최근에는 물류 및 수송 관리, 교통 정보 서비스 등과 같은 위치 기반 서비스의 요구가 증대되고 있다. 위치 기반 서비스에서 클라이언트들의 빈번한 보고 데이터를 처리하기 위해서는 서버에서 메인 메모리 DBMS를 유지하는 것이 필요하다. 그러나 기존 연구에서는 이러한 이동체 데이터베이스를 위한 메인 메모리 색인이 없으므로 이에 적합한 색인이 필요하다. 다차원 색인으로 영역 질의에 뛰어난 성능을 보이는 색인으로 R-tree가 있는데, 이는 디스크 환경을 고려하여 설계되었기 때문에 메인 메모리에서는 효율을 보장하지 못한다. 이 논문에서는 R-tree를 변형하여 이동체 데이터베이스를 위한 메인 메모리 색인을 제시한다. 이 논문에서 새로 제시한 성장 노드 구조와 동적 재구성 및 큰 영역을 가진 노드 분할 정책은 영역 질의의 성능을 향상시킨다. 실험은 제안한 색인이 이동체 데이터베이스를 위한 적합한 메인 메모리 구조임을 보여준다.
본 논문에서는 PAR-트리라는 공간색인구조를 제안한다. PAR-트리는 object distribution heuristic(객체분할법)으로 absolute crowd index(절대 복잡도)를 사용하여 공간 데이터 객체를 여러 개의 데이터 공간에 균일하게 배치함으로써 질의처리 속도를 향상시킨다. PAR-트리는 MXR-트리에 비해 높은 공간활용도와 빠른 질의 반응시간을 보임으로써 다차원 데이터베이스를 위한 효율적인 색인구조로 사용이 될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 객체지향 데이터베이스의 클래스 계층에 대한 색인기법으로 이차원 색인구조를 이용하여 조율 가능한 이차원 클래스 색인기법인 2D-CHI를 제안한다. 2D-CHI 에서는 색인된 속성의 키값 도메인과 클래스 식별자 도메인으로 구성된 이차원 도메인상의 색인엔트리들에 대한 클러스터링 문제를 다룬다. 클러스터링 특성이 하나의 속성에 의해서 독점되는 B+-Tree 와 같은 일차원 색인구조를 이용하는 기존의 클래스 색인기법들은 특정 형태의 질의에 대해서만 적합한 색인기법들로서 다양한 형태의 질의들로 구성된 질의 패턴에 대해서 적절하게 대응하지 못한다. 2D-CHI에서는 질의 피턴에 따라 키값 도메인과 클래스 식별자 도메인 사이에서 색이 엔트리들의 클러스터링 정도를 조정함으로써 질의처리의 성능을 향상시킨다. 2D-CHI 의 성능평가를 위하여, 먼저 데이터의 균일 분포를 가정으로 비용 모델을 정립하여 기존의 색인기법들과 색인의 성능을 비교한다. 그리고, 계층 그리드 파일을 이용하여 구현한 2D-CHI의 실험으로 비용 모델을 검증하며, 다양한 실험을 통하여 데이터의 분포와 주어진 질의 형태에 따라 최적의 이차원 클래스 계층 색인구조를 구성할 수 있음을 보인다.
이 논문에서는 고차원 색인 구조인 CIR-트리를 위한 효율적인 벌크로딩 알고리즘을 설계하고 구현한다. 벌크로딩 기법은 대량의 고차원 데이터가 색인 구성 시 함께 주어진는 경우 색인의 구성을 빠르게 하고 구축한 색인의 검색 성능을 향상시킨다. CIR-트리는 변별력 있는 일부 차원만 이용해서 비 단말노드의 엔트리를 구성하기 때문에 엔트리 크기가 일정하지 않다는 특징이 있으며 이는 비단말 노드의 팬아웃을 높이고 탐색 성능을 향상시키는 효과가 있다. 기존에 다차원 및 고차원 색인구조를 위한 벌크로딩 기법이 제안되었지만 이러한 CIR-트리의 특징을 제대로 살릴 수 있는 방법은 없다. 따라서 이 논문에서는 기존의 벌크로딩 알고리즘을 개선하면서 CIR-트리의 특징을 효과적으로 색인 구성에 반영할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 또한 이를 BADA-III의 하부 저장 시스템인 MiDAS-III에서 구현하고 다양한 실험을 통해 그 성능을 입증한다.
