선택도 추정 기법은 상용 데이터베이스에서 질의 최적화를 위해 많이 사용하고 있다. 그 중 선택도 추정 기법에 가장 많이 사용되고 있는 기법은 히스토그램이다. 최근 시공간 데이터베이스 관련 연구에서 시간$\cdot$공간 데이터베이스의 선택도 추정 기법이 활발하게 이루어지고 있다. 이 히스토그램 추정 기법이 과거에서 현재시점까지 범위 질의 수행을 성공적으로 이루어지고 있지만 대량의 데이터들을 효율적으로 관리하기에는 저장오버헤드가 너무 크다. 본 논문에서는 시공간데이터베이스에서 성공적으로 선택도 추정을 다룬 히스토그램 추정 기법을 보완하여 과거 이력데이터들의 저장을 효율적으로 할 수 있는 압축기법을 제안한다. 현재 객체에 대해서는 기존 연구에서 성공적으로 이루어진 히스토그램 기반 추정 기법을 응용하고 과거 이력데이터에 대해서는 압축기법인 웨이블렛을 응용하여 선택도추정의 오류율과 저장오버헤드의 향상이 기대된다.
최근 시공간 데이터에 대한 관심이 늘어나면서 시간에 따라 이동하는 객체에 대한 처리와 이력 공간 정보를 처리하는 영역에 대한 연구가 활발하게 일어나고 있다. 이러한 시공간 데이터베이스에서의 효과적인 질의 처리를 위해 선택도 추정 기술의 요구가 생겨났다. 본 논문에서는 이력 공간 정보에 대한 선택도 추정을 위하여 T-Minskew 히스토그램을 구축하고 이를 이용하여 선택도 추정 방법을 제시한다. 또한 임계치 기법을 이용한 효과적인 히스토그램 유지 기법을 제시한다.
위치 기반 서비스 시스템은 이동객체에 대한 효율적인 검색을 가능하게 해주는 시스템으로 이동객체의 현재와 과거 위치에 대한 정보를 유지한다. 이러한 시스템을 평가하기 위해서는 이동객체들의 사실적인 움직임을 기술한 데이타 집합이 필요하다. 이러한 데이타 집합을 생성하는 대표적인 생성기로는 GSTD가 있다. 하지만 GSTD도 몇 가지 문제점을 지니고 있다. GSTD에 의해서 생성되는 작업공간과 데이타 집합은 실생활 객체의 움직임을 묘사하는데 부적절한 면이 있다. 또한 GSTD가 제공하는 매개변수 안에 사용자가 객체의 이동성과 시간성을 명확히 기술 해줄 수 있는 부분이 제시 되어 있지 않다. 본 논문에서는 GSTD의 여러 매개변수들과 함수들을 변환하거나 추가하여 좀 더 현실적인 객체 움직임을 나타내는 데이타 집합을 만들고, 사용자가 객체의 특성을 세밀히 지정해 줄 수 있는 확장된 GSTD를 구현한다. 또한 확장된 GSTD 기반 LBS 시뮬레이터의 설계와 구현에 관한 원리를 포함한 주요 특징을 기술한다. 확장된 GSTD는 다양한 LBS 응용 시스템의 성능 측정에 활용될 수 있을 것이다.
이동체는 시간에 따라 위치를 변경하는 특성과 이동체의 경로는 궤적으로 표현되는 특성을 가진다. 이동체 궤적 데이타에 대한 저장 및 검색을 처리하는 이동체 데이타베이스 시스템에서는 효율적인 데이타 접근 방법이 필요하다. 특히 궤적 검색을 위한 대표적인 질의 유형인 복합 질의는 영역내의 궤적 검색과 궤적의 일부분을 추출하는 과정을 포함한다. 그러나, 영역 질의에 우수한 색인 방법은 부분 궤적을 추출하기 위한 비용이 높은 단점을 가진다. 반면, 궤적 질의를 위한 색인 방법의 경우 노드간의 중첩이 매우 높아 영역내의 궤적 검색 비용이 높은 단점이 있다. 이 논문에서는 이동체 데이타베이스에서 복합 질의를 효율적으로 처리하기 위해 TR-tree를 제시한다. TR-tree는 궤적 질의를 위해 궤적 보존 및 단말 노드의 용량을 증가시키고, 영역 질의 처리를 위해 사장영역과 MBB(Minimum Bounding Box)의 중첩을 감소시키는 논리적 궤적 분할을 지원하는 특징을 가진다. 실험 평가에서 TR-tree는 STR-tree, TB-tree의 복합 질의 성능 비교에서 평균 25%의 노드 접근 회수를 감소시킨다.
