최근 시간에 따른 대량의 공간 객체들의 효과적인 저장과 처리의 필요성이 요구되면서 시공간 데이타베이스에 대한 필요성이 증가하였다. 이러한 시공간 데이타베이스에서 효과적인 질의 처리를 위하여 여러 가지 질의 최적화 기법이 연구되었고 그중 질의의 근사적인 결과를 계산하는 선택도 추정 기법이 활발하게 연구되었다. 선택도 추정 기법에는 샘플링 기반 기법, 히스토그램 기반 기법, 웨이블릿 기반 기법 등이 있고 그중 히스토그램 기법은 현재 상용 데이타베이스에서 널리 사용되고 있다. 하지만 지금까지의 시공간 질의 최적화 연구는 이동 객체의 미래 위치에 대한 선택도 추정에 치중되어 왔다. 본 논문에서는 과거의 시공간 데이타의 질의 최적화를 위하여 새로운 히스토그램인 T-Minskew의 구축 방법을 제안한다. 또한 T-Minskew를 이용한 효과적인 선택도 추정 기법을 제안하고 임계치 기법을 이용한 히스토그램의 효과적인 유지 기법을 통해 잦은 히스토그램 재구축을 방지하고 작은 추정 오류율을 유지하는 방법을 제안한다.
이동체 데이터베이스에서 이동체 궤적의 양은 엄청나게 많아서 기존의 단일 디스크 기반에서는 특정 영역의 질의에 대한 빠른 응답과 처리율의 향상을 볼 수 없다. 따라서 고성능 질의 처리를 위한 시스템의 성능 향상을 위해서는 병렬 처리 기법의 도입이 필요하다. 기존의 디클러스터링 방법에서는 시간이 지남에 따라 연속적으로 보고되는 이동체 특성을 고려하지 않고 있다. 그러므로 대용량 이동체 데이터에 대하여 고성능 질의 처리를 위한 새로운 디클러스터링 방법이 필요하다. 이 논문에서는 대용량 이동체 데이테베이스에 대한 고성능 질의 처리를 위한 새로운 디클러스터링 정책을 제시하였다. 이동체 데이터의 MBB(Minimum Bounding Box) 중 공간 좌표에 대한 근접성만을 고려하여 하나의 SD(SemiAllocation Disk)값을 설정하고 그 값과 시간 도메인을 다시 고려하여 근접성을 계산함으로써 디클러스터링을 한다. 또한 디스크 별 부하 균등하를 고려하여 보다 정확한 디클러스터링 효과를 가지도록 하였다. 이와 같이 이동체의 시공간 특성을 고려한 새로운 디클러스터링 정책으로 시스템의 성능을 향상 시킬 수 있다. 성능평가를 통해서 기존의 Round-Robin 방법보다는 $5\%,\;10\$ 영역 질의에서 평균 $15\%$ 정도의 성능향상을 보였으며 Spatial Proximity 방법보다는 평균 $5\%$의 성능향상을 보였다.
최근 인터넷의 발달과 더불어 지리정보시스템(GIS, Geographic Information System)에 대한 인식이 저변 확대되면서 일반인들도 위치 검색 기능을 제공하는 웹GIS를 쉽게 이용할 수 있게 되었다. 현재 서비스되고 있는 모든 위치 검색 기능은 사용자가 하나의 검색어를 입력하고 그에 대한 결과를 보여주는 서비스에 한정되어 있다. 하지만 사용자의 검색 목적이 다양해짐에 따라, 여러 가지 행위를 동시에 할 수 있는 장소를 검색하는 서비스는 없었다. 예를들어, 점심을 먹은 후, 은행에서 업무를 보고, 영화 한 편을 보고자 할 때 이러한 관심 지역(POI, Point of Interest)들이 모여 있는 장소를 필요로 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자로부터 여러 장소를 입력받아 입력된 장소가 모여 있는 곳을 검색해주는 k-IPS 기법을 제안하고자 한다. 여기서 k는 다양한 행위를 할 수 있는 관심의 개수이다. 이 방법은 최소경계사각형(MBR, Minimum Bounding Rectangle)의 계층적 트리 구조인 $R^*$-tree 색인 기법을 이용하여 공간을 분할하고, 기존 공간 Join 연산의 성능 개선을 위하여 $R^*$-tree간의 겹치는 영역 추출하는 재귀적 공간 Join 연산을 구현하였다. k-IPS 기법의 성능 평가는 159개의 다양한 검색어 집합을 구성하여 k=2,3,4,6에 대한 검색 결과를 확인하였다. 실험 결과의 약 90%에 대해서 예상한대로 k개의 검색어 장소가 모여 있는 위치를 얻을 수 있었고, k=2,3,4의 처리 시간은 0.1초 이내의 응답을 얻을 수 있었다. k-IPS 서비스를 통하여 현대인의 순차적 생활 패턴에 맞춘 검색 서비스가 가능할 것으로 판단된다.
