무선방송환경에서 서버가 클라이언트에게 데이터를 전송하는 방식은 다음과 같다. 서버는 클라이언트들이 원하는 데이터 정보를 정리하고, 데이터를 방송주기에 1차원 배열 형태로 전송한다. 클라이언트는 서버에게 전송받은 데이터를 청취하고 필요한 결과 값만을 사용자에게 반환한다. 최근 위치기반 서비스를 이용하는 사용자가 증가하고 객체 수의 증가 및 데이터가 대용량으로 변화되고 있다. 무선방송환경에서 대용량 데이터는 클라이언트의 질의처리시간을 증가시킬 수 있다. 따라서 우리는 무선방송환경에서 주어진 데이터를 효율적으로 스케줄링할 수 있는 클라이언트 기반의 데이터 스케줄링 (Client based Data Scheduling; CDS)을 제안한다. CDS는 맵을 분할하고 분할된 그리드 내에 객체 수 및 객체의 데이터 크기를 고려하여 각 그리드마다 객체들의 총 데이터 크기의 합을 계산한다. 각 그리드 (영역)별 객체들의 총 데이터 크기와 클라이언트 수를 고려한 hot-cold 기법을 적용하여 데이터를 스케줄링 한다. 실험을 통하여 CDS가 기존의 기법보다 클라이언트들의 평균 질의처리시간을 줄이는 것을 확인한다.
최근 LBS(Location-based Services)기술의 발달로 사용자의 위치를 보호하는 연구가 활발히 진행 되고 있다. LBS를 사용하기 위해서는 사용자의 정확한 위치 데이터를 LBS 서버에게 공개해야 한다. 그러나 사용자의 위치를 서버에게 공개하면 서버는 사용자의 위치를 파악할 수 있다. 또한 사용자의 위치 데이터가 지속적으로 서버에게 공개 된다면 질의자의 이동 궤적 또한 노출 될 수 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 GTC (Grid-based Trajectory Cloaking) 기법을 제안한다. GTC 기법은 사용자가 목적지 까지 경로와 사용자가 원하는 프라이버시 레벨 수준 (UPL : User's desired Privacy Level)의 그리드로 분할 한 뒤 클로킹 영역을 설정해 랜덤으로 질의한다. GTC 기법은 순차적인 궤적 k-익명화기법 보다 질의 처리 비용을 줄였고 출발지와 도착지를 알 수 없는 궤적을 생성해 궤적 노출 확률을 줄였다. 실험 결과를 통하여 제안 기법의 우수성을 증명하였다.
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.
컴퓨터의 초소형화 및 무선 통신의 범용화에 따라 모바일 환경이 급격히 발전하고 있다. 이동이 가능한 모바일 환경에서 위치와 관련된 작업을 위해 사용되는 공간 데이터를 제공하기 위한 서비스가 필요하다. 본 논문에서는 모바일 환경에서 무선 인터넷을 통해 공간 데이터를 획득할 수 있는 웹 피쳐서버(Web Feature Server)의 개발에 대해 설명한다. 웹 피쳐 서버에 대한 국제 표준은 OGC(Open GIS Consortium)에서 개발중이며 본 논문에서는 1.0.0 버전을 기반으로 모바일 환경을 위해 확장된 질의를 정의하여 처리한다. 웹 피쳐 서버는 크게 질의 관리자, 데이터 관리자, 인덱스 관리자로 구분되며 각각은 컴포넌트로 구현된다. 질의 관리자는 HTTP GET 방식을 통해 전달된 사용자의 요구를 분석한다. 데이터 관리자는 메모리 및 디스크에 저장된 공간 데이터에 접근하는 역할을 담당한다. 인덱스 관리자는 사용자의 질의에 맞는 공간 데이터를 효율적으로 선별하여 신속한 서비스를 제공한다. 웹 피쳐 서버가 제공하는 공간 데이터를 시험하기 위한 클라이언트로는 GML(Geography Markup Language)을 출력하는 컴포넌트를 개발한다.
최근 도로네트워크 환경에서 위치기반 서비스를 제공하는데 있어서 2차원 공간 데이터를 기반으로 하고 있다. 3차원 데이터는 사용자에게 2차원 보다 친근감을 주는 중요한 매체가 되지만, 데이터의 크기가 커지기 때문에 이동단말기의 메모리 공간의 한계로 모든 데이터를 저장할 수 없게 되는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 도로네트워크에서 이동객체에게 3차원 데이터를 제공할 수 있는 연속원근질의를 정의하고 이를 처리하는 방법론을 제안하였다.
스마트폰, GPS 네비게이션과 같은 위치 응용프로그램이 발달함에 따라 위치 및 궤적 프라이버시를 보호하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 위치 관련 서비스를 제공받기 위해서는 자신의 정확한 위치를 서버에게 공개해야 한다. 그러나 사용자 위치의 공개는 서버에게 자신의 위치뿐만 아니라 궤적까지 노출하게 되어 사생활 침해의 우려가 있다. 또한 사용자가 서버에게 요청한 정보는 위치 정보뿐만 아니라 멀티미디어 정보(위치에 대한 사진, 리뷰 등)를 포함하고 있기 때문에 서버가 처리해야 하는 비용 및 사용자가 받아야하는 정보가 증가하게 된다. 따라서 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 EGTC (Enhanced Grid-based Trajectory Cloaking) 기법을 제안한다. EGTC 기법은 기존 GTC (Grid-based Trajectory Cloaking) 기법과 마찬가지로 사용자 궤적을 사용자가 원하는 프라이버시 레벨(UPL: User's desired Privacy Level) 수준으로 그리드를 분할하여 클로킹 영역을 생성 한 후, 랜덤한 질의 순서를 정한다. 다음 단계로 사용자가 이동하고자 하는 경로에 해당하는 서브 그리드 셀을 c(x,y)로 간주해 필요한 정보를 색인으로 구성해 받는다. 제안 기법은 기존 GTC 기법과 같이 궤적 프라이버시를 보장하면서 사용자가 청취해야 하는 정보의 양을 줄였다. 실험 결과를 통하여 제안 기법의 우수성을 증명하였다.
