최근 무선/이동 통신 기술과 GPS 기술의 발달은 휴대폰을 소지하고 이동하는 사람이나 GPS 수신기를 탑재한 차량과 같은 이동객체의 위치 정보와 관련된 서비스의 제공을 가능하게 하였다. 이러한 환경에서 연속적으로 변경되는 이동객체의 위치 정보는 데이터베이스에 빈번한 갱신 연산을 요구하게 되고, 이는 전체 시스템의 성능을 저하시키는 원인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 R-Tree와 같은 공간색인 구조를 확장하여 갱신 효율을 높이기 위한 연구가 진행되어 왔지만, 시스템의 전체 성능은 오히려 저하되는 문제를 가져왔다. 이 논문에서는 이동객체의 질의 처리 성능뿐만 아니라 객체의 빈번한 위치 갱신을 효율적으로 처리할 수 있는 방법으로 고정 그리드와 R-Tree를 혼합한 형태의 색인 기법을 제안한다. 제안된 색인 기법은 R-Tree에서 색인의 재조직화로 인해 갱신 성능이 저하되는 문제를 해결하기 위하여 셀 기반 색인 기법인 고정 그리드를 이용하여 이동객체의 위치 정보를 저장하고, 고정 그리드에서 객체의 편중 분포로 인한 오버플로 문제를 처리하기 위하여 오버플로가 발생한 각각의 셀들을 R-Tree로 관리한다. 또한, 객체의 밀도가 낮은 셀들을 하나의 버켓으로 공유하여 관리함으로써 저장 공간을 효율적으로 활용한다. 제안된 방법을 다양한 평가 요소를 통해 실험한 결과, 기존의 R-Tree보다 뛰어난 갱신 성능을 보였으며, 질의 처리에 대해서도 성능이 향상되었음을 보였다.
상황인지로부터 알아 낼수 있는 여러가지 정보들 중에 하나가 위치정보이다. 위치인지는 어떠한 대상의 위치를 알아내는 것으로서 가장 대표적인 위치인지 시스템으로는 GPS 가 있다. 그러나 GPS 는 건물 내부에서 사용될 수 없는 단점을 지니고 있다. 이를 극복하기 위해 본 논문은 센서 네트워크 기반의 저전력 실내 위치인지 시스템 설계에 대해 기술한다. 구현된 실내 위치인지 시스템은 센서 네트워크 기반으로 설계되었다. 하드웨어 플랫폼은 모트를 기반으로 하고 있으며 운영체제는 Tiny OS 를 사용한다. 거리측정 방식은 RF 신호와 초음파 신호 사이의 시간차를 이용하고 위치측정은 삼각측량법을 이용하였다. 초음파를 이용한 다른 위치인지 시스템에 비해 저전력으로 동작한다는 점이 특징이며 위치추적이 정확하고 속도가 빠른 장점을 지니고 있다. 현재까지의 실내 위치인지 시스템은 몇가지 극복해야할 문제점들이 남아있지만 지속적인 연구를 통해 문제점들을 해결하면 홈 시큐리티나 오토메이션, 헬스케어 등과 연동하여 실내 환경에서 인간의 삶의 질 향상에 기여 할 수 있을 것이다.
이동 기술의 발전으로 위치와 이동 패턴이 연속적으로 변화하는 객체가 증가하였다. 시간에 따라 객체가 이동하면서 그 위치와 모양이 연속적으로 변화하는 것을 이동 객체라 한다. 과거의 DBMS는 연속적으로 이동 정보가 변화한다. 이러한 정보를 저장하는 매체인 이동 객체 데이터베이스의 갱신 횟수는 매우 중요하다. 본 논문에서 객체는 일반적으로 일정한 패턴으로 이동한다고 가정한다. 이러한 객체의 일정한 이동 패턴을 이용하여, 이동 객체 데이터베이스의 갱신 횟수를 최소화하면서, 효과적으로 인덱싱 하는 전략을 제시한다. 또한 질의에 대한 객체 위치의 오차를 최소화하여 반환해 주는 질의 처리 기법을 제안한다.
