• Journal of Internet Computing and Services
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• v.19 no.1
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• pp.67-76
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• 2018

This paper addresses the problem of efficient processing of region monitoring queries. The centralized methods used for existing region monitoring query processing assumes that the mobile object periodically sends location-updates to the server and the server continues to update the query results. However, a large amount of location updates seriously degrade the system performance. Recently, some distributed methods have been proposed for region monitoring query processing. In the distributed methods, the server allocates to all objects i) a resident domain that is a subspace of the workspace, and ii) a number of nearby query regions. All moving objects send location updates to the server only when they leave the resident domain or cross the boundary of the query region. In order to allocate the resident domain to the moving object along with the nearby query region, we use a query index structure that is constructed by splitting the workspace recursively into equal halves. However, However, the above index structure causes unnecessary division, resulting in deterioration of system performance. In this paper, we propose an adaptive split method to reduce unnecessary splitting. The workspace splitting is dynamically allocated i) considering the spatial relationship between the query region and the resultant subspace, and ii) the distribution of the query region. We proposed an enhanced QR-tree with a new splitting method. Through a set of simulations, we verify the efficiency of the proposed split methods.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.124-126
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• 2003

다차원 색인 기법 M-트리는 노드의 중심점과 객체간의 상대적 거리로 색인을 구성하고, 검색 공간에 포함되는 객체를 액세스하는 기법으로서 노드들은 페이지 단위로 구성되며 하위 엔트리들을 포함할 수 있는 반경, 즉 유사도 거리에 의해 노드의 영역이 표현되어진다. 그러나 이와 같은 노드의 영역 표현에 있어서 노드 색인공간의 중첩으로 인해 질의 시 검색 패스가 증가하고 이로 인해 거리계산과 디스크 입출력의 증가를 야기하는 문제를 갖는다. 본 논문에서는 M-트리에서 문제가 되고 있는 노드 색인 공간의 중첩을 최소화할 수 있는 노드 분할 정책을 제안한다. 기존의 M-트리와는 다르게 노드의 가상 중심점을 계산하여 그것을 라우팅 객체로 만들어 노드를 커버하는 영역을 최소화하고 노드 안의 엔트리를 재분배하여 밀도 높은 노드를 구성 하도록 한다. 제안된 분할 알고리즘의 효율성을 증명하기 위한 실험 결과 색인공간의 중첩이 줄고 이로 인해 거리계산과 디스크 입출력의 횟수가 줄어듦을 보였다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.7
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• pp.799-803
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• 2010

The KDB-tree is a traditional indexing scheme for retrieving multidimensional data. Much research for KDB-tree family frequently addresses the low storage utilization and insufficient retrieval performance as their two bottlenecks. The bottlenecks occur due to a number of unnecessary splits caused by data insertion orders and data skewness. In this paper, we propose a novel index structure, called as $KDB_{CS}^+$-tree, to process skewed data efficiently and improve the retrieval performance. The $KDB_{CS}^+$-tree increases the number of fan-outs by exploiting bit-vectors for representing splitting information and pointer elimination. It also improves the storage utilization by representing entries as a hierarchical structure in each internal node.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.46-48
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• 2004

차량항법장치(Car Navigation System ： CNS)나 지리정보시스템(Geographic Information System ： CIS)에서 공간 객체를 효율적으로 다루는 색인기법에 대한 다양한 논의가 있어왔다 기존의 방법에서는 공간 객체의 인접성(cluster)과 밀집성 만을 고려해서 색인 트리를 생성하므로, 편향된 접근 빈도론 가진 공간 객체이 대해서 효과적인 탐색시간을 제공하지 못한다. 접근 빈도를 반영한 색인 기법은 공간 데이터가 갖는 특성-2개 이상의 차원에 대한 순서 할당이 불가능-에 의해서 지리적으로 인접된 객체들을 묶지 못하고, 이로 인해서 공간 객체에 대한 효율적인 색인 기법을 제공할 수 없다. 지리 데이터에 대한 위치와 접근 빈도가 주어질 매, 색인 트리는 좌표 정보뿐 아니라 공간 객체에 대한 접근 빈도도 고려해서 생성되어야 한다 본 논문에서 제안하는 기법을 전체 영역을 세부영역으로 분할하고, 각 세부 영역에 대해서 편향색인 트리를 생성한 뒤에 트리를 병합함으로써 밀집도와 접근 빈도를 반영한, 편향된(skewed) 색인 트리를 생성하도록 한다. 편향된 색인 트리는 접근 빈도가 높은 공간객체를 상위계층(level)에 위치시킴으로써 탐색비용을 줄인다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.11
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• pp.1270-1281
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• 1999

