• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권1호
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• pp.76-81
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• 2015

최근 대용량 데이터의 분석을 위한 top-k 질의처리 알고리즘에 대한 관심이 고조되고 있다. 그러나 기존 top-k 질의처리 알고리즘은 효율적인 인덱스 구조를 제공하지 않기 때문에, 높은 탐색 비용을 야기하며, 아울러 다양한 질의 유형을 지원하지 못하는 문제점이 존재한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 그리드 인덱스 기반 뷰 선택 기법을 이용한 top-k 질의처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법은 그리드 인덱스 기반의 뷰 선택 기법을 통해 주어진 질의 영역에 대하여 최소한의 그리드 셀만을 탐색함으로써 질의처리 시간을 감소시킨다. 마지막으로, 성능 평가를 통해 제안하는 top-k 질의처리 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 질의처리 시간 및 질의 결과 정확도 측면에서 우수함을 나타낸다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권6호
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• pp.107-117
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• 2020

최근 자율주행의 발달로 차량에 장착된 다양한 센서가 일반화 되고 그 센서에서 발생되는 빅 데이터는 교통 분야에서 활용도가 높아지고 있다. 본 연구에서는 이러한 교통 빅 데이터의 활용을 위해 실시간으로 발생되는 차량 센싱 빅 데이터와 도로 기상 등 공공데이터를 지도상에 효율적으로 맵핑하기 위한 그리드 인덱스 기법을 제안하였으며, 제안한 그리드 공간 분할 방식과 그리드 ID 부여 방식에 대하여 적용 가능성 및 효과를 분석하였다. 차량 센서에서 실시간 분석된 강수 데이터를 전국 화물차의 디지털 운행기록장치(DTG, Digital Tachograph) 데이터를 기반으로 가상 생성하여 좌표기반으로 맵핑하였으며, 제안 방식과 링크 단위 처리방식의 처리 속도를 비교하였다. 제안 방식은 링크 단위의 처리 방식 대비 약 2,400배 이상의 데이터 처리 성능 개선을 나타냈다. 추가로 그리드 맵핑의 적용 가능성 및 링크 단위 맵핑과의 차별성을 확인하고자 가상 생성한 데이터를 시각화하고 비교하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.767-770
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• 2014

대용량 데이터를 분석하기 위한 맵리듀스 기반 k-NN 조인 질의처리 알고리즘은 최근 데이터 마이닝 및 분석을 기반으로 하는 응용 분야에서 매우 중요하게 활용되고 있다. 그러나, 대표적인 연구인 보로노이 기반 k-NN 조인 질의처리 알고리즘은 보로노이 인덱스 구축 비용이 매우 크기 때문에 대용량 데이터에 적합하지 못하다. 아울러 보로노이 셀 정보를 저장하기 위해 사용하는 R-트리는 맵리듀스 환경의 분산 병렬 처리에 적합하지 않다. 따라서 본 논문에서는 새로운 그리드 인덱스 기반의 k-NN 조인 질의 처리 알고리즘을 제안한다. 첫째, 높은 인덱스 구축 비용 문제를 해결하기 위해, 데이터 분포를 고려한 동적 그리드 인덱스 생성 기법을 제안한다. 둘째, 맵리듀스 환경에서 효율적으로 k-NN 조인 질의를 수행하기 위해, 인접셀 정보를 시그니처로 활용하는 후보영역 탐색 및 필터링 알고리즘을 제안한다. 마지막으로 성능 평가를 통해 제안하는 기법이 질의 처리 시간 측면에서 기존 기법에 비해 최대 3배 높은 질의 처리 성능을 나타냄을 보인다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권11호
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• pp.1303-1313
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• 2015

