공간 데이터 웨어하우스에서는 OLAP(On-Line Analytical Processing) 연산을 제공하기 위해 다차원 데이터를 공간 데이터 큐브의 형태로 관리한다. 개념 계층을 지원하는 공간 데이터 큐브의 크기는 삽입되는 데이터에 비해 방대하기 때문에 구축된 큐브의 구조를 최대한 유지하면서 새로 삽입되는 데이터를 반영시킬 수 있는 점진적 갱신 기법이 연구되어 왔다. 하지만 접두 및 접미의 중복을 제거하여 데이터를 압축 저장하는 큐브에서는 병합된 경로 간의 충돌로 인해 큐브 갱신 시 갱신 내용과 상관없는 셀까지 동시에 갱신되어 갱신이상 현상이 발생한다. 본 논문에서는 공간 데이터 큐브의 점진적 일괄 갱신 기법을 제안한다. 제안 기법은 갱신에 필요한 노드 복사본을 관리하는 자료 구조 및 재귀 탐색을 이용하여, 경로 간의 충돌이 발생할 경우 해당 노드의 복사본을 생성한 후 이를 갱신함으로써 갱신이상 현상을 방지한다. 이를 통해 다차원 개념 계층이 포함된 공간 데이터 큐브를 효율적으로 갱신할 수 있다. 성능 평가를 통해 기존 갱신 기법에 비해 제안 기법의 갱신 속도가 향상되었음을 보인다.
한 개 이상의 사이트에 공간 데이타가 중복 저장된 분산 공간 DB에서, 동시에 수행될 수 있는 긴 트랜잭션의 변경은 일관성 제어를 위해 다른 사이트에 전파되어야 한다. 이때 같은 영역의 공간 데이타를 서로 다른 사이트에서 동시에 변경할 경우, 변경 상충 문제가 발생하거나 잠금 기법에 의한 오랜 대기 시간이 초래되는 문제가 있다. 또한 공간 객체는 잠금의 대상이 아닌 공간 관련성에 의한 종속성을 가진다.이 논문은 긴 트랜잭션으로 중복된 공간 데이타를 변경할 경우 중복 제어를 위한 변경 전파와 동시성 제어 문제를 다룬다. 중복된 공간 데이타의 변경 병렬성을 향상시키기 위해 영역 잠금 및 SR-bound WRITE 잠금 기법을 제시한다. 한 사이트에서 수정하는 객체들과 다른 사이트에서 수정하는 객체들 사이에 공간 관련성에 의한 종속성이 없을 경우 병렬 수정을 허용하도록 제어하며, 공간 관련성에 의한 종속성이 있을 경우 SR-based 2PC라 불리는, 확장된 2단계 완료 프로토콜로 협동작업을 수행해서 변경 상충을 해결하는 새로운 중복 제어 기법을 설계하고 구현한다.Abstract The update of a long transaction should be propagated to the other sites for consistency control, when spatial database are replicated at multiple sites to achieve availability, reliability, and performance. When the replicated spatial data are updated at the same time, the update of one site would be conflicted with the other or a user would not be able to access the replicated spatial data under the control of locking. Two spatial objects having spatial relationships should be cooperatively updated even if there are no conflicts of locking for them.This paper deals with the issues of concurrency control and update propagation of replicated spatial data. We present the concept of region lock and SR-bound WRITE lock for enhancing the parallelism of updating the replicated spatial data. If there are no spatial relationships between one site's objets and the other's objects, parallel update would be allowed. Concurrent update of two spatial objects having spatial relationships should be propagated and cooperated by using an extended two-phase commit protocol, called spatial relationship-based 2PC.
지금까지 대규모의 이동객체 관리를 위해 갱신 비용을 감소시킬 수 있는 인덱스 기법들이 제안되었다. 이동객체 인덱스는 빈번하게 위치정보가 변화하는 이동객체를 관리하기 위해 주기적으로 갱신 되어야 하기 때문이다. 그러나 이러한 기법들은 이동객체의 수가 현저히 증가하는 경우 인덱스의 갱신 가능범위를 초과하는 부하가 발생한다. 본 논문에서는 이처럼 기존의 처리 가용량을 초과하는 빅 데이터 크기의 이동객체에서 발생하는 갱신요청들을 MapReduce와 기존 인덱스기법을 조합하여 감소시키는 기법을 제안한다. 이 기법에서는 수많은 이동객체에서 발생하는 갱신요청들을 MapReduce를 이용하여 각각의 이동객체 별로 그룹화하는 방법을 사용한다. 각 이동객체 별로 그룹화 데이터들의 최신의 데이터와 가장 오래된 데이터를 비교하여 갱신여부를 판단하고 최신의 요청만 갱신하도록 하여 전체 갱신 횟수를 크게 감소시킨다. 갱신이 지연된 경우 기존의 갱신요청들을 가지고 있는 해시 테이블에 일정기간 보관하여 지연된 갱신요청이 분실되지 않고 지속적으로 갱신되도록 한다. 실험을 통해 제안한 기법을 적용한 경우와 적용하지 않은 경우를 비교해 전체 갱신 횟수 및 갱신 비용이 감소되는 것을 알 수 있다.
