최근 공간 데이터베이스 시스템은 공간 데이터 마이닝, 공간 그리드, LBS 등과 같은 환경의 여러 분야로 그 응용이 확대되고 있으며, 사용자들의 다양한 공간 질의 처리 요구에 부응하는 효율적인 공간질의 처리의 필요성이 대두되었다. 특히 다중 공간 조인 질의와 같은 고비용의 공간 조인에 대한 효율적인 공간 질의 처리를 위해서는 단일 공간 조인 보다 더욱 많은 기하 계산과 공간 데이터의 특성을 이용한 다중 공간 조인 처리 방법이 필요하게 되었다. 본 논문은 고비용의 다중 공간 조인을 효율적으로 수행하기 위해 다중 공간 조인 연산을 효율적으로 처리하기 위하여 병렬적인 질의 수행을 위해 해쉬 기반의 다중 공간 조인 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 기존 조인 대상이 되는 두 데이터 집합에만 공간 해쉬 조인을 수행하는 것을 확장하여 다중 공간 데이터 집합에 대해서도 조인이 수행 가능한 방법을 제안함으로써 최적의 조인 후보를 획득하여 효율적인 질의 처리를 수행하는 것을 보장한다.
과거에 비해 비약적으로 생산되는 공간 데이터에 대한 처리를 위한 공간 연산은 빠른 처리 응답성을 요구하는 경우가 많다. 그래서 최근 하둡(Hadoop)과 같은 빅데이터 처리 시스템을 이용하여 처리하고자 하는 시도가 많다. 한편, 공간 조인은 데이터 분할(Partitioning)과 공간 색인의 이용 여부, 여과 단계와 정제 단계를 거치는 등 그 복잡도가 강한 공간 연산이다. 그래서 빅데이터 처리 시스템을 이용한 공간 조인의 처리 방식은 매우 다양하다. 그러나 지금까지 이러한 공간 조인의 처리 방식에 다른 리소스 활용에 대한 비교는 거의 없다. 이 논문에서는 다양한 공간 연산의 수행 방법에 따른 빅데이터 시스템 클러스터에서 데이터 전송 방식을 고찰하고 데이터 전송에 따른 네트워크 리소스의 효율적인 사용 방안을 제안하고자 한다. 구체적으로 단일할당과 다중할당 색인 기법의 비교, 파티셔닝 방법의 비교, 맵리듀스 시스템의 태스크 할당 방법에 따른 비교를 통해 다양한 연산 유형에 따른 공간 조인의 처리 방안 선정에 고려 요소를 제시하고자 한다.
최근 무선 통신 기술의 발전과 모바일 단말기 사용의 보편화됨에 따라 GIS 서비스가 점차 모바일 환경으로 이동하는 추세이다. 그러나 기존의 모바일 GIS 응용 시스템들은 파일 시스템을 이용하거나 공간 데이타 처리 기능을 지원하지 않는 모바일 DBMS를 이용하고 있기 때문에 효율적인 GIS 응용 시스템을 개발하기 위해서는 OGC에서 제공하는 다양한 공간 데이타 타입 및 공간 연산자를 지원하는 공간 질의 처리 시스템이 필요한 형편이다. 따라서, 본 논문에서는 효율적인 공간 데이타 처리를 위해 기존 모바일 DBMS에 기반하여 공간 질의를 처리하는 시스템을 개발한다. 모바일 DBMS 기반의 공간 질의 처리 시스템은 효율적인 공간 질의 처리를 위해 공간 데이타 타입 및 공간 연산자를 제공하고, 공간 데이타 캐싱 기능, 인덱스 압축 기법을 지원하고, 그리고 공간 데이타 타입을 변환하여 모바일 DBMS에 저장하는 기능을 제공한다. 마지막으로, 본 논문에서는 모바일 DBMS 기반 공간 질의 처리 시스템을 부동산 정보 서비스에 적용해 봄으로써 효용성을 입증하였다.
공간 데이터의 효율적인 처리는 현대의 멀티미디어 데이터베이스에 있어서 대단히 중요한 역할을 하고 있다. 많은 응용분야에서 방대한 양의 공간 데이터는 보조기억장치(예: disk)에 저장이 되어 사용이 되고 공간 색인구조의 처리는 I/O에 대한 의존도가 크므로, I/O 연산의 병렬처리는 공간 색인구조의 질의반응시간을 현저하게 줄일 수 있다. 본 논문에서는 PR-tree라는 병렬형 공간 색인구조를 제안한다. PR-tree는 MXR-tree에 비해 높은 공간활용도와 빠른 처리시간을 보임으로써 공간 데이터베이스를 위한 효율적인 색인구조로 사용이 될 것으로 기대된다.
