최근에 공간 데이타 웨어하우스에서 자주 사용되어지고 질의 응답 시간이 많이 걸리는 복잡한 공간 집계 질의들은 미리 그 결과를 계산하여 실체화시키는 방법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 기존의 선택적 실체화 알고리즘에 대한 개선 방안으로 공간 뷰의 공간 측정에 대한 공간 연산의 계산 시간과 접근 빈도를 고려하여 선택적 실체화에 대한 방법을 제시하고 개선된 선택적 실체화 알고리즘을 제안한다.
This paper investigates protocol architecture for a web-sensor gateway interconnecting internet and wireless sensor network, in which Zigbee sensors are connected over the IEEE802.15.4 communication protocol standard. The web-sensor gateway is to deliver data between TCP/IP and Zigbee/IEEE802.15.4 protocols, transparently. Since the gateway provides a means to remotely control and aggregate sensor data over the internet, it needs to be designed in the view point of users and in their convenience. In accordance, the common gateway interface technology satisfying users on the web browser to efficiently manage and query the sensors in the wireless sensor networks, ubiquitously, is also introduced. Finally, a simulation prototype for the web-sensor gateway is proposed and verified using OPNET simulation tool.
본 논문은 인-네트워크 병합 질의를 처리하는 다중 기지국 센서 네트워크에서 데이터 변동률을 고려하지 않은 경우의 문제점을 분석한다 또한 데이터 변동률과 기지국과의 거리를 고려한 새로운 인-네트워크 병합 질의 처리 기법을 제안하였다. 성능 평가를 통해 제안하는 기법이 기존 기법 우수한 성능을 보인다. 실험 결과, 제안하는 기법이 불필요한 데이터 전송을 최대 32% 감소시켰다.
최근 무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network)에 대한 관심이 증대되고 있으며, 센서노드의 제한된 에너지를 효율적으로 사용하기 위한 센서 네트워크 미들웨어에 대한 연구가 활발히 수행되어 왔다. 그러나 기존 연구들은 데이터 집계 질의 수행 시 각 센서 노드의 동기화를 라우팅 프로토콜에 의존하고 있으며, 미들웨어에서의 자체적인 동기화 기법에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 센서 네트워크 미들웨어 자체적으로 데이터 집계 질의 동기화를 지원하는 레벨-기반 데이터 집계 질의 동기화 기법을 설계한다.
최근 분산 OLAP은 분산 환경에 적용하기 위하여 DHT기반의 P2P OLAP과 그리드 OLAP연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 클라우드 컴퓨팅 환경에 적용하기 위하여 P2P OLAP은 structured P2P 특성 때문에 다차원 범위 질의에 문제점이 있고, Grid OLAP은 인접성 및 시계열 고려가 없기 때문에 쿼리 자체의 서브 �V 조회 알고리즘 연구에 치중되어 있다. 따라서 본 논문은 클라우드 컴퓨팅에 적합한 환경 제공을 위해 사용자의 조회 결과가 시계열적 특성으로 여러 사용자에 의해 재사용이 가능하고, 서버상의 휘발성 조회 큐브가 사용자 로컬 메모리에서 직접 분석 질의 시 효율이 좋다는 것에 초점을 두어 중앙관리 P2P방식을 제안하였다. 또한 빠른 질의 결과 및 다차원 범위질의를 위한 다단계 Hybrid P2P방식에 인덱스 부하 분산 및 성능 향상을 위한 클라우드 시스템을 접목하여 Cloud P2P OLAP을 제안하였다. 이를 위한 인덱스 구조로는 큐브 위상관계 트리와 인접성 2차원 Quadtree에, 시계열 Interval-트리를 접목하였으며, 이는 조회나 갱신 시에 일반 OLAP에 비해 큰 효율성을 보였다.
데이터에 내재되어 있는 특이 패턴을 찾고자 데이터 분석을 할 때에 보통 다차원적인 데이터 집계를 하는데, 이때에 표준 SQL 쿼리를 사용해도 좋지만 쿼리가 아주 복잡해진다는 단점이 생기게 된다. 쿼리가 복잡해지면 표준 테이블을 여러 번 참조해야 되고 결과적으로 쿼리의 성능이 저하된다는 뜻이다. OLAP 쿼리는 복잡한 것이 대다수이기 때문에 SQL 쿼리를 대신할 새로운 집계용 연산자인 데이터 큐브를 간단히 불러 큐브를 만들 필요가 생기는 것이다. 집계를 하고, 부분 합을 구하는 것과 같은 OLAP 업무를 지원해 주는 것이 데이터 큐브이다. 이러한 데이터 큐브를 작성하는데 관련된 집계함수에는 여러 가지가 있는데, 이를 분배적 함수, 대수적 함수 그리고 전체관적 함수의 3가지로 분류할 수 있다. 이 중, SUM, COUNT, MAX, MIN과 같은 분배적 함수는 데이터 큐브를 작성하는 데에 직접사용 할 수 있고, AVG와 같은 대수적 함수는 매개함수를 활용하면 사용가능 하다고 알려져 있다. 즉, AVG 자체는 분배적 함수가 아니지만, (SUM, COUNT)와 같은 매개함수로 분배적 함수가되기 때문에 매개함수를 이용하여 구하면 된다는 뜻이다. 그러나 본 연구에서는 (SUM, COUNT)와 같은 매개함수를 통해 AVG를 구하는 것이 OLAP 큐브 작성에 적용시킬 수 없다는 사실을 확인했으며, 결과적으로 이 매개함수를 활용하면 잘못된 결론에 다다르고 그릇된 의사결정을 하게 된다는 사실을 확인하게 되었다. 따라서 본 연구에서는 집계함수 AVG를 OLAP 큐브에 적용시켰을 때의 여러 문제점을 밝혀내고 또한 이들 문제점을 해결할 방안을 찾고자 하는 데에 목적을 두고 있다.
