위치 기반 서비스는 이동체의 위치에 종속적인 결과를 얻는 위치 기반 질의를 필요로 한다. 이동체의 위치는 연속적으로 변하기 때문에, 이동체의 색인은 변경된 위치 정보를 유지하기 위하여 빈번한 갱신 연산을 수행해야 한다. 기존의 공간 색인들(그리드 파일, R-트리, KDB-트리 등)은 정적 데이터를 검색하는데 효과적인 색인이다. 이들 색인은 연속적으로 위치 데이터가 변경되는 이동체 데이터베이스의 색인으로는 적합하지 않다. 본 논문에서는 삽입/삭제 비용이 적은 동적 해슁 색인을 제안한다. 동적 해슁 색인 구조는 해쉬와 트리를 결합한 동적 해슁 기술을 공간 색인에 적용한 것이다. 실험 결과에서 동적 해슁 색인은 $R^*$-tree와 고정 그리드 보다 성능이 우수하였다.
저습지에서 출토된 상수리나무를 재료로 세척에 따른 수침고목재 내 이물질의 제거 효과와 물리 화학적 특성 변화를 파악하였던 바 얻어진 결과는 다음과 같다. 수침고목재에 나타나는 대부분의 무기성분은 수침고목재가 매몰된 토양환경의 성분과 거의 동일하였다. 보존처리 현장에서 적용하고 있는 세척방법 즉, 도구법, 탈기법, EDTA법 및 초음파세척법을 적용하여 독립적 혹은 연속적 방법으로 수침고목재를 세척하였다. 독려세척의 경우 도구법에 의해 표면에 고착된 이물질이 효과적으로 제거되었고, EDTA 처리에 의해 표면 색상이 밝아졌다. 그러나 탈기법과 초음파에 의한 세척효과는 나타나지 않았다. 연속 세척의 경우 1단계 세척(도구법)은 독립세척과 동일한 효과를 얻었으며, 2단계 세척인 탈기법은 수침고목재 내에 있는 이물질을 제거하지 못했다. 탈기법이 무기물의 제거에는 적절하지 않았지만, 탈기 후 수침고목재가 균일화되어 치수안정제의 침투를 용이하게 하는 역할은 결코 무시할 수 없을 것으로 사료된다. 3단계 EDTA처리는 수침고목재 내의 철분(Fe)을 제거함으로써 수침고목재의 색상이 밝아지는 효과를 얻을 수 있었다. 4단계 세척은 3단계 세척시 목재 내에 잔류한 약품(Na)과 미세 이물질의 제거에 효과적이었다.
Rhodocyclus gelatinosus KUP-74의 고농도 휴지균체로부터 ${\delta}-aminolevulinate$(ALA)를 연속적으로 생산하기 위한 최적조건을 검토하였다. 균체외 ALA양은 20 mg cells/ml의 균체농도까지는 농도 증가에 따른 rectangular hyperbola의 증가양식을 보였으나, 그 이상의 균체농도는 ALA 생산에 전혀 증가효과를 보이지 않았다. 20 mg cells/ml의 반응계에서, 균체외 ALA의 효과적 생산을 위한 첨가물질의 최저농도는 levulinate 4 mM과 L-glutamate 5 mM로 나타났으며, 배양 3시간후 ALA 양의 최대치를 보였다. 한편, Ca-alginate를 이용한 포괄법으로 고정화시킨 균체로부터 효과적으로 ALA를 생산하기 위한 첨가물질의 최적농도는 levulinate 6 mM과 L-glutamate 10 mM로 나타났으며, 배양 6시간째에 균체외 ALA 양의 최대치를 보였다. 또한, 이 조건 하에서 고정화균체와 고농도의 휴지균체에 의한 ALA의 연속생산성을 검토한 결과, 이들 균체에 의한 50% ALA 생산성은 각각 185시간과 100시간에서 나타났으며, 생산된 균체외 ALA의 회수를 위해서는 균체를 고정화시키는 방법이 효과적이었다.
