TPR*-트리는 효과적으로 이동 객체의 미래 위치 예측을 수행하기 위하여 가장 널리 사용되는 인덱스 구조이다. 그러나 TPR*-트리는 인덱스 생성 이후 미래 예측 시점이 증가함에 따라 사장 영역과 영역중복의 문제가 커지며, 이로 인하여 질의 처리 시 액세스되는 TPR*-트리 노드들의 수가 많아지는 성능 문제가 발생한다. 본 논문에서는 실험을 통하여 이러한 성능 저하의 문제점을 정량적으로 규명한다. 먼저, 미래 예측 시점이 증가함에 따라 질의 처리 성능이 얼마나 저하되는가를 보이고, 이동 객체의 위치 갱신 연산이 이러한 성능 저하 문제를 얼마나 완화시키는가를 보인다. 이러한 공헌은 TPR*-트리의 추가적인 성능 개선을 위한 정책을 고안하는데, 중요한 실마리를 제공할 수 있을 것이다.
GPS 칩을 내장한 다양한 이동 통신 기기의 사용으로 위치 정보를 이용한 응용이 점차 확산될 전망이다. 위치 정보를 기반으로 한 응용 시스템에서는 다수 이동 객체의 위치 정보를 실시간으로 기록하고, 미래 시점의 객체 위치를 추정할 수 있어야 한다. 이런 요구에 따라 효과적인 이동 객체 색인에 고안된 기법이 TPR*-트리이다. 하지만 TPR*-트리는 고정 위치 색인에 최적화된 R-트리에 기본을 두었기 때문에 갱신 비용이 매우 커질 수 있다는 문제가 있다. R-트리에서는 갱신 연산이 빈번하지 않을 수 있지만 TPR*-트리의 경우는 이동 객체가 속도를 변화시킬 때마다 갱신 연산이 요구되기 때문에 상대적으로 매우 큰 갱신 비용이 발생할 수 있다. 이런 문제점을 부분적으로 해결하기 위해 본 논문에서는 쿨링다운 노드를 사용한 TPR*-트리를 제안한다. 제안된 트리는 트리의 상위 계층에 일부 이동 객체를 버퍼링함으로써 갱신 연산을 최소화 할 수 있다. 또한 지나친 사장 영역(dead space)의 확대를 방지함으로써 검색 성능 저하를 효과적으로 줄일 수 있다.
정보 기술과 이동 통신망의 발전에 따라 이동 객체의 위치 추적에 필요한 효과적인 색인 기법과 이를 통한 다양한 응용 서비스에 대한 사용자 요구가 커지고 있다. 이에 따라, 이동 객체의 현재 위치 추적과 미래 위치 추정에 사용되는 $TPR^*$-트리와 같은 색인 기법이 관심을 받고 있다. $TPR^*$-트리는 정적인 물체를 색인하기 위해 고안된 R-트리를 기본 구조로 하기 때문에, 갱신 비용이 크다는 단점이 있다. 따라서 이동 객체가 자주 속도나 위치 정보를 갱신하는 경우 트리 유지비용이 빠르게 증가할 수 있다. 특히, 이동 객체가 빠른 속도로 이동하는 경우 넓은 범위에 걸쳐 불필요한 노드 갱신이 발생할 수 있다는 문제점이 있다. 이런 문제점을 피하기 위해 논문에서는 루트노드의 자식노드에 이런 빠른 이동 속도의 객체만을 따로 색인하도록 하여 노드 갱신 비용을 크게 줄이는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 통해 노드 갱신 비용을 최소화 하면서도 $TPR^*$-트리의 장점을 유지할 수 있었다. 이런 성능상의 장점을 보이기 위해 시뮬레이션 기법을 사용한 성능 비교를 수행하였다.
이동 객체의 현재와 미래 위치 질의에 최적화된 색인 구조로써 TPR-트리가 있다 TPR-트리는 기존의 공간 색인 구조와 달리 이동 객체와 경계 사각형을 참조 위치와 속도 벡터를 매개 변수로 한 시간에 대한 선형 함수 형태로 모델링 함으로써 갱신 비용을 줄이고 현재 및 가까운 미래 위치 정보의 예측을 가능하도록 한다 . 하지만 TPR- 트리는 시간의 정파에 따라 경계 사각형이 선형적으로 환장됨으로 인해 경계 사각형 내의 객체를 제외한 나머지 공간인 사장 공간과 경계 사각 혈들 간의 겹침 현상을 증가시켜 정의 성능이 떨어진다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 질의 성능을 향상시키기 위하여 경계 사각형 내의 이동 객체들이 이동함에 따라 변경되는 최소 경계 사각형 (MBR: Minimim Bounding Rectangle)을 베지어 곡선 함수를 이용하여 근사함으로써 사장 공간을 줄이는 적응 경계 사각형 (ABR: Adaptive Bounding Rectangle) 기법을 제안한다.
