이 논문에서는 시간지리학 모형을 위한 객체관계형 시공간데이터베이스를 구현하고, 이를 통해 시공간경로, 시공간프리즘, 시공간접근성에 대한 질의 및 시각화를 수행하는 GIS 컴퓨팅을 연구한다. 이러한 GIS 컴퓨팅환경은 (i) 시공간데이터베이스의 자료원이 되는 개인통행자료를 수집하는 모바일 애플리케이션, (ii) 시간지리학 모형을 포함하는 객체관계형 시공간데이터베이스 서버, (iii) 시공간데이터베이스와 연동하여 시간지리학 모형에 대한 질의와 시각화를 수행하는 3D 클라이언트로 구성된다. 시공간 개인통행자료는 GPS-PDA 클라이언트를 통해 일정시간 간격으로 자동 수집되고, 시공간자료관리 미들웨어의 중개를 거쳐 좌표변환 및 DB전송이 이루어진다. 일반 DBMS를 확장하여 구현한 시공간데이터베이스는 시간지리학 응용을 위한 시공간 객체 및 시공간함수를 포함하며, 이를 이용하여 시공간 SQL을 구성할 수 있다. 질의 및 시각화 클라이언트는 시공간경로, 시공간프리즘, 시공간접근성에 대한 SQL 질의 결과를 X-Y 공간축과 T 시간축으로 이루어진 시공간입방체를 통해 표현한다. 이 논문에서는 시간지리학 모형을 위한 모바일 GIS와 DBMS의 연동 가능성을 확인하였으며, 시공간객체와 시공간함수를 포함하는 객체관계형 시공간데이터베이스의 구현을 통해 대용량 자료처리를 위한 데이터베이스 기반의 시간지리학 데이터베이스 모델을 수립하였다.
이 논문은 객체관계형 데이터베이스 시스템의 객체지향적 특성인 추상데이터타입과 속성 및 연산의 상속성을 이용하여 구현가능한 시공간 질의 확장에 대하여 기술한다. 실세계의 공간 객체는 시간상에서 변화한다. 시공간 데이터베이스는 이러한 객체의 이력을 위해 공간 차원뿐만 아니라 시간차원을 관리하는 것을 지원한다. 제시된 시공간 데이터베이스는 공간 및 시간 차원을 각각 최상위 클래스로 구성하고, 시공간 클래스들은 이 클래스들을 상속 및 확장하여 구현되었다. 이 연구에서 수행된 시공간 데이터베이스를 위한 시간과 공간 확장은 기존 시스템에서 시공간 데이터베이스 시스템으로 전환을 용이하게 할 뿐 아니라 새로운 시공간 데이터베이스의 지원을 위한 기존 데이터베이스의 변경을 필요하지 않은 장점을 갖는다.
능동 데이터베이스 시스템은 데이터베이스의 상태 변화를 스스로 감지하여 이에 대응한 적절한 조치를 취할 수 있는 데이터베이스 시스템이다. 능동 데이터베이스의 능동성은 사건, 조건, 조치로 구성된 능동규칙에 의해 수행된다. 이와 같은 능동규칙은 데이터의 시간차원 및 공간차원을 포함하지 않는 일반적인 데이터베이스를 대상으로 활발한 연구가 진행되었으나 시간지원 데이터베이스 및 시공간 데이터베이스에 대한 능동규칙의 적용방안 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 따라서 이 논문에서는 시공간 데이터베이스 상에서 동작할 수 있는 능동규칙 연구의 한 부분으로서 시공간 사건을 연구하고 이의 검출 방안에 대해 연구한다.
시공간 데이터베이스는 현실세계에 존재하는 다양한 유형의 객체에 대한 공간 관리와 이력 정보를 동시에 제공함으로써 지리정보시스템, 도시계획시스템, 자동주행시스템 등과 같이 다양한 응용분야에서 사용된다. 지금까지 시공간 데이터베이스 모델에 관한 기본적인 연구가 진행되었으나, 시공간 데이터베이스 질의 언어에 대한 연구는 매우 미비한 상태이다. 따라서 이 논문에서는 먼저 시공간 객체를 데이터베이스화하기 위한 모델을 살펴보고, 시공간 질의언어가 제공하는 기능들을 정리한다. 또한 관계형 질의 언어인 SQL을 기반으로 효율적인 이력 정보와 공간 관리기능을 제공하는 시공간 데이터베이스 질의언어인 STQL을 제안하며, 제안된 질의언어의 시공간 질의 연산 수행을 보인다.
본 논문에서는 객체지향 시공간 데이터베이스 시스템의 데이터 모델링과 질의어를 객체지향 기법을 사용하여 소개한다. 시공간 객체와 시공간 연산자를 다루기 위해 다음과 같은 두 단계 객체지향 데이터 모델을 제안 한다: 시공간 객체 모델과 시공간 내부 기술 모델 또한 객체지향 시공간 질의어인 STOQL을 제안한다. STOQL은 공간 객체의 다양한 출력과 시공간 및 비 공간 객체의 검색을 수행할 수 있는 통합 기능을 제공해준다.
