• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제8권4호
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• pp.541-546
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• 2007

많은 양의 연속적인 스트림 데이터를 대상으로 하는 연속적인 질의처리의 경우는 전통적 방식의 요구구동형 질의처리 방식이 적합하지 않다. 본 논문에서는 자료구동형 방식을 도입하여 질의를 처리함으로써 스트림 데이터에 알맞은 질의처리 기법을 제안하고 질의계획의 구조와 질의실행 방식을 설명하였다. 제안된 질의처리 기법은 다중질의 처리가 가능하며, 질의 간에 공유가 가능하게 한다. 또한 부분질의의 실행결과가 저장됨으로써 실행시간을 단축할 수 있다. 본 질의처리 모델에 XML 데이터와 XQuery 질의를 적용하였다.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제3권1호
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• pp.27-58
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• 2009

Aggregation join queries are an important class of queries over data streams. These queries involve both join and aggregation operations, with window-based joins followed by an aggregation on the join output. All existing research address join query optimization and aggregation query optimization as separate problems. We observe that, by putting them within the same scope of query optimization, more efficient query execution plans are possible through more versatile query transformations. The enabling idea is to perform aggregation before join so that the join execution time may be reduced. There has been some research done on such query transformations in relational databases, but none has been done in data streams. Doing it in data streams brings new challenges due to the incremental and continuous arrival of tuples. These challenges are addressed in this paper. Specifically, we first present a query processing model geared to facilitate query transformations and propose a query transformation rule specialized to work with streams. The rule is simple and yet covers all possible cases of transformation. Then we present a generic query processing algorithm that works with all alternative query execution plans possible with the transformation, and develop the cost formulas of the query execution plans. Based on the processing algorithm, we validate the rule theoretically by proving the equivalence of query execution plans. Finally, through extensive experiments, we validate the cost formulas and study the performances of alternative query execution plans.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권1호
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• pp.37-50
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• 2021

Query applications based on nested data, the most commonly used form of data representation on the web, especially precise query, is becoming more extensively used. MapReduce, a distributed architecture with parallel computing power, provides a good solution for big data processing. However, in practical application, query requests are usually concurrent, which causes bottlenecks in server processing. To solve this problem, this paper first combines a column storage structure and an inverted index to build index for nested data on MapReduce. On this basis, this paper puts forward an optimization strategy which combines query execution service tree and frequent sub-query trajectory to reduce the response time of frequent queries and further improve the efficiency of multi-user concurrent queries on large scale nested data. Experiments show that this method greatly improves the efficiency of nested data query.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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• pp.101-104
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• 2007

Efficient Query processing and optimization are critical for reducing network traffic and decreasing latency of query when accessing and manipulating sensor data of large-scale sensor networks. Currently it has been studied in sensor database projects. These works have mainly focused on in-network query processing for sensor networks and assumes homogeneous sensor networks, where each sensor network has same hardware and software configuration. In this paper, we present a framework for efficient query processing over heterogeneous sensor networks. Our proposed framework introduces query processing paradigm considering two heterogeneous characteristics of sensor networks: (1) data dissemination approach such as push, pull, and hybrid; (2) query processing capability of sensor networks if they may support in-network aggregation, spatial, periodic and conditional operators. Additionally, we propose multi-query optimization strategies supporting cross-translation between data acquisition query and data stream query to minimize total cost of multiple queries. It has been implemented in WSN middleware, COSMOS, developed by ETRI.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.1-8
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• 2017

본 논문에서는 Hadoop에 공간 데이터를 저장하고 SQL 기반 질의언어에 의하여 공간 데이터를 질의할 수 있는 공간 빅데이터 질의처리 시스템을 제시한다. 제안한 시스템은 대용량의 공간 빅데이터를 HDFS 기반의 저장 시스템에 저장하고 공간 데이터 처리기능이 추가확장된 SQL 기반 질의언어로 질의를 할 수 있도록 지원하며 OGC 심플 피처모델 기반의 공간 데이터 표준 데이터타입과 함수를 지원한다. 본 논문에서는 질의언어 파싱, 질의언어 검증, 질의계획 생성, 저장시스템 연동 등 질의처리의 주요 기능 개발을 제시하였다. 제안한 시스템의 성능을 기존 시스템과 비교하였으며, 실험에서는 Hadoop에 저장된 공간 데이터에 대한 영역질의의 질의실행시간에 있어서 비교 시스템 대비 약 58%의 성능향상을 나타냄을 보였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.715-718
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• 2009

시계열 데이터(time series data)는 특정 대상의 시간적 변동을 지속적으로 관측하여 얻은 값이다. 시계열 데이터의 자료수가 많아짐에 따라 자료의 효율적인 탐색을 위한 장치들이 개발되고 있다. 이 중에서 대화형의 자료 탐색(interactive data exploration)을 위한 동적 쿼리(dynamic query)의 대표적인 장치로 Timeboxes를 들 수 있다. Timeboxes는 관심영역에 해당하는 자료들을 보여주는 사각형 쿼리 장치이다. 사용자 본인의 관심 구간을 간단한 마우스 조작을 통해 사각형 형태로 나타내면 이 사각형 영역 내에 해당되는 자료들이 실시간으로 나타난다. 그러나, 구체적인 쿼리 영역을 설정하기에는 한계가 있고 사용자의 사고 모델(mental model)과는 불일치되는 쿼리 영역을 시각화 한다는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 DQB(Dynamic Query Band)를 제안한다. DQB는 시계열 데이터의 시각화 뷰에서 두께를 가지는 꺽은 선이 이루는 쿼리 영역을 말한다. 이 장치는 직관적이고 조작이 간편한 인터페이스를 제공할 뿐만 아니라, 구체적인 쿼리 영역 설정이 가능하고 좋은 개념 모델(Conceptual model)을 제공해 준다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권3호
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• pp.327-341
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• 2006

