가상현실 시스템은 프레임마다 객체를 식별하고 이벤트에 대한 빠른 응답시간을 요구한다. 대부분 개상현실 시스템들을 빠른 응답시간과 객체 식별을 빠르게 하기 위하여 인덱스를 사용한다. 이러한 인덱스들은 그리드 형태로 공간을 분할하여 트리형태의 구조를 가지기 때문에 영역질의에는 취약한 구조이며 이동 객체의 이동횟수에 따라 부가적인 연산비용이 생긴다. 따라서 3차원 영역질의에 우수한 성능을 보이는 R-트리를 가상현실 시스템에 적용하였을 때에 발생되는 문제점을 정의하였다. 또한 발생한 문제점을 해결하기 위해 가시성을 고려한 영역 질의, 초기 삽입 정책을 제안하였다.
그리드 정보 서비스는 그리드 컴퓨팅 환경에 속하는 분산된 자원 및 서비스 둥에 대한 정보를 효율적으로 제공해야 한다. 본 논문에서는 OGSA 를 기반으로 설계된 기존의 인덱스 서비스를 대체할 수 있는 GAIS 라는 그리드 정보 서비스를 소개하고, GAIS 내부 서비스 중에서 P2P 메커니즘을 기반으로 다수의 VO 정보를 공유하는 VO Router 서비스를 설계하고 구현한다. 이러한 서비스는 VO 정보를 공유함으로써 사용자는 VO 에 대한 정보를 특정 GAIS 에 국한시키지 않고 얻을 수 있게 된다.
대규모 환경의 고성능 그리드 구현을 위해서는 기존 그리드 자원 스케줄링 파라다임이 갖 성능 확장성 측면의 제한성을 극복할 수 있는 새로운 자원 스케줄링 프레임워크가 요구된다. 본 연구에서는 자원 스케줄링 성능 최적화를 목표로 자원인자 그래프(Resource Parameter Graph), 자원인자 인덱스 트리(Resource Parameter Index Tree), 그리고 정적 자원 정보 리포지터리로 구성되는 자원인자 스케줄링 프레임워크를 제안한다. 자원인자 그래프는 자원간의 관계 및 자원의 계층적 구성을 나타낼 수 있는 자원표현기법이며 이러한 표현을 기술하기 위한 XML 기반 자원정보 및 자원요청 기술 스키마를 설계하였다. 또한 자원인자 인덱스 트리는 자원 스케줄링의 자원탐색 및 자원할당, 상태정보 공지 등의 알고리즘의 효율적인 지원을 위한 메모리 기반 인덱스의 데이터 구조이다. 본 논문에서는 이러한 자원인자 스케줄링 프레임워크의 구성 내용에 대하여 기술한다.
데이터베이스에 저장되어 있는 데이터를 그리드 시스템에서 사용하기 위해서는 먼저 시스템에 필요한 데이터를 수집하여 데이터베이스나 파일 시스템에 저장한 후, 데이터베이스의 데이터 및 그 인덱스를 관리하는 전용의 모듈을 별도로 구현하고, 그리드 시스템에 연동시켜야 한다. 웹 기반의 데이터 검색 시스템을 구현하여 데이터베이스에 있는 데이터들을 그리드 시스템에서 바로 사용할 수 있다면, 전용의 데이터 모듈 없이 그리드 시스템에서 바로 데이터를 처리할 수 있으므로, 보다 효율적이고 사용하기 쉬우며, 데이터베이스의 변경에 유연하게 대처한 수 있을 것이다. 본 논문에서는 웹 기반 데이터베이스의 데이터를 바로 그리드 시스템과 연계시켜 사용한 수 있는 검색 시스템을 제안한다. 이 검색 시스템을 이용하여 버추얼 스크리닝 작업을 수행하는 바이오 그리드 시스템에 적용하여 UB Grid (Universal Bio Grid)를 구축하였다. 개발자는 웹에서 제공되는 데이터론 그리드 시스템에 통합시키기 위한 시간과 노력을 줄일 수 있었으며, 사용자는 보다 쉽게 효율적으로 UB Grid 시스템을 사용한 수 있었다.