다중축척 데이터베이스는 동일한 공간을 다른 축척으로 표현하는 공간데이터베이스의 집합이다. 이 다중축척 데이터베이스는 소축척의 정밀한 공간데이터베이스로부터 유도될 수 있다. 본 논문은 유도된 다중축척 데이터베이스의 갱신문제를 다루고자 한다. 다중축척 데이터베이스의 갱신은 수정된 원시데이터로부터 직접 유도된 데이터뿐만 아니라 갱신되지 않은 원시데이터로부터 유도된 데이터들까지 갱신해야 한다. 이것은 현재 데이터 갱신방법들을 다중축척 데이터베이스에 그대로 적용할 수 없는 이유가 되는데, 현재 방법들은 수정된 원시데이터로부터 직접 유도된 데이터만을 갱신하기 때문이다. 이 다중축척 데이터베이스의 갱신관리는 공간 데이터베이스 관리시스템(혹은 GIS)에서 제공되어야 할 중요한 기능이다. 이 논문에서는 다중축척 데이터 베이스 갱신을 위한 규칙 및 알고리즘을 제안하고, 이것을 ESRI의 ArcObject를 이용하여 개발한 프로토타입을 소개한다. 본 연구에서 제공하는 갱신방법은 다중축척 데이터베이스들간의 일관성을 유지시켜주고, 유도된 다중축척 데이터베이스의 무결성을 보장해 줄 수 있다는 점에서 의의가 있다.
지리정보시스템에서 이질적인 다중 데이터 소스간의 상호운용성을 지원하기 위하여 OGIS OLE DB 데이터 제공자를 이용하여 분산된 공간데이터에 접근한다. 그러나 OGIS OLE DB 데이터 제공자인 OLE/COM 구현 명세는 공간데이터의 발견 및 접근을 위한 표준은 제시하고 있지만, 공간데이터 변경을 위한 인터페이스는 정의하고 있지 않다. 이 논문에서는 이질적인 공간데이터 서버에 분산되어 있는 공간객체들의 변경을 지원하기 위하여 OGIS OLE DB를 기반으로 정의된 서비스 제공자에 공간객체 변경 인터페이스와 변경된 공간객체의 분산 공간관련성 검사를 위한 공간관련성 검사 인터페이스를 추가한다. 또한, 동시 변경된 분산 공간객체들 간의 일관성을 보장하기 위하여 공간관련성 기반의 2단계 완료 프로토콜을 제시한다. 그리고 이 논문에서 제시한 추가 일터페이스와 2단계 완료 프로토콜의 실현을 위한 프로토타입 시스템을 설계 및 구현한다.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1170-1178
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2022
Indoor POI data, an essential component of indoor spatial data, has attribute information of a specific place in the room and is the most critical information necessary for the user. Currently, indoor POI data is manually updated by direct investigation, which is expensive and time-consuming. Recently, research on updating POI using the attribute information of indoor photographs has been advanced to overcome these problems. However, the range of use, such as using only photographs with text information, is limited. Therefore, in this study, and to improvement this, I proposed a new method to update indoor POI data using a smartphone camera. In the proposed method, the POI name is obtained by classifying the indoor scene's photograph into artificial intelligence technology CNN and matching the location criteria to indoor spatial data through AR technology. As a result of creating and experimenting with a prototype application to evaluate the proposed method, it was possible to update POI data that reflects the real world with high accuracy. Therefore, the results of this study can be used as a complement or substitute for the existing methodologies that have been advanced mainly by direct research.
공간 데이터웨어하우스는 공간 DBMS 또는 다양한 소스데이터로부터 시간에 따라 추출된 공간데이터를 ETL 과정을 통해 가공된 데이터를 관리하는 시스템이다. 적재 주기 마다 추출된 공간데이터는 비공간 데이터와 달리 같은 주제의 중복된 공간 정보가 유용하지 않으며, 공간 데이터의 특징으로 저장 공간의 낭비가 크다. 또한 이기종간의 시스템에서 소스 데이터를 추출할 경우 서로 다른 공간데이터 타입 및 스키마를 가지고 있어 이를 위한 공간데이터 추출 기법이 요구된다. 기존 기법에서는 기준이 되는 Geocoding DB를 이용하여 추출된 공간데이터에 대한 주소 매칭과정을 수행함으로써, 정형화된 데이터 셋을 적재한다. 하지만 이 기법은 추출 데이터를 매번 Geocoding DB와 비교 연산이 발생하며, 주제별로 공간 데이터를 통합 관리함에 따라 이 기종 공간 DBMS 사이에 중복된 데이터를 고려하지 않는 문제점이 있다. 본 논문에서는 공간 데이터웨어하우스 구축기 내에서 이 기종의 소스 시스템으로부터 추출된 갱신질의 통합을 이용한 효율적 추출 기법을 제안한다. 이는 이 기종의 공간 DBMS로부터 발생한 과거 적재 시점부터 현재까지 발생한 질의 중 삽입이나 삭제 등의 업데이트 관련 질의만을 추출하여 공간데이터의 불필요한 추출 연산 비용을 제거한다. 또한 소스 공간 데이터베이스 관리시스템의 업데이트 질의를 이용하여 추출된 공간 데이터를 주제별로 중복 제거 및 통합 한다. 제안 기법은 데이터 중복 저장에 의한 저장 공간의 낭비를 줄이고, 적재시점 별 통합된 데이터를 적재함으로써 빠른 공간데이터 분석을 지원할 수 있다.