다양한 센서를 내장하고 고품질의 무선 네트워크 통신 기능을 탑재한 이동 장치의 보급이 확대됨에 따라 다양한 서비스 환경에서 이동 장치로부터 생성되는 시공간 데이터 량도 빠르게 증가하고 있다. 이와 같이 실시간 특성을 갖는 대량의 공간 데이터 스트림을 처리하기 위한 기존의 연구에서 하둡 기반의 공간 빅 데이터 시스템은 일괄 처리 방식의 플랫폼으로 공간 데이터 스트림에 대한 실시간 서비스에 적용하기에는 매우 어렵다. 이에 본 논문에서는 맵리듀스 온라인 프레임워크를 확장하여 연속적으로 입력되는 공간 데이터 스트림에 대한 실시간 질의 처리를 지원하고, 질의 처리 과정에서 야기될 수 있는 부하 문제를 효과적으로 분산하는 부하 관리 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 공간 분할 영역을 기반으로 입력 데이터의 유입율과 부하율을 이용하여 노드들에 대해 동적으로 부하를 분산하는 기법을 제시하였다. 실험에서는 특정 공간 영역에서의 부하 관리가 요구될 때 해당 영역에서의 공간 데이터 스트림을 공유하는 자원들에게 분배함으로써 효과적인 질의 처리를 지원할 수 있음을 보인다.
연속된 비디오 스트림에는 다양한 정보가 서로간의 명확한 경계구분 없이 표현되며 비디오 신의 의미는 여러 추상화 단계로 해석되어질 수 있다. 또한 비디오에 대한 기술은 사용자의 목적에 따라 각각 다르게 표현될 수 있다. 따라서 비디오 데이터에 대한 내용 기반 검색에서는 사용자가 특정 장면에 대한 내용을 유동적으로 기술할 수 있도록 지원하여야 함과 동시에 다양한 사용자가 기술한 내용이 일관되게 유지되어야 한다. 본 논문은 관계형 모델과 객체 지향 모델과 같은 기존의 데이터 베이스 모델에서 효과적인 내용 기반 검색 및 브라우징 방법을 제안한다. 유동적으로 정의된 속성과 속성값은 트리 구조의 사전 형태로 구조화되며 비디오 데이터에 대한 기술은 고정 데이터베이스 스키마에 저장된다. 또한 본 논문에서는 사용자의 효과적인 비디오 브라우징 작업을 지원하기 위한 브라우저를 제안한다. 사전 브라우저(dictionary browser)는 사용자의 질의 표현과 의미 기술 작업을 단순화시키고, 결과 브라우저(result browser)는 사용자가 질의 조건들의 다양한 조합에 대한 질의 결과를 분석할 수 있도록 지원한다.
데이터 스트림이란 새로운 개념과 기존의 단순 데이터 사이에 존재하는 개념적 차이를 극복하기 위해서는 많은 연구가 필요하다. 대표적인 예로써 센서 네크워크에서의 데이터 스트림 처리를 들 수 있는 데, 이를 위해서는 대역폭이나 에너지, 메모리와 같은 자원적 한계에서 부터 연속 질의를 포함하는 질의처리의 특수성까지 고려해야 할 대상이 광범위하다. 본 논문에서는 데이터 스트림 처리에서의 물리적 제약사항에 해당하는 한정된 메모리 문제를 해결하기 위해 PCA 기법을 기반으로 하는 데이터 스트림 축소 방안을 제안하다. PCA는 상호 관련된 다수의 변수들을 관련이 없는 적은 수의 변수로 변환해준다. 본 논문에서는 질의 처리 엔진의 협력을 가정하고서 센서 네크워크의 스트림 데이터 처리를 위해 PCA 기법을 적용하며, 다른 센서로부터 얻어진 많은 측정값 사이에 시공간적 관련성을 이용한다. 최종적으로 그러한 데이터 처리를 위한 프레임워크를 제시하고 다양한 실험을 통하여 기법의 성능을 분석한다.
선택을 추정은 질의 최적화를 위한 기법중의 하나이다. 이동객체에 대한 기존 선택율 추정 기법은 시간에 따른 이동객체의 위치 변화를 요약 정보에 반영하지 못하며. 또한 기존 공간 요약 정보를 확장하여 이용함으로써 선택율 추정시 많은 에러를 발생시키고 있다. 기존 기법들이 이동객체의 위치 정보 변화를 요약 정보에 반영하기 위해서는 요약 정보를 자주 재생성해야 하며, 그러므로 전체 데이터베이스를 자주 스캔해야 하는 문제점을 갖고 있다. 따라서 이 논문에서는 이동객체의 현재 질의에 대한 선택을 추정 기법을 개발하기 위하여 쿼드 트리 기반의 히스토그램 기법을 제안하였다. 또한 제안된 기법의 구현과 평가를 통해 제안된 기법의 성능을 분석하였다. 이 논문에서 제안된 기법은 차량 추적 시스템, 위치 기반 서비스, 응급 구조 서비스, 그리고 텔레매틱스 서비스 등과 같은 연속적으로 위치를 변경하는 이동객체의 정보를 실시간으로 관리하고 검색하는 응용분야에 활용 가능할 것이다.
