본 논문에서는 이동객체 수의 급증에 따른 연속 범위 질의의 효율적인 처리 방법을 논한다. 각 질의들은 관심 있는 (지리적)질의 영역 내의 이동객체들을 지속적으로 검색한다. 연속 범위 질의 결과를 최신으로 유지하기 위해, 이동객체들은 현재 위치를 보고하고자 서버와 지속적으로 통신해야한다. 그러나 연속 범위 질의 및 이동객체 수가 많아지면. 서버 작업량은 증가하고 막대한 통신비용 발생을 초래한다. 본 논문에서는 가용성 메모리와 연산 자원을 바탕으로 다음과 같은 문제를 해결하고자 한다. 이를 위해 Space Partitioning Query Index(SPQI)라는 질의 색인 구조를 제안한다. 이 색인 구조는 연속 범위 질의 처리에 대해, 서버가 이동객체와 효율적으로 협력하여 처리할 수 있게 함으로써 서버 작업량과 통신비용면에서 시스템 성능을 향상시킨다. 시뮬레이션을 통해 SPQI의 우수성을 검증한다.
센서 네트워크 환경에서 스트림 데이터를 모니터링 하기 위해서는 스트림 데이터에 대한 연속적인 질의들을 효과적으로 처리하는 것이 필요하다. 이러한 연속적인 질의를 빠르게 검색하고 처리하기 위하여 낮은 저장 비용과 빠른 탐색 성능을 가진 질의 색인 기법이 많이 활용되고 있다. 기존 연구들은 사전에 삽입될 Interval 을 알고 트리를 구성하므로 동적인 삽입, 삭제가 불가능하거나 삽입된 Interval 수와 Interval 의 범위에 따라 높은 저장 비용이나 상대적으로 느린 탐색 속도를 보인다. 따라서 이 논문에서는 연속적인 질의 처리를 효율적으로 하기 위하여 Hashed Multiple Lists 를 제안한다. 제안된 기법은 빠른 선형 탐색 성능과 낮은 저장 비용을 요구하며 삽입, 삭제가 용이하고 다양한 범위를 표현할 수 있는 장점이 있다. 제안된 색인 기법은 센서 네트워크를 응용한 시스템과 상황 인식 시스템 등에서 연속적인 질의를 처리하는데 활용할 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.
이동 객체의 계속적인 위치 변화로 인해 일정 시간동안 동일한 질의를 계속적으로 수행하는 연속 질의에 대한 필요성이 증가되고 있다. 이러한 연속 질의는 계속적인 이동 객체의 위치 변화에 따라 서버에서 계속적인 질의 처리를 수행하기 때문에 많은 질의 처리비용을 소요할 뿐만 아니라 서버 및 네트워크에 많은 부하를 초래할 수 있다. 본 논문에서는 연속 질의의 하나인 연속 범위 질의를 효과적으로 수행하기 위한 질의 처리 기법을 제안한다. 제안하는 질의 처리 기법은 상호 이동 중인 이동 객체에 대한 연속 질의 처리를 수행하기 위해 질의에 대한 응답의 유효성과 질의 결과를 미리 예측한다. 또한, 객체의 동적 변화에 따른 질의 처리를 효과적으로 수행할 수 있도록 한다.
최근 이동체 또는 센서 데이터에 대한 연속 질의를 처리하기 위해 다양한 질의 색인 기법들이 연구되고 있다. 그러나 RFID 미들웨어는 이전 연구에서 고려되지 않은 특징이 존재한다. 첫째, 질의 색인에 삽입되는 질의는 Industry, Product, Serial의 세 부분으로 구성되며, 각 값은 범위 값으로 표현될 수 있기 때문에 색인 공간에서 비연속적인 간격의 조각들이 반복해서 나타난다. 둘째, TagID가 가지는 Industry, Product, Serial의 값은 포함관계를 가진다. 즉, 하나의 Industry에 여러 Product가 존재하며, 하나의 Product에 여러 Serial Item이 존재한다. 따라서 이러한 특징을 고려하지 못하는 기존의 질의 색인을 적용하면 다수의 질의 조각을 삽입하게 되어 색인의 성능이 급격히 저하되는 문제점이 있다. 이 논문에서는 RFID 미들웨어의 실시간 필터링 및 컬렉션을 위해서 Tag 스트림에 대한 질의 색인 기법을 제안한다. 이 논문은 ECSpec 필터링 범위의 3단계 계층구조 특징을 고려한 코드 분할(Code Segmented) 도메인을 제시하고 이를 위한 그리드 기반 색인 구조를 제안한다. 또한 ECSpec의 필터링 패턴 특징에 의해 나타나는 질의 조각의 반복 현상을 정의하고 이를 위한 질의 처리 기법을 제시한다.