위치기반 서비스는 일반적으로 사용자에게 매우 유용한 정보를 제공하기 때문에 위치기반 서비스를 제공하는 시스템 개발이 활발히 진행되고 있다. 하지만 위치기반 서비스 시스템 개발 초기에 설계중인 시스템을 최적화하기 위한 방법에 대한 연구는 찾아보기 힘들다. 본 논문은 설계중인 위치기반 서비스 시스템을 분석하는 시뮬레이션 방법을 소개한다. 제안하는 방법은 자연어로 기술된 전통적인 위치기반 서비스 시스템의 페트리 넷 모형을 구축하고, 시뮬레이션을 실행하여 설계 중인 시스템이 사용자가 요구하는 서비스의 질을 만족하는지 그렇지 않은지를 판단한다. 전자의 경우에는 자원을 절약하여 시스템 구축비용을 절감하는 방안을 모색할 수 있으며, 후자의 경우에는 설계 중인 시스템을 최소의 비용으로 보강하는 방안을 시뮬레이션을 통하여 모색할 수 있다 .
IoT(사물인터넷) 기술의 빠른 개발로 인하여 기존의 택시들은 디스패처와 위치 시스템을 통해 서로 연결되고 있다. 일반적으로 현대의 택시들은 경로 정보를 획득하기 위한 목적으로 GPS(Global Positioning System)를 탑재하고 있다. 택시 운행 데이터들의 경로 빈도를 분석하여, 주어진 질의 시간에 해당하는 빈번한 경로를 찾을 수 있다. 그러나 위치 데이터의 용량이 매우 크고 복잡하기 때문에 택시의 운행 이벤트의 위치 데이터를 분석된 빈도 정보로 변환할 때에 확장성 문제가 발생한다. 이 문제를 해결하기 위하여, NoSQL 데이터베이스에 기반한 택시 운행 데이터에 대한 Top-K 질의 시스템을 제안한다. 첫째, 원시 택시 운행 이벤트를 분석하고 모든 경로들의 빈도 정보를 추출한다. 추출한 경로 정보는 NoSQL 문서-지향 데이터베이스인 MongoDB에 해시 기반의 인덱스 구조로 저장한다. 주로 발생하는 경로에 대한 효율적인 Top-K 질의 처리는 몽고DB의 상에서 이루어진다. 미국 뉴욕시의 실제 택시 운행 데이터를 이용한 실험을 통하여 알고리즘의 효율성을 검증하였다.
이동객체 위치획득시스템은 이동체데이터베이스((MODB : Moving Object Database)에서 위치를 획득하는 서브시스템으로써, 사람 또는 자동차와 같이 이동성을 갖는 객체의 위치를 여러 디바이스를 통해서 획득하는 역할을 한다. 이러한 위치획득시스템은 실시간으로 위치를 획득함에 있어서 통신 부하를 최소화하여야 하며, 획득된 정보의 질을 보장하여야 한다. 또한 다양한 데이터의 집합, 다양한 통신 환경 상황에 대하여 다양한 위치획득 모델을 적용할 수 있어야 하며, 어떠한 상황에서도 통신부하를 최소화하는 것을 목적으로 하고 있다. 정적 위치획득 전략, 거리기반 위치획득 전략, 그룹기반 위치획득 전략, 예측기반 위치획득 전략 등, 다양한 위치획득 전략을 모델링 하여 성능을 보장하여야 한다. 이에 본 논문에서는 이러한 다양한 위치획득 모델을 포함하고 있는 위치획득시스템을 구현하여 그 성능을 평가한다.
이동성을 지원하는 모바일 환경에서 위치정보의 활용에 대한 사용자 요구가 증가되고 있으며, 시간 흐름에 따라 변화가 크게 증가되는 차량 위치와 관련된 교통 정보를 효과적으로 유지 관리하기 위한 이동체 데이터베이스 시스템의 활용이 지속적으로 제기되고 있다. 이에 반해 객체의 공간적 속성이 시간에 따라 연속적으로 변하는 이동체에 대해 위치기반서비스를 위한 지도 데이터베이스와 연계된 연구가 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 시간의 변화에 따른 이동체의 위치와 질의 처리가 가능한 효율적인 시공간 이동체 색인 구조와 이를 지원하는 새로운 실증적 모델의 정립을 목적으로 한다. 본 연구에서 제시한 단계별 고정 그리드 인덱스를 이용한 시공간 이동체 모델은 대용량의 위치 기반 데이터의 효율적인 필터링을 통해 검색을 위한 공간 개체 수를 줄일 수 있었다. 또한 축척별 지도 표시를 위해 레벨을 조건으로 제약시켜 계층적 데이터 접근이 허용도록 효율적으로 구성되었음을 확인할 수 있었다.