센서 네트워크, 모니터링, SDI (selective dissemination of information) 등과 같이 스트림 데이타를 생성하는 응용의 증가로 스트림 데이타에 대한 질의 처리를 효율적으로 지원하기 위한 연구가 활발히 수행되고 있다. 특히 SDI와 같은 웹 환경의 응용은 XML 스트림에 대한 질의 처리를 필요로 하는데, XML은 웹 환경에서 데이타 교환의 표준이므로 이에 대한 연구는 아주 중요하다. 그러나 현재까지 제시된 XML 스트림 질의 처리 시스템들은 정적인 질의 계획을 사용하기 때문에 동적으로 변하는 스트림 데이타에 대해 적응력 있게 대처하지 못하는 문제가 있다. 반면 관계 데이타 스트림에 대한 질의 처리 시스템들은 질의 연산자 라우팅 기법을 통해 동적인 질의 계획을 사용함으로써 적응력 있는 질의 처리를 지원한다. 본 논문에서는 관계 데이타 모델을 사용하는 시스템의 적응력 있는 질의 처리 모델을 적용하여XML 스트림에 대한 적응력 있는 질의 처리를 수행할 수 있는 시스템을 제안한다. 그리고 기존의 XML을 기반으로 하는 대표적인 시스템인 YFilter와 본 논문이 제안하는 시스템의 성능을 비교, 평가하여 본 논문이 제안하는 시스템의 효율성을 보인다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제11권2호
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• pp.89-98
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• 2009

데이터 스트림은 다양한 입력속도로 끊임없이 입력되고 데이터 스트림을 저장하는 메모리상의 저장공간은 유한하기 때문에 때때로 저장공간을 초과하는 데이터가 입력되는 경우가 발생한다. 이 문제를 해결하기 위해 초과되는 데이터의 일부를 버려 메모리 초과를 방지하는 부하제한 기법이 연구되었다. 기존의 부하제한 기법은 데이터의 편차에 따른 최적의 샘플링 비율을 갖는 랜덤 샘플링을 사용한다. 그러나 이 기법은 공간적 특성을 고려하지 않기 때문에 공간 질의에 사용되는 데이터와 사용되지 않는 데이터를 구분하지 않고 샘플링 한다. 그래서 공간 질의가 포함되는 u-GIS 환경에서는 질의 정확도가 감소하는 문제가 발생하였다. 본 논문에서는 공간 질의와 비공간 질의가 동시에 발생하는 u-GIS 환경에서 질의 정확도를 보다 향상 시키는 부하제한 기법을 연구하였다. 이 기법은 동시에 실행되는 공간 질의의 공간적 이용도에 따라 차등적으로 샘플링을 하여, 질의에 이용될 확률이 낮은 데이터를 샘플링을 한다. 제안된 부하제한 기법은 공간질의가 존재하는 경우 질의 정확도를 크게 향상 시켰고, 샘플링 중 공간 필터링 연산을 적용하여 질의처리 속도도 일부 향상 시켰다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.107-116
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• 2012

서로 연결된 데이터들의 의미를 컴퓨터가 이해하여 자동으로 처리할 수 있는 시맨틱 기술의 보급이 확산되고 있다. 시맨틱 웹에서 데이터에 대한 처리는 데이터 자체에 대한 접근뿐만 아니라 데이터 상호간의 연관성 즉, 데이터 상호간의 의미에 대한 이해와 접근을 중요시 하고 있다. 시맨틱 웹의 데이터와 그 연관성을 표현하기 위해 W3C에서는 RDF를 표준 형식으로 제정하였으며 RDF로 표현된 데이터에 대한 질의 처리를 지원하기 위해 여러 RDF 질의어가 제안되었으나 시맨틱 연관성을 고려한 질의어 정의와 이에 관련한 질의 처리 기법은 계속적인 연구가 필요한 분야이다. 본 논문에서는 RDF 질의 처리를 위해 소개된 접미사 배열 기반의 인덱싱 기법을 기반으로 시맨틱 연관성의 대표적 유형인 ${\rho}$-path 질의를 처리하기 위한 방법을 제안한다. 제안된 질의 처리 방법의 성능 평가를 위해 다른 두 가지 형태의 처리 방법을 구현하여 실험적으로 비교하였다. 평균 질의 처리 시간 측정을 통해 제안 기법이 다른 두 가지 처리 방법에 비해 각각 약 1.8~2.5배와 3.8~11배의 우수한 처리 성능을 보인다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권2호
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• pp.396-417
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• 2018

GR-tree and query aggregation techniques have been proposed for spatial query processing in conventional spatial query processing for wireless sensor networks. Although these spatial query processing techniques consider spatial query optimization, time query optimization is not taken into consideration. The index reorganization cost and communication cost for the parent sensor nodes increase the energy consumption that is required to ensure the most efficient operation in the wireless sensor node. This paper proposes itinerary-based R-tree (IR-tree) for more efficient spatial-temporal query processing in wireless sensor networks. This paper analyzes the performance of previous studies and IR-tree, which are the conventional spatial query processing techniques, with regard to the accuracy, energy consumption, and query processing time of the query results using the wireless sensor data with Uniform, Gauss, and Skew distributions. This paper proves the superiority of the proposed IR-tree-based space-time indexing.