Various air indexing and data scheduling schemes for wireless broadcast of spatial data have been developed for energy efficient query processing. The existing schemes are not effective when the clients' data access patterns are skewed to some items. It is because the schemes are based on flat broadcast that does not take the popularity of the data items into consideration. In this paper, thus, we propose a data scheduling scheme letting the popular items appear more frequently on the channel, and grid-based distributed index for non-flat broadcast (GDIN) for window query processing. The proposed GDIN allows quick and energy efficient processing of window query, matching the clients' linear channel access pattern and letting the clients access only the queried data items. The simulation results show that the proposed GDIN significantly outperforms the existing schemes in terms of access time, tuning time, and energy efficiency.
A GIS software GEO Millennium SystemTM has been developed to integrated with spatial database that combines conventional and spatially related data. As we known well the standard query language lacks the support of spatial data type and predicate, and can not serve as the query language in the spatial database directly; some extended strategies have been proposed, but some of them need their own storage manager, some introfuce new clause into the SELECT-FROM-WHERE structure, and some is very complex and available to us. So we designed our own query language on the conventional storage manager system. It supports the Spatial Data Type and predicate, and provides the full query capabilities of SQL on the non-spatial part of the database while being tightly integrated with the spatial part, without changing the standard SQL structure.
A new GIS software Spatial Database Engine(SDE) has been developed to integrated with spatial database that combines conventional and spatially related data. As we known well in the traditional relation database system, the query evaluation techniques are a well-researched subject, many useful and efficient algorithms have been proposed, but in the spatial database system, it is a litter difference with the traditionally ones. Based on the Query Graph Model(QGM), we implemented our own query evaulation plan in the SDE, which can deal with the full functionality query statement SELECT-FROM-WHERE_GROUPBY-HAVING, and treat the spatial data and non-spatial data seamlessly. We proposed a novel multi way join algorithm base on nest loop that may be attractive.
최근 들어 계속되는 램 가격 하락으로 인해 대용량의 램을 사용하는 주기억장치 데이터베이스 시스템의 구축이 실현 가능하게 되었다. 주기억장치 데이터베이스는 여러 다양한 실시간 응용 분야를 위해 사용되며, 매년 CPU 속도가 60% 정도 증가되고, 메모리 속도가 10% 증가되는 현실에서, 케쉬 미스(Cache miss)를 얼마나 줄이느냐 하는 문제가 주기억장치 데이터베이스의 검색 성능 측면에서 가장 중요한 문제로 대두되고 있다. 본 논문에서는 이러한 환경을 고려한 실시간 모바일 GIS응용을 위한 주기억장치 데이터베이스 시스템을 설계 및 구현한다. 본 시스템은 크게 PDA를 사용하는 모바일 사용자를 위한 인터페이스 관리기와 가상 메모리 기법을 사용해 전체 데이터를 주기억장치에 상주시키며 관리하는 주기억 데이터 관리기, 공간 및 비 공간 질의를 처리하는 질의처리기, 새롭게 제시하는 공간 데이터를 위한 MR-트리 인덱스와 비 공간 데이터를 위한 T-트리 인덱스 구조를 관리하는 인덱스 관리기, 데이터를 디스크에 저장하기 위한 GIS 서버 인터페이스로 구성된다. 새롭게 제시하는 공간 인덱싱을 위한 MR-트리는 노트 분할이 발생될 경우, 입력 경로 상에 하나 이상의 빈 엔트리를 지니는 노드가 존재할 경우에만, 노드 분할을 상위로 전송한다. 그러므로 중간 노드들은 항상 100%에 가깝게 채워져 있게 된다. 본 논문의 실험 결과, 2차원의 MR-트리는 기존의 R-트리에 비해 2.4배 이상의 빠른 검색 속도를 나타냈다. 한편, 주 기억 데이터 관리기는 가상 메모리 제공을 위해 전체 벡터 데이터 및 MR-트리, T-트리, 데이터 객체 텍스트 정보를 페이지 단위로 분할하여 관리하고, 간접 주소 기법을 사용하여 디스크로부터의 재 로딩시 발생할 수 있는 문제점을 제거하였다.
This paper suggests constraint data modeling based on constraint data presentation techniques to perform complex spatial database operation naturally. We were able to identify the limitation of extendibility of dimension and non-equal framework via relevant research for former schema of spatial database and query processing. Therefore we described generalized tuple of spatial data and the definition of suggested constraint data modeling. Also we selected MLPQ/PReSTO tool among constraint database prototype and compare standard functionality of ARC/VIEW. Then we design scenario for spatial operation using MLPQ/PReSTO and we suggested application effect after query processing. Based on above explanation, we were able to identify that we can process spatial data naturally and effectively using simple constraint routine on same framework via constraint data modeling.
유비쿼터스 센서 네트워크(USN) 환경에서 사용자 중심의 서비스를 하기 위해서는 영역 질의 처리가 필수적이다. In-network 질의에서 영역 질의를 처리하는 방법으로 R-tree를 이용하는 방법이 선호되었다. 유비쿼터스 센서 네트워크 환경하에서는 센서의 수명이 전체 네트워크의 수멍을 좌우하기 때문에 질의가 전달될 센서를 정확하게 선별할 수 있어야 한다. 그러나, R-tree를 이용한 방법은 질의 영역과 MBR(Minimum Boundary Rectangle) 간의 교집합 연산에 의해 센서를 선별하기 때문에 실제 센서가 없는 영역임에도 불구하고 센서 값 측정을 요청하는 메시지를 전달하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 기지국의 미들웨어에 트라이 구조 쿼드 트리를 구축하여 이를 이용하여 정확하게 질의 영역에 포함되는 센서 노드들에게만 질의를 전달한다. 이 기법은 질의 수행시 R-tree를 이용한 방법보다 응답 시간이 늦어지지만, 필요한 센서 노드에만 정확히 질의를 전달하기 때문에 USN의 전력 소모를 감소시키는 장점이 있다.