실체화된 공간 뷰가 사용자의 관점에 따라 재정의되면 기존의 실체화된 뷰 객체들을 변경하는 것이 필요하며, 이것을 공간 뷰의 재작성이라 한다. 공간 뷰의 재작성을 위한 방법으로는 재정의된 뷰 정의 질의를 수행하는 재계산 방법보다는 영향 받는 뷰 객체들만을 변경하는 점진적 변경이 더 효율적이다. 이것은 공간 뷰가 기존 뷰와는 달리 공간연산자를 포함하는 공간 질의에 의해 정의되므로 실체화 시간이 많이 걸리기 때문이다. 본 논문에서는 먼저 공간 뷰의 재정의 유형들을 분류하고, 각 유형들에 따라 재작성을 위한 점진적 변경 방법들을 제시한다. 이 방법들에서는 기존의 실체화된 뷰 객체들과 뷰 객체와 대응되는 소스 객체들간의 뷰 유도관련성을 추가 정보로 이용한다. 그리고 점진적 재작성의 유형은 기존의 실체화된 뷰 객체를 변경하는 것과 새로운 뷰 객체를 삽입하는 것으로 분류한다. 본 논문에서 제시한 점진적 재작성을 실현하기 위하여 고딕상에 공간 뷰 재작성기를 설계 및 구현한다. 또한 실제 데이타를 대상으로 재계산 방법과의 성능 평가를 통하여 점진적 재작성의 우수성을 보인다.
유비쿼터스 센서 네트워크 관련 기술의 급속한 발전으로 센서가 여러 응용 분야에서 널리 활용되고 있다. 일반적으로, 유비쿼터스 센서 네트워크에서 각 센서 노드로부터 센싱되는 데이타는 검색의 효율성을 위해 중앙 서버에 저장된다. 이러한 환경에서 센싱된 데이타의 갱신 비용을 줄이기 위한 갱신지연 등으로 인해 중앙 서버에 불확실한 데이타가 저장되며, 이로 인해 질의 처리 시 잘못된 결과를 야기할 수 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 센서 네트워크에서 불확실한 데이타 처리 방법에 대해서 살펴보고, 불확실한 데이타를 효율적으로 처리하기 위한 인덱스를 제시한다. 이 인덱스는 불확실한 데이타가 실제 존재할 가능성이 있는 영역인 불확실성 영역 내에서 갱신을 지연시킴으로써 갱신 비용을 감소시킨다. 특히, 갱신 지연은 특정 갱신 영역 내에서만 수행되도록 제한함으로써 갱신 지연으로 인해 검색의 정확성이 감소되는 문제를 해결한다. 마지막으로, 성능 평가를 통해 이 인덱스의 성능을 분석하여 우수성을 입증한다.
클라이언트-서버 공간 데이터베이스에서는 대용량의 공간 데이터를 네트웍을 통해 접근하는 과부하를 피하기 위해 캐쉬를 사용한다. 이 논문은 클라이언트에서 지도를 수정하는 변경트랜잭션들의 동시성 지원과 일관성 제어 문제를 다룬다. 지도를 수정하는 클라이언트 트랜잭션은 화면을 통해 대화식으로 진행되는 긴 트랜잭션이며, 변경 대상인 공간 객체는 공간 관련성에 의한 종속성을 가지는 특징이 있다. 또한, 캐쉬의 동적 중복에 대한 일관성을 제어하기 위해서는 변경 후 서버 뿐만 아니라 다른 클라이언트들로 전파가 필요하며, 이러한 변경 전파로 인한 통신 부하는 캐쉬의 이점을 잃지 않도록 최소화 되어야한다. 이 논문은 CR 잠금과 CX 잠금을 이용한 캐쉬 영역 잠금법을 제시하여 공간 관련성에 의한 변경 종속성을 해결한다. 또한, CS 잠금 및 COD 잠금을 제시하여 낙관적인 탐지기반 기법 으로 일관성 제어를 지원함으로써 클라이언트들의 메시지 부하 최소화를 지원한다. 그리고, 이러한 확장된 잠금을 적용한 공간 관련성 기반 2PC 프로토콜을 통하여 긴 트랜잭션들 간 의 정확한 지도 수정을 보장한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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