데이타 스트림에 대한 다중 연속 질의들 사이에는 질의들의 윈도우 중첩 및 주기적 실행 간격으로 인해 재사용이 가능한 중간 결과들이 다수 생길 수 있다. 본 논문은 다중 연속 질의들을 위한 전체 실행 계획을 구성하기 위해, 효율적인 탐욕 기반의 경험적 알고리즘인 GAGPC를 제안한다. 제안한 GAGPC 알고리즘은 질의들의 전체 실행 사이클을 결정하고 관련된 실행 시점들의 최대 집합인 SRP를 찾는다. 다음, 각 SRP에서 실행될 질의들이 가장 높은 이익을 갖는 공통의 조인 부분들을 공유하도록 전체 실행 계획을 구성한다. 본 논문은 공통된 질의 부분의 존재뿐만 아니라 그것과 관련된 중첩된 윈도우 크기에 따라 통일한 연속 질의라 하더라도 최상의 질의 계획아 바뀔 수 있다는 점을 제시한다. 또한 기존 연구와는 달리, 윈도우가 부분 또는 전체적으로 중첩될 수 있으므로 중간 결과의 전체뿐만 아니라 일부도 재 사용할 것을 반영한다. 마지막으로, 본 논문은 GAGPC의 유효성을 위한 시뮬레이션 결과를 제시한다.
최근 위치 기반 서비스 기술에 관한 관심이 증가하면서, 시간에 따라 연속적으로 변하는 이동 객체에 관한 많은 연구들이 활발하게 수행되고 있다. 또한 이 시스템들이 자주 사용되는 질의 처리 기법 중 하나인 최근접(nearest neighbor, NN) 질의에 대한 연구도 다양하게 수행되고 있다. 그러나, 기존의 최근접 질의 처리 기법들은 질의와 객체가 이동하면 그들이 결과가 유효하지 않게 되므로, LBS를 위한 이동객체 관리 시스템에는 적합하지 않을 수 있다. 이러한 문제들을 해결하기 위해서 이동객체에 대한 정확하고 연속적인 질의 처리가 가능한 새로운 최 근접 질의 처리 기법을 제안하였으며, 이를 연속 궤적 최근접(continuous trajectory NN, CTNN) 질의라 부른다. 이 논문에서는 빠른 응답 시간을 얻기 위한 근사 연속 궤적 최근접(approximate CTNN, ACTNN) 질의 처리 기법과 정확한 최근접 탐색을 가능하게 하는 정확 연속 궤적 최근접(exact CTNN, ECTNN) 질의 처리 기법을 제안하였다. 우리는 여러 데이타 셋을 기반으로 실험을 하였으며, 실험결과는 제안된 ECTNN 기법의 경우 정확도는 상당히 높은 반면, 응답시간은 약간 낮은 성능을 보였다 또한 ACTNN 기법의 경우 정확도는 ECTNN 기법에 비해 낮은 반면, 응답시간은 높은 성능을 보였다. 제안된 기법들은 항해 시스템, 교통 통제 시스템, 물류정보 시스템 등 각종 위치 기반 서비스에 다양하게 사용될 수 있고, 특히 질의 객체와 데이타 객체가 모두 이동 점 객체이면서 이들의 궤적 정보를 미리 파악할 수 있는 경우에 가장 적합하다.
RFID 표준 개발을 주도하고 있는 EPCglobal은 RFID 미들웨어에 관한 표준 인터페이스로써 ECSpec(Event Cycle Specification)과 ECReports(Event Cycle Reports)를 제시하였다. ECSpec은 애플리케이션이 원하는 태그 데이타에 대한 명세로써 일정 시간 동안 태그 이벤트에 대한 여과 및 수집을 반복적으로 처리하기 위한 연속질의(Continuous Query, CQ)이며 ECReports는 처리 결과에 대한 명세이다. 따라서 연속 질의 수행에 적합하도록 설계된 질의 색인(Query Index) 기법을 적용하여 ECSpec을 질의 색인의 데이타로써, 태그 이벤트를 질의 색인의 질의로써 수행하면 효율적이다. 하지만 RFID 물류환경에서는 유사한 또는 동일 상품군이 대량으로 이동하게 되고, 이때 상품에 부착된 태그가 RFID 리더에서 인식될 때 발생하는 이벤트가 짧은 기간 동안 다수 발생하게 되는데. 이를 개별적으로 처리하는 것은 비효율적이다. 이 논문에서는 ECSpec에서 지정하는 보고주기 기간 동안 태그 이벤트에 의한 질의를 수집하여 그룹을 구성하고 질의 색인에 영역 질의로써 수행하여 유사 검색 과정을 제거하는 기법을 제안한다. 이러한 질의 그룹 처리 기법을 위해, 일정기간 연속된 태그 이벤트를 효과적으로 수집하기 위한 큐의 구성 방법과 수집된 태그 이벤트로부터 영역 질의를 생성하기 위한 방법을 제안한다. 또한 실험을 통해 이러한 기법의 효율성을 확인한다.
