이동객체에 대한 연속 범위 질의(Continuous Range Query)의 응용프로그램이 급속도로 확장되면서 이차원정보를 넘어서 고차원 공간 데이타에 대한 처리를 요구하고 있다. 만약 고차원 데이타에 대한 중첩되어지는 연속 범위 질의의 정보를 기존의 색인으로 구성한다면 객체의 수와 질의의 수가 증가함에 따라 질의처리성능이 저하된다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위하여 PAB(Projected Attribute Bit)-기반의 질의색인방법을 제안한다. 제안하는 기법은 성능향상을 위하여 질의의 정보를 각 속성 축에 투영이라는 작업을 통하여 고차원의 데이타를 1차원 정보들로 변환하고 이러한 정보를 비트단위로 구성하였다. 또한 제안하는 질의색인은 보다 효율적인 질의의 처리를 위하여 점진적인 갱신(Incremental Update)을 지원한다. 다양한 성능평가 및 분석을 통하여 제안하는 방법이 최근에 연구된 CES-기반의 질의색인 기법보다 더 나은 확장성(Scalability)을 가짐을 입증한다.
최근 GPS 및 무선 이동 컴퓨팅 기술의 발달로 인해, 텔레매틱스(telematics) 및 위치기반 서비스(LBS) 응용이 활발하게 연구되고 있다. 이러한 위치 기반 서비스 응용에서는 이동객체의 위치 정보가 시간의 흐름에 따라 계속적으로 변하기 때문에, 이를 위한 빈번한 업데이트 연산은 시스템에 많은 부하를 가중시키며 이로 인해 검색 성능의 저하를 초래한다. 이를 해결하기 위해 공간 네트워크에서 대용량 이동객체의 위치정보를 분산 처리하기 위한 DS-GRID(distributed S-GRID) 및 이를 위한 k-최근접 질의처리 알 고리즘이 제안되었다[1]. 그러나 k-최근접 질의처리 기법은 질의점 및 이동객체의 위치가 변경되면 그 결과 가 유효하지 않기 때문에, 연속 k-최근접(CKNN:continuous k-nearest neighbor) 질의처리 알고리즘의 연구가 필요하다. 본 연구에서는 DS-GRID를 위한 MCE-CKNN 알고리즘 및 MBP-CKNN 알고리즘을 제안한다. MCE-CKNN 알고리즘은 주어진 경로를 셀 단위로 분할하여 각 셀에서 질의 처리를 병렬적으로 수행하여 검색 성능을 향상시킨다. 아울러 MBP-CKNN 알고리즘은 그리드 셀의 각 경계점에서 가까운 POI를 미리 저장하여 인접셀 탐색 횟수를 줄임으로써 검색 성능을 향상시킨다. 마지막으로, 제안하는 알고리즘의 성능 분석을 통해, 기존 알고리즘보다 15-53% 검색 성능이 우수함을 나타내었다.
다양한 센서들로부터 실시간으로 수집되는 데이터를 분석, 처리해야 하는 유비쿼터스 환경의 다양한 응용 서비스를 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.
실시간으로 입력되는 스트림을 저장하기 위한 메모리의 크기는 동적으로 변한다. 이 데이터 스트림을 처리하는 연속질의는 저장공간의 크기를 동적으로 관리해야 한다. 이를 위해, 저장되는 현재 데이터양에 따라 즉시 페이지 단위로 메모리를 할당 및 해제하는 기본적인 메모리 관리자가 연구되었다. 그러나 이 방법은 데이터 스트림을 저장하기 위해 메모리의 할당 및 해제를 매우 빈번하게 수행하게 된다. 또한 질의가 메모리가 부족할 때 즉시 페이지를 할당하기 때문에, 특정 지연되는 질의가 대량의 페이지를 점유하는 문제를 발생시킬 수 있다. 메모리관리자에서 발생하는 이와 같은 문제에 초점을 맞추어, 본 연구는 할당 및 해제 빈도수를 감소시키고, 질의 별로 최대한 균등하게 페이지를 분배하는 메모리 관리 기법을 제안한다. 본 기법은 질의의 페이지 이용률을 이용하여 할당 및 해제 빈도수를 크게 감소시키고, 질의의 지연 상태에 따른 메모리의 할당을 통하여 특정 질의의 메모리 독점을 방지할 수 있다.
본 논문에서는 기존 공간 속성만을 고려하는 그리드 기반의 색인 기법을 변형하여 보다 빠른 연산을 수행하는 상위-k 질의 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 이동 객체의 공간 속성 뿐만 아니라 비공간 속성을 활용하여 사용자가 선호하는 정보를 효과적으로 검색할 수 있는 메인메모리 기반 그리드 색인 구조인 Bit-Vector Grid Index(BVGI)를 구축한다. 그리드의 각 셀은 이동객체의 비공간 속성 값을 비트 벡터로 부호화하여 이동 객체가 어떤 셀에 포함되어 있는지 빠르게 판단할 수 있고, 각 셀에 존재하는 이동객체의 비트 벡터만을 비교하여 불필요한 연산을 줄일 수 있다. 성능 평가를 통해 제안하는 BVGI 기법이 기존의 질의 처리 기법보다 메모리 사용량과 CPU-time 측면에서 우수함을 보였다.
