본 논문은 데이타스트림 환경에서 연속질의를 효율적으로 처리하는 방법을 다룬다. 먼저, 기존의 질의 처리 방법을 데이타 엘리먼트와 질의 중에서 어느 것을 먼저 선택하고 수행을 시작하느냐에 따라서, 서로 이원적인 두 가지 방법인 데이타-이니셔티브(data-initiative)와 질의-이니셔티브(query-initiative)로 분류한다. 이러한 분류는 기존의 질의 처리 연구에서 데이타와 질의를 서로 다르게(asymmetrically) 취급하였다는 것에 기인한다. 기존의 연속질의 처리에서는 이원적인 질의 처리 방법 중에서 데이타-이니셔티브 방법만이 사용되었기 때문에, 질의-이니셔티브 방법에서 얻을 수 있는 성능 상의 이점이 간과되었다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 데이타와 질의를 동등하게(symmetrically) 볼 수 있다는 점에 착안한다. 본 논문에서는 데이타와 질의의 이원성 모델(Duality Model of Data and Queries)을 제안하고 이 모델에 기반하여 연속질의 처리 문제를 다차원 공간에서의 공간조인 문제로 변환하는 새로운 관점을 제시한다. 그리고, 공간조인 기반 연속질의 처리 알고리즘인 Spatial Join CQ를 제안한다. Spatial Join CQ는 다차원 공간상에 영역으로 표현된 데이타 엘리먼트들의 집합과 질의들의 집합으로부터 서로 겹치는 쌍을 찾음으로써 연속질의를 처리한다. 제안하는 알고리즘은 대칭적인(symmetric) 연산인 공간조인으로 겹치는 영역들을 찾아냄으로써 서로 이원적인 두 가지 질의 처리 방법의 효과를 동시에 얻는다. 성능 평가 결과, 제시하는 알고리즘은 기존의 방법에 비해서 단순 선택 연속질의는 최대 36배, 슬라이딩 윈도우 조인 연속질의는 최대 7배의 성능 향상을 보였다.
The real-time traffic data is generated continuous and unbounded stream data type while intelligent transport system (ITS) needs to provide various and high quality services by combining with spatial information. Traditional database techniques in ITS has shortage for processing dynamic real-time stream data and static spatial data simultaneously. In this paper, we design and implement an advanced traffic monitoring system (ATMS) with the integration of existed data stream management system (DSMS) and spatial DBMS using IntraMap. Besides, the developed ATMS can deal with the stream data of DSMS, the trajectory data of relational DBMS, and the spatial data of SDBMS concurrently. The implemented ATMS supports historical and one time query, continuous query and combined query. Application programmer can develop various intelligent services such as moving trajectory tracking, k-nearest neighbor (KNN) query and dynamic intelligent navigation by using components of the ATMS.
유비쿼터스 응용은 실시간으로 입력되는 데이터 스트림과 저장된 공간 데이터를 동시에 처리하는 이중적인 공간 연속 질의 처리 기술이 요구된다. 이러한 공간 연속 질의 처리에서는 대용량 공간 데이터에 대한 디스크 접근 비용을 최소화가 요구되나 기존 공간색인 기법은 논리적 인접성을 공간 데이터의 물리적인 인접성을 보장할 수 없으므로 공간 데이터 탐색에 있어 비용이 증가한다. 또한 데이터 인접성 보장을 위한 공간 순서화 기법의 경우에도 빈번하게 접근되는 질의 공간 영역에 대한 클러스터링을 고려하지 않고 있다. 본 논문에서는 이중적인 공간 연속질의 처리에서 공간 데이터의 효율적인 접근을 위한 영역 기반 저장 구조를 제안한다. 제안 기법에서는 영역을 기반으로 데이터를 인접하게 저장하고 사용자 질의를 영역 기반으로 그룹 처리함으로써 질의 처리 비용을 감소시킬 수 있다.
유비쿼터스 환경에서 다양한 센서로부터 생성되는 데이터 스트림에 대해 사용자가 요구하는 위치 기반 서비스를 효과적으로 지원하기 위해 연산자 네트워크와 공유 등을 통한 연속 질의 처리 기법이 활용되고 있다. 위치 정보 기반의 연속 질의 처리는 특정 영역을 중심으로 유사 질의가 집중적으로 발생할 수 있으므로, 본 논문에서는 유사한 조건을 갖는 공간 연산을 공유하기 위해 그리드 영역 분할을 이용한 공간 연산 공유 기법을 제안한다. 제안기법은 공간 연산을 직접 공유하지 않고 그리드 셀 별로 이동객체를 공유하기 때문에 유사한 조건을 갖는 공간 연산의 공유가 가능하여 공간 연산의 실행 빈도수를 크게 감소시켜 질의 처리 속도의 향상과 함께 메모리 이용률을 향상시킨다.