피라미드 기법 1 은 d-차원의 공간을 2d개의 피라미드들로 분할하는 특별한 공간 분할 방식을 이용하여 고차원 데이타를 효율적으로 색인할 수 있는 새로운 색인 방법으로 제안되었다. 피라미드 기법은 고차원 사각형 형태의 영역 질의에는 효율적이나, 유사성 검색에 많이 사용되는 고차원 구형태의 영역 질의에는 비효율적인 면이 존재한다. 본 논문에서는 고차원 데이타를 많이 사용하는 유사성 검색에 효율적인 새로운 색인 기법으로 구형 피라미드 기법을 제안한다. 구형 피라미드 기법은 먼저 d-차원의 공간을 2d개의 구형 피라미드로 분할하고, 각 단일 구형 피라미드를 다시 구형태의 조각으로 분할하는 특별한 공간 분할 방법에 기반하고 있다. 이러한 공간 분할 방식은 피라미드 기법과 마찬가지로 d-차원 공간을 1-차원 공간으로 변환할 수 있다. 따라서, 변환된 1-차원 데이타를 다루기 위하여 B+-트리를 사용할 수 있다. 본 논문에서는 이렇게 분할된 공간에서 고차원 구형태의 영역 질의를 효율적으로 처리할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 마지막으로, 인위적 데이타와 실제 데이타를 사용한 다양한 실험을 통하여 구형 피라미드 기법이 구형태의 영역 질의를 처리하는데 있어서 기존의 피라미드 기법보다 효율적임을 보인다.Abstract The Pyramid-Technique 1 was proposed as a new indexing method for high- dimensional data spaces using a special partitioning strategy that divides d-dimensional space into 2d pyramids. It is efficient for hypercube range query, but is not efficient for hypersphere range query which is frequently used in similarity search. In this paper, we propose the Spherical Pyramid-Technique, an efficient indexing method for similarity search in high-dimensional space. The Spherical Pyramid-Technique is based on a special partitioning strategy, which is to divide the d-dimensional data space first into 2d spherical pyramids, and then cut the single spherical pyramid into several spherical slices. This partition provides a transformation of d-dimensional space into 1-dimensional space as the Pyramid-Technique does. Thus, we are able to use a B+-tree to manage the transformed 1-dimensional data. We also propose the algorithm of processing hypersphere range query on the space partitioned by this partitioning strategy. Finally, we show that the Spherical Pyramid-Technique clearly outperforms the Pyramid-Technique in processing hypersphere range queries through various experiments using synthetic and real data.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.39-42
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• 2005

공간 데이터 웨어하우스 구축기는 소스 데이터의 변경 사항을 일괄처리의 형태로 공간 데이터 웨어하우스에 적재한다. 또한, 공간 데이터 웨어하우스 서버는 사용자의 질의에 빠른 응답을 하기위해 적재된 데이터로 색인을 구축한다. 색인을 구성하는 기존 기법으로는 벌크 삽입 기법 및 색인 전송 기법이 있다. 벌크 삽입 기법은 색인을 구성하기 위한 클러스터링 비용이 필요하며 검색 성능도 떨어진다. 또한, 색인 전송 기법은 주기적인 소스 데이터의 변경을 지원하지 않는다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 공간 데이터 웨어하우스에서 부분 색인 전송을 이용한 효율적인 색인 재구성 기법을 제안한다. 제안 기법은 구축기에서 색인의 구조에 맞게 클러스터링된 클러스터들을 부분 색인으로 구성하여 페이지 단위로 전송한다. 공간 데이터 웨어하우스 서버에서는 전송된 부분 색인의 물리적 사상 문제를 해결하기 위해 물리적으로 연속된 공간을 예약하고 예약된 공간에 부분 색인을 기록한다. 기록된 부분 색인은 공간 데이터 웨어하우스 서버에 있던 기존 색인에 삽입된다. 부분 색인이 기존 색인에 직접 삽입됨으로써 색인 재구성을 위한 검색, 분할, 재조정 비용은 최소가 된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.19-21
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• 2002

