최근, GIS 분야에서 RFID와 GPS 센서 같은 위치 및 공간 데이타를 포함하는 다양한 GeoSensor의 활용으로 수집되는 공간 데이타가 크게 증가하면서, 대용량 공간 데이타의 빠른 처리를 위한 공간 인덱스의 중요성이 높아지고 있다. 특히, 대표적인 공간 인덱스인 R-Tree를 기반으로 검색 성능을 높이기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나, 기존 연구는 R-Tree에서 노드의 MBR 간의 겹침이나 트리 높이를 어느 정도 줄임으로써 다소 검색 성능을 향상시켰지만, 트리 검색에서 발생하는 불필요한 노드 접근 비용 문제를 효율적으로 해결하지 못하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고 R-Tree에서 대용량 공간 데이타의 빠른 검색을 제공하는 인덱스인 HR-Tree(Hash based R-Tree)를 제시한다. HR-Tree는 트리 검색 없이 R-Tree 리프 노드를 직접 접근할 수 있는 해시 테이블을 이용함으로써 R-Tree의 검색 성능을 높인다. 해시 테이블은 데이타 영역을 차원에 따라 반복적으로 분할한 Partition과 대응되는 R-Tree 리프 노드의 MBR과 포인터들로 구성된다. 각 Partition은 생성 과정에서 고유의 식별 코드를 갖기 때문에 Partition 코드가 주어지면 해시 테이블에서 해당 레코드를 쉽게 접근할 수 있다. 또한, HR-Tree는 R-Tree구조의 변경없이 다양한 R-Tree 변형 구조에 쉽게 적용할 수 있는 장점이 있다. 마지막으로 실험을 통하여 HR-Tree의 우수성을 입증하였다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 발전과 함께 센서 및 RFID에 관련한 정보 인식, 위치 측위와 같은 다양한 유비쿼터스 영역에 대한 관심과 연구가 증대되고 있다. 특히, 시공간 데이터를 다루는 실시간 위치 추적 서비스 기술이 대두되고 있다. 이에, ISO/IEC에서는 실시간 위치 추적 서비스의 데이타 호환성과 상호 운용성을 위해 RTLS 표준 명세를 제시하였다. 본 논문에서는 이동 객체의 시공간 데이타 스트림에 대한 효율적인 관리와 검색을 지원하는 시공간 질의 처리 시스템을 설계 및 구현하였다. 시공간 질의 처리 시스템의 시공간 미들웨어는 끊임없이 연속으로 들어오는 시공간 데이타 스트림을 실시간으로 처리하고 시공간 DBMS간의 양방향 동기화를 지원한다. 웹 서버는 서버와 클라이언트간의 상호 운용성을 위하여 SOAP(Simple Object Access Protocol) 메시지를 사용하며, 클라이언트의 SOAP 메시지를 분석하여 시공간 미들웨어의 CQL(Continuous Query Language)로 변환하는 기능을 지원한다. 마지막으로, 본 논문에서는 실시간 위치 추적 서비스에 적용해 봄으로써 시공간 질의 처리 시스템의 효용성을 입증하였다.
최근, 모바일 기술 및 GPS 기술의 발전으로 인하여 다양한 위치 기반 서비스가 크게 각광을 받고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 모바일 기기를 사용하여 목적지에 도착할 수 있는 다양한 버스 노선 정보를 손쉽게 제공할 수 있는 모바일 대중교통 정보 시스템 ACE-BIS(A Cost-Effective Bus Information System)를 제안한다. 높은 통신비용과 서버의 과부하를 초래하는 기존의 교통 정보 시스템과는 달리, ACE-BIS는 모바일 기기 내에 저장된 버스 정류장 및 노선 데이타를 이용해 휴리스틱 알고리즘을 수행함으로써 목적지까지의 노선 정보 및 예상 소요 시간을 사용자에게 제공한다. 또한 별도의 통신비용을 부담하려는 사용자에게는 서버와의 통신을 통해 버스의 현재 위치 및 도로 체증 상황 등의 실시간 교통 정보를 반영한 좀 더 정확한 경로 정보를 제공한다. 아울러, 서버 내에서 관리되는 실시간 교통 정보를 이용하여 미래 시점의 경로 정보에 대한 서비스도 제공한다. 현실 세계의 특성을 반영한 가상 데이타를 대상으로 다양한 실험을 수행함으로써 제안된 시스템의 정확성과 효율성을 검증한다.