기존의 데이터베이스 관리시스템(DBMS)은 스트림 데이터에 대한 연속질의를 고려하지 않고 설계되었기 때문에, 환자 모니터링 시스템과 같은 스트림 기반 응용에서의 요구를 만족하기 위해서는 새로운 질의 모델이 요구된다. 환자 모니터링 시스템은 혈압과 온도와 같은 다양한 유형의 생체 정보가 처리되어야 하며, 생체 센서로부터 측정된 생체 정보는 스트림으로 처리되어야 한다. 이 논문에서는 환자 모니터링 시스템에서 사용 될 수 있는 모든 형태의 질의를 4가지 유형으로 분류하였다. 그리고 이러한 4가지 유형의 질의를 표현 할 수 있는 새로운 슬라이딩 윈도우 질의 모델을 제안하였다.
실시간으로 입력되는 스트림을 저장하기 위한 메모리의 크기는 동적으로 변한다. 이 데이터 스트림을 처리하는 연속질의는 저장공간의 크기를 동적으로 관리해야 한다. 이를 위해, 저장되는 현재 데이터양에 따라 즉시 페이지 단위로 메모리를 할당 및 해제하는 기본적인 메모리 관리자가 연구되었다. 그러나 이 방법은 데이터 스트림을 저장하기 위해 메모리의 할당 및 해제를 매우 빈번하게 수행하게 된다. 또한 질의가 메모리가 부족할 때 즉시 페이지를 할당하기 때문에, 특정 지연되는 질의가 대량의 페이지를 점유하는 문제를 발생시킬 수 있다. 메모리관리자에서 발생하는 이와 같은 문제에 초점을 맞추어, 본 연구는 할당 및 해제 빈도수를 감소시키고, 질의 별로 최대한 균등하게 페이지를 분배하는 메모리 관리 기법을 제안한다. 본 기법은 질의의 페이지 이용률을 이용하여 할당 및 해제 빈도수를 크게 감소시키고, 질의의 지연 상태에 따른 메모리의 할당을 통하여 특정 질의의 메모리 독점을 방지할 수 있다.
최근 들어 e-비즈니스 환경에서도 증권 거래, 시세, 주문 및 과금 데이터와 같이 지속적으로 유입되는 데이터 스트림에 대한 처리가 중요해지고 있다. 이 중에서도 데이터 스트림에 대한 다기준 의사 결정에 사용되는 스카이라인(skyline) 질의의 사용이 증가하고 있다. 다차원 튜플의 집합이 주어졌을 때, 스카이라인 집합은 다른 튜플에 의해 지배(dominate)되지 않는 튜플들의 집합을 반환한다. 고정된 데이터에 대한 단일 스카이라인 질의 처리에 대해서는 최근까지 많은 연구가 이루어져 왔으나, 데이터 스트림 환경에서 다중 연속 스카이라인 질의 처리에 대해서는 아직까지 많은 연구가 수행되지 않았다. 본 논문에서는 데이터 스트림 환경에서 하나 이상의 연속 스카이라인 질의들이 주어졌을 때, 이들을 효율적으로 처리할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 각 튜플이 어떤 질의의 결과에 포함될지를 효율적으로 파악함으로써, 여러 개의 연속 스카이라인 질의들도 적은 비용으로 동시에 처리할 수 있다. 다양한 실험을 통해 제안하는 방법의 우수성을 보인다.
