현재 차량 항법 서비스를 위한 데이터는 물리적인 저장형식(PSF : Physical Storage Format)에 따라 설계되어 대용량의 GIS 원시 데이터를 작은 용량으로 압축하고 빠른 매체 접근이 가능하도록 변환된 서비스용 지도 포맷을 제공한다. 하지만, 파일 시스템 기반의 복잡한 구조는 데이터 생성과 관리를 어렵게 하고 시스템 간 상호 호환성이 결여되는 문제점을 가진다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 대두되고 있는 차량용 항법 시스템에서는 견고한 데이터 관리, 데이터의 동기화, 그리고 실시간 데이터 처리의 필요성 때문에 데이터베이스 시스템으로 공간 데이터 관리의 기능을 접목하려고 한다. 따라서, 본 연구에서는 차량 항법 서비스를 위한 데이터의 저장과 빠른 검색을 지원하는 차량용 Embedded DBMS 모듈을 개발하였다. 이를 위해 압축 기법, Multi-Link, 공간 인덱스, 공간분할을 적용하여 대용량의 공간 데이터를 효율적인 관리와 접근이 용이하도록 하였다. 또한, 어플리케이션에서의 데이터 검색과 표현에 필요한 API 개발을 하였다. 결과적으로, 개발된 Embedded DBMS는 적은 용량과 빠른 검색 구조인 PSF의 장점을 그대로 유지하면서 안정적인 데이터의 관리에 적합한 구조를 지원한다. 향후 DBMS모듈에 동기화 기법을 적용한다면 데이터의 현시성이 중요한 차량항법용 데이터의 유지관리 측면에서 강력한 데이터 관리가 용이한 Embedded DBMS의 장점을 더욱 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
The real-time traffic data is generated continuous and unbounded stream data type while intelligent transport system (ITS) needs to provide various and high quality services by combining with spatial information. Traditional database techniques in ITS has shortage for processing dynamic real-time stream data and static spatial data simultaneously. In this paper, we design and implement an advanced traffic monitoring system (ATMS) with the integration of existed data stream management system (DSMS) and spatial DBMS using IntraMap. Besides, the developed ATMS can deal with the stream data of DSMS, the trajectory data of relational DBMS, and the spatial data of SDBMS concurrently. The implemented ATMS supports historical and one time query, continuous query and combined query. Application programmer can develop various intelligent services such as moving trajectory tracking, k-nearest neighbor (KNN) query and dynamic intelligent navigation by using components of the ATMS.
차량 및 교통 분야의 대표적인 임베디드 시스템인 텔레매틱스 단말기는 대용량의 공간 데이터를 실시간으로 처리하기 위해서 RTOS(Real Time Operating System) 기반의 공간 DBMS를 요구하고 있다. 이러한 공간 DBMS는 기존의 ORDBMS의 사용자 정의 타입과 사용자 정의 함수라는 표준적인 기능을 이용하여 쉽게 확장 개발할 수 있지만, 공간 인덱스의 경우 SQL3에서 표준적인 개발 방법을 제공하지 않기 때문에, 임베디드 시스템과 같은 환경에서 공간 인덱스를 개발하는 것은 어려운 실정이다. 본 연구에서는 현재 ORDBMS에서 사용자 정의 인덱스를 개발할 수 있는 방법으로 제안되고 있는 Generalized Search Tree 방법과 Relational Indexing 방법을 비교 분석하고 각 방법에 대해 R-트리의 구현 및 영역 질의에 대한 실험을 통해 임베디드 시스템 환경에 적합한 공간 인덱스 방법을 제안하였다.
본 논문에서는 하이브리드 공간 DBMS에서 질의 분류를 이용한 최적화 기법을 제안한다. 제안 기법은 질의에 이용되는 데이터의 위치에 따라 메모리 질의, 디스크 질의, 하이브리드 질의로 분류하여 처리한다. 특히, 하이브리드 질의의 경우에는 실체화 뷰의 사용률을 높이기 위해 실체화 뷰 생성 조건과 사용자 질의 조건을 비교하여 술어를 분할하는 메커니즘을 적용한다. 또한 질의를 최적화하기 위해 분류된 질의의 비용 계산 결과를 이용하여 최소 비용의 데이터 접근 경로를 선택할 수 있는 데이터 접근 경로 선택 알고리즘을 제안한다. 제안 기법은 대용량 데이터 관리와 빠른 응답 속도를 동시에 만족하는 하이브리드 공간 DBMS의 성능을 기존의 디스크 기반 공간 DBMS보다 최소 20%에서 최대 50%의 성능 향상을 보인다.