일반적으로 공간질의 처리는 복잡한 대용량 공간데이타를 대상으로 수행하기 때문에 많은 비용과 시간이 필요하다. 특히, 클라이언트/서버 공간 데이터베이스 환경에서는 클라이언트가 자주 이용하는 질의를 반복하여 처리하는 경우에 서버의 부하가 증가되며 질의 응답시간도 길어지게 된다. 따라서 클라이언트/서버 공간 데이타베이스에서 클라이언트측의 공간질의를 효율적으로 처리하기 위해서는 데이터 캐싱 등의 기법이 필요하다. 이를 위하여 본 논문에서는 클라이언트에서 자주 이용되는 공간질의를 뷰로 정의하고 클라이언트에서 실체화하는 방법을 이용하여 데이터 캐싱을 처리한다. 그리고 클라이언트에 실체화된 뷰를 최대한으로 이용하기 위하여 질의 수정 기법을 적용한 공간질의 처리 방법을 제시한다.
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
공간 데이터베이스 시스템에서는 데이터의 보안과 사용자의 편의성을 제공하기 위해 사용자가 원하는 공간데이터만으로 구성된 공간 뷰를 제공한다. 클라이언트/서버 환경의 공간 데이터베이스 시스템에서 다수의 클라이언트에 의해 공간 뷰에 대한 질의가 요청 될 시 대용량의 데이터를 처리하기 위한 서버의 I/O 연산의 수행비용과 질의처리 비용 및 결과 데이터의 전송을 위한 전송 비용이 서버의 부하를 일으키고 질의 처리속도의 저하를 야기시킨다. 본 논문에서는 클라이언트/서버 환경의 공간 데이터베이스 시스템에서 공간 뷰의 생성 과정을 서버와 클라이언트에 분산시킨 크라이언트 실체화 기법을 제안한다. 공간 뷰 생성의 질의처리를 서버와 클라이언트에 분산시켜 대용량의 데이터와 복잡한 공간 연산에 따른 공간 뷰 생성과정의 서버 부하를 감소시키고 클라이언트에 실체화 함으로 해서 공간뷰에 대한 질의처리 요구에 따른 서버의 병목현상과 서버 부하를 감소시켜 사용자 응답시간을 최소화한다.
클라이언트/서버 환경에서 뷰 실체화 기법을 이용한 공간 질의 처리 방법은 동일한 질의에 대하여 실체화된 뷰를 이용하므로 처리 비용과 시간을 감소시킬 수 있다. 그러나 뷰 실체화는 서버 데이터 베이스의 변경에 따른 뷰 일관성 유지 비용이 추가로 발생하므로, 공간 데이터베이스 변경 등 경우에 따라서는 뷰 실체화를 이용한 공간 질의 처리 방법이 기존 방법에 비하여 더 많은 비용과 시간이 발생할 수도 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 고려하여 클라이언트/서버 환경에서 효율적인 공간 질의 처리를 위하여 기존의 질의 처리 방법과 실체화된 뷰를 이용한 질의 처리 방법을 혼용한 방법(hybrid approach)을 제시한다. 이 방법에서는 클라이언트에서 공간 질의 처리를 요청한 경우에 서버에서 공간 질의 재수행 비용과 실체화된 뷰의 일관성 유지 비용을 비교 평가하여 질의 처리 결과를 실체화된 뷰로 유지 여부를 결정한다.
본 논문은 공간데이터와 비공간 데이터를 연계 처리하는 공간 데이터베이스 시스템에서 데이터의 의미적 무결성을 보장하는 확장된 공간 질의 처리 시스템의 구현에 대해 기술한다. 다양한 실세계의 지형 및 공간 정보를 모델링해야하는 지리정보 시스템은 공간 데이터베이스 시스템을 기반으로 구현되고 있다. 이러한 공간 데이터베이스 시스템에서 다루는 데이터는 단순 객체가 아닌 추상화된 복합 객체로 다양한 유도 데이터에 대한 의미적 무결성을 데이터베이스 시스템 내부에서 효율적으로 유지해야 하며 공간 데이터의 의미적 특성을 제약 조건의 형태로 표현할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 공간 질의 처리기를 확장하기 위해 공간 데이터에 대한 무결성 정보를 술어 논리 형태로 표현할 수 있는 공간 제약 언어를 제안한다. 제안된 공간 제약 언어는 축약된 질의 트리 형태로 메타-데이터베이스에 저장하며 저장된 공간 제약 언어는 사용자의 질의에 대해 공간 데이터베이스의 일치성을 보장하는 정보로 사용된다.
본 논문에서는 하둡 환경상에서 개발 중인 공간 빅데이터 저장 관리 시스템의 구조를 설명한다. 본 시스템은 공간 센서 및 IoT의 등장으로 대용량화된 공간 데이터로 인한 기존 공간 정보 처리 시스템의 성능적 한계를 극복하기 위한 목적으로 개발 중이다. 본 시스템은 효과적인 대용량 데이터 처리를 위해 현재 활발히 연구되고 있는 빅데이터 처리 기술과 공간 정보 처리 기술을 접목하여, 대용량의 공간 정보를 수집, 저장 관리하는 기능을 제공한다. 또한 효과적인 공간 데이터의 접근을 위해 스크립트 언어 기반의 공간 정보 처리 언어를 제공하고, SQL 형식의 선언적 공간 정보 질의 처리 기능도 제공하기 위해 개발 중에 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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