Kim, Sang-Ho;Choi, Bo-Yoon;Ryu, Keun-Ho;Nam, Kwang-Woo;Park, Jong-Hyun
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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pp.715-717
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2003
Some previous works for nearest neighbor (NN) query processing technique can treat a case that query/data are both moving objects. However, they cannot find exact result owing to vagueness of criterion. In order to escape their limitations and get exact result, we propose new NN query techniques, exact CTNN (continuous trajectory NN) query, approximate CTNN query, and dynamic CTNN query. These are all superior to pervious works, by reducing of number of calculation, considering of trajectory information, and using of continuous query concept. Using these techniques, we can solve any situations and types of NN query in location-aware environment.
u-GIS 환경에서는 실시간으로 유입되는 공간 데이터 스트림으로 인해 발생되는 부하를 제한하기 위한 연구가 계속되고 있다. 그러나 기존의 비공간 데이터 기반의 부하 제한 기법은 공간 데이터의 특성을 고려하지 않아 공간 질의 처리의 정확도를 감소시킨다. 또한, 공간 데이터 기반의 부하 제한 기법도 공간 데이터 스트림의 입력 빈도 변화와 공간 데이터의 밀집도를 반영하지 않아 질의 처리 정확도와 질의 처리 성능이 저하되는 문제가 존재한다. 이에 본 논문에서는 u-GIS 환경에서 부하 발생 빈도를 최소화하고 연속 질의 처리 성능과 정확도를 향상시키기 위해 공간 데이터의 밀집도와 공간데이터스트림의 입력 변화량을 이용하여 동적으로 부하를 제한하는 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 부하제한 요구시 공간 이용도에 따라 질의에 참여할 확률이 낮은 데이터를 샘플링함으로써 연속 질의 처리 결과의 정확도와 질의 처리 속도를 향상시킬 수 있다.
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.
공간 데이터 스트림 관리 시스템에 실시간으로 입력되는 공간 데이터 스트림은 제한된 주기억장치의 용량을 초과할 수 있으므로 부하를 제한할 필요가 있다. 그러나 기존의 연구에서는 부하 제한을 위해 공간 데이터 스트림을 생성하는 데이터 소스의 특성이나 입력 변화, 그리고 공간 데이터 이용 정도를 효율적으로 적용하지 못함으로써 질의 처리의 정확도와 성능을 감소시키는 문제를 갖고 있다. 이에 본 연구에서는 공간 데이터 스트림 질의 관리 시스템에서 발생할 수 있는 부하를 제한하고 공간 질의 처리의 성능과 정확도를 높이기 위한 다단계 부하제한 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 먼저 데이터를 수집하는 단계에서 데이터의 수량과 입력 빈도 변화를 이용하여 부하를 제한하고, 과부하 발생시 공간 이용도에 따라 질의 참여 확률이 낮은 데이터를 대상으로 추가적인 부하제한을 수행한다. 실험 결과에서 제안 기법은 기존 부하제한 기법에 비해 11% 이상의 부하 제한 발생 빈도를 감소시키면서 입력 데이터 스트림의 증가와 질의 영역에 증가에 따른 질의 처리 결과의 정확도는 0.04% 이상의 우위를 보였다. 또한, 질의 처리 성능에서도 기존 기법에 비해 3% 이상의 향상을 나타냈다.
웹 상에서 사용자들 간의 관계(Relation)를 통해 인적 네트워크를 형성할 수 있게 해주는 온라인 서비스를 SNS(Social Networking Services)라고 한다. 최근에는 GPS가 내장된 디지털장치(스마트 폰, 태블릿 PC 등)를 통해 획득한 위치 정보를 SNS에 추가한 LBSNS(Location-Based SNS) 서비스에 대한 관심이 증가하고 있다. 사용자가 원하는 관심지역의 정보만을 구독하는 LBSNS 서비스를 구현하기 위해서는 공간필터링 기법이 요구된다. 공간필터링을 위해서는 트윗에 위치정보를 포함해야 한다. 위치정보는 사용자의 이동에 따라 함께 변하는 동적정보로 표현되거나 최초위치에서 고정되는 정적정보로 표현될 수 있다. 동적 위치정보를 사용할 경우 사용자의 이동에 따라 연속적으로 공간 필터링 질의가 발생하므로 서버에 많은 부하를 줄 수 있다. 본 논문에서는 동적 위치정보로 인해 대량으로 발생하는 연속질의 문제를 해결하기 위해서 가상그리드 기법을 이용한 공간필터링 알고리즘을 제안한다. 성능평가 결과 가상그리드 기법을 활용한 경우 질의 발생빈도 측면에서 최고 93%성능이 개선되었다.
다양한 센서들로부터 실시간으로 수집되는 데이터를 분석, 처리해야하는 유비쿼터스 환경의 다양한 응용서비스(모니터링 서비스)를 개발하기 위해서는 반드시 연속질의 처리 방법이 요구된다. 기존 연구에서 연속질의는 대부분 간격질의와 영역질의만으로 표현되고, 이러한 질의에 대한 처리 기법들이 제시되었다. 그러나 연속질의의 종류는 매우 다양하며, 속성 조건, 공간 조건, 시간 조건의 결합을 통해 표현될 수 있다. 이 논문에서는 연속질의의 종류를 분류하고, 여러 조건들의 결합을 통해 표현 가능한 연속질의 모델을 제안하고자 한다. 이 논문은 연속질의를 표현하는 질의 모델을 제안함으로써, 연속질의 처리를 위한 다양한 후속 연구에 대한 방향을 제시하는데 기여하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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