공간 데이터베이스는 일반 관계형 데이터베이스나 객체지향 데이터베이스에 비해 다음과 같은 특징을 가진다. 첫째, 공간 데이터베이스에서의 질의는 공간 질의와 비공간 질의가 섞여서 들어 온다. 둘째, 공간 질의는 비공간 질의에 비해 데이터의 복잡성과 방대함으로 인해 주로 2 단계(여과 단계 및 정제 단계)로 나누어 처리되었다. 셋째, 공간 객체들은 대부분 공간 색인을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 공간 데이터베이스의 특성을 잘 반영하는 질의 최적화 기법을 제안한다. 첫 번째 방법으로 질의 수행 단계 이전의 최적화 단계에서부터 여과 및 정제를 분리하여 생각하는 것이다. 두 번째 방법으로는 복잡한 질의에 대해서 각각의 공간 연산을 여과/정제 단계로 분리한후 여러 정제 단계 연산들을 합쳐 한꺼번에 처리 할수 있고 여러 여과 단계 연산들도 마찬가지로 합쳐질 수 있다. 본 논문에서는 또한 여과/정제를 질의 최적화 단계에서 분리한 여과/정제 조기 분리 (ESFAR) 최적화 기법에 대한 규칙 기반 질의 최적화 기법을 제안한다.
이 논문의 주된 목적은 국지적 공간 분리성 측도를 이용한 탐색적 공간데이터 분석을 통해 거주지 분화 연구에서 공간통계학적 접근이 가지는 의의를 논증하는 것이다. 탐색적 공간데이터 분석은 공간 데이터를 다양한 과학적 지도학적 시각화 방식을 통해 탐색함으로써 패턴을 발견해 내고, 의미 있는 가설을 수립하며, 더 나아가 공간 데이터에 대한 통계학적 모델을 평가하는 것을 주목적으로 한다. 이 연구는 국지 통계량에 기반한 탐색적 공간데이터 분석이 구체적인 연구 수행에서 실질적인 도움을 줄 수 있다는 믿음에 기반을 두고 진행된 것이다. 중요한 결과는 다음과 같다. 첫째, 이미 개발된 전역적 공간 분리성 측도로부터 국지적 공간 분리성 측도를 도출하였다. 둘째, 두 가지 유의성 검정을 위한 가정, 즉 총체적 랜덤화 가정과 조건적 랜덤화 가정에 기반한 가설검정 방법을 제시하였다 셋째, 측도와 유의성 검정을 바탕으로 한 탐색적 공간데이터 분석 기법으로 '공간 분리성 산포도 지도'와 '공간 분리성 이례치 지도'를 제시하였다. 부가적으로 각 인구 집단 별 집중도에 대한 표준화 지표도 제시되었다. 넷째, 개발된 기법을 우리나라 7대 도시의 고학력 집단과 저학력 집단간 거주지 분화에 적용한 결과, 특히, 이변량 공간적 클러스터와 공간적 특이점을 확인하는 데 유용성이 있는 것으로 드러났다.