디지털 미디어의 증가로 비디오 클립을 효율적으로 정합하기 위한 다양한 알고리즘이 제안되었다. 기존의 비디오 검색 알고리즘에서는 주로 프레임 단위의 질의에 관한 검색 알고리즘이 연구되었으나 비디오 클립 단위의 질의에 관한 정합 알고리즘 연구는 미진하였다. 본 논문에서는 비디오 클립 질의에 관한 효율적인 비디오 색인과 검색 알고리즘을 제안한다. 시퀀스 정합의 정확도와 성능 향상을 위하여 연속되는 프레임의 히스토그램간의 유사도 함수로 커쉬함수를 사용하였으며 기존의 방법에 비해 높은 성능을 나타내었다. 비디오 샷들로부터 추출된 키프레임들은 샷묶음 뿐만 아니라 비디오 시퀀스 정합이나 브라우징에도 사용되며 여기서 키프레임은 이전 프레임들과 중요한 차이를 보이는 프레임을 나타낸다. 실험 영상을 이용한 실험결과 제안한 방법은 기존의 방법에 비해 적은 계산량으로 높은 정합 성능을 보였다.
RFID 기반의 유비쿼터스 응용 서비스를 지원하는 미들웨어는 리더에 지속적으로 입력되는 데이터를 실시간으로 처리하고 응용 서비스에서 질의하는 결과를 획득해서 전달하여야 한다. 이와 같이 지속적으로 입력되는 대량의 데이터 스트림을 처리하기 위해서 데이터 스트림 관리 시스템(Data Stream Management System: DSMS)을 개발하기 위한 연구가 진행되고 있다. 기존 데이터 스트림에 대한 알고리즘은 대부분 연속 질의 결과들 사이의 평균오차를 줄이고, 부하 발생 시 데이터의 우선순위에 따라 버리는 것에 초점이 맞추어져 있다. 본 논문은 DSMS에 관한 연구와 고속 데이터 처리의 필요성을 말하고, 버퍼를 이용하여 고속데이터와 빠른 질의응답이 가능하도록 알고리즘을 제안하고 시뮬레이션을 통해 단일버퍼와 다중버퍼일 경우 데이터 처리 속도 성능평가와 제안한 알고리즘에 맞도록 버퍼가 생성 되는지 테스트하는 것으로 구성된다.
본 논문에서는 시퀀스 데이터베이스에서 시간왜곡 변환(time warping)을 지원하는 서브시퀀스 탐색 문제를 다룬다. 서브시퀀스 탐색은 데이터 시퀀스의 평균 길이의 이차 함수로 성능이 저하된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 세그먼트 기반 서브시퀀스 탐색 기법(Segment-Based Approach for Subsequence Searches : SBASS)을 제안한다. SBASS는 데이터와 질의 시퀀스를 연속된 세그먼트들로 분할하여 다음의 두가지 조건을 만족하는 모든 데이터 시퀀스를 검색한다. (1) 세그먼트의 개수가 질의 시퀀스의 세그먼트 개수와 같다. (2) 모든 세그먼트 쌍 간의 거리가 주어진 오차 한도 이내이다. 제안된 세그먼트 분할 기법에서는 세그먼트가 서로 다른 길이를 갖도록 허용하며, 세그먼트 쌀간의 유사성의 척도로서 시간왜곡 변환 거리를 이용한다. 효율적인 유사 서브시퀀스 탐색을 위하여, 각 데이터 세그먼트로부터 요서 값들이 단조적으로 변화하는 특성을 이용하여 특성 벡터를 추출하고, 추출된 특성 벡터를 이용하여 공간 인덱스를 생성한다. 질의는 이 인덱스를 이용하여 (1) R-트리 여과, (2) 특성 여과, (3) 순서 여과, (4) 후처리의 네 단계로 처리된다. 다양한 실험을 통하여 제안된 기법의 효율성을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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