최근에 이동 객체의 위치를 추적하는 기술은 여러 응용 분야에서 중요성이 증대되고 있다. 그러나 지속적으로 움직이는 이동 객체의 위치를 추적하기 위해서는 매우 많은 수의 인덱스 변경 연산을 수행하여야 하므로 R-트리와 같은 전통적인 공간 인덱스 구조로는 처리하기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 객체의 움직임을 간단한 선형 함수로 가정하여 색인하는 연구들이 있어왔지만, 실제 응용에서는 객체의 움직임이 매우 복잡하므로 이러한 방법을 이용하기 적합하지 않다. 본 논문에서는 복잡한 움직임을 가지는 객체를 효율적으로 색인하기 위한 R-트리의 지연 갱신 기법을 제안한다. 이 기법은 객체가 이동할 때마다 트리의 구조를 변경하지 않고, 객체가 이전에 속해 있던 R-트리의 MBR(Minimum Bounding Rectangle)을 벗어날 때만 트리의 구조를 변경하므로 R-트리의 갱신 연산 비용을 크게 줄일 수 있다. 뿐만 아니라, 기본적인 R-트리의 구조와 연산을 그대로 이용하므로 다양한 R-트리 변종 트리에서도 쉽게 적용이 가능하고, R-트리를 이용하여 이미 구축되어 있는 다양한 응용 환경에 쉽게 이용할 수 있다.
멀티미디어 데이터베이스에서 k-최근접 질의는 가장 일반적이며, 비공간 검색 조건이 포함된 경우가 많다. 현재까지 이러한 질의를 위한 여러 기법 중에서 Hjaltason과 Samet이 제안한 점증적 최근접 알고리즘에 가장 유용하다고 알려져 있다. 질의 처리를 위해 상위 연산자가 k보다 많은 객체를 요구할 때, 이 알고리즘은 처음부터 질의를 재실행하지 않고 다음 객체를 전달할 수 있기 때문이다. 그런데, 이 알고리즘에서 사용하는 R-트리는 결국에는 비공간 검색조건을 만족시키지 않을 투플 후보들을 부분적으로 제거할 수가 없기 때문에 비효율적이다. 본 논문에서 우리는 이 알고리즘을 보완한 RS-트리 기반 점증적 최근접 알고리즘을 제안한다. RS-트리는 R-트리와, 그 보조 트리로서 계층적 시스니쳐 파일을 기반으로 하는 S-트리로 구성된다. S-트리는 R-트리를 탐색하는 과정에서 많은 불필요한 투플을 제거하는 역할을 수행한다. 본 논문에서는 실험을 통해 RS-트리가 Hjaltason과 Samet의 알고리즘의 성능을 향상시킬 수 있음을 보인다.
매년 CPU 속도가 60% 정도 증가되고, 메모리 속도가 10% 증가되는 현실에서, 캐쉬 미스(Cache miss)를 얼마나 줄이느냐 하는 문제가 현재의 주기억 데이타베이스 환경에서 가장 중요한 문제로 대두되었다. 최근 연구들에서는 R-트리의 변형 모델인 CR-트리와 같은 인덱스 구조들이 제시되었으나, 이는 손실 발생 가능한 압축 기법을 사용함으로써 검색 성능이 더 나빠질 수 있다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 MR-트리라고 이름 붙여진 캐쉬 동작에 민감한 R-트리의 새로운 변형 모델을 제시한다. MR-트리는 리프가 아닌 중간 노드 엔트리들을 100%에 가깝게 사용하여 결과적으로 트리의 높이와 중간 노드 엔트리의 MBR을 줄여주는 효과를 준다. 이를 위해 노드 분할 발생시 입력 경로 상에 하나 이상의 빈 엔트리를 지니는 중간 노드가 존재할 경우에만, 노드 분할을 상위로 전송하고, 존재하지 않을 경우 새롭게 생성된 노드는 분할된 노드의 자식 노드가 된다. MR-트리는 이와 같은 동작으로 인해 발생 가능한 트리 불균형 문제를 높이 균형화(HeightBalance) 알고리즘을 수행함으로써 해결한다. 한편, 본 논문에서는 MR-트리를 캐쉬 동작에 더욱 민감한 트리형태로 만들기 위해 CCMR-트리를 제안한다. 본 논문의 실험과 분석 결과, 2차원의 MR-트리는 약간의 개선된 수정 속도와 비슷한 메모리 사용량을 기록하며, 기존의 R-트리에 비해 2.4배 이상의 빠른 검색 속도를 나타냈다.