최근 실시간 서비스의 요구 사항을 갖는 위치 기반 서비스(Location Based Service : LBS)와 텔레매틱스(Telematics) 서비스를 효율적으로 제공하기 위해서 공간 메인 메모리 DBMS에 대한 관심이 급증하고 있다. 이러한 공간 메인 메모리 DBMS에서는 시스템 장애가 발생하였을 경우 메인 메모리상의 모든 공간 데이타를 잃어버릴 수 있으므로 데이타베이스의 안정성을 위한 회복 시스템은 매우 중요하다. 회복 시스템에서 로그와 체크포인트 수행 과정 중 발생하는 디스크 입출력은 전체 시스템 성능을 저하하는 중요한 요인이 되고 있다. 그러므로, 공간 메인 메모리 DBMS에서 디스크 입출력을 줄일 수 있는 효율적인 회복 시스템에 대한 연구가 절실히 필요하다. 본 논문에서는 공간 메인 메모리 DBMS를 위한 효율적인 회복 시스템에 대해서 연구하였다. 먼저 로그 기법으로는 디스크 입출력을 줄이고 트랜잭션의 동시성 향상을 위해 사전 완료 기법을 사용하였고, 전체 시스템 성능을 향상시키기 위해 기존의 퍼지-핑퐁 체크포인트 기법에서 발생하는 동일 페이지에 대한 중복 디스크 입출력 문제를 해결한 퍼지-쉐도우 체크포인트 기법을 제안하여 회복 시스템 구현 시 사용하였다. 그리고 마지막으로 본 논문에서 개발한 회복 시스템의 성능 평가를 수행하여 효율성을 입증하였다.
현재 활용되는 대부분의 3차원 모델은 3차원 객체의 가시화에 중점을 두고 있고 토폴로지 구조를 가지고 있지 않아 3차원 공간분석 및 응용에 있어 한계가 존재한다. 그리고 실내 공간의 수많은 객체들간의 관계를 완전 토폴로지 기반으로 구현하는 것은 복잡도나 연산속도가 지나치게 증가하여 현실성이 떨어진다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 공간 DBMS를 이용하여 실내 3차원 공간을 보다 간단하게 구축하는 방안을 제시하였다. 건물 내 각 공간의 공간정보와 속성 정보를 테이블 단위로 저장하면 DBMS의 빠른 질의와 연산 및 분석이 가능하다. 또한 질의를 통해 추출한 공간 데이터를 이용하여 2차원 및 3차원으로 가시화할 수도 있다. 본 연구에서는 층별 CAD 데이터를 공간 DBMS로 저장하여 2차원상의 토폴로지를 구현하고, 이를 3차원으로 가시화 할 수 있는, 2D-3D Hybrid 데이터모델을 제시하였다. 이러한 모델을 공간 DBMS로 구축하고 공간 함수와 질의를 활용하여 2차원 및 3차원으로 가시화 하는 과정을 제시하였고, 이를 이용하는 사례로서 실내 대피 경로 안내 시스템을 구축하는 과정을 예시하였다.
최근 3차원 실내 외 공간정보데이터 모델에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 이러한 데이터 모델을 기반으로 구축된 3차원 공간데이터는 양이 방대하고 비교적 복잡한 구조를 갖는다. 따라서 이를 효과적으로 저장 및 관리, 응용하기 위해서는 DBMS를 활용하는 것이 유리하다. 이러한 필요에 의해 Gep-DBMS에서 데이터를 저장하고 응용하는 연구가 많이 이루어지고 있는데 Oosterom, Arens 등이 3차원 건물, 지표의 Geometry와 Topology를 DBMS에 저장하는 방법을 연구하였다. 본 논문은 GML3 기반의 3차원 도시 모델의 저장 및 교환을 위한 포맷인 CityGML 1.0을 따르는 구조로 데이터를 데이터베이스에 저장하였으며, 상용 DBMS인 Oracle Spatial 11g를 사용하였다.
As semiconductor memory becomes cheaper, the memory capacity of computer system is increasing. Therefore computer system has sufficient memory for a plentiful spatial data. With emerging spatial application required high performance, this paper presents a GIS database system in main memory. Memory residence can provide both functionality and performance for a database management system. This paper describes design of DBMS for storing, querying, managing and analyzing for spatial and non-spatial data in main-memory. This memory resident GIS DBMS supports SQL for spatial query, spatial data model, spatial index and interface for GIS tool or applications.
모바일 단말에서의 맵 데이터 활용 서비스는 내비게이션, 위치기반서비스 등 그 활용 범위가 다양해지고 있다. 이러한 모바일 단말에서 저장/관리되는 맵 데이터의 크기는 갈수록 커져 수 GB에 이른다. 기존 내비게이션 시스템의 경우, 리소스 제약으로 인해 모바일 단말의 성능을 최대로 활용하기 위하여 맵 데이터를 읽기 최적화된 물리적인 저장형식(PSF: Physical Storage Format)으로 저장 관리하고 있다. 즉, 맵 데이터가 변경된 경우 변경된 부분만의 업데이트가 불가능하여 전체 데이터를 업데이트해야 하는 단점이 있다. 일반적으로 2 GB 데이터를 모바일 단말의 플래시메모리에 기록하는 시간은 수십 분이 소요된다. 따라서 본 연구에서는 이러한 기존의 내비게이션용 맵 데이터의 부분 업데이트가 불가능한 점을 해결하고자 모바일 공간 DBMS을 개발하였다. 그리고, 모바일 공간 DBMS에서의 내비게이션 서비스의 성능을 보장하기 위한 기법을 제시하고 실험을 통하여 이를 검증하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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