이동체는 시간에 따라 위치를 변경하는 특성과 이동체의 경로는 궤적으로 표현되는 특성을 가진다. 이동체 궤적 데이타에 대한 저장 및 검색을 처리하는 이동체 데이타베이스 시스템에서는 효율적인 데이타 접근 방법이 필요하다. 특히 궤적 검색을 위한 대표적인 질의 유형인 복합 질의는 영역내의 궤적 검색과 궤적의 일부분을 추출하는 과정을 포함한다. 그러나, 영역 질의에 우수한 색인 방법은 부분 궤적을 추출하기 위한 비용이 높은 단점을 가진다. 반면, 궤적 질의를 위한 색인 방법의 경우 노드간의 중첩이 매우 높아 영역내의 궤적 검색 비용이 높은 단점이 있다. 이 논문에서는 이동체 데이타베이스에서 복합 질의를 효율적으로 처리하기 위해 TR-tree를 제시한다. TR-tree는 궤적 질의를 위해 궤적 보존 및 단말 노드의 용량을 증가시키고, 영역 질의 처리를 위해 사장영역과 MBB(Minimum Bounding Box)의 중첩을 감소시키는 논리적 궤적 분할을 지원하는 특징을 가진다. 실험 평가에서 TR-tree는 STR-tree, TB-tree의 복합 질의 성능 비교에서 평균 25%의 노드 접근 회수를 감소시킨다.
XML은 인터넷과 유비쿼터스 환경의 데이타에 대한 저장과 교환, 출판의 목적으로 널리 사용되고 있다. XML의 광범위한 사용에 따라 XML 데이타를 효율적으로 저장하고 활용하기 위한 방법으로 레이블링 방법이 연구되고 있다. 레이블링 방법에 대한 최근 연구들은 동적으로 업데이트 가능한 XML 문서에 대한 효과적인 레이블링 방법에 중점을 두고 있다. 그러나 레이블 재작성 비용, 레이블 저장을 위한 큰 저장공간 할당 등의 문제점이 있다. 이러한 문제점은 새로운 데이타가 지속적으로 삽입될 경우 더욱 심화된다. 본 논문에서는 XML 문서를 원으로 나타냄으로써 회전수, 부모/자식원의 개념을 적용하여 전체 레이블 저장공간의 효율을 얻는 방법을 제시한다. 그리고 반지름 개념을 적용하여 동일 위치에 지속적인 새로운 데이타 삽입 시에도 레이블의 길이가 증가하지 않으면서 기존 레이블의 변경을 초래하지 않는 방법을 제시한다. 또한 실험을 통해 제안하는 원형 레이블링 방법의 우수성을 보인다. 본 논문은 XML 문서를 원으로 이해하는 새로운 시도를 한 점과 XML 문서의 크기 증가 시 레이블 저장공간의 효율을 얻을 수 있는 점과 동적 XML 환경에서 새로운 데이타의 업데이트 시에 기존 노드들에 대해 레이블 재작성을 피할 수 있는 점에 의미가 있다.
최근 시간에 따른 대량의 공간 객체들의 효과적인 저장과 처리의 필요성이 요구되면서 시공간 데이타베이스에 대한 필요성이 증가하였다. 이러한 시공간 데이타베이스에서 효과적인 질의 처리를 위하여 여러 가지 질의 최적화 기법이 연구되었고 그중 질의의 근사적인 결과를 계산하는 선택도 추정 기법이 활발하게 연구되었다. 선택도 추정 기법에는 샘플링 기반 기법, 히스토그램 기반 기법, 웨이블릿 기반 기법 등이 있고 그중 히스토그램 기법은 현재 상용 데이타베이스에서 널리 사용되고 있다. 하지만 지금까지의 시공간 질의 최적화 연구는 이동 객체의 미래 위치에 대한 선택도 추정에 치중되어 왔다. 본 논문에서는 과거의 시공간 데이타의 질의 최적화를 위하여 새로운 히스토그램인 T-Minskew의 구축 방법을 제안한다. 또한 T-Minskew를 이용한 효과적인 선택도 추정 기법을 제안하고 임계치 기법을 이용한 히스토그램의 효과적인 유지 기법을 통해 잦은 히스토그램 재구축을 방지하고 작은 추정 오류율을 유지하는 방법을 제안한다.