최근 들어 계속되는 램 가격 하락으로 인해 대용량의 램을 사용하는 주기억 데이터베이스 시스템의 구축이 실현 가능하게 되었다. 그러나 기존의 디스크 기반 공간 색인 기법은 디스크 접근 시간만을 주로 고려하기 때문에, 주기억 색인 기법으로 디스크 기반 색인 기법을 직접적으로 적용시키는 것은 부적절하다. 주기억 장치 색인 기법은 모든 색인 노드들이 주기억 장치에 상주하기 때문에 노드에 대한 접근 시간이 디스크 기반 기법에 비해 상당히 미미하고, 결국 효율적인 색인 기법을 위해서는 노드 접근시간 뿐만 아니라 노드내의 키 비교시간을 고려해야 한다. 이러한 주기억 장치 색인 기법의 특성을 고려하여, 본 논문에서는 Tmr-트리라는 새로운 색인 기법을 제시한다. Tmr-트리는 T-트리의 장점과 R-트리의 장점을 결합한 이진 색인 구조로서, 색인 노드는 데이터 객체들을 위한 엔트리들, 왼쪽/오른쪽 자식 노드에 대한 포인터, 그리고 3개의 추가 필드들로 구성된다. 여기서 3개의 추가 필드들은 현재 노드에 저장된 키 값들의 범위를 포함하는 MBR과 왼쪽 서브트리에 저장된 키 값들의 범위를 포함하는 MBR, 오른쪽 서브트리에 저장된 키 값들의 범위를 포함하는 MBR에 해당한다. 본 논문의 실험에서 Tmr-트리는 R-트리와 달리 검색 시 항상 리프노드까지 방문할 필요가 없기 때문에 모든 데이터 분포에서 R-트리에 비해 더 나은 실험 결과를 보여주었다. 노드 크기 측면에서 노드안 엔트리 수를 증가시킨 초반에 상당한 검색성능 향상을 보여주었으며, 그 후로 약간씩 검색시간 증가를 나타냈다. 한편, 삽입시간 측면에서 Tmr-트리는 R-트리에 비해 약간의 더 많은 삽입시간이 필요했다.
스트리밍 서비스는 인터넷 트래픽의 많은 부분을 차지할 정도로 인기 있는 서비스가 되었고, 확장성을 위해 P2P기반의 스트리밍 서비스가 제안되었다. P2P기반 스트리밍 환경은 빈번한 피어들의 떠남과 합류가 일어난다. 이러한 멀티캐스트 그룹의 변화에 대처하기 위해서 다중 멀티캐스트 트리가 제안되었다. 이는 중복성을 통해 멀티캐스트 그룹의 변화에 따른 영향을 줄였다. 하지만 노드의 능력 차이를 고려하지 않았기 때문에 트리가 길어지고, 불안정해질 수 있다. 이를 위해 본 논문은 노드의 능력을 고려한 내구적 멀티캐스트 트리 생성 기법(R-CAT)을 제시하여 우수 노드를 트리의 상층부에 위치시킴으로써 트리의 길이를 줄이고 트리 상층부의 안정화 문제를 해결할 수 있다. 또한 제시한 기법의 유효성을 증명하기 위해 기존의 SplitStream을 확장해서 R-CAT을 구현, 비교 검증한다.
현재 및 과거 위치 질의를 위해 연속적으로 변경되는 위치의 이동은 저장되고 색인화 되어야 한다. 기존의 R-트리에 시간을 다른 차원으로 추가하여 간단하게 확장한 3차원 R-트리는 현재 위치 질의를 다루지 않고 있으며, 색인 노드들의 많은 중첩으로 인하여 공간 활용도가 낮다는 문제점이 있다. 이 논문에서는 분할된 노드의 공간 활용도를 높이기 위하여 향상된 3차원 R-트리의 동적 분할 정책을 제안한다. 또한, 이동체들의 현재 및 과거 위치를 질의하기 위해 새로운 태그 색인 구조를 소개함으로서 기존의 3차원 R-트리를 확장하였다. 현재 및 과거 위치 질의에서 제안하는 태그 동적 3차원 R-트리는 기존의 3차원 R-트리와 TB-트리 보다 성능이 우수하였다.
