스를 제공받기 때문이다. 이러한 문제를 개선하기 위하여 클로킹(cloaking) 영역을 생성하거나 자신의 주변에 더미(dummy; 가상의 사용자)를 생성하는 연구 등이 존재한다. 그러나 사용자가 주기적으로 서버에게 질의를 요청할 경우 사용자의 시간대별 이동 경로가 노출될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하고자 사용자가 연속적인 질의를 요청하더라도 이동 경로의 노출 확률을 개선할 수 있는 k-Anonymity Trajectory(k-ATY) 기법을 제안한다. 실험 결과를 통하여 제안 기법의 우수성을 증명했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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