시간에 따라 변화하는 공간 속성을 다루는 시공간 데이터베이스는 이동 통신 환경에서 위치 기반 서비스를 제공하기 위한 중요한 연구 분야이다. 이동 통신, 교통 관리 그리고 군사 목적의 지휘 통제 시스템 등의 다양한 영역에서 시공간 데이터의 효율적인 관리가 요구되고 있지만, 지속적인 위치 변화로 인한 객체들의 정확한 위치 정보를 데이터베이스에 유지하는 것은 어렵다. 본 논문에서는 다중 버전 B-트리 기반의 $B^{st}$ -트리 색인 구조를 제안 한다 $B^{st}$-트리는 이동 객체들의 퀘적에 대한 효율적인 이력 및 미래 영역 질의를 지원할 수 있다. 또한 동적 버전 관리 알고리즘을 통하여 항상 일정한 질의 처리 성능이 유지될 수 있도록 객체들의 이동 형태에 따라 버전을 유지한다. 그리고 다양한 실험을 통하여 본 논문에서 제안된 색인 방법의 유용성을 보인다.
본 대부분의 비디오 인덱싱 어플리케이션들은 빠르고 효과적인 저장, 브라우징, 검색 기법들을 요구한다. 현재까지 연구된 많은 기법들은 그 처리 영역이 화소 영역에 대해서만 다루어 왔다. 이런 접근은 멀티미디어 데이터가 일반적으로 압축된 형태로 저장되기 때문에 해독, 재압축에 따른 높은 오버헤드를 초래한다. 반면에 압축된 비디오 데이터가 주어질 때, 압축된 데이터를 직접 분석할 수 있다면 화소단위 처리에서 생기는 오버헤드를 피할 수 있다. 본 논문에서, 압축된 비디오 스트림 정보를 직접 분석하여 비디오 인덱싱에 유용한 특징들을 추출한다. 이러한 특징들을 이용하여 컷 검출을 위한 기법을 유도하여 스트림을 샷으로 분할한다. 또한 본 논문에서, 공간적 정보(DCT 계수)와 시간적 정보(움직임 벡터)를 이용하여 간단한 키 프레인 선택 기법과 효과적인 비디오 인덱싱 기법을 제안한다.
최근 메인 메모리 기반에서 R-Tree의 성능을 개선하기 위해 캐시를 고려한 색인 구조들이 제안되었다. 이들 색인 구조의 일반적인 캐시 성능 개선 방법은 엔트리 크기를 줄여 펜-아웃(fanout)을 증가시키고 하나의 노드에 더 많은 엔트리를 저장함으로써 캐시 실패를 최소화하는 것이다. 그러나 이러한 방법은 갱신시 줄어든 엔트리 정보를 복원하는 추가 연산으로 갱신 성능이 떨어지고, 노드간 이동시 발생하는 캐시 실패는 여전히 성능 저하의 큰 문제가 되고 있다. 본 논문은 이러한 문제점을 개선하기 위해 메인 메모리에서 R-Tree에 선반입을 적용한 확장된 메인 메모리 기반 R-Tree 색인 기법인 PR-Tree를 제안하고 평가하였다. PR-Tree는 R-Tree의 근본적인 변형없이 노드 크기를 선반입에 최적화되도록 확장하고, 노드간 이동시 자식 노드를 선반입하여 캐시 실패를 최소화하였다. PR-Tree는 실험에서 R-Tree보다 검색 연산에서는 최대 38%의 성능 향상을 보였고, 갱신 연산에서는 최대 30%의 성능 향상을 보였고, 또한 노드 분할 연산에서는 최대 67%의 성능 향상을 보였다.
