• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.1-6
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• 2009

본 논문은 모바일 P2P 환경에서 최근접 질의 처리를 위한 에너지 효율적인 인덱스 기법을 제안한다. 제안한 PMBR (P2P Minimum Boundary Rectangle) 인덱스는 질의처리를 위한 클라이언트의 선별적인 정보 청취를 지원한다. 모바일 클라이언트는 PMBR 정보를 통해 인접 노드에 대하여 필요한 정보의 유무를 쉽게 판단할 수 있다. 따라서 만일 인접 노드가 원하는 질의결과에 대한 정보를 가지고 있지 않다면 곧바로 접촉을 중단하고 다른 노드를 선택하게 된다. 또한 클라이언트는 언제 원하는 데이터가 브로드캐스트 채널을 통하여 전달되는지 파악하여 대부분의 시간을 전원절약 모드로 유지하고 필요한 정보가 전달되는 시점에만 깨어나 불필요한 에너지소모를 줄일 수 있다. 시뮬레이션을 통해 제안 기법의 선별적 정보 청취를 통한 에너지 효율성을 증명하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권4호
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• pp.463-476
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• 2006

R-tree는 일반적으로 트리 노드의 크기를 디스크 페이지의 크기와 같게 함으로써 I/O 성능이 최적화 되도록 구현한다. 최근에는 주메모리 환경에서 CPU 캐시 성능을 최적화하는 R-tree의 변형이 개발되었다. 이는 노드의 크기를 캐시 라인 크기의 수 배로 하고 MBR에 저장되는 키를 압축하여 노드 하나에 더 많은 엔트리를 저장함으로써 성능을 높였다. 그러나, 디스크 최적 R-tree와 캐시 최적 R-tree의 노드 크기 사이에는 수십-수백 바이트와 수-수십 킬로바이트라는 큰 차이가 있으므로, I/O 최적 R-tree는 캐시 성능이 나쁘고 캐시 최적 R-tree는 디스크 I/O 성능이 나쁜 문제점을 가지고 있다. 이 논문에서는 CPU 캐시와 디스크 I/O에 모두 최적인 R-tree, PR-tree를 제안한다. 캐시 성능을 위해 PR-tree 노드의 크기를 캐시 라인 크기보다 크게 만든 다음 CPU의 선반입(prefetch) 명령어를 이용하여 캐시 실패 횟수를 줄이고, 트리 노드를 디스크 페이지에 낭비가 적도록 배치함으로써 디스크 I/O 성능도 향상시킨다. 또한, 이 논문에서는 PR-tree에서 검색 연산을 수행하는데 드는 캐시 실패 비용을 계산하는 분석 방법을 제시하고, 최적의 캐시와 I/O 성능을 보이는 PR-tree를 구성하기 위해, 가능한 크기의 내부 단말 노드, 중간 노드를 갖는 PR-tree 생성하여 성능을 비교하였다. PR-tree는 디스크 최적 R-tree보다 삽입 연산은 3.5에서 15.1배, 삭제 연산은 6.5에서 15.1배, 범위 질의는 1.3에서 1.9배, k-최근접 질의는 2.7에서 9.7배의 캐시 성능 향상이 있었다. 모든 실험에서 매우 작은 I/O 성능 저하만을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제35권2호
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• pp.169-181
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• 2008

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.

• 정보처리학회논문지D
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• 제19D권2호
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• pp.151-160
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• 2012

지금까지 제안된 분산 고차원 색인의 대부분은 균일한 분포를 가지는 데이터 집합에서 좋은 검색 성능을 나타내나, 편향되거나 클러스터를 이루는 데이터의 집합에서는 그 성능이 크게 감소된다. 본 논문은 강하게 클러스터를 이루거나 편향된 분포를 가지는 데이터 집합에 대한 분산 벡터 근사 트리의 k-최근접 검색 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 기본 아이디어는 전체 데이터를 클러스터링하는 상위 트리의 말단 노드가 담당하는 데이터 공간의 크기를 계산하고, 그 공간 상의 특징 벡터를 근사하는 데 사용되는 비트의 수를 달리하여 벡터 근사의 식별 능력을 보장하는 것이다. 즉, 고밀도 클러스터에는 더 많은 수의 비트를 할당하는 것이다. 우리는 합성 데이터와 실세계 데이터를 가지고 분산 hybrid spill-tree와 기존 분산 벡터 근사 트리와의 성능 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과는 확장된 분산 벡터 근사 트리의 검색 성능이 균일하지 않은 분포의 데이터 집합에서 크게 향상되었음을 보인다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.163-166
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• 2005

최근 눈부신 무선 통신 기술의 발전은 위치정보 시스템과 위치 기반 서비스(Location-Based Service) 의 급속한 발전을 이루었다. 시공간 상에서 이동체에 대한 데이터베이스는 사용자에게 이동체의 현재위치 정보를 제공하는 것만큼 그 질의 결과의 유효시간 또한 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 질의 점과 객체가 동시에 이동 중일 때 현재 질의 결과를 계산하는 방법과 그 질의 결과의 유효시간 및 유효시간 후의 질의 결과를 검색하는 방안을 제안한다. 이동 객체는 실시간으로 변화하기 때문에 현재 질의 결과가 조금만 시간이 지나도 잘 못된 정보가 될 수 있고 미래의 결과를 반복연산에 의해 계산하기 어렵기 때문에 우리는 수학식으로 유효 시간을 예측하고자 하는 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권5호
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• pp.189-196
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• 2022

스카이라인 질의(Skyline Query)는 객체의 다중 속성을 기준으로 사용자 선호에 적합한 대상을 탐색하는 기법이다. 기존 스카이라인 질의는 탐색 결과를 일괄처리(batch processing)로 반환하지만, 대화형 앱이나 모바일 환경의 등장으로 실시간 탐색 결과의 필요성이 증가하였다. 스카이라인을 위한 온라인 알고리즘(online algorithm)은 객체의 반환 속도를 향상해 실시간으로 선호 객체를 제공한다. 하지만 객체 탐색 과정에서 기존에 탐색한 영역을 재방문하여 반복 비교하는 불필요한 연산 시간이 소요된다. 본 논문은 온라인 알고리즘에서 불필요한 탐색 시간을 제거하여 스카이라인 질의 결과를 실시간으로 제공하기 위한 스카이라인 온라인 전처리 알고리즘을 제안한다. 제안 기법은 기존의 온라인 알고리즘에서 전처리를 수행함으로써 반복적으로 재탐색 되는 영역을 미리 제거하여 탐색 성능을 향상하였다. 실험 결과, 기존 온라인 알고리즘과 비교 시 이산 데이터 집합의 표준 분포, 편향 분포, 양의 상관 및 음의 상관분포에서 향상된 성능을 보였다. 제안 기법은 비교 대상을 최소화하여 탐색 성능을 향상하므로 모바일 장치의 사용이 증가하는 현실에서 사용자들에게 신속한 서비스를 제공할 수 있는 새로운 기준이 될 것이다.