As technologies related to sensor network are currently emerging and the use of GeoSensor is increasing along with the development of Internet of Things (IoT) technology, spatial query processing systems to efficiently process spatial sensor data are being actively studied. However, existing spatial query processing systems do not support a spatial-temporal data type and a spatial-temporal operator for processing spatialtemporal sensor data. Therefore, they are inadequate for processing spatial-temporal sensor data like GeoSensor. Accordingly, this paper developed a spatial-temporal query processing system, for efficient spatial-temporal query processing of spatial-temporal sensor data in a sensor network. Lastly, this paper verified the utility of System through a scenario, and proved that this system's performance is better than existing systems through performance assessment of performance time and memory usage.
There has been much interest in stream query processing. Various index techniques and advanced join techniques have been proposed to efficiently process data stream queries. Previous proposals support rapid and advanced response to the data stream queries. However, the amount of data stream is increasing and the data stream query processing needs more speedup than before. In this paper, we proposed novel query processing techniques for large number of incoming documents stream. We proposed Dissection Technique for efficient query processing in the data stream environment. We focused on the dissection technique in join query processing. Our technique shows efficient operation performance comparing with the other proposal in the data stream. Proposed technique is applied to the sensor network system and XML database.
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.
최근 공간 네트워크 데이터베이스를 위한 질의처리 알고리즘에 관한 연구가 많은 관심을 받고 있으나, 경로-기반 질의에 대한 연구는 매우 미흡한 실정이다. 공간 네트워크 데이터베이스에서는 이동객체가 공간 네트워크상에서만 이동하기 때문에, 위치기반 서비스 및 텔레매틱스의 응용을 지원하기 위해 경로 내 최근접(In-Route Nearest Neighbor : IRNN) 질의와 같은 경로-기반 질의에 대한 효율적인 질의처리 알고리즘 연구가 필수적이다. 그러나 기존 경로 내 최근접 질의처리 알고리즘은 도로내의 병목현상을 반영하지 못하는 문제점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 공간제약을 고려한 경로 내 최근접 질의처리 알고리즘을 제안한다. 마지막으로, 기존 알고리즘과의 성능 비교를 통하여 제안하는 알고리즘이 우수함을 보인다.
최근 대용량 데이터의 분석을 위한 top-k 질의처리 알고리즘에 대한 관심이 고조되고 있다. 그러나 기존 top-k 질의처리 알고리즘은 효율적인 인덱스 구조를 제공하지 않기 때문에, 높은 탐색 비용을 야기하며, 아울러 다양한 질의 유형을 지원하지 못하는 문제점이 존재한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 그리드 인덱스 기반 뷰 선택 기법을 이용한 top-k 질의처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법은 그리드 인덱스 기반의 뷰 선택 기법을 통해 주어진 질의 영역에 대하여 최소한의 그리드 셀만을 탐색함으로써 질의처리 시간을 감소시킨다. 마지막으로, 성능 평가를 통해 제안하는 top-k 질의처리 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 질의처리 시간 및 질의 결과 정확도 측면에서 우수함을 나타낸다.
객체 지향 데이타베이스 시스템은 복잡한 데이타 관리 기능에 대한 응용을 제공하 는 효과적인 해결책으로써 제안되어왔다. 질의 처리와 같은 문제점에 대한 연구와 이 러한 요구를 입증하는 것은 형식적인 객체지향 질의 모델이 없어서 진척되지 못하고 있다. 본 논문은 집단화 상속성에 기반한 질의 모델을 정의하며, 질의의 대수 표현에 서 재작성 규칙을 보존하는 동등성에 적용할 수 있는 의미적 재작성 규칙을 개발한다. 이질의 모델을 의미적으로 분석하여 논리적으로 최적화하고, 질의의 대수식들은 등가 보존 재작성 규칙에 의하여 최적화될 수 있다.