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.
In modern warfare, securing time for preemptive response is recognized as an important factor of victory. The naval combat system, the core of naval forces, also strives to increase the effectiveness of engagement by improving its real-time information processing capabilities. As part of that, it is considered to use the TPR-tree in the naval combat system's target indexing because spatio-temporal searches can be performed quickly even as the number of target information increases. However, because the TPR-tree is slow to process updates, there is a limitation to handling frequent updates. In this paper, we present a method for improving the update performance of TPR-tree by applying the bottom-up update scheme, previously proposed for R-tree, to the TPR-tree. In particular, we analyze the causes of overlaps occurring when applying the bottom-up updates and propose ways to limit the MBR expansion to solve it. Our experimental results show that the proposed technique improves the update performance of TPR-tree from 3.5 times to 12 times while maintaining search performance.
TPR-tree의 각 노드는 이동체를 색인하기 위하여 시간 함수를 기반으로 한 경계사각형을 이용한다. 경계사각형의 각 축을 계산하기 위하여 시간함수를 사용하므로 시간이 흐름에 따라 노드의 경계사각형은 확장된다. 따라서 이웃하는 노드간의 중첩(overlap) 영역이 커지기 때문에 영역질의의 성능이 점차적으로 떨어지는 문제가 있다. 이 논문에서는 이동체 삽입과 삭제 시 노드의 경계사각형을 재구성하기 위한 기법들을 제시한다. 이동체를 삽입할 때 노드간의 중첩을 줄이기 위하여 중첩이 심한 두 개의 단말 노드를 강제 합병하고 재분할하는 강제 합병 기법을 사용한다. 그리고 이동체를 삭제할 때 다른 이동체도 재삽입하는 강제 재삽입 기법을 이용한다. 강제 재삽입 기법은 삭제 노드 강제 재삽입 기법과 중첩 노드 강제 재삽입 기법으로 분류된다. 실험 결과에서 중첩 노드 강제 재삽입 기법이 다른 두 기법에 비하여 우수함을 알 수 있다.
위치기반서비스에서 이동체의 위치 데이타 수집 비용을 줄이기 위하여 위치 데이타를 주기적으로 수집한다. 주기적으로 수집된 위치 데이타는 보고 주기 사이의 위치 변화를 반영하지 못하기 때문에 시간에 대한 선형 함수를 이용하여 예측된 위치 데이타와 오차가 발생한다. 따라서 오차를 포함한 불확실한 미래위치데이타로 인하여 TPR 트리에서 현재위치질의의 정확도가 떨어지는 문제점이 발생한다. 이 논문에서는 불확실한 위치 데이타에 대한 현재질의를 처리하기 위하여 선형 함수에 의해 예측된 위치 데이타에 오차분을 반영한 불확실성 영역을 정의하고 불확실성 영역을 설정하기 위하여 최근 예측 오차 가중치 기법과 칼만 필터 기법을 제시한다. 또한 TPR 트리를 기반으로 불확실성 영역을 반영한 질의 처리기를 구현하고 성능 비교 평가를 수행한다. 성능 평가 결과에 따르면 기존의 선형함수 기반 질의처리 기법보다 불확실성 영역 기반 질의처리 기법이 최소 약 15% 이상의 정확도가 향상되는 장점을 가진다.
Nickel based oxygen transfer materials supported on two different YSZs were tested to evaluate their performance in methane chemical-looping reforming. The oxygen transfer materials of YSZs were selected with different amount of the doped yittrium in the $ZrO_2$ structure. The yittrium of 8 mol% stabilized the zirconia oxide to a cubic structure compare to the 3 mol% doping, which is known to be a good for oxygen transfer. Various nickel amounts (16wt.%, 32wt.%, 48wt.%) were loaded on the selected supports. The nickel amount of 32% shows the optimized catalyst structure with good physical properties and reducibility from the XRD, BET and H2-TPR analysis, especially when the support of 8YSZ was used. From the methane chemical-looping reforming, hydrogen was produced by methane decomposition catalyzed by Ni on both YSZs. Comparing two YSZ supports of 3YSZ and 8YSZ during the cycling tests, the catalyst with 8YSZ (Ni 32%) exhibits not only the higher methane conversion and hydrogen production but also a faster reaction rate reaching to the stable point.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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