이 논문에서는 다차원 색인 구조에서 질의를 지연시키는 주된 요인인 노드 분할연산과 MBR(Minimun Bounding Regions)변경 연산에 대해 효율적으로 대처하는 동시성 제어 기법을 제안한다. 분할 시 탐색이 지연되는 시간을 최소화 하기 위해 대부분의 과정에서 질의와 호환되는 공유 래치를 획득한 후 수행하고 분할이 발생된 노드에 엔트리들이 복사되는 동안만 배타 래치를 획득하는 방법을 사용한다. MBR 변경 연산의 동시성을 높이기 위해 부분적인 잠금 결합을 사용한다. 즉, MBR 변경 연산중 주로 발생되는 MBR이 증가되는 삽입연산은 잠금 결합을 수행하지 않고, 감소되는 삭제 연산만 잠금 결합을 수행한다. 또한 성능 평가를 통하여 제안된 동시성 제어 기법이 GiST의 동시성 제어 알고리즘에 비해 처리율 관점에서 성능이 우수함을 보인다.
일반적으로 이미지나 공간 데이터베이스와 같은 다차원의 특징을 갖는 데이터들은 대용량의 저장공간을 요구한다. 이 대량의 데이터를 하나의 워크스테이션에 저장하고 검색을 수행하는 데는 한계가 있다. 최근 활발히 연구되고 있는 병렬 컴퓨팅 환경에서 이들에 대한 저장 및 검색을 수행한다면 훨씬 더 높은 성능 향상을 가져 올 수 있을 것이다. 이 논문에서는 기존에 존재하는 병렬 컴퓨팅 환경의 장점을 최대한 이용하는 병렬 고차원 색인구조를 제안한다. 제안하는 색인구조는 nP(프로세서)-nD(디스크)와 lP-nD의 결합 형태인 nP-n$\times$mD의 구조라고 볼 수 있다. 노드 구조는 팬-아웃을 증가시키고 트리의 높이를 줄일 수 있도록 설계되었다. 또한 I/O의 별렬성을 최대화하는 범위 탐색 알고리즘을 제안하고 이것을 K-최근접 탐색 알고리즘에 적용하여 탐색 성능향상을 꾀한다. 마지막으로, 다양한 환경에서의 실험을 통해 제안하는 색인구조의 탐색 성능을 테스트하고 기존에 제안된 병렬 다차원 색인구조와의 비교를 통해 제안한 방법의 우수함을 보인다.
공간 데이터 웨어하우스에서 의사 결정 지원을 위한 공간 데이터 큐브는 크기가 방대하기 때문에 이를 효율적으로 관리하고 질의 처리의 수행 속도를 높이기 위한 공간 데이터 큐브 색인 기법이 요구된다. 제안된 데이터 큐브 색인 기법들 중 Hierarchical Dwarf는 사실 테이블의 튜플 필드 값의 중복을 이용하여 큐브를 압축하여 저장 비용과 질의응답 속도 면에서는 우수하지만 공간 차원을 지원하지 않으며, OLAP-favored Search 기법은 R-tree기반으로 공간 차원에 대한 계층적 집계 값을 제공하고 공간 OLAP 연산을 지원하지만 공간 및 비공간 차원들을 통합한 의사결정을 지원하지 못한다. 본 논문에서는 통합된 다차원 개념 계층지원을 위한 데이터 큐브 색인을 제안한다. 이는 개념 계층에 대한 정보와 사실 테이블에 지장된 튜플들을 참조하여 각각의 차원에 대해 생성된 개념 계층 트리들이 연결되어 통합된 색인이다. 이 때, 중복되는 개념계층 트리가 존재할 경우 이를 공유함으로써 저장 비용을 줄인다. 특히 제안 기법은 공간 및 비공간 차원이 통합된 개념 계층 트리들을 사용하므로, 공간 및 비공간 차원에 대한 OLAP 연산 비용이 감소한다.