최근 무선 통신 기술의 발전과 모바일 단말기 사용의 보편화됨에 따라 GIS 서비스가 점차 모바일 환경으로 이동하는 추세이다. 그러나 기존의 모바일 GIS 응용 시스템들은 파일 시스템을 이용하거나 공간 데이타 처리 기능을 지원하지 않는 모바일 DBMS를 이용하고 있기 때문에 효율적인 GIS 응용 시스템을 개발하기 위해서는 OGC에서 제공하는 다양한 공간 데이타 타입 및 공간 연산자를 지원하는 공간 질의 처리 시스템이 필요한 형편이다. 따라서, 본 논문에서는 효율적인 공간 데이타 처리를 위해 기존 모바일 DBMS에 기반하여 공간 질의를 처리하는 시스템을 개발한다. 모바일 DBMS 기반의 공간 질의 처리 시스템은 효율적인 공간 질의 처리를 위해 공간 데이타 타입 및 공간 연산자를 제공하고, 공간 데이타 캐싱 기능, 인덱스 압축 기법을 지원하고, 그리고 공간 데이타 타입을 변환하여 모바일 DBMS에 저장하는 기능을 제공한다. 마지막으로, 본 논문에서는 모바일 DBMS 기반 공간 질의 처리 시스템을 부동산 정보 서비스에 적용해 봄으로써 효용성을 입증하였다.
공간 데이터베이스 시스템에서는 주어진 위치에서 가장 근접한 k개의 객체를 찾는 근사 k-최대 근접질의가 자주 발생한다. 근사 k-최대 근접 질의의 성능을 높이기 위해서는 색인에서 검색되는 노드의 수를 최소화할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 기존의 알고리즘을 확장하여 동적인 공간 데이터베이스 환경에서 R-트리 유형의 색인 구조를 이용한 근사 k-최대 근접 질의 처리방법을 제안하고 그 성능을 평가 한다. 실험결과에 의하면, 제안된 방법은 객체의 분포 형태, 질의 크기 그리고 근사율에 관계없이 항상 낮은 디스크 접근 횟수를 보였다.
멀티미디어 데이터의 중요성과 활용도가 증가됨에 따라 데이터베이스에서 멀티미디어 데이터를표현하고 처리하기 위한 연구가 필요하게 되었다. 데이터베이스에서 멀티미디어 데이터를 처리하기 위해서는 멀티미 디어 데이터를 정확히 모텔링하여 데이터 형 및 연산들을 정의하고 이를 지원하는 질의어를 만드는 것이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 GMT로 멀티미디어 데이터를 모델링하여 데이터베이스에서 멀티미디어 데이터를 지원할 수 있도록 한다. 또한 SQL을 확장하여 멸티미디어 데이터를 위한 새로운 형을 정의하고 효과적으로 질의해 낼 수 있는 질의어인 MMSQL을 제안한다. 특히, MMSQL에서는 멸티미디어 데이터 안의 객체 사이 (내부적) 또는 여러 멀티미디어 데이터 사이(외부적)의 시.공간적 관계를 표현할 수 있는 방법을 제공한다.
무선 센서 네트워크 기술은 유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심 분야로서 그 활용도가 다양해 이와 관련된 많은 연구 개발이 이루어지고 있다. 무선 센서 네트워크는 매우 작은 크기의 독립된 무선 센서들을 물리적 공간에 배치하여 주위의 온도, 빛, 가속도 등의 정보를 무선으로 감지, 관리할 수 있는 기술이다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크의 지속적 환경 데이터 처리의 효율성 및 다중 질의의 처리 성능을 높이기 위해 공간색인 기법을 이용한 다중 질의 색인 처리를 제안, 구현하였다. 다중 질의 색인 시스템은 미리 정의된 다중 질의를 이용하여 색인 구조를 생성하고, 센서 네트워크에서의 센서 데이터를 입력으로 받아서 생성된 색인 구조를 통해 센서 데이터가 해당되는 질의를 출력해 주는 시스템이다. 시스템 구축을 위한 무선 센서 노드로서 Mote 플랫폼 중에서 MICAz와 운영체제인 TinyOS를 이용하여 환경 정보를 탐지하고 다중 질의 색인 처리하였다.