본 논문에서는 모바일 P2P 환경에서 질의 처리 정확성 및 통신 비용을 향상시키기 위한 새로운 스카이라인 질의 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 사전 스카이라인 구축, 질의 배포 범위 확장 정책과 연속 스카이라인 질의 처리 과정으로 구성된다. 사전 스카이라인에서는 질의 처리 이전에 필터링 객체로 선정될 가능성을 가지고 있는 후보 객체 집합을 선정하여 질의 처리에서의 필터링 비용을 감소시킨다. 질의 배포 범위 확장 정책에서 질의 배포 범위를 확장함으로써 정확성을 향상시킨다. 또한, 최초 스카이라인 질의 처리한 후 모니터링을 수행하여 연속 스카이라인 질의를 처리한다. 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해 기존 기법과 성능 평가를 수행한 결과 제안하는 기법이 기존 기법보다 우수한 성능을 보였다.
본 논문에서는 GPS의 보급과 무선 통신의 발달로 급격하게 성장 중인 위치 기반 서비스에 대한 연구를 진행하였다. 위치 기반 서비스를 효율적으로 활용하기 위해서 연속 범위 질의(continuous range query)에 비공간적 특성과 K-최근접 질의를 결합한 안전 영역 할당 기법에 대해서 연구를 진행했다. 기존의 안전 영역은 객체간의 거리만으로 할당을 했지만, 본 논문에서는 객체간의 속성이 다르면 안전 영역을 할당하지 않는 기법을 제안했다. 실험결과 기존의 알고리즘 보다 통신 비용이 감소함을 확인할 수 있었지만 K 값에 따른 오차가 발생함을 확인했고 향후, 연구를 지속할 필요가 있다.
최근에 많은 새로운 타입의 어플리케이션에서 정보 시스템들에 대한 사용의 증가로 인해 연속 질의들은 여러 연구 프로젝트들에서 초점이 되고 있으며 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 시계열에 대해서 미래의 값에 대한 예측 모델과 FFT(Fast Fourier Transform)을 이용하여 새로운 값이 입력될 때마다 신속하게 응답할 수 있는 이웃에 관한 연속 질의에 대해 이미 연구되었다. 그러나 이것은 이웃에 관한 질의이며 또한 방대한 데이터를 처리함에 있어서 매우 효율적이지 못하다. 이 논문에서는 시계열에 있어서 예측 모델을 이용하여 미래의 값을 예측한다. 다음 DFT(Discrete Fourier Transform)을 이용하여 변환한 후 R*-tree를 구성하고, 새로운 값이 입력될 때마다 신속하게 유사성 시계열들을 찾아서 응답하는 연속 범위 질의 과정과 시스템 구조에 대해 제안한다.
최근에 검색서비스에서 스카이라인 질의 처리는 상당한 주목을 받고 있다. 스카이라인은 모든 속성들 측면에서 다른 객체에 지배되지 않는 관심 있는 객체들을 포함한다. 이에 관련된 기존 많은 연구들은 정적 데이터에 대한 스차이라인이거나 유클리디언 공간상에서 움직이는 대상에 대한 스차이라인 처리이다. 그러나 본 논문은 스카이라인 질의를 요청한 객체가 도로망에서 연속적으로 이동하는 것을 가정한다. 본 논문은 전처리된 객체들의 최단영역을 통하여 도로망에서 효과적인 연속적 스카이라인 질의처리를 위한 새로운 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 검색 대상에 대한 미리 연산된 최단거리 범위 데이터를 통하여 연속 스카이라인을 처리한다. 성능평가는 질의처리속도 측면에서 제안하는 기법이 기존방법보다 약 100배 정도 빠르다는 것을 보여준다.
본 논문은 위치 기반 서비스에서 중요한 질의 형태중의 하나인 연속 범위 질의를 효율적으로 처리하기 위한 질의 처리 기법을 제안한다. 본 논문에서는 기존 그리드 기반 질의 색인 기법을 변형하여 분할된 셀들을 그룹 단위로 관리하고 객체의 이동 변화에 따른 질의 결과의 변화를 빠르게 처리하기 위해 각 그룹에 포함된 질의들에 비트 식별자를 부여한다. 이러한 기법은 다수의 셀에 포함된 질의를 표현하기 위해 저장되는 질의 식별자의 수를 감소시킬 수 있으며 각 질의에 부여된 비트 식별자를 이용하여 객체의 갱신으로 인해 영향을 받는 질의를 빠르게 판단할 수 있다. 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 질의 처리 기법에 비해 우수한 성능을 보여줌을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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