최근 들어, 이동 객체의 위치 정보를 이용한 응용의 등장으로 시공간 데이터베이스를 위한 인덱스 기법의 중요성이 점차 커지고 있다. $TPR^*$-트리는 미래 시간 질의의 효율적인 처리를 위하여 가장 널리 사용되는 인덱스 구조이다. $TPR^*$-트리는 CBR(conservative bounding rectangle)의 개념을 이용하여 이동 객체들의 미래 위치의 범위를 추정하는 방식을 사용한다. 그러나 CBR은 시간이 지남에 따라 지나치게 확대 됨으로써 질의 처리 성능을 크게 저하시키는 문제를 야기시킨다. 본 논문에서는 능동적인 CBR 재조정을 통하여 이러한 CBR의 지나친 확대를 방지하고, 이 결과 $TPR^*$-트리의 질의 처리 성능을 개선할 수 있는 효과적인 기법을 제안한다. 제안한 기법은 질의 처리를 위하여 $TPR^*$-트리의 단말 노드를 액세스한 시점에 CBR 재조정의 필요여부를 점검하도록 함으로써 이러한 점검을 위한 추가적인 디스크 액세스 비용을 요구하지 않는다. 또한, CBR의 재조정이 필요한가의 여부를 판정하기 위하여 재조정을 위한 추가 비용과 향후의 질의 비용을 모두 고려하는 새로운 비용 모델을 정립한다. 제안된 기법을 통하여 갱신이 자주 발생하지 않는 경우에도 CBR의 비정상적인 확대를 방지할 수 있다. 제안된 기법의 성능 개선 효과를 정량적으로 검증하기 위하여 다양한 실험을 수행한다. 실험 결과에 의하면, 제안된 기법은 질의 처리 시 기존 기법과 비교하여 최대 40%이상의 성능 개선 효과를 보인다.
이동체 데이터베이스 시스템은 연속적으로 위치와 방향을 바꾸는 이동체 집합을 관리해야 한다. 전통적인 공간색인 기법은 정적인 공간 데이터를 관리하는 목적으로 사용되기 때문에 이동체를 위한 색인으로 부적합하다. 이동체의 위치는 연속적으로 변하기 때문에, 이동체의 색인은 변경된 위치 정보를 유지하기 위하여 빈번한 갱신 연산을 수행해야 한다. 이 논문에서는 이동체들의 이동을 처리하기 위한 삽입/삭제 비용을 분석하였다. 실험 결과에서 제안하는 동적 해싱 색인이 기존의 R-트리와 고정 그리드 보다 성능이 우수하였다.
위치 기반 서비스는 이동체의 위치에 종속적인 결과를 얻는 위치 기반 질의를 필요로 한다. 이동체의 위치는 연속적으로 변하기 때문에, 이동체의 색인은 변경된 위치 정보를 유지하기 위하여 빈번한 갱신 연산을 수행해야 한다. 기존의 공간 색인들(그리드 파일, R-트리, KDB-트리 등)은 정적 데이터를 검색하는데 효과적인 색인이다. 이들 색인은 연속적으로 위치 데이터가 변경되는 이동체 데이터베이스의 색인으로는 적합하지 않다. 본 논문에서는 삽입/삭제 비용이 적은 동적 해슁 색인을 제안한다. 동적 해슁 색인 구조는 해쉬와 트리를 결합한 동적 해슁 기술을 공간 색인에 적용한 것이다. 실험 결과에서 동적 해슁 색인은 $R^*$-tree와 고정 그리드 보다 성능이 우수하였다.