본 논문은 농작물 작황 정보의 의미를 보다 정확하게 이해하고 조작할 수 있도록 메타데이타를 정의하는 시멘틱스에 기반하여 정보를 검색하고, 사용자가 작황지역의 위치와 작물 특성을 제공함으로써 더 많은 정보를 획득하는 WebGIS기법을 제시하고자 한다. 그리고 이 논문은 작황정보를 WebGIS와 융합함으로써 위치정보를 획득할 수 있는 작황 정보 시스템을 구현하고자 한다. 사용자가 요청한 질의를 분석, 질의에 일치하는 정확한 지리정보를 제시하고 해당 지리정보와 연계되는 검색결과 서비스를 제공하고자 한다. 그래서 이 논문은 의미 기반 WebGIS정보를 시각화할 수 있는 시스템을 개발함으로써 편의성을 제공할 수 있다.
대규모 DNA 데이타베이스를 대상으로 원하는 서열을 빠르게 검색하기 위해 인덱싱 기법을 많이 사용하고 있다. 그러나 대부분의 인덱싱 기법은 원래 데이타베이스보다 더 큰 저장공간을 사용하고 DBMS와의 밀 결합이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 완전 매치, 와일드카드 매치, k-미스매치와 같은 근사 매치 질의 처리를 위해 작은 공간을 사용하는 디스크 기반의 효율적인 인덱싱 기법과 질의 처리 기법을 제안한다 인덱싱을 위해서 DNA 염기서열에 일정 크기의 슬라이딩 윈도우를 위치시킨 후, 윈도우 내에서 각 문자의 출현 빈도를 이용해 서명을 추출해서 R*-트리와 같은 다차원 공간 인덱스에 저장한다. 특히 윈도우 내의 각 위치에 따라서 가중치를 줌으로써 서명들이 인덱스 공간에 집중되는 현상을 억제한다. 제안된 질의 처리방법은 질의 시퀀스를 다차원 사각형으로 변환하고 그 사각형과 중첩되는 서명들을 인덱스로부터 찾아낸다 제안된 방법을 실제 생물학자들이 사용하는 데이타를 이용해 실험한 결과 서픽스 트리 기반의 방법에 비해서 완전 매치인 경우 3배 이상, 와일드카드 매치인 경우 2배 이상, k-미스매치인 경우 수십 배 이상의 성능향상을 보였다.
시간의 흐름에 따라 누적되는 대용량의 과거 위치를 관리하는 이동 객체 데이타베이스에서 이동 객체의 과거 위치를 효율적으로 검색하기 위해서는 이동 객체의 특성을 고려한 색인 구조가 필요하다. 그러나, 영역 질의 성능이 우수한 다차원 색인인 KDB-tree를 이동 객체 데이타베이스에 적용할 경우 시간 도메인이 증가하는 이동 객체 데이타베이스의 특성으로 인해 공간 도메인 가중 분할이 발생한다. 공간 도메인 가중 분할은 하나의 노드가 차지하는 MBR의 공간 영역이 분할 횟수에 반비례하게 감소되어 시공 간 영역 질의 처리시 색인의 검색 비용을 증가시키는 문제가 있다. 이 논문에서는 이동 객체 데이타베이스에서 시공간 영역 질의를 효율적으로 처리하기 위한 KDB-tree의 동적 분할 정책을 제안한다. 동적 분할 정책은 공간 우선 분할 방법을 적용하는 분할 도메인 선정 방법과 포인터 페이지에서 공간 활용도를 최대화시킬 수 있는 최근 시간 분할 정책, 영역 페이지에서 적용되는 최후 시간 분할 정책으로 구성된다. 제안한 동적 분할 정책의 성능을 평가하기 위해 3DR-tree, MV3R-tree, KDB-tree와의 성능을 비교한다. 영역 질의를 위한 성능 평가에서 동적 분할 정책을 적용한 MKDB-tree는 기존 색인에 비해 평균 30% 이상의 노드 접근 회수를 감소시킨다.
본 논문에서는 무선 근거리 네트워크 (Wireless Personal Area Network : WPAN) 환경에서 Koinonia 라는 새로운 시스템을 제안하고 링크계층에 적응형 계층을 추가하여 구성 및 모델링 함으로써 2.4GHz의 ISM 무선 대역을 이용하여 근거리에 위치한 무선 기기들을 연결하고 음성정보 및 데이타를 전송하는 근거리 무선 네트워크 시스템의 시뮬레이터를 구현 함을 목적으로 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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