본 논문에서는 계층적 QoS 라우팅을 위해 소스 라우팅 방식을 채택하고 있는 전달망에서 적정 경로를 배정하기 위해 필요로 하는 망의 상태 정보를 효율적으로 집단화하는 방법을 제안한다. 이것은 비대칭망에서 집단화 할 링크의 QoS 파라미터가 두 개 이상일 때 기존 스타 집단화 방법이 갖는 집단화된 정보의 부정확성을 줄이기 위한 방법으로, 서비스경계라인을 논리 링크로 갖는 풀 메쉬 토폴로지를 스타 토폴로지로 변형한다. 이를 위해 본 논문에서는 서비스경계라인의 3가지 속성인 분할, 조인 그리고 통합을 정의하며 이 속성들을 이용한 스타 토폴로지로의 변형과 풀 메쉬로의 복원 방법을 제시한다. 제안 방법은 기존 방법과 유사한 공간 복잡도와 시간 복잡도를 갖지만 집단화된 정보의 정확도와 질의 응답 정확도는 기존 방법보다 높다는 것을 실험을 통해 알 수 있었다.
객체지향 지리정보 데이타베이스 시스템의 설계시 중요한 고려 사항은 저장된 데이타에 대한 좋은 접근 전략을 갖도록 하는 것이다. 객체지향 시스템에서는 이러한 목적으로 여러가지 색인 기법이 개발되었으나, 이러한 기법들은 객체지향 데이타 모델의 집단화 계층이나 상속 계층 중 어느 한 가지만을 고려하는 경우가 대부분이었다. 본 연구에서는 포인터 체인 디렉토리를 이용하여 객체지향 지리 데이터베이스의 집단화 및 상속 계층을 접근하는 데 효율적인 색인 기법을 제안하였다. 제안된 기법의 효용성을 기존의 색인 기법들과 다양하게 비교하였으며, 저장비용과 검색비용 측면에서 그 성능을 시뮬레이션한 결과를 제시하였다.
대용량의 테이블을 수평적으로 분할하여 서로 다른 데이터베이스에 저장함으로써 데이터를 분산 저장하고 처리할 수 있는 방법을 샤딩이라 한다. 샤딩된 데이터에 대한 집계 또는 분석 함수를 적용하여 전체 결과를 얻기 위해서는 여러 곳으로 분산된 데이터에 대한 지역 결과를 통합하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 오픈 소스 DBMS의 하나인 큐브리드(CUBRID)의 샤딩 기술을 이용하여 분산된 부분 집계함수를 통합 처리하는 모듈을 설계하고 구현하는 방법에 대해 소개한다. 이 통합 모듈을 통해 여러 곳으로 샤딩된 데이터에 대하여 집계 및 분석 함수를 이용한 분석이 가능하도록 하였고, 단일 데이터베이스를 사용한 분석 성능과의 비교를 통해 샤드 분산 데이터베이스를 사용한 집계 계산이 효율적임을 보인다.
스트림 처리기는 다수의 연속질의에서 제한된 자원을 효율적으로 이용하기 위하여 자원공유 기법을 이용한다. 기존의 기법은 계층구조를 유지하여 집계질의를 처리한다. 그래서 삽입연산은 계층구조 재구성 비용이 필요하다. 또한 검색연산은 서로 다른 슬라이딩 윈도우 크기에 속하는 집계정보 검색비용이 필요하다. 그래서 본 논문에서는 보다 빠른 질의 처리를 위해 선형 자료구조를 사용한다. 제안기법은 팬(Pane)크기 결정단계와 팬 생성단계, 팬 삭제단계로 구성된다. 팬 크기 결정단계는 정확한 집계정보를 유지하기 위한 최적 팬 크기를 결정하는 단계이며, 팬 생성단계는 스트림 버퍼로부터 팬 크기만큼의 데이타에 대한 집계정보를 저장하는 단계이다. 팬 삭제단계는 더 이상 연속질의가 사용하지 않는 팬을 삭제하는 단계이다. 제안 기법은 선형 자료 구조를 이용하므로 계층구조를 이용하는 자료 구조에 비해 자원을 적게 사용한다. 또한 스트림 데이타가 입력되어도 팬 크기에 해당하는 집계정보만 계산하면 되므로 집계정보 삽입비용이 감소하고, 서로 다른 슬라이딩 윈도우 크기에 대해서도 선형검색으로 집계정보 검색비용이 감소한다. 성능평가를 통하여 제안기법이 적은 메모리 사용 결과를 보였으며, 질의 처리 속도가 증가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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