이 논문에서는 질의의 지연을 최소화하는 효율적인 동시성제어 알고리즘을 제안한다. 다차원 색인구조에서 탐색연산을 지연시키고 전체적인 동시성을 떨어뜨리는 주 요인은 노드 분할과 MBR 변경연산이다. 제안하는 알고리즘에서는 분할 연산에 의한 질의의 지연을 최소화하기 위해 분할 노드에서의 배타 잠금 시간을 최소화한다. 분할 전체 기간동안 노드에 배타 래치를 획득하는 것이 아니고 분할 과정중 노드의 물리적인 분할 단계에서만 배타 래치를 획득한다. 또한, MBR 변경 시 발생하는 질의의 지연을 줄이기 위해 부분 잠금 결합(PLC: Partial Lock-Coupling)을 사용한다. PLC 기법은 MBR 증가 연산에 비해 상대적으로 발생 빈도가 적은 MBR 감소 연산에서만 잠금 결합을 수행하여 동시성을 향상시킨다. 성능평가를 위해 제안하는 알고리즘과 링크 기법을 기반으로 하는 기존의 동시성 제어 기법을 바다-III DBMS의 자료저장 시스템인 MIDAS-III상에서 구현한다 다양한 환경에서의 성능평가를 통해 제안하는 알고리즘이 기존의 동시성 제어기법보다 처리율 및 응답시간에서 뛰어난 성능을 나타냄을 보인다.
최근 유비쿼터스 환경에서 객체에 태그를 장착하여 위치를 추적하는 응용분야가 늘어가고 있는 추세이며, 이러한 응용에서 빈번히 사용되는 질의는 객체의 위치를 찾는 find와 특정 위치의 객체를 찾는 look질의가 있다. 두 질의에서 처리되는 데이터는 시간과 공간을 포함한 다차원 대용량 데이터이며 과거 및 현재 상태의 검색을 지원해야 하므로 효율적인 질의 처리를 위해서는 태그 객체를 위한 새로운 데이터 모델과 색인이 필요하다. 본 논문에서는 태그 객체를 간격 데이터로 정의하고 과거 및 현재 데이터에서 find와 look질의를 처리할 수 있는 색인 구조를 제안한다. 제안하는 색인에서 노드에 오버플로우가 발생할 경우 새로운 단말 노드 분할 정책을 사용하여 분할하며 성능 평가를 통해서 기존 정책보다 우수함을 증명한다.
무선 네트워크의 기술 발달과 이동기기들의 많은 보급에 따라 GIS, LBS 등의 위치기반 서비스 등이 널리 사용되고 있다. 이러한 서비스를 수행하기위하여 방대한 양의 이동 객체들의 효율적인 관리, 검색에 대한 연구가 많이 이루어지고 있으며 이동 객체들의 특성과 사용목적에 따라 다양한 연구결과가 제시되고 있다. 본 논문에서는 시간에 따라 다양한 속도와 방향으로 이동하는 다차원 이동 공간 데이터를 위한 효율적인 색인 기법을 제시한다. 제안된 방법은 KDB-Tree와 QSF-Tree에 기반을 두고 있으며 색인 구조의 검색 성능을 향상시키기 위한 분할, 갱신 방법을 제시하여 시간에 따라 현재 속도와 방향이 다양하게 변화하는 데이터를 신속히 데이터를 색인하고 영역 질의 뿐만 아니라 미래 예측 질의에 대하여 현재 보유한 데이터 정보를 기반으로 미래 예측 결과를 신속히 산출할 수 있도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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