최근 스트리밍 서비스는 인터넷 트래픽의 많은 부분을 차지할 정도로 인기 있는 서비스가 되었고, 확장성을 위해 P2P기반의 스트리밍 서비스가 제안되었다. P2P기반 스트리밍 환경은 빈번한 피어들의 떠남과 합류가 일어나므로, 이러한 멀티캐스트 그룹의 변화에 대처하기 위해서 다중 멀티캐스트 트리를 구축하게 된다. 하지만 기존의 방법들은 노드의 능력 차이를 고려하지 않았기 때문에 트리가 길어지고, 불안정해질 수 있다. 따라서 본 논문은 노드의 능력을 고려한 내구적 멀티캐스트 트리 생성 기법(R-CAT)을 제시하여 우수 노드를 트리의 상층부에 위치시킴으로써 트리의 길이를 줄이고 트리 내구성이 강한 멀티캐스트 트리를 구성하게 한다. 또한 시뮬레이션을 통해 제안한 R-CAT 기법이 기존의 SplitStream 기법에 비해 노드 합류에 드는 오버헤드는 늘어나지만 결과 트리의 종단간 평균 지연시간이나 손실되는 패키 수는 훨씬 적어 성능과 내구성 면에서 향상을 가져옴을 보일 수 있었다.
정보 통신 기술의 발달은 데이타베이스 분야에도 새로운 응용들을 만들고 있다. 예를 들어, 수많은 객체들의 위치를 추적하는 이동 객체 데이타베이스나 각종 센서들로부터 들어오는 데이타 스트림을 처리하는 스트림 데이타베이스에서 다루는 데이타는 일반적으로 매우 빠르고 끊임없이 변경된다. 하지만, 전통적인 데이타베이스에서는 데이타를 사용자의 명시적인 변경이 있기 전까지는 변하지 않는 상대적으로 정적인 것으로 간주하고 있기 때문에, 전통적인 데이타베이스 시스템은 이러한 끊임없고 동적인 데이터의 변화를 효율적으로 처리하는데 문제를 지닌다. 특히 다차원 데이타 처리를 위한 대표적 인덱스 구조인 R-트리의 경우, 데이타의 삽입이나 삭제가 연속적인 노드의 분할이나 합병을 유발하고 있으므로 이러한 문제는 더 심각해진다. 본 논문에서는 이러한 빈번한 변경 효율적으로 처리하기 위하여 새로운 R-트리 갱신기법인 리프 갱신 기법을 제안한다. 리프 갱신 기법에서는 새로운 데이타가 이전에 속해있던 리프 노드의 MBR 내에 있으면 전체 트리를 변경하지 않고 해당 리프 노드만을 변경시킨다. 이러한 리프 갱신 처리와 리프 노드를 직접 접근하게 해주는 리프 접근 해시 테이블을 이용하여 리프 갱신 기법은 데이타의 변경연산 비용을 크게 줄인다. 제안기법은 기존 R-트리의 알고리즘과 구조를 그대로 이용하고, R-트리의 정확성을 보장하므로 다양한 R-트리 변종들에도 적용 가능하고 R-트리를 이용하는 다양한 응용 환경에 이용이 가능하다. 본 논문에서는 제안 기법이 기존 기법에 대하여 가지는 갱신 연산의 비용 이득을 수학적으로 분석하였고, 실험을 통하여 제안 기법의 우수성을 확인하였다.
이동객체 응용은 빈번하게 변경되는 이동객체의 위치정보를 효과적으로 처리할 수 있는 색인구조를 필요로 한다. 이동객체의 위치를 색인하기 위해 제안된 색인기법들은 대부분 R-트리를 기반으로 하고 있다. R-트리는 변경보다는 검색 연산의 성능에 초점이 맞추어진 색인구조이어서 잦은 변경을 다뤄야 하는 이동객체의 응용에 적합하지 않은 측면이 있다. 일부 연구에서는 R-트리의 변경 연산 성능을 향상시키기 위한 연구를 진행한 바 있다. 하지만, 변경 연산의 성능이 개선되었다 하더라도 R-트리가 기본적으로 내재하고 있는 동시성 제어기법 문제(동시성 제어 기법의 비효율성과 안정성) 때문에 R-트리 기반의 색인기법을 실제 응용에서 쓰는 데는 여전히 문제가 있다. 이 논문에서는 B+-트리와 힐버트 곡선 (Hilbert Curve)를 기반으로 하는 새로운 이동객체 색인 기법을 제안한다. 기존에 제안된 B+-트리 기반의 색인기법과는 다르게 이 논문에서는 힐버트 커브의 해상도(또는 차수, order)를 객체의 분포도와 개수에 따라서 가변적으로 적용하는 방법을 제안한다. 실험을 통해서 제안하는 색인 기법이 응답시간과 처리율 측면에서 기존 색인기법에 비해 우수함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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