위치 기반 서비스(Location-Based Service)는 무선 통신에 기반 한 서비스로서 최근 그 중요성이 증대되고 있다. 차량, 선박과 같이 시간에 따라 위치를 변경하는 이동 객체(moving object)의 이동 경로는 궤적(trajectory)으로 표현된다. 이동 객체의 궤적 모니터링을 위한 데이터베이스에서는 이동객체의 위치를 추적할 뿐만 아니라 이동 경로를 감시하기 위한 궤적 질의를 효율적으로 지원해야 하므로 이동 객체의 궤적 정보를 효과적으로 관리하고, 빠른 검색을 제공하는 이동 객체 색인 방법이 필요하다. 이 논문에서는 먼저 기존 궤적 색인 구조에서 사장 영역 문제를 정의한다. 궤적 색인의 사장 영역은 궤적 보존 속성으로 인해 공간적 지역성을 고려되지 않기 때문에 발생한다. 이를 해결하기 위해 이 논문에서는 사장 영역 및 비단말 노드간의 중첩을 줄이기 위해 엔트리 재배치 기법을 제시하고, 제안된 색인과 기존 알고리즘을 사용하는 색인과의 성능비교를 통하여 제시한 색인의 우수성을 입증한다.
We present our experiences with open-source NoSQL database systems in analyzing spatial and temporal astronomical data. We conduct experiments of using Redis in-memory NoSQL database system by modifying and exploiting its support of geohash for astronmical spatial data. Our experiment focuses on performance, cost, difficulty, and scalability of the database system. We also test OpenTSDB as a possible NoSQL database system to process astronomical time-series data. Our experiments include ingesting, indexing, and querying millions or billions of astronomical time-series measurements. We choose our KMTNet data and the public VVV (VISTA Variables in the Via Lactea) catalogs as test data. We discuss issues in using these NoSQL database systems in astronomy.
모바일 클라이언트(Mobile Client, MC) - 서버 환경에서 캐쉬된 공간 데이타는 용량과 가용성이 크고 긴단절을 가지는 특징이 있다. 이러한 긴 단절을 거친 MC의 일관성 제어시 캐쉬된 데이타 전체가 무효화되어 재전송 하는 것은 비효율적이므로 서버는 변경된 객체 정보를 로그로 기록하여, 캐쉬된 영역에 속하는 최근 변경 정보만을 전송하는 것이 필요하다. 또한 일반적으로 로그의 순차 검색과 불필요한 로그의 누적으로 인해 일관성 제어시 통신 비용이 증가하게 되므로, 서버의 로그 검색 시간과 전송량을 최소화 하기위한 기법이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 로그를 이용안 공간 로그 인덱스(Spatial Log Index, SLI) 기법과 공간 로그 관리(Spatial Log Management, SLM) 기법을 제시하고 있다.
본 연구에서는 대용량 궤적 데이터베이스에서 영역 질의를 효과적으로 처리하기 위한 인덱싱 기법에 대하여 논의한다. 먼저, 기존 인덱싱기법의 문제점을 지적하고, 이러한 문제점을 해결하는 새로운 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 우선 시간 차원을 다수의 시간 구간으로 분할하고, 인덱싱의 대상이 되는 전체 라인 세그먼트들을 시간 구간별로 구분한다. 각 시간 구간에 속하는 라인 세그먼트들에 대하여 별도의 인덱스를 구축한다. 또한, 디스크에서 관리되는 과거 시간 구간에 대한 인덱스들과는 달리 최근 시간 구간에 대한 인덱스는 메인 메모리상에 관리함으로써 삽입과 검색의 성능을 크게 개선할 수 있다. 각 시간 구간에 속하는 라인 세그먼트들은 다음과 같은 방식으로 인덱스를 구축한다. 먼저, 2D-트리를 이용하여 전체 공간 차원을 유사한 수의 라인 세그먼트들이 배정되도록 다수의 셀들로 분할한다. 또한, 분할된 각 셀마다 시공간 차원 (x, y, t)에 대한 별도의 3차원 $R^*$-트리를 두어 보다 상세한 인덱싱을 지원한다. 이와 같은 다양한 전략을 이용함으로써 기존 기법의 문제점들을 해결 할 수 있다. 다양한 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 정량적으로 검증한다. 실험 결과에 의하면, 기존 기법에 비하여 작은 인덱스 구조를 갖으면서도 검색 성능면에서 3$\sim$10배까지의 성능 향상 효과를 갖는 것으로 나타났다.