현재 스마트시티는 전 세계적인 추진에도 불구하고 스마트워터그리드 조성을 위한 기준이 부재하여 이들의 성공 여부를 판단하기에는 한계가 있다. 스마트워터그리드의 요건과 목표를 설정하고 기존 스마트워터그리드의 한계와 문제점을 정확히 진단하고 개선할 필요성은 분명하며, 이를 위해 스마트워터그리드 목표에 적합한 인덱스의 활용은 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 스마트워터그리드의 목표측정과 달성정도 평가가 가능하고, 향후 스마트워터그리드 구축을 위한 이행계획에 근거로 활용할 수 있는 스마트워터그리드 성과평가지표(SWG KPI)를 개발하였다. 개발된 스마트워터그리드 성과평가지표(SWG KPI)를 통해 지속적인 스마트워터그리드의 역량평가를 수행할 수 있는 기반을 마련하고, 평가결과로 인한 영향력 확보를 통해스마트워터그리드 성과평가지표(SWG KPI)의 신뢰도 향상과 스마트워터그리드 역량평가를 위한 평가 테이블를 제공하여 계획 중인 스마트워터그리드에 대한 성과평가카드(Challenge Evaluation Card) 작성 및 사전평가 가능할 것으로 기대된다.
최근 들어 이동 통신 서비스에서 이동하는 고객의 위치 정보와 관련된 서비스가 중요한 서비스로 부각되고 있다. 이동객체의 경우 갱신 연산이 많고, 부하가 특정 지역에 집중되는 특징이 있다. 이러한 위치 기반 서비스에서 범위질의는 중요한 질의 중 하나이다. 범위 질의는 윈도우나 원 형태로 수행되는데 윈도우의 경우에는 질의 범위 밖에 해당하는 객체를 쉽게 필터링 할 수 있는 반면 원 형태일 경우에는 대부분의 경우 거리 계산을 해야 하는 불편함이 있다. 본 논문에서는 객체의 위치 갱신 연산에 따른 인덱스 구조의 변화를 최소화하기 위해 고정 그리드 방식을 사용하고 VP 필터링 기법을 적용하여 원 범위 질의에서 범위 밖의 객체를 필터링하기 위한 방법을 제시한다.
공간 인덱스인 R-Tree를 이용하여 조건에 만족하는 공간 객체를 찾기 위해서 MBR의 비교하는 여과 과정만으로는 부정확한 경우가 있으며 그러한 경우에는 해당 공간 객체를 읽어 조건과 직접 비교하는 과정, 즉 정제과정이 필요하게 된다. 정제과정을 수행하기 위해서는 디스크 입출력이 요구되고 고비용 공간 연상을 수행해야 하므로 이는 검색 비용이 커지는 요인이 된다. 그래서, 여과 과정후의 후보 객체수를 최소화하기 위한 2단계 여과 기법들이 연구되었지만, 여과 효율이 떨어지거나, 추가로 데이터를 유지해야하거나, 원래 객체의 정보를 잃어버려 객체들을 재구성해야하는 문제점이 발생한다. 따라서, 본 논문에서는 이차 여과 과정에서 공간 객체의 존재여부를 저장하는 진위 테이블인 그리드 필터를 이용하여 간단한 논리 연산만으로 공간객체를 검색할 수 있도록 하는 확장된 R-Tree를 제안한다. 그러므로, 그리드 필터를 가지는 확장된 R-Tree 는 효율적인 이차 여과과정을 수행하기 때문에 여과를 위한 연산비용이 작고, 근사의 질이 높아 여과 효율이 우수하다.
