• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.67-76
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• 2018

본 논문은 영역 모니터링 질의를 효율적으로 처리하는 기법에 대해서 다룬다. 기존의 영역 모니터링 질의 처리를 위해서 사용된 중앙 집중식 기법은 이동 객체가 서버에 주기적으로 자신의 위치 업데이트를 전송하고, 서버가 질의 결과를 지속적으로 업데이트 한다고 가정한다. 그러나 이러한 가정은 많은 양의 위치 데이터 전송으로 인해 시스템 성능을 크게 저하시킨다. 최근, 영역 모니터링 질의 처리를 위한 몇 가지 분산 기법들이 제안되었다. 분산 기법에서 서버는 각 이동 객체에게 I) 작업 공간의 서브 공간인 상주 도메인과 ii) 몇 개의 인접 질의 영역을 할당한다. 각 이동 객체는 상주 도메인을 벗어나거나 질의 영역의 경계를 가로지를 경우에만 서버에게 자신의 위치를 전송한다. 상주 도메인 및 인접 질의 영역을 이동 객체에 할당하기 위해서 서버는 작업 공간을 반복적으로 동일하게 반으로 분할하여 생성되는 질의 색인 구조를 사용한다. 하지만 이와 같은 색인 구조는 불필요한 분할이 발생하게 되므로 시스템의 성능 저하를 발생시킨다. 본 논문에서는 불필요한 분할을 줄이기 위해서 적응 분할 기법을 제안한다. 적응 분할 기법은 I) 질의 영역과 결과 서브 공간의 공간적 관계와 ii) 질의 영역의 분포를 고려하여 동적으로 작업 공간을 분할한다. 본 논문에서는 기존의 색인 구조인 QR-tree에 본 논문에서 제안한 새로운 분할 기법을 적용하였으며, 시뮬레이션을 통해 제안 된 분할 기법의 효율성을 검증했다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권1호
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• pp.23-30
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• 2004

공간 질의 크기에 대한 근사치를 구하기 위해서는 입력 데이터 공간을 분할한 후 분할된 영역에 대하여 질의 결과 크기를 추정한다. 본 논문에서는 데이터 편재가 심한 공간 데이터에 대한 질의 크기 추정의 문제를 논의한다. 공간을 분할하는 기법으로 관계 데이터베이스에서 많이 사용되는 너비 균등, 높이 균등 히스토그램에 해당되는 면적 균등, 개수 균등 분할에 대한 방법을 검토하고 공간 인덱싱에 기초한 공간 분할방법에 대해서 알아본다. 본 논문에서는 공간 순서화 기법인 힐버트 공간 채움 곡선을 이용한 공간 분할을 제안한다. 제안한 방법과 기존의 방법을 실제 데이터와 인위 데이터를 사용하여 편재된 공간 데이터에 대한 질의 결과 크기의 추정에 대한 정확도를 비교한다. 본 실험에서 힐버트 채움 곡선에 의한 공간 분할이 공간 질의 크기 버켓 수의 변화, 데이터 위치 편재도의 변화, 데이터 크기의 변화에 대해서 기존의 분할 방법보다 질의 결과 크기 추정에 대해서 우수한 성능을 보였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권7호
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• pp.867-878
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• 2006

최근 센서네트워크에 관련된 많은 연구가 진행되고 있다. 특히, 센서의 전력 보전을 위한 많은 기술들이 개발되고 있는데, 본 논문에서는 센서 네트워크의 불필요한 전력 소비를 줄이는 다중 연속질의 최적화에 관련된 방법을 제시한다. 우리는 센서 네트워크에서 전송되는 데이터의 횟수나 전송량의 원천적 문제가 되는 다중 연속 질의의 중복성 문제를 해결하는 분할 알고리즘을 제안한다. 분할 알고리즘은 새롭게 생성된 사용자 질의와 기존의 질의 들 사이에 중첩 질의 영역을 제거하기 위해, 질의 인덱스 (QR-tree)를 통해 하나의 질의를 둘 이상의 질의로 분할하는 알고리즘이다. QR-트리는 효율적인 질의 분할을 위해, R*-트리를 본 논문의 구존에 맞게 개량한 것이다. 이러한 처리 결과, 우리는 센서 네트워크의 전체 에너지에서 약 20% 가량의 에너지를 보존할 수 있었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제41권2호
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• pp.23-32
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• 2004