거주지 분화 현상은 도시적 삶의 공간성을 파악하는데 본질적인 요소이기 때문에 도시학 연구에서 오랫동안 주목을 받아왔다. 거주지 분화 현상에 대한 연구 과제 중의 하나가 상이한 두 집단이 얼마나 공간적으로 분리되어 있는지를 측정하는 문제이다. 이러한 측면에서 가장 널리 사용되어온 것이 상이지수(index of dissimilarity)인데, 이 지수는 거주지 분리의 '불균등성(unevenness)'은 측정할 수 있지만, 공간적 '집중도(clustering)'는 측정하지 못하는 단점을 갖고 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해 제안되어 온 '공간적 격리 지수(spatial indices of segregation)' 역시 가설검정 절차를 제시하지 못하고 최근의 공간통계학 연구 성과를 수용하지 못하는 등의 단점을 가지고 있다. 이러한 의미에서 본 논문의 주된 연구 목적은 새로운 '공간 분리성 측도(spatial separation measure)'를 개발하는 것이다. 이 공간 분리성 측도는 상이한 인구 집단이 거주 공간에 얼마나 불균등하게 분포하고 있는지에 대한 것뿐만 아니라 그러한 불균등 분포가 보여주는 공간적 의존성의 정도까지도 측정하는 새로운 통계량이다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 기존의 '공간 연관성 측도(spatial association measures)'와 '공간적 카이-스퀘어 통계량(spatial chi-square statistics)'을 통합하여 새로운 측도를 개발했으며, 일반화된 랜덤화 검정법을 적용해 측도에 대한 유의성 검정법을 제시하였다. 둘째, 개발된 측도와 유의성 검정법을 우리나라 7대 도시의 학력 집단 간 거주지 분리 현상에 적용함으로써, 연구방법론으로서의 유용성을 확인하였다.
공간 데이터베이스 시스템에서의 질의처리 과정 중 질의 재작성 과정에 의해 다중 블록 질의가 단일 블록으로 변환되면 공간 서술자와 비공간 서술자가 OR와 AND에 의해 연결되어있는 복잡한 CNF가 생성된다. CNF 내의 공간 서술자는 공간연산의 정제단계의 수행 비용이 비공간 연산에 비해 상당히 많이 들기 때문에 비공간 서술자와는 다른 최적화 기법이 필요하다. 본 논문에서는 공간 서술자가 포함된 복잡한 CNF를 수평적으로 분리하여 질의를 재작성하고 수행순서를 재조정하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 원시 CNF를 수행 비용이 상대적으로 적은 전처리 단계의 CNF와 이에 비해 수행비용이 많이 드는 후처리 단계의 CNF로 분리하고 질의를 재작성 한 후 비용 모델에 의거해서 실행 트리를 최적화 한다. 본 논문에서 제시하는 기법은 질의 최적화 단계에서 공간연산의 단계별 실행특성을 감안한 효율적인 실행 계획 생성이 가능하다는 장점이 있다.
영화는 항상 실재(reality)와 허구(imagination)를 바탕으로 시대의 문화를 반영해 왔으며 영화에서의 시각 효과는 주로 현실을 더욱더 현실감 있게 표현하거나 가상을 현실로 인식시켜주는 역할을 해 왔다. 본 연구는 환상적 사실주의가 갖는 이미지를 이창동 감동의 오아시스를 통해 내표된 의미와 그 작용에 대해 알아보았다. 환상적 사실주의는 이미지로서 영화내의 시간과 공간에 영향을 미치며 인간의 보고자 하는 욕망과 보이고자 하는 욕망을 거울이라는 이중적 의미의 도구를 사용하여, 현실과 상상의 공간을 분리하였다. 또 비둘기라는 매개를 통해 현실 세계에 재현되었다. 영화 내러티브 구조에서 가시화된 공간과 비가시회된 공간을 분리시키고, 현실과 비현실적 공간의 분리, 의식과 무의식의 공간의 분리, 현실과 현실공간을 권력 구조로 분리하여 사용되었다. 기술의 발전과 함께 황상의 이미지는 우리에게 더 실재처럼 다가오고, 이는 우리가 생각하지 못한 무의식의 공간을 표현해 낼 것이다.
빔공간 변환(beamspace transform) 기법은 공간 영역의 신호를 입사각 혹은 그 사인함수의 영역으로 변환하는 기법으로, MUSIC과 같은 음원 정위 및 추적(source localization and tracking) 문제나 적응 빔형성(adaptive beamforming)과 같은 문제에서 많이 사용되는 기법이다. 다채널 음원 분리 기법에 사용될 때에는, 음원의 정보 뿐만아니라 해당 음원의 이미지(image)를 재구성하여야 하므로 역변환 기법 또한 중요하다. 본 논문에서는 멀티 채널 음원 분리 기법을 위한 빔공간 변환 기법과 그 역변환 기법에 대하여 고찰하였으며, 특히 빔공간-영역 다채널 비음수 행렬 분해 기법에 적용되었을 때 그 성능에 미치는 영향을 중점적으로 살펴보았다.