실세계의 객체들은 공간 정보뿐만 아니라 시간적 정보와도 연관을 갖는데 기존의 공간데이터베이스만으로는 시간 흐름에 따른 공간 객체의 정보를 효율적으로 관리해 주지 못하는 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 시공간 데이터베이스에 대한 데이터 모델과 시공간 연산자가 제시되었다. 그러나, 시공간 연산자에 대한 정의와 시그너처정도 만이 기술되었고 시공간 연산자에 대한 설계와 구현에 대한 사항은 제시되지 않았다. 이 논문에서는 시공간 데이터모델과 시공간 연산자 그리고 공간 연산자 구현 기법인 Planc-Sweep 기법을 이용한 시공간 연산자인 Trajectory와 MPIntersection에 대한 설계와 구현 알고리즘을 제시하였다.
시공간 데이터베이스의 영역에는 그게 이동객체를 다루는 시계열 데이터베이스 영역과 이력객체를 다루는 서열 데이터베이스 영역으로 나뉜다. 최근에는 시공간 데이터베이스의 질의 최적화를 위한 선택도 추정 연구가 활발히 진행되었으나, 기존 연구는 주로 시계열 데이터베이스의 선택도 추정에 의한 질의 최적화에 중점을 두었고 서열 데이터베이스에 대한 질의 최적화 연구는 전무하였다. 따라서 본 논문에서는 시공간 데이터베이스의 질의 최적화를 위한 T-Minskew 히스토그램을 구축하고 이를 이용한 선택도 추정 기법을 제안한다. 또한 임계치 기법을 이용한 효과적인 히스토그램 유지 기법을 제안한다.
기존의 공간 데이터베이스는 오직 현재 시점에서 유효한 정보만을 대상으로 처리하기 때문에 과거로부터 현재에 이르기까지 시간의 흐름에 따른 이력 정보를 효율적으로 관리하기 어려운 문제점이 있다. 최근에는 이를 해결하기 위한 관심이 고조되고 있으며, 이를 통해 현실 세계에 존재하는 객체에 대하여 효율적인 공간 관리뿐만 아니라 시간의 흐름에 따라 변화해온 이력 정보를 제공하라는 시공간 데이터베이스 연구가 시작되고 있다. 이러한 시공간 데이터베이스는 다양한 응용 분야에 적용된다. 데이터베이스엣 정형의미는 데이터 구조와 연산에 대한 명확한 결과를 표현하고 이를 수학적으로 검증하기 위한 도구로서 사용된다. 아울러 시공간 정형의미는 시공간 데이터베이스와 시공간 데이터베이스 관리 시스템을 설계하기 위한 중요한 역할을 수행한다. 따라서 이 논문에서는 시공간 영역과 객체 및 자료 구조는 물론 시공간 기하 연산자와 위상 연산자를 제안한다. 또한 이들을 포함하는 시공간 모델에 대한 정형의미를 통해서 관계 수식을 정립하고 그 연산식을 실제적인 예로서 보인다.
선택도 추정 기법은 상용 데이터베이스에서 질의 최적화를 위해 많이 사용하고 있다. 그 중 선택도 추정 기법에 가장 많이 사용되고 있는 기법은 히스토그램이다. 최근 시공간 데이터베이스 관련 연구에서 시간$\cdot$공간 데이터베이스의 선택도 추정 기법이 활발하게 이루어지고 있다. 이 히스토그램 추정 기법이 과거에서 현재시점까지 범위 질의 수행을 성공적으로 이루어지고 있지만 대량의 데이터들을 효율적으로 관리하기에는 저장오버헤드가 너무 크다. 본 논문에서는 시공간데이터베이스에서 성공적으로 선택도 추정을 다룬 히스토그램 추정 기법을 보완하여 과거 이력데이터들의 저장을 효율적으로 할 수 있는 압축기법을 제안한다. 현재 객체에 대해서는 기존 연구에서 성공적으로 이루어진 히스토그램 기반 추정 기법을 응용하고 과거 이력데이터에 대해서는 압축기법인 웨이블렛을 응용하여 선택도추정의 오류율과 저장오버헤드의 향상이 기대된다.
기존의 관계형 데이터베이스 시스템은 기본적으로 count, max, min, sum, avg의 집계 함수(aggregate functions)를 제공하며, UBMS에 따라 다양한 집계 연산자를 추가로 지원한다. 시공간 데이터베이스는 기본적인 공간 정보뿐만 아니라 시간 흐름에 따른 이력 정보를 취급하므로 데이터베이스로부터 자유로운 이력(history) 정보의 검색 기능이 요구되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 시공간 데이터베이스로부터 이력을 자동으로 검색할 수 있는 새로운 집계 연산자, ‘history’를 제안하고, 그 처리 알고리즘과 SQL3에서 탐색 질의 표현법을 제안한다. 결과적으로, 제안된 이력 집계 연산자는 향후 SQL3리 질의 표현 능력의 제고에 기여할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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