공간 데이터베이스에서 예외자는 R-tree 계열의 공간색인의 성능에 많은 영향을 미친다. 즉, 예외자로 인하여 R-tree 계열의 공간색인에서 최소경계사각형의 넓이가 불필요하게 넓어지고 겹침 현상이 심해지게 되고 이로 인해 질의처리 시 더 많은 디스크 접근을 필요하게 된다. 따라서, 본 논문에서는 예외자가 공간색인에 주는 영향을 분석하여, 예외자를 미리 처리할 경우, 얼마만큼의 성능을 향상시킬 수 있는지 비용모델과 적절한 예외자의 처리방법을 제안한다. 그리고 실험을 통해 예외자를 미리 처리함으로써 어느 정도의 공간색인의 질의처리 성능을 향상시킬 수 있는지 보여준다. 실험결과에 따르면, 본 논문에서 제안된 예외자의 처리방법이 기존의 공간색인의 성능을 평균 $15\%$정도 향상시킬 수 있음을 보여준다.
본 논문은 병렬 입출력과 효율적인 디스크 접근을 이용하여 입출력 성능을 높임으로써 지리 정보 시스템의 질의 처리 성능을 향상시키는 것을 목적으로 한다. 동시에 접근할 가능성이 높은 인접한 공간 데이터를 디스크의 논리적 블록 단위로 패킹하여 하나 또는 연속적인 논리적 블록으로 클러스터링 하면 한번의 디스크 접근으로 많은 공간 데이터를 읽을 수 있어 질의 처리에 따른 디스크 접근 횟수와 디스크 접근 오버 헤드를 줄임으로써 입출력 시간을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 기존 Parallel R-tree 기법의 병렬 입출력 기법과 패킹 기반 클러스터링 기법을 결합하여 효율적인 입출력을 지원하는 EPR(Enhanced Parallel R-tree) 색인 기법을 제안한다. EPR 기법의 주요 특징은 다음과 같다. 첫째, 공간 데이터를 Hilbert space filling curve를 이용하여 인접도에 따라 정렬하여 패킹함으로써 상향식으로 R-tree를 생성한다. 둘째, 정렬된 공간 데이터를 패킹하여 하나 또는 연속적인 논리적 블록에 저장하는 패킹 기반 클러스터링을 통해 공간 데이터 클러스터를 구성한다. 셋째, 색인 기법 및 공간 데이터 클러스터를 round-robin 스트라이핑 방식을 통해 다중 디스크에 분산 배치한다. EPR 기법과 기존 PR 기법의 성능을 비교한 결과, 공간 질의 처리 속도가 30% 이상 향상되었으며, 특히 논리적 블록의 크기가 클수록, 공간 데이터의 크기가 작을수록 질의 처리 성능이 향상되는 결과를 보였다.
본 연구에서는 지리 정보 시스템(GIS: geographic information system)에서 주로 사용되는 공간 객체를 위한 색인 방법에 대해서 과거의 연구를 토대로 분류를 해보고 이로부터 새로이 제안하는 색인 방법인 MAX (Multi-Attribute indexing scheme)에 대해서 상세히 기술한다. 또한 MAX의 여러 연산을 위한 알고리즘을 제시하고, 알고리즘의 우수성을 제시한다. 이미 성능 평가를 통해 어느 정도의 성능을 기대할 수 있으며, 이를 실제 시스템에 구현한다면 상당한 성능을 가진 지리 정보 시스템을 구축할 수 있을 것이다. 특히 MAX는 이 기법이 가지는 B 트리의 확장성으로 쉽게 구현할 수 있는 구조를 가지게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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