최근 GPS, 이동 전화, 무선 네트워크 등의 발달로 인해 넓은 공간상에서 시간의 흐름에 따라 변화하는 이동 객체에 대한 위치 정보를 수집하여 실생활에 활용하는 다양한 위치 기반 서비스의 사용이 늘어나고 있다. 그와 함께 대용량의 이동 객체를 빠르게 검색하기 위한 효율적인 색인 방법의 필요성이 대두 됨에 따라 관련된 많은 연구가 현재 진행 중이다. 본 논문에서는 이동 객체의 궤적에 대한 색인 과정에서 필요한 개선된 궤적 분할 방법을 제안한다. 궤적의 적절한 분할 위치를 찾아 근사치 영역을 나타내는 최소 경계 사각형(MBR)을 만드는 과정에서 평균적인 질의의 크기를 고려하여 형성되는 확장된 최소 경계 사각형(EMBR)의 영역을 이용한다. 이에 따라 EMBR의 총면적이 최소에 가까운 분할을 만들어내어 색인 구성 후 질의 수행 과정 동안에 불필요한 탐색 공간을 감소시키는 이점을 보이게 된다. 본 논문에서 제안하는 궤적 분할방법의 우수성을 입증하기 위해 최적의 궤적 분할 방법과 기존의 궤적 분할 방법을 구현하여 각각의 EMBR 면적을 비교 분석한다. 비교 결과 제안하는 궤적 분할 방법이 기존의 방법보다 최적의 분할에 더 가까운 EMBR의 총면적을 나타내는 것을 알 수 있었다.
다중 공간 질의는 동시에 2개 이상 수행되는 영역 질의로 정의되며 인터넷 기반 지도 보기 응용의 주요 연산이 되므로, 질의 처리 속도의 개선을 위해서 병렬로 처리되어야 하고 질의 처리 비용 중 큰 비중을 차지하는 디스크 입출력 시간을 최대한 줄일 필요가 있다. 그런데 다중 CPU/다중 디스크 구조상에서 디클러스터링을 수행하더라고, 다중 공간 질의를 처리하는 도중 질의 간 임의 탐색이 발생하여 디스크 입출력 시간이 증가하는 문제점이 있다. 이 논문에서는 디클러스터된 공간 데이터베이스에서 다중 공간 질의를 처리할 때 발생하는 문제점인 질의 간 임의 탐색을 분석하고, 해결 방안으로 질의 스케줄링 기법을 제시하였다. 질의 스케줄링 기법은 질의 간 관련성을 이용해서 질의 우선 순위를 조정해서 질의 간 임의 탐색을 해결하는 방법으로써, 질의간의 공간 및 시간 관련성 부여를 위해 질의 간 위치 관련성과 질의 대기 시간을 이용하였다. 실험 결과, 질의 스케줄링을 수행하면 디스크 캐쉬의 적중률이 최대 34% 향상되어 디스크 입출력 비용을 최대 6%까지 줄일 수 있어 다중 공간 질의 처리 시의 성능을 개선할 수 있는 것으로 나타났다.
본 논문은 무선 브로드캐스트 환경에서 인접한 노드들로부터의 정보를 활용하여 질의접근시간과 에너지소모를 줄이기 위한 인덱스 기법을 소개한다. 우리는 정보의 선별적 청취를 위해 HLBS라 불리는 3-계층 위치기반 순차적 접근방식의 인덱스를 제안한다. HLBS는 객체들의 위치를 참고한 순차적인 접근탐색 구조를 통해 포인터 없이 모든 객체의 인덱스를 구성한다. HLBS는 단순하고 적은 크기의 인덱스 구조로 무선 브로드캐스트 채널에서 효율적인 정보탐색을 지원한다. 시뮬레이션을 통해 제안 기법의 효율적인 정보검색의 성능을 증명하였다.
GPS 및 PDA 등의 발달과 보급으로 인해 위치기반서비스(LBS), 차량항법장치(CNS), 지리정보시스템(GIS)등 공간 데이터를 이용하는 응용프로그램이 급격하게 발달되었다. 응용프로그램의 발달과 더불어 이동객체의 양이 방대해짐에 따라 객체에 대한 효율적 처리가 요구된다. 이동 객체가 시간의 흐름에 따라 연속적으로 발생되는 위치 정보를 신속하게 관리하기 위한 통합된 인덱스 구조를 제안한다. 제안하는 인덱스구조는 이동 객체의 현재, 과거, 미래질의를 처리할 수 있도록 3 가지의 인덱스를 통합 하였으며, 또한 제안된 인덱스구조에 저장 관리자를 함께 둠으로써 이동 객체정보를 관리 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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