질의 최적화기의 중요 기능 중에 하나는 질의가 주어졌을 때 질의 조건을 만족하는 입력 레코드의 개수를 추정하는 일이다. 관계 데이터베이스와 마찬가지로 공간 데이터베이스에서 질의 결과 크기 추정은 입력 데이터 공간을 버켓으로 불리는 작은 영역으로 분할한 후 분할된 영역에 대해서 질의 결과 ■기를 추정한다. 추정의 정확도는 작은 영역으로 분할할 때 근사 계산한 데이터와 실제 데이터의 차이에 의해서 결정되며 이것은 공간 분할을 어떻게 분할하는가에 달려 있다. 기존의 방법은 일차원에 많이 사용되는 데이터의 범위를 균일하게 하는 너비 균등 방법과 빈도수의 합을 일정하게 하는 높이 균등 방법을 공간상의 이차원에 적용한 면적 균등 분할과 개수 균등 분할 방법에 기초를 두고 있다. 본 논문에서 제안한 방법은 공간을 분할할 때 데이터의 범위와 빈도수의 곱을 면적으로 나타낸 후 면적 값의 차이가 가장 큰 순서로 버켓을 정하는 방법으로 데이터 범위와 빈도수를 동시에 고려하여 최적의 버켓을 결정한다. 본 논문에서는 제안한 방법과 기존의 방법을 실제 데이터와 인위데이터를 사용하여 질의 크기, 버켓수, 데이터 개수, 데이터 크기의 변화에 대해서 질의 결과 추정에 대한 정확도를 비교, 분석하여 제안한 방법의 성능 우수성을 확인한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권4호
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• pp.621-638
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• 2003

웹 상에서 XML 문서의 수요가 증가함에 따라 XML 문서를 자원으로 갖는 웹 서비스 응용들이 증가하고 있다. 이들 웹 서비스 응용에서 질의 처리 시 성능 향상을 위해 XML 데이타에 대한 뷰 메커니즘을 고려할 수 있다. XML 질의 결과를 실체뷰로 유지하고, 하부 XML 문서에 대한 원래의 질의를 관련된 실체뷰에 대한 질의로 변환하여 수행한다면 질의 응답시간을 줄일 수 있을 것이다. 실체뷰를 이용한 질의 처리의 유형으로는 $\circled1$ 실체뷰로부터 원하는 결과를 모두 얻을 수 있는 유형과 $\circled2$ 질의 결과의 일부는 실체뷰에 존재하지만 일부는 하부 XML 문서로 부터 검색해야 하는 유형이 있다. 본 논문에서는 두 번째 유형에 대하여 연구한다. 본 논문의 질의는 여러 XML 질의어들이 갖는 핵심적인 기능 중 하나인 XML 경로 표현식이다. 본 논문에서는 먼저, XML 저장소 내 하부 XML 문서들로부터 도출된 XML 실체뷰의 저장 구조를 제시 한 후, 주어진 XML 질의를 실체뷰에 대한 질의와 하부 데이타에 대한 질의로 분할하는 알고리즘과 분할 질의의 결과를 통합하는 알고리즘을 제시한다. 그리고, 성능 평가를 통하여 실체뷰를 이용한 질의 분할 처리가 성능 향상을 가져오는 조건을 구한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권1호
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• pp.27-42
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• 2009

유비쿼터스 컴퓨팅의 실현을 위해서는 이동 디바이스 등 클라이언트의 제약된 자원을 효율적으로 사용하는 기법이 요구된다. 메모리 용량이 크지 않은 이동 디바이스의 경우, 대용량 XML 데이터에 대한 질의 처리를 수행하기 위해서는 XML 스트림 질의 처리 기술의 활용이 필수적이다. 최근에 서버에서 XML 문서를 XML 조각(XML fragment)으로 분할하여 스트리밍하고 클라이언트에서 이 조각 스트림을 받아 질의를 처리하는 기법들이 제안되었다. XML 조각 스트림 질의 처리에 있어 XML 문서가 분할되는 방법에 따라 자원 사용(질의 처리 시간 및 메모리 사용량) 면에서 큰 차이가 날 수 있기 때문에 효율적인 XML 문서 분할 방법이 요구된다. 본 논문에서는 클라이언트의 질의 처리 시 자원 사용 효율을 높이기 위한 XML 문서 분할 기법을 제시한다. 이를 위하여 먼저 XML 조각 스트림 질의 처리의 비용 모델을 제시하고, 자원 효율적인 XML 문서 분할 알고리즘을 제시한다. 구현 및 성능 평가 결과 본 논문에서 제시한 기법이 기존 기법들에 비해 질의 처리 시간 및 메모리 사용량 양면 모두에서 우수한 것으로 나타났다. 본 논문의 기여는 XML 조각 스트림 질의 처리 기술의 실용화 가능성을 기존 기술에 비해 한 층더 높였다는 데 있다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제34권2호
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• pp.166-178
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• 2007