분산된 생물 정보원을 물리적으로 혹은 가상적으로 통합하기 위해서는 정보원들의 이질성을 해결해야 하며, 사용자의 다양한 요구를 수용할 수 있도록 범용성과 적응력이 뛰어나야 한다 본 논문에서는 데이터는 물론 응용 프로그램의 통합을 위한 미들웨어를 설계함에 있어서 랩퍼 시스템에서의 융통성 있는 범용 XML 질의 처리 엔진을 제시한다. 제시된 질의 처리 엔진은 사용자 정의 XML 뷰를 지원함으로서 융통성 있는 통합 질의 구성을 가능하게 한다. 질의 처리 과정은 뷰 합성, 지역 정보원에 대한 질의 변환, 그리고 결과 문서 생성과정을 동반하는데, 이를 위해 XML 뷰와 XML 질의어를 뷰 트리로 표현하는 XML 뷰 트리 기반의 질의 처리 모델을 제시한다. 그리고 제시된 질의 처리 모델의 범용성을 확인하기 위해 관계형 데이터베이스와 웹 정보원, 그리고 응용 프로그램에 대하여 정보원의 질의 결과 형이 관계형 튜플과 XML 문서인 경우에 대한 질의 처리 방법을 제시한다.
본 논문에서는 관계형 데이타베이스 시스템을 위한 새로운 지능적인 질의 처리 시스템을 제안하였다. 애매한 질의와 관련된 기존의 연구결과를 분석하여 그 문제점들을 해결할 수 있는 새로운 질의 처리 시스템이 개발되었는데, 지능적 질의 처리기를 비롯한 각 모듈의 역할을 정의하였으며, 구문분석기, 질의변환 모듈, 추진 엔진, 의미 데이타베이스 모듈, 결과합성기 등의 알고리즘을 제시하였다. 또한 제안된 질의처리 시스템의 기반한 실제 작동의 과정을 한 예를 들어 검증한 결과 타당성 있는 결과가 입증되었으며, 사용자의 일반적인 질의뿐만 아니라 애미한 질의에도 지능적으로 대처하여 순서화된 겨로가를 보여주고 있다.
인터넷 상에서 정보 표현 및 교환의 표준으로 XML이 대두되면서 데이타베이스 연구 분야에서는 XML 질의 처리에 대한 중요성이 커지고 있다. 그리고 과거 몇 년간 빠른 XML 질의 처리를 위해 XISS, XR-트리와 같은 구조적 XML 질의 처리 기법이 제안되었다. 하지만 구조적 XML 질의 처리는 가지 경로 질의 처리를 위해 많은 조인 비용이 요구되는 문제를 가지고 있다. 최근에는 구조적 XML 질의 처리 기법의 조인 문제를 해결하기 위해 ViST와 PRIX와 같은 시퀀스 매칭 기반의 XML 질의 처리 기법이 제안되었다. 시퀀스 매칭 기반의 XML 질의 처리 기법은 가지 경로 질의를 다수의 부질의로 분리하지 않고 질의 시퀀스가 문서 내에 포함되는지만 비교하기 때문에 조인 비용이 요구되지 않는 장점을 가지고 있다. 하지만 ViST는 최적화되지 못한 번호부여 기법을 사용함으로써 질의 처리 시 구조 관계를 정확하게 판단하지 못하고, PRIX는 질의와 문서의 NPS와 LPS를 비교하는데 많은 비용이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 XML 질의 처리 성능 향상을 위해 상향식 질의 처리를 사용하는 효율적인 시퀀스 매칭 기법을 제안한다. 또한 본 논문의 성능 평가에서는 제안하는 기법을 ViST PRIX와 비교하여 제안하는 기법이 와일드-카드('*'와 '//')를 포함하는 선형 경로 질의뿐만 아니라 가지 경로 질의 처리에 대해 향상된 성능을 나타냄을 보인다.
최근 IoT 기술의 발전과 더불어 센서 노드, RFID, CCTV, 스마트폰 등에서 다양한 데이터를 Sensing하는 기술과 무선 통신 기술이 급격히 발전하면서 여러 응용 분야에서 센서 네트워크 관련 기술을 활용하기 위한 다양한 연구가 활발히 추진되고 있다. 따라서, GeoSensor 활용이 증가함에 따라 공간 센서 데이터와 같은 2차원 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 질의 처리 시스템이 활발히 연구되고 있다. 하지만 기존 질의 처리 시스템들은 시공간 센서 데이터와 같은 다차원 데이터를 처리하기 위한 데이터 타입과 연산자를 지원하지 않기 때문에 이와 같은 다차원 데이터를 처리하기에 미흡하다. 따라서, 본 논문은 이러한 센서 네트워크에서 다차원 데이터를 효율적으로 처리하기 위하여 질의 처리 시스템을 연구 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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