최근 들어 데이터가 연속적으로 생성되므로 인해 디스크에 저장된 형태로 모델링되기 어려운 특성을 갖는 데이터 응용환경에 대한 관심이 증대하고 있다. 스트림 데이터를 대상으로 이루어지는 스트림 질의는 저장된 릴레이션 내의 데이터를 대상으로 한번 적용되고 마는 기존의 데이터 응용에서와는 달리, 한번 등록이 되면 계속적으로 입력 데이터 스트림을 감시하다가 질의를 만족시키는 투플이 발생될 때마다 결과를 출력하는 연속성을 갖는다. 이러한 데이터 스트림 처리 시스템에서 성능 향상을 위한 질의 계획 최적화에 대한 연구가 이루어지고 있으며, 이를 위한 하나의 방법으로 현재 사용중인 질의 계획에서 질의 계획의 일부를 재구성하기 위해서 최적화 대상 질의 계획으로의 입력을 중단하고 최적화된 새로운 질의 계획으로 바꾸어 임시 저장된 데이터를 새로운 질의 계획에 입력하는 방법이 이용되고 있다. 그러나 이 방법을 사용하는 경우 입력 데이터 버퍼링을 위한 저장공간에 대한 비용이 증가하고. 부정확한 갑을 산출을 유발할 수 있는 등 몇 가지 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 최적화 대상이 되는 질의 계획을 일시적으로 중복시켜 최적화가 진행되고 있는 과정 중에도 기존의 질의 계획이 입력 스트림을 계속 처리하고, 최적화된 새로운 질의 계획으로 입력 스트림을 처리하도록 하는 일시 중복을 이용한 동적 질의 계획 재구성 기법을 제시하였다.
유비쿼터스 응용은 실시간으로 입력되는 데이터 스트림과 저장된 공간 데이터를 동시에 처리하는 이중적인 공간 연속 질의 처리 기술이 요구된다. 이러한 공간 연속 질의 처리에서는 대용량 공간 데이터에 대한 디스크 접근 비용을 최소화가 요구되나 기존 공간색인 기법은 논리적 인접성을 공간 데이터의 물리적인 인접성을 보장할 수 없으므로 공간 데이터 탐색에 있어 비용이 증가한다. 또한 데이터 인접성 보장을 위한 공간 순서화 기법의 경우에도 빈번하게 접근되는 질의 공간 영역에 대한 클러스터링을 고려하지 않고 있다. 본 논문에서는 이중적인 공간 연속질의 처리에서 공간 데이터의 효율적인 접근을 위한 영역 기반 저장 구조를 제안한다. 제안 기법에서는 영역을 기반으로 데이터를 인접하게 저장하고 사용자 질의를 영역 기반으로 그룹 처리함으로써 질의 처리 비용을 감소시킬 수 있다.
이동객체에 대한 연속 범위 질의(Continuous Range Query)의 응용프로그램이 급속도로 확장되면서 이차원정보를 넘어서 고차원 공간 데이타에 대한 처리를 요구하고 있다. 만약 고차원 데이타에 대한 중첩되어지는 연속 범위 질의의 정보를 기존의 색인으로 구성한다면 객체의 수와 질의의 수가 증가함에 따라 질의처리성능이 저하된다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위하여 PAB(Projected Attribute Bit)-기반의 질의색인방법을 제안한다. 제안하는 기법은 성능향상을 위하여 질의의 정보를 각 속성 축에 투영이라는 작업을 통하여 고차원의 데이타를 1차원 정보들로 변환하고 이러한 정보를 비트단위로 구성하였다. 또한 제안하는 질의색인은 보다 효율적인 질의의 처리를 위하여 점진적인 갱신(Incremental Update)을 지원한다. 다양한 성능평가 및 분석을 통하여 제안하는 방법이 최근에 연구된 CES-기반의 질의색인 기법보다 더 나은 확장성(Scalability)을 가짐을 입증한다.
본 논문에서는 기존 그리드 기반의 질의 색인 기법을 변형하여 보다 적은 저장 공간을 사용하면서 보다 빠른 연산을 수행하는 연속 영역 질의 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법의 주요 특징은 두 가지 이다. 첫째, 각 질의에 비트 식별자를 부여하고 그리드의 각 셀은 이러한 비트 식별자의 조합으로 이루어진 비트 열을 이용하여 질의들의 겹침 정보를 반영한다. 이러한 비트 열을 통해 셀이 어떤 질의들에 포함되어져 있는지 빠르게 판단한 수 있으며, 두 셀 사이의 각 셀을 포함하는 질의 식별자들을 비교하지 않고 비트 열만을 비교하여 질의들의 포함관계를 알아내어 불필요한 연산을 줄일 수 있다. 둘째, 셀들을 그룹단위로 관리하여 불필요하게 비트 열의 길이가 증가하여 저장 공간을 낭비하고 비트 열의 비교 연산 시간이 증가하는 문제를 해결한다. 제안하는 기법이 기존 연속 영역 질의 처리 기법에 비해 우수함을 성능 평가를 통해 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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