무한히 발생되는 실시간 데이터와 디스크에 저장된 히스토리컬 데이터를 동시에 처리하는 하이브리드 질의에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하이브리드 질의는 디스크에 저장된 대용량의 공간 데이터 처리를 위해 빠른 디스크 입/출력을 요구한다. 이러한 데이터를 처리하기 위해 인덱스, 데이터 축소 기법등이 연구되었다. 데이터의 빠른 검색을 위한 인덱스 기법은 디스크에 분산 저장된 데이터에 대한 탐색 비용과 입/출력 비용을 줄이지 못한다. 또한, 샘플링을 통해 디스크 입/출력 시간 비용을 줄이는 데이터 축소 기법은 데이터의 정확성을 떨어뜨려 정확성을 요구하는 하이브리드 질의에서는 이용하기가 어렵다. 이논문에서는 디스크 입/출력 시간과 디스크 탐색 시간 비용을 줄이고, 정확성을 보장하는 과거 공간질의 처리를 위한 고속로딩 기법을 제아난다. 제안기법은 공간을 그리드 형태로 나누고 인접한 공간 데이터를 함께 관리함으로써 디스크 입/출력 비용을 줄 일 수 있다. 또한, 공간적으로 인접한 데이터를 물리적으로 인접한 곳에 저장하여 디스크 탐색시간 비용을 줄일 수 있다. 이렇게 저장된 데이터는 손실 없이 모두 저장되며, 정확성 또는 보장할 수 있다.
최근 들어 이동 통신 분야에서 이동하는 고객을 위한 위치 기반 서비스가 중요한 서비스로 부각되고 있다. 이동객체 응용의 경우 갱신 연산이 많고, 부하가 특정 지역에 집중되는 특징이 있다. 윈도우 나 원형 형태의 범위질의는 위치 기반 서비스에서 중요한 질의 중 하나이다. 이러한 범위질의에서는 부분 포함된 셀과 완전 포함된 셀을 구분해야할 필요가 있다. 또한 올바른 한정된 객체를 골라내기 위해 시간 영역을 고려할 필요성이 있다. 본 논문에서는 갱신연산을 최소화하기 위해 고안되어진 2번째 단계에 고정 그리드 구조를 적용한 2단계 인덱스 구조를 적용한다. VP 필터링과 윈도우 셀 필터링 기법을 이용한 공간 셀 필터링 기법과 Time Zone 개념을 사용하여 시공간 개념이 결합된 필터링 기법을 제안한다. 제안된 방법의 성능 측정을 위해서 다른 필터링 조합을 가지고 다양한 윈도우 질의와 원 질의에 대해서 실험 결과를 보인다.
최근 분산 OLAP은 분산 환경에 적용하기 위하여 DHT기반의 P2P OLAP과 그리드 OLAP연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 클라우드 컴퓨팅 환경에 적용하기 위하여 P2P OLAP은 structured P2P 특성 때문에 다차원 범위 질의에 문제점이 있고, Grid OLAP은 인접성 및 시계열 고려가 없기 때문에 쿼리 자체의 서브 �V 조회 알고리즘 연구에 치중되어 있다. 따라서 본 논문은 클라우드 컴퓨팅에 적합한 환경 제공을 위해 사용자의 조회 결과가 시계열적 특성으로 여러 사용자에 의해 재사용이 가능하고, 서버상의 휘발성 조회 큐브가 사용자 로컬 메모리에서 직접 분석 질의 시 효율이 좋다는 것에 초점을 두어 중앙관리 P2P방식을 제안하였다. 또한 빠른 질의 결과 및 다차원 범위질의를 위한 다단계 Hybrid P2P방식에 인덱스 부하 분산 및 성능 향상을 위한 클라우드 시스템을 접목하여 Cloud P2P OLAP을 제안하였다. 이를 위한 인덱스 구조로는 큐브 위상관계 트리와 인접성 2차원 Quadtree에, 시계열 Interval-트리를 접목하였으며, 이는 조회나 갱신 시에 일반 OLAP에 비해 큰 효율성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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