RFID 기술 표준화를 추진하고 있는 EPCglobal의 ALE(Application Level Event)는 응용 애플리케이션과 RFID 미들웨어 사이의 인터페이스로서 ECSpec(Event Cycle Specification)과 ECReports(Event Cycle Reports)를 정의하고 있다. ECSpec은 애플리케이션이 원하는 태그 데이타에 대한 명세이며, ECReports는 ECSpec이 제시한 조건에 적합한 결과를 보고하기 위한 것이다. ECSpec은 애플리케이션이 미들웨어에 등록하는 이벤트 여과를 위한 명세로서 일정 시간 동안 반복적으로 수행되는 연속질의(continuous query)와 유사한 특성을 가진다. ECSpec을 연속질의로 변환할 때 해당 질의가 가지는 술어(Predicate)는 매우 긴 길이를 가지는 간격이 된다. 기존 질의색인들은 긴 간격 데이타에 의해 삽입과 검색 성능이 저하되는 문제점이 있다. 이 논문에서는 ECSpec을 연속질의의 형태로 변환하고 해당 질의가 가지는 술어인 2차원 간격의 특성을 반영한 새로운 질의 색인 구조로써 TLC-Index를 제안한다. 색인 구조는 그리드 방식의 큰 크기를 가지는 셀 분할 구조와 선분 모양의 가상 분할 구조를 병행하는 하이브리드 구조이다. TLC-index는 긴 간격을 큰 크기를 가지는 셀 분할 구조로 분할 삽입함으로써 저장 공간의 소모를 줄이고 삽입 성능을 향상 시킨다. 또한 짧은 간격들을 짧은 길이를 가지는 가상 분할 구조들로 분할 삽입함으로써 그리드 방식이 가질 수 있는 부분적 겹침을 제거하여 검색 성능을 향상시킨다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제32권2호
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• pp.177-192
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• 2005

본 논문에서는 XML 데이타를 릴레이션으로 분할 저장할 경우, 분할된 XML 데이타로부터 질의 결과 XML 문서를 재구성하는데 소모되는 질의 처리비용을 줄이기 위한 구조적 중복 방법을 소개한다. 기본 아이디어는 주어진 질의 패턴을 분석하여, 적절한 데이타들을 중복시킴으로서 질의 처리 성능을 향상시키는 것이다. 이러한 구조적 중복 방법으로 실질적으로 유효할 수 있는 ID, VALUE, SUBTREE의 세 가지 유형의 특성을 분석하였다. 본 논문에서는 추가적으로 주어진 XML 데이타와 질의들이 매우 크고 복잡할 경우 최적의 중복 집합을 팎는 것이 매우 어려운 작업이 될 수 있으므로, 이를 위한 경험적 탐색 방법을 소개한다. 마지막으로 몇 가지 실험을 통하여, 중복 데이타를 사용함으로 발생하는 XML 질의 처리비용과 제안된 탐색 방법의 효율성을 분석한다. 중복 데이타를 사용함으로 XML 판독 질의는 빨라지지만, XML 갱신 질의는 중복 데이타의 갱신 일관성 비용 때문에 느려지는 것은 당연하다. 하지만 실험 결과는 매우 과도한 갱신 비용의 경우에도 in-place ID 중복은 효율적이며, 갱신 비용이 매우 과도하지만 않다면 multiple-place SUBTREE 중복은 판독 질의 처리 성능을 크게 향상시킬 수 있음을 보여주었다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.63-70
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• 2015

상호 연관되는 복잡한 데이터 조건이 존재하는 환경에서 스카이라인 질의는 의사결정 시스템 등 폭넓은 애플리케이션 활용 가능성으로 다양한 분야에서 연구되어 왔다. 중앙집중식 환경에서 스카이라인 질의처리 기법이 초기에 제안되었으며 최근 대량의 다차원 데이터에 대해 데이터 공간을 분할하여 맵/리듀스 플랫폼 상에서 병렬적으로 처리하는 기법이 제안되었다. 그러나 현재까지의 기법이 비균등적 실행과 높은 중복 작업으로 효율성이 저하된다는 문제점을 배경으로 본 논문에서는 랜덤 샘플링을 통해 데이터 분포를 추정하여 비균등 분할 문제를 해결하고 각 기반의 데이터 공간을 분할하여 스카이라인 처리 과정에서 중복 작업을 최소화한 새로운 기법 MR-DEAP를 제안한다. 마지막으로 다양한 환경에서의 실험결과 제안된 기법이 다른 각 기반 분할과 그리드 분할 기법보다 우수한 것을 입증하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.1-8
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• 2003

현재 사회전반에 걸쳐 급격히 증가하고 있는 멀티미디어 정보를 효율적으로 관리, 활용할 수 있는 방법이 다양하게 연구되고 있다. 본 논문에서는 정지영상 검색을 위해 사용자가 질의(query)를 요구하면 질의 물체를 배경으로부터 분할한 후 유사물체를 영상 데이터베이스 내에서 검색할 수 있는 내용기반 영상검색 시스템을 구현하였다. 질의영상이 들어오면 우선 메디안 필터링 처리를 하여 잡음 제거한 후 캐니 에지 탐지법으로 물체의 에지를 구한다. 그리고 볼록 다각형 기법을 이용하여 배경으로부터 질의물체를 분할한다. 분할된 영상으로부터 컬러 히스토그램을 구한 후 데이터 베이스내의 영상과 히스토그램 인터섹션을 하여 유사치를 구한다 또한 공간적 그레이 분포와 질감특성을 추출하기 위해 분할된 영상을 그레이 영상으로도 변환시켜 웨블릿 변환한 후 밴디드 오토코릴로그램과 에너지를 구해 유사치를 구한다. 이렇게 구한 유사치을 더해 최종 유사영상을 검색하는데 물체 분할기법을 사용함으로써 배경에 강인할 뿐 아니라 보다 정확한 물체 검색이 가능하였다.