최근 이동통신 및 GPS 기술의 발달로 위치기반서비스 요구가 점점 증가하고 있고, 대용량의 위치데이터가 저장되는 위치기반서비스의 구현을 위한 이동체외 저장 및 검색에 관한 연구가 활발하다. 이동체의 위치 정보를 점으로 모델링하여 색인 할 경우 KDB-Tree의 성능이 우수하다. 그러나 KDB-Tree는 시공간에서의 이동체 위치데이터 색인을 고려할 경우 시간 도메인의 특성으로 인해 성능 저하의 문제를 발생시킨다. 본 논문에서는 이동체 위치데이터의 색인을 위한 KDB-Tree의 사용에서 시간 도메인의 특성을 반영한 분할 도메인 선정 방법과 분할 정책을 제시한다. 새로운 분할 정책은 색인의 공간활용도를 높이고 색인의 크기를 작게 하여 검색의 성능을 높인 최근 시간 분할 기법과 LD(Last Division) 분할 정책이다. 본 논문에서는 KDB-Tree의 변경된 분할 정책을 구현하고 성능평가론 수행한다. 이 성능 평가 실험을 통해서 변경된 분할 정책을 사용한 KDB-Tree에서 공간활용도가 높고 검색 성능이 우수함을 보인다.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.9 no.1
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• pp.31-43
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• 2007

Sensor data have the characteristics such as numerous and continuous data. Therefore, it is required to develop an index which could retrieve a specific sensor data efficiently from numerous sensed data. The index should have an efficient delete operation for the past data to support the data archiving. In this paper, we have proposed and implemented an index splitting technique to support the sensor data archiving. These splitted indexes compose of a virtual index (that is, index management component), which is shown as single tree from outside. Experimental results show that in the case of 100,000 insert operations the splitted index performs 8% better than the traditional TB-tree maximumly. And the splitted index outperforms TB-tree with retrieving queries when the region of query is small and the size of time domain is large.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.223-225
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• 2003

분산 데이터베이스 시스템 환경에서는 특정 노드로 집중되는 부하의 분산이나 가용성 및 안정성 제공을 위해 데이터 분할기법 (fragmentation)과 복제기법(replication)을 사용한다. 이때 전송된 데이터에 대한 기존의 색인 재활용 기법과 벌크 로딩(bulk loading) 기법은 효율적인 색인 구성을 위해 논리적인 페이지 포인터를 물리적 주소로 변환하는 물리적 사상구조를 필요로 하거나, 색인 구성시간과 검색성능 모두를 향상시키지 못하는 문제점을 지닌다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 색인 전송기법을 제안한다. 본 기법은 색인 재활용을 위해 물리적 사상구조를 추가로 유지하거나, 검색 성능을 향상시키기 위해 전체 데이터 집합을 정렬하는 것이 아니라, 데이터가 전송될 사이트에 색인구조물 저장하기 위한 물리적 공간은 예약하고 예약된 공간에 색인구조를 전송, 기록함으로써 색인 구성비용을 줄이게 된다. 또한 예약된 공간을 연속적인 페이지구조로 구성함으로써 색인 구성 시 자식노드에 대한 위치정보를 예상하여 부모노드가 지니는 자식노드에 대한 위치정보 기록 비용을 줄일 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.67-69
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• 2002

여러 사이트에서 구축된 공간 데이터를 효율적으로 관리 및 공유하기 위해서는 대용량의 정보를 처리할 수 있는 분산 공간 데이터베이스 시스템의 사용이 필수적이다. 이러한 분산 공간 데이터베이스 시스템상에서의 분산 공간 죠인 질의는 공간 데이터의 대용량성과 그 복잡성으로 인하여 공간 연산의 지펴져 부하와 네트워크상의 전송 부하를 발생시킨다. 이러한 문제를 해결하기 위해 세미죠인 기반의 공간 죠인 기법들이 제안되었으나 공간 죠인 연산을 특정 서버에서만 수행하여 병목현상을 발생시키기 때문에 결국 질의 처리시간이 증가된다. 본 논문은 이러한 분산 공간 데이터베이스 시스템에서 수행 비용이 많이 드는 원격 사이트간의 공간 죠인 연산에 대해 R+-tree 공간 색인을 사용하여 병렬적으로 수행하는 기법을 제안한다. 본 기법은 R+-tree 공간 색인을 이용하여 공간 죠인 연산의 대상이 되는 릴레이션들을 중첩이 없는 두개의 릴레이션들로 분할한 후 질의 수행에 참여하는 두 서버에 죠인 연산을 분배하고 병렬적으로 처리하여 결과들을 병합한 다음 클라이언트에게 전송만다. 본 기법은 릴레이션을 분할하여 각 서버에서 공간 죠인 연산을 병렬적으로 처리하므로 처리 비용을 절반으로 감소시키며. R+-tree의 영역에 해당하는 객체들만 죠인 연산에 참여하게 함으로써 네트워크 전송 비용을 감소시킨다