최근 많은 응용프로그램에서 시공간 데이터와 멀티미디어 데이터 등이 사용되고 있다. 그래서 이러한 유형의 데이터들을 효율적으로 관리하고 분석할 수 있는 연구들이 많이 진행 중이다. 본 논문에서는 이동객체궤적에 대하여 단순화 기법을 사용하여 단순화한 후에 색인구조를 생성하고 이 색인구조를 이용하여 범위질의를 효율적으로 처리할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 이동객체궤적의 단순화 기법으로는 Douglas-Peucker 알고리즘을 수정하여 이용한다. 제안된 방법과 기존의 최소 경계 사각형(MBR)을 이용한 색인 방법을 실험을 통하여 비교 및 분석한다. 실험 결과로 제안된 방법에서는 색인 데이터 량이 상대적으로 작아지고 색인 및 질의 처리방법이 간단하며 기존의 방법보다 시공간적으로 효율적임을 확인하였다.
차량과 같이 시간의 흐름에 따라 위치가 변경되는 객체를 이동체라 한다. 이동체의 과거 궤적은 시간이 지남에 따라 누적되므로 대용량 정보가 된다. 대용량 궤적 정보를 저장하는 이동체 데이터베이스에서 효율적으로 궤적을 검색하기 위해서는 색인이 필요하다. 특히 궤적을 선택하는 과정(영역 질의)과 선택된 궤적의 일부분을 추출하는 과정(궤적 질의)으로 이루어진 복합 질의를 처리하기 위해서는 궤적 보존을 지원하는 TB-tree와 같은 색인 구조가 적합하다. 그러나 TB-tree는 비단말 노드에서의 공간적인 특성을 고려하지 못하여 영역 질의시 불필요한 노드 접근이 발생하는 문제가 있다. 이 논문에서는 영역 질의를 효율적으로 처리하기 위하여, TB-tree의 비단말 노드의 사장 영역을 감소시킬 수 있는 분할정책을 제안하고 이를 TB-tree에 적용하여 구현한다. 이 논문에서 제안하는 분할 정책은 높은 공간 활용도, 효과적인 궤적 추출과 같은 TB-tree의 장점을 유지하면서 비단말 노드의 사장 영역을 줄임으로써 영역 질의에 효과적인 특징이 있다. 제안된 분할 정책은 성능평가를 통하여 기존의 TB-tree보다 영역 질의에서 우수함을 보인다.
대부분의 이동객체들은 공간 네트워크상을 움직이기 때문에, 그들의 궤적을 효과적으로 색인 검색할 수 있는 궤적 기반 색인 구조가 필요하다. 하지만 도로와 같은 공간 네트워크상의 궤적 기반 색인 구조에 대한 연구는 FNR-트리나 MON-트리와 같은 연구가 진행되었을 뿐 연구가 많이 진행되어 있지 않다. 하지만, FNR-트리나 MON-트리 또한 이동객체의 세그먼트만을 저장할 뿐 전체 궤적을 유지하지 못하여, 궤적 질의에 대해 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 공간 네트워크상의 이동객체를 위한 궤적기반 색인 구조인 TMN -Tree(Trajectory of Moving objects on Network-Tree)를 제안한다. 이를 위해, 이동객체를 공간과 시간 특성으로 분류하고, 궤적을 유지함으로써 영역질의와 궤적질의를 동시에 처리할 수 있는 색인 구조를 설계한다. 아울러, 사용자 질의를 시공간영역 내 궤적 질의, 시간영역 내 유사궤적 질의, k-최근접 질의로 분류하고, 이들을 처리하기 위한 질의 처리 알고리즘을 제안한다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 궤적 기반 색인 구조가 기존의 색인구조인 FNR-Tree, MON-Tree보다 성능이 향상되었음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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