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.
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.
최근 센서네트워크에 관련된 많은 연구가 진행되고 있다. 특히, 센서의 전력 보전을 위한 많은 기술들이 개발되고 있는데, 본 논문에서는 센서 네트워크의 불필요한 전력 소비를 줄이는 다중 연속질의 최적화에 관련된 방법을 제시한다. 우리는 센서 네트워크에서 전송되는 데이터의 횟수나 전송량의 원천적 문제가 되는 다중 연속 질의의 중복성 문제를 해결하는 분할 알고리즘을 제안한다. 분할 알고리즘은 새롭게 생성된 사용자 질의와 기존의 질의 들 사이에 질의 중첩 질의 영역을 제거하기 위해, QR-트리 기반의 질의 인덱스를 통해 하나의 질의를 둘 이상의 질의로 분할하는 알고리즘이다. QR-트리는 효율적인 질의 분할을 위해, $R^*$-트리를 본 논문의 구조에 맞게 개량한 것이다.
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.
스카이라인을 응용한 다양한 질의처리기법 중에 하나로 리버스 스카이라인이 연구되었다. 하지만 리버스 스카이라인을 이용한 다양한 위치기반서비스를 제공하기 위해서는 지금까지 연구된 리버스 다이나믹 스카이라인만으로는 제공할 수 있는 서비스에 한계가 있으며, 질의처리를 위한 비용도 크다는 단점이 존재했다. 본 논문에서는 거리공간의 객체정보를 대상으로 질의처리가 가능한 효과적인 연속 리버스 스카이라인 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해서 제안하는 기법과 기존에 연구된 리버스 스카이라인 질의처리기법에 대한 성능평가를 수행하고 비교 분석했다. 그 결과, 기존의 기법보다 제안하는 기법이 연속질의를 처리하는데 우수한 성능을 보이는 것을 확인했다.
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.
이 논문에서는 Spark Stream의 Discretized Streams 모델을 기반의 그리드 인덱스를 제안하고, 이를 이용한 이동객체를 위한 연속질의 기법을 제안한다. 제안하는 연속질의 처리 방법은 Spark 의 RDD 모델을 이용하여 그리드 색인 및 연속질의 목록을 구현하여, 시스템 고장 시에도 빠르게 복구할 수 있는 내 장애성을 확보 하였다.
최근에 제한된 데이터 셋보다 센서 데이터 처리, 웹 서버 로그나 전화 기록과 같은 다양한 트랜잭션 로그 분석 등과 관련된 데이터 스트림 처리에 더 많은 관심이 집중되고 있으며, 특히 데이터 스트림의 질의 처리에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 질의 중에서 2 개 이상의 스트림을 조인하는 조인 연속 질의를 처리하는 방법과 성능에 대해서 연구한다. 각 조인의 비용을 스트림의 입력 속도와 조인 선택도를 이용한 조인 비용 모델로 정의하고 그리디 알고리즘을 이용하여 최적화하는 기법을 제안하고 실험을 통해 다양한 스트림 환경에서 최적화 알고리즘이 어떤 성능을 보이는 지를 알아본다.
최근 센서네트워크에 관련된 많은 연구가 진행되고 있다. 특히, 센서의 전력 보전을 위한 많은 기술들이 개발되고 있는데, 본 논문에서는 센서 네트워크의 불필요한 전력 소비를 줄이는 다중 연속질의 최적화에 관련된 방법을 제시한다. 우리는 센서 네트워크에서 전송되는 데이터의 횟수나 전송량의 원천적 문제가 되는 다중 연속 질의의 중복성 문제를 해결하는 분할 알고리즘을 제안한다. 분할 알고리즘은 새롭게 생성된 사용자 질의와 기존의 질의 들 사이에 중첩 질의 영역을 제거하기 위해, 질의 인덱스 (QR-tree)를 통해 하나의 질의를 둘 이상의 질의로 분할하는 알고리즘이다. QR-트리는 효율적인 질의 분할을 위해, R*-트리를 본 논문의 구존에 맞게 개량한 것이다. 이러한 처리 결과, 우리는 센서 네트워크의 전체 에너지에서 약 20% 가량의 에너지를 보존할 수 있었다.
센서 네트워크는 센서 노드에서 수집된 최신의 현장 데이터를 기반으로 사용자 질의를 처리할 수 있는 시스템이다. 센서 네트워크에서 사용자 질의를 처리하기 위하여 먼저 사용자 질의를 데이터가 저장되어 있는 각 센서 노드에 전파하여 수행한 후에 질의 결과를 서버로 전송한다. 그러나 만약 연속 질의를 처리하면 반복적으로 사용자 질의를 센서 노드에 전파해야 하는 문제가 있다. 이 논문에서는 센서 네트워크에서 센서 스트리밍 데이터에 대하여 연속 질의를 처리하기 위한 질의 처리 기법에 대하여 제안한다. 이를 위하여 각 센서 노드는 자신의 노드에 질의 색인을 구축하여 사용자 질의를 처리한다. 그리고 센서 노드에서 발생 가능한 불확실 센서 데이터를 처리하기 위한 기법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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