맵리듀스는 대용량 데이터 처리를 위한 시스템 안정성과 유용성을 제공한다. 맵리듀스 기반 k-최근접점 조인 질의처리 알고리즘은 두 데이터 집합 R과 S를 기반으로 R의 모든 레코드에 대해 S의 데이터 중 가장 인접한 k개의 레코드를 탐색하는 알고리즘으로써, 대용량 데이터 분석을 위한 중요한 질의 처리 알고리즘이다. 그러나 기존 k-최근접점 조인 질의처리 알고리즘은 높은 인덱스 구축비용 문제로 인해 대용량 데이터 처리에 적합하지 않은 문제점을 지닌다. 따라서, 본 논문에서는 그리드 기반 인덱스 생성 및 k-최근접점 질의 처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법은 질의 셀로부터 인접한 데이터만을 찾아 맵리듀스 테스크에 전송함으로써 데이터 전송 및 k-최근접점 연산 오버헤드를 줄인다. 성능평가를 통해, 제안하는 기법이 정확 매칭 질의를 제공하는 동시에 기존 기법에 비해 질의 처리 시간 측면에서 최대 7배의 성능을 개선함을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.77-80
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• 2014

최근 컴퓨터와 인터넷 이용의 확산, 스마트폰을 포함한 스마트 기기의 보급과 소셜 네트워크 이용의 확대, 위치 기반의 다양한 서비스 확대 등으로 처리해야 할 데이터 크기가 증가하는 추세이다. 이에 따라 대용량 데이터에 대한 처리가 큰 이슈로 떠오르고 있다. 그로 인해 대용량 데이터 처리를 위한 큰 규모의 분산 컴퓨팅 환경을 지원하는 프레임워크인 하둡이 개발되었으며 많은 기업에서 이를 활용하고 있는 추세이다. 하지만 대용량 데이터 중 영상, 의료, 센서 데이터 등 다차원 데이터 처리에 관한 연구는 미비한 상태이다. 기존의 다차원 데이터 처리를 위해 다양한 다차원 인덱스가 제안되었지만, 대용량 다차원 데이터 처리는 단일머신에서는 비효율적인 단점이 있다. 본 논문에서는 다차원 인덱스 기법인 그리드 파일을 하둡의 분산 병렬 처리 모델인 맵리듀스를 기반으로 생성하는 기법을 제안한다. 또한 앞서 생성된 그리드 파일을 가지고 맵리듀스를 이용한 질의처리 방법을 제안 한다. 이로 인해 단일머신에서의 그리드 파일 생성을 병렬처리 함으로써 생성 시간을 단축시키고 질의 처리 또한 맵리듀스를 이용하여 병렬 처리 함으로써 질의 시간 단축을 예상한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2015년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.67-68
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• 2015

이 논문에서는 Spark Stream의 Discretized Streams 모델을 기반의 그리드 인덱스를 제안하고, 이를 이용한 이동객체를 위한 연속질의 기법을 제안한다. 제안하는 연속질의 처리 방법은 Spark 의 RDD 모델을 이용하여 그리드 색인 및 연속질의 목록을 구현하여, 시스템 고장 시에도 빠르게 복구할 수 있는 내 장애성을 확보 하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제19권3호
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• pp.13-21
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• 2011

이동성을 지원하는 모바일 환경에서 위치정보의 활용에 대한 사용자 요구가 증가되고 있으며, 시간 흐름에 따라 변화가 크게 증가되는 차량 위치와 관련된 교통 정보를 효과적으로 유지 관리하기 위한 이동체 데이터베이스 시스템의 활용이 지속적으로 제기되고 있다. 이에 반해 객체의 공간적 속성이 시간에 따라 연속적으로 변하는 이동체에 대해 위치기반서비스를 위한 지도 데이터베이스와 연계된 연구가 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 시간의 변화에 따른 이동체의 위치와 질의 처리가 가능한 효율적인 시공간 이동체 색인 구조와 이를 지원하는 새로운 실증적 모델의 정립을 목적으로 한다. 본 연구에서 제시한 단계별 고정 그리드 인덱스를 이용한 시공간 이동체 모델은 대용량의 위치 기반 데이터의 효율적인 필터링을 통해 검색을 위한 공간 개체 수를 줄일 수 있었다. 또한 축척별 지도 표시를 위해 레벨을 조건으로 제약시켜 계층적 데이터 접근이 허용도록 효율적으로 구성되었음을 확인할 수 있었다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제11권3호
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• pp.55-62
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• 2009