최근 무선 이동 컴퓨팅 기술과 위치기반 서비스 응용기술 등의 발전으로 과거보다 신속한 질의 처리를 지원할 수 있게 되었다. 그러나 여전히 하드웨어 및 소프트웨어의 기술적 한계가 존재한다. 질의 처리에 있어 가장 중요한 부분은 정확성과 신속성이다. 정확성을 높이기 위해서는 데이터에 상세한 정보를 저장해야 한다. 이 경우 데이터의 정보량이 증가하여 신속성이 떨어지게 된다. 반면에, 신속성을 높이기 위해서는 방송 주기를 줄여야만 얻고자 하는 데이터를 신속하게 얻게 된다. 이 경우 색인 정보의 부족으로 클라이언트의 청취 시간이 증가하여 불필요한 에너지 소모가 발생할 수 있다. 이와 같이, 정확성과 신속성 사이에는 트레이드 오프(trade-off)가 발생한다. 본 논문은 위와 같은 문제점을 극복하기 위해 계층적 비트맵 기반 공간 색인(Hierarchical Bitmap-based Spatial Index: HBI)을 제안한다. 계층적 비트맵 기반 공간 색인은 힐버트 커브(Hilbert Curve) 맵(map) 내에서 객체를 비트(0, 1)로 표기한다. 계층적 비트맵 기반 공간 색인은 비트 정보와 트리 구조를 이용하여 색인크기를 줄이는 방법으로 방송 주기를 줄임으로써 청취 시간과 질의 처리시간을 줄일 수 있다. 또한 계층적 비트맵 기반 공간 색인은 객체의 위치를 모두 파악할 수 있기 때문에 선택적인 청취가 가능하다. 성능평가를 통하여 제안 기법의 우수함을 증명한다.
GPS 및 무선 통신 기술의 발달과 무선기기의 소형화, 고속 네트워크 구축 등에 힘입어 휴대전화 사용 고객이나 차량의 위치 추적이 용이해지고 있다. 이로 인해 차량 및 고객이 변화하는 위치에 따라 적절한 서비스를 제공하는 위치 기반 서비스가 활발히 연구되고 있으며, 원활한 교통 소통 및 물류 수송을 위해 차량의 위치 정보를 적절히 활용, 관리하는 차량 추적 및 관리 시스템이 개발되고 있다 또한 차량의 위치 정보 활용도가 높아짐에 따라 저장된 차량 정보를 효과적으로 검색하는 질의어도 꾸준히 연구되고 있다. 그러나 기존의 이동 객체 질의어는 대부분 설계 단계까지 진행되었으며, 단순한 공간 객체만을 다루었기 때문에, 실세계에 활용되지 못한 문제점이 있다. 따라서 이 논문에서는 택배 차량의 위치 및 궤적 정보를 검색하고 물류 수송비용을 효과적으로 분석하기 위하여, 이동 객체 질의어를 설계하고 이를 지원하는 물류 차량 관제 시스템을 구현한다. 제시된 SQL 기반 이동 객체 질의어는 물류 관리 시스템에서 특정 구간 사이의 궤적, 특정 지점에서의 출발 및 도착 시간 그리고 불확실한 위치 추정 등과 같은 차량의 이동 정보를 분석하기 위해 사용된다. 제시된 물류 차량 관리를 위한 이동 객체 질의어는 차량의 위치 정보를 다루는 다양한 시스템에서 궤적 비용 분석 등에 활용될 수 있다.
본 논문에서는 무선방송 환경을 기반으로 한 서버가 클라이언트에게 데이터를 전송할 때 클라이언트의 질의처리 시간을 줄일 수 있는 방안을 제안한다. 서버는 무선방송을 통해 공간 데이터를 클라이언트에게 전송한다. 데이터 스케줄링 관리의 목적은 서버의 데이터 전송 순서를 효과적으로 배치하여 클라이언트의 질의처리시간을 줄이기 위함이다. 본 논문에서 서버는 클라이언트에게 위치기반 서비스를 제공하기 위하여 영역별 클라이언트의 수에 따라 hot-cold기법을 접목시킨 Number of Clients number Hot-Cold(NCHC)를 제안한다. NCHC의 장점은 클라이언트의 분포에 따라 데이터(객체)를 분류하기 때문에 클라이언트들의 평균 질의처리 시간을 줄일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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