최근 이동 중인 경로 상에 존재하는 모든 지점에 대해 k개의 최근접 객체를 탐색하는 연속 k 최근접 객체 탐색 질의가 위치기반 서비스와 지능형 교통 시스템의 응용 분야에 폭넓게 사용되고 있다. 이러한 질의는 위와 같은 응용에 빠른 응답을 요구하고, 공간 네트워크 데이터베이스에 적용가능 해야 한다. 이 논문에서는 공간네트워크 상에서 움직이는 질의 객체를 위한 최근접 객체를 효율적으로 탐색하는 새로운 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 기법은 다수의 분할점과 그에 상응하는 k개의 최근접 객체 집합들을 결과로 추출하며, POI들 간에는 순서가 없다. 분석을 통해 제안한 기법에 기존기법에 비해 우수함을 보인다.
최근 PDA, 휴대폰과 같은 모바일 기기 및 GPS와 같은 무선 통신 기술의 발달로 인하여 위치 기반 서비스의 이용이 확산되었다. 하지만 이러한 서비스는 사용자의 정확한 위치정보를 가지고 LBS 서버에 연속적으로 질의를 요청하기 때문에, 심각한 개인 정보 누출의 위협이 될 수 있다. 따라서 모바일 사용자의 안전하고 편리한 위치기반 서비스 사용을 위한 개인 정보 보호 방법이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 Peer-to-Peer 환경의 위치기반 서비스에서 연속적인 질의 처리를 지원하는 그리드 기반 클로킹(Cloaking) 영역 설정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 Peer-to-Peer 환경에서 연속적인 위치기반 서비스를 지원하기 위하여, Chord 프로토콜을 사용하여 클로킹 영역을 설정한다. 마지막으로 성능평가를 통해서 제안하는 기법이 서비스 시간면에서 기존 연구보다 우수함을 보인다.
시공간 조인은 이동객체와 같이 시공간의 특성을 가지는 데이터를 처리할 때 요구되는 중요한 연산자로, 이동객체들의 움직임을 분석하거나 이동객체들의 시공간적 패턴을 찾는 것과 같이 다양하게 활용된다. 현재까지 실외공간에서의 시공간 조인 질의에 관한 연구는 많이 진행되어왔다. 최근에는 실내측위기술이 발전함에 따라 실외뿐만 아니라 실내에서도 다양한 위치기반 서비스가 점진적으로 제공되고 있으며, 특히 이동객체를 중심으로 다양한 응용 서비스들을 필요로 하게 된다. 하지만 실내공간에서의 시공간 조인에 관한 연구는 아직 전무하다. 본 논문에서는 실내공간에서 실시간으로 갱신되는 이동객체에 대한 연속 시공간 셀프조인 질의와 질의처리 방법론을 제안하였다. 연속 시공간 셀프조인 질의는 주어지는 특정 시간과 공간의 조건을 만족하는 모든 쌍들을 시간이 지남에 따라 지속적으로 갱신하는 질의이다. 본 논문에서는 방이나 복도와 같이 특정한 기호를 중심으로 이동객체의 위치를 표현하며 이러한 특징을 가지는 공간을 기호공간이라 한다. 그리고 방대한 스트림데이터를 효과적으로 필터링하고 관리하기 위한 후보쌍 버퍼 테이블이라는 자료구조와 이를 활용한 질의처리 방법론을 제안하였으며 실험을 통해 타당성을 검증하였다.
최근 도로네트워크 환경에서 위치기반 서비스를 제공하는데 있어서 2차원 공간 데이터를 기반으로 하고 있다. 3차원 데이터는 사용자에게 2차원 보다 친근감을 주는 중요한 매체가 되지만, 데이터의 크기가 커지기 때문에 이동단말기의 메모리 공간의 한계로 모든 데이터를 저장할 수 없게 되는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 도로네트워크에서 이동객체에게 3차원 데이터를 제공할 수 있는 연속원근질의를 정의하고 이를 처리하는 방법론을 제안하였다.
위치기반서비스와 지능형교통시스템 등의 응용분야에서는 이동 중인 경로 상에 존재하는 모든 지점에 대해 k개의 최근접 객체를 탐색하는 연속 k 최근접 객체 탐색 질의가 폭넓게 사용되고 있다. 최근접 질의는 위와 같은 응용에 빠른 응답을 요구하고, 공간 네트워크 데이터베이스에 적용가능해야 한다. 또한 잦은 POI(Point of Interest) 객체의 변경에 유연하게 대처해야 한다. 이 논문에서는 도로 네트워크에서 이동 중인 질의 객체를 위한 최근접 객체를 효율적으로 탐색하는 새로운 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 기법은 다수의 분할점과 그에 상응하는 k개의 최근접 객체 집합들을 결과로 추출하며, POI들 간에는 순서가 없다. 실제 데이터를 이용한 실험은 제안한 기법에 기존 기법에 비해 우수함을 보인다. 최적의 조건에서 제안한 기법이 기존 기법에 비해 짧은 연산 시간(15%)을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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