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 LBS, 즉 u-LBS는 실세계의 수많은 객체가 위치정보와 밀접히 연관된 대용량 데이타를 대상으로 한다. 특히, 사용자의 위치 정보와 관련하여 검색하려고 하는 객체인 POI에 대한 빠른 검색이 중요하다. 따라서 u-LBS에서 POI의 효율적인 검색을 위한 인덱스 구조에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 u-LBS에서 정적 POI를 대상으로 이를 효율적으로 검색하기 위한 DGR-Tree를 제시한다. DGR-Tree는 변형된 R-Tree를 기본 인덱스로 하고 동적 레벨 그리드를 보조 인덱스로 사용하는 구조이다. DGR-Tree는 점 데이타에 적합하도록 최적화하고 있으며 리프 노드 간 겹침 문제를 해결한다. DGR-Tree에서 동적 레벨 그리드는 점 데이타의 밀집도에 따라 동적으로 구성되며, 각 셀은 DGR-Tree의 리프 노드와 연계를 위한 포인터를 저장하여 리프 노드를 직접 접근하도록 함으로써 인덱스 접근 성능을 향상시킨다. 또한, 본 논문에서는 DGR-Tree를 위한 KNN 검색 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘에서는 KNN 검색 시 후보 셀에 빠르게 접근하기 위하여 동적 레벨 그 리드를 활용하며, 후보를 노드별로 구분하여 저장함으로써 후보 리스트 내에서의 정렬 비용을 감소시킨다. 마지막으로 실험을 통해 DGR-Tree의 우수성을 입증하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.49-59
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• 1997

이 논문은 자료접근 방법중 신속한 자료접근 및 갱신작업을 위해 일반적으로 많이 사용되는 인덱스(INDEX) 기법을 분석 비교함으로써 효율적인 데이타베이스 시스템을 위한 기초를 제공하고자 한다. 이를 위해 기존의 자료접근 기법들을 편의에 의해 자료 군집형태와 검출 형태에 따라 분류하고 인덱스 기법을 단일키와 다중키로 구분하였다. 단일키 인덱싱 기법을 동적 인덱스와 정적 인덱스 기법으로 나누어 비교 설명하고, 다중키 인덱스 기법중에서 K-d 트리, K-d-B 트리 및 역 화일과 그리드 화일의 자료 구조 특성을 비교 분석한 다음 각 기범들의 구조적 특성과 추출 질의어에 의한 일반적인 성능 특성을 비교 분석하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제30권3호
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• pp.225-236
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• 2003

다차원 온라인 분석처리 (MOLAP, Multidimensional On-line Analytical Processing) 시스템은 데이타를 큐브라고 불리는 다차원 배열에 저장하고 배열 인덱스를 이용하여 데이타를 엑세스한다. 큐브를 디스크에 저장할 때 각 변의 길이가 같은 작은 청크들로 조각내어 저장하게 되면 데이타 클러스터링 효과를 통해 모든 차원에 공평한 질의 처리 성능이 보장되며, 이러한 큐브 저장 방법을 ‘청크기반 MOLAP 큐브’ 저장 방법이라고 부른다. 공간 효율성을 높이기 위해 밀도가 낮은 청크들은 또한 압축되어 저장되는데 이 과정에서 데이타의 상대 위치 정보가 상실되며 원하는 청크들을 신속하게 엑세스하기 위해 인덱스가 필요하게 된다. 본 연구에서는 비트맵을 사용하여 청크기반 MOLAP 큐브를 인덱싱하는 방법을 제시한다. 인덱스는 큐브가 생성될 때 동시에 생성될 수 있으며, 인덱스 수준에서 청크들의 상대 위치 정보를 보존하여 청크들을 상수 시간에 검색할 수 있도록 하였고, 인덱스 블록마다 가능한 많은 청크들의 위치 정보가 포함되도록 하여 범위 질의를 비롯한 OLAP 주요 연산 처리 시에 인덱스 엑세스 회수를 크게 감소시켰다. 인덱스의 시간 공간적 효율성은 다차원 인덱싱 기법인 UB-트리, 그리드 파일과의 비교를 통해 검증하였다.