공간데이터베이스 시스템에서는 사용자에게 효과적인 공간데이터베이스 접근방법을 제공하기 위하여 공간 뷰를 지원하며 비실체화 방법과 실체화 방법으로 관리한다. 비 실체화 방법은 동일질의에 대한 반복적인 수행으로 서버 병목 현상과 네트워크 부하가 발생하는 문제점이 있고, 실체화 방법은 공간 기본 테이블 변경에 대한 실체화 뷰 관리 방법이 어렵고, 비용이 많이 든다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 R-tree 재구성 방법을 이용한 공간 뷰 실체화 관리 기법(SVMT : Spatial View Materialization Technique)을 제안한다. 제안한 SVMT는 공간 뷰 객체 분포율 오차율 이용하여 공간 뷰를 실체화하는 기법으로, 공간 뷰 객체 분포율 오차가 오차 한계 범위내에 존재하면 공간 뷰를 실체화하고 광간 뷰 높이에 해당하는 노드를 공간 뷰에 대한 R-Tree의 루트로 사용하고, 오차 한계 범위를 벗어나면 공간 뷰를 실체화함과 동시에 R-Tree를 재구성하는 방법이다. 이 기법에서 공간 뷰에 대한 정보는 공간 뷰 정보 테이블(SVIT : Spatial View Materialization Technique)를 통하여 관리되며, 이 테이블의 레코드는 공간 뷰에 대한 정보를 저장하고 있다. SVMT는 실체화된 공간 뷰에 대한 질의수행을 통해 공간질의 처리 수행 속도를 빠르게하며, 이를 통하여 반복적인 질의 변환을 통해 발생하는 부가적인 질의 수행 비용을 제거한다. 따라서, 제안하는 기법은 다중 사용자, 동시 작업 환경에서 공간 뷰에 대한 빠른 접근 속도와 빠른 질의 응답을 제공하여 서버의 병목현상과 네트워크 부하를 최소화한다는 장점을 가진다.
최근 들어 이동 통신 서비스에서 이동하는 고객의 위치정보와 관련된 서비스가 중요한 서비스로 부각되고 있다. 이동 객체의 경우 갱신 연산이 많고 부하가 특정 지역에 집중되는 특징이 있다. 이러한 LBS 응용에서 시공간 영역질의는 중요한 서비스이다. 질의 처리 속도의 개선을 위해서 디스크 입출력 시간을 최대한 줄일 필요가 있다. 본 논문에서는 갱신연산을 최소화하기 위해 고안되어진 시공간 시스템 아키텍쳐로 GALIS의 비균등 2단계 격자 인덱스 구조를 적용한다. 질의 처리 처리율을 향상시키기 위해서 공간 관련성과 시간 관련성을 이용한 스케줄링 기법과 Time Zone 개념을 사용하여 시공간 개념이 결합된 질의 처리 기법을 제안한다. 제안된 방법의 성능 측정을 위해서 다른 질의 범위를 가지고 영역 질의의 결과를 보인다.
As semiconductor memory becomes cheaper, the memory capacity of computer system is increasing. Therefore computer system has sufficient memory for a plentiful spatial data. With emerging spatial application required high performance, this paper presents a GIS database system in main memory. Memory residence can provide both functionality and performance for a database management system. This paper describes design of DBMS for storing, querying, managing and analyzing for spatial and non-spatial data in main-memory. This memory resident GIS DBMS supports SQL for spatial query, spatial data model, spatial index and interface for GIS tool or applications.
CORBA와 같은 분산 컴퓨팅 환경에서 이종의 시스템 및 데이타베이스들의 통합을 위해 기존에는 포장자(wrapper)를 사용하였다. 이러한 여러 분야에 적용되는 포장자들 중에는 클라이언트에게 공통의 인터페이스를 제공하는 공간 데이타 제공자가 있다. 기존에는 공간 데이타 제공자를 데이타 소스별로 작성해야 하기 때문에 중복 구현과 구현 후의 변경 확장에 대한 문제가 있다. 이 논문에서는 공간 데이타 세공자의 재사용과 확장성을 위해 독립 포장자 객체와 종속 포장자 객체의 두개의 층으로 이루어진 새로운 구조를 제시한다. 종속 포장자 객체는 각 데이타소스에 대한 공간 데이타 작성시에 새로이 작성되야 하는 객체이고, 독립포장자 객체는 재사용될 수 있는 객체를 말한다. 또한 이 논문에서는 미들웨어에서 질의 처리 결과 유지 방법에 따른 구현 방법론을 제시한다. 질의 결과 유지 방법에는 질의 결과를 데이타로 유지하는 방법과 CORBA 객체로 변환하여 유지하는 방법으로 나뉘어진다. 각 방법에 대한 성능 평가 결과 CORBA 객체를 생성하는 방법의 비용이 상당히 높은 것을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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