유비쿼터스 공간 컴퓨팅 환경에서 GeoSensor는 RFID, WSN, Web CAM, Digital Camera, CCTV, 텔레매틱스 단말 등에서 발생되는 다양한 데이터와 함께 직.간접적으로 지리적 정보를 포함하는 데이터 스트림을 발생하는 센서들로, 지리적 정보를 이용한 USN 기술과 공간적 특성에 기반을 둔 서비스의 활성화에 기여하고 있다. 이러한 GeoSensor를 기반으로 하는 다양한 u-GIS 서비스를 제공하기 위해서는 광역의 GeoSensor들로부터 발생하는 센서 데이터 스트림에 대한 효과적인 처리가 필수적이다. 본 연구에서는 위치 및 이동성을 갖는 GeoSensor들로부터 생성되는 실시간 데이터 스트림에 대한 효율적인 수집, 저장, 그리고 연속 질의 처리를 제공하여 사용자의 상황(Context)에 부합하는 다양한 u-GIS 응용 서비스의 효과적인 구축을 지원하는 GeoSensor 데이터 스트림 처리 시스템을 제안한다.
u-GIS 환경에서는 센서 네트워크를 통해 필요한 공간 데이터를 수집하고 이를 실시간 처리 및 가공 또는 기 저장되어 있는 정보와 함께 유통된다. 웹 기반 응용서비스 등에서 인터넷 망을 통한 정보가 요청되는 경우 표준 문서인 XML로 전달된다. 특히 요청되는 정보에 공간 데이터가 포함되는 경우 공간데이터 처리가 가능한 GML, S-XML 등의 문서가 사용된다. 이 과정에서 DSMS에서와 같이 실시간 처리된 스트림데이터는 S-XML 문서 형태로 변환되고, 웹 기반의 공간정보 응용서비스는 인터넷 망을 통해 S-XML 문서를 전달받는다. 대부분의 공간정보 응용서비스는 저장시스템으로 기존의 공간 데이터베이스 관리 시스템을 사용하기 때문에 S-XML 데이터와 SDBMS에서 사용되는 데이터간의 상호 변환과정이 필요하다. 본 논문에서는 공간 데이터의 캐싱을 이용한 S-XML 변환 기법을 제안한다. 제안 기법은 공간 정보유통을 위한 S-XML과 관계형 공간 데이터베이스와의 효율적인 변환을 위해, S-XML에서 공간 데이터에 해당하는 부분을 캐싱하고, 동일 지역의 공간데이터에 대한 변환이 요구될 경우 캐시 데이터를 재사용하여 별도의 변환 비용 없이 변환한다. 제안 기법을 통해 u-GIS 환경에서 공간정보의 유통을 위한 S-XML 문서와 이를 이용하는 웹 기반 공간정보 응용서비스 사이의 변환 비용을 감소하였으며, 성능평가를 통하여 질의 처리 성능이 향상됨을 보인다.
본 논문에서는 Apache Spark SQL을 이용하여 임의의 두 공간 객체들 간의 위상 관계와 방향 관계를 나타내는 새로운 정성 공간 지식을 효율적으로 추론해내는 대용량 정성 공간 추론기의 설계와 구현에 대해 소개한다. Apache Spark SQL은 Hadoop 클러스터 컴퓨터 시스템에서 다양한 데이터들 간의 매우 효율적인 조인 연산과 질의 처리 기능을 제공하는 분산 병렬 프로그래밍 환경이다. 본 공간 추론기에서는 정성 공간 추론의 전체 과정을 지식 인코딩, 역 관계 추론, 동일 관계 추론, 이행 관계 추론, 관계 정제, 지식 디코딩 등 크게 총 6개의 작업들로 나누고, 논리적 인과관계와 계산 효율성을 고려하여 작업들 간의 처리 순서를 결정하였다. 지식 인코딩 작업에서는 추론의 전처리 과정으로서 XML/RDF 형태의 입력 지식을 보다 간략한 내부 형태로 변환함으로써, 추론 대상인 지식 베이스의 크기를 축소시켰다. 일반적으로 이행 관계 추론 작업과 관계 정제 작업의 반복은 정성 공간 추론에 필요한 가장 많은 계산 시간과 기억 공간을 소모한다. 이 작업들을 효율화하기 위해 본 공간 추론기에서는 공간 추론에 필요한 최소한의 이접 관계들을 찾아내고, 이들을 기반으로 이행 관계 추론을 위한 조합표를 큰 폭으로 축소하고 관계 정제 작업도 최적화하였다. 대규모 벤치마킹 공간 지식 베이스를 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 대용량 정성 공간 추론기의 높은 추론 성능과 확장성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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