본 논문에서는 다채널 음향 신호의 음원 분리를 수행하기 위하여, 빔공간-영역에서 다채널 비음수 행렬 분해 기법을 이용하는 음원 분리 시스템을 제안한다. 비음수 행렬 분해(NMF) 기법은 음원 분리에서 최근 널리 쓰이는 알고리즘이며, 특히 최근에는 다채널 비음수 행렬 분해(MC-NMF) 기법으로 발전하여 다채널 음향 신호에 대해서 적용되고 있다. 본 논문에서 제안하는 다채널 비음수 행렬 분해 기법은 빔공간-영역에서 수행되어, 기존의 다채널 비음수 행렬 분해 기법에 비해 좋은 성능을 가진다. 제안되는 비음수 행렬 분해 기법은 SiSEC 2010의 데이터셋을 이용하여 검증되었다.
기존의 공간 데이터베이스 관리 시스템에서는 공간 데이터의 검색 연산이 주된 연산이었지만. 최근 공간 데이터베이스 관리 시스템에서는 이동 객체의 실시간 위치 갱신 및 추적 등 공간 데이터의 갱신 연산 또한 빈번하게 발생하고 있으며, 이에 트랜잭션간 동시성 향상의 필요성이 증가하고 있다. 기존의 일반적인 데이터베이스 관리 시스템에서는 트랜잭션의 동시성 문제를 해결하고 성능을 향상시키기 위해서 많은 기법들이 연구되었으며, 그 중에서 다중버전 알고리즘은 각 트랜잭션간의 상호간섭을 최소화시키면서 동시성을 향상시키기 위한 알고리즘이다. 하지만 공간 데이터베이스 관리 시스템에 트랜잭션의 동시성 향상을 위하여 기존의 멀티버전 알고리즘을 적용할 경우, 공간 레코드의 속성 데이터만 변경되어도 공간 레코드 전체에 대한 버전을 저장해야 하기 때문에 저장 공간의 낭비가 발생한다. 본 논문에서는 공간 레코드에 대해 트랜잭션간의 동시성을 향상시키고, 공간 레코드 버전의 저장 공간 낭비를 줄이기 위한 방법으로 속성 데이터 버전과 공간 데이터 버전을 분리하여 생성, 관리하는 레코드 관리 기법을 제안한다. 본 기법은 검색 트랜잭션은 갱신 트랜잭션의 영향을 전혀 받지 않고 트랜잭션을 진행할 수 있으며, 갱신 연산시 공간 레코드 전체의 버전을 생성하는 대신에 공간 레코드를 속성 데이터 버전과 공간 데이터 버전으로 분리하여 갱신된 데이터 버전만 생성 관리하는 기법이다.
G-Machine은 수행하는데 있어서 그래프를 표현하기 위해 많은 그래프 공간을 필요로 한다. 이를 줄이기 위한 노력으로 최근 태그 옮김을 이용한 ZGM이 설계되었다. 하지만, ZGM은 태그와 자료의 분리로 인하여 많은 상대 주소를 갖게 되어 실행 시간 부담이나 공간 활용 부담이 된다. 본 논문에서 우회 노드 장소에 자료를 중복 사용하는 방법을 이용하여 G-Machine에서 필요로 하는 그래프 공간을 절약한 poGM(Point Over lapped GM)을 제안한다. poGM은 ZGM과 같이 상대 주소를 사용하지만, 일반적인 노드 나타내는데 ZGM과 달리 자료의 분리가 일어나지 않고, 상대 주소를 줄일 수 있으며, 실험을 통하여 공간 효율과 시간 효율이 높은 것을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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