이동체는 시간에 따라 위치를 변경하는 특성과 이동체의 경로는 궤적으로 표현되는 특성을 가진다. 이동체 궤적 데이타에 대한 저장 및 검색을 처리하는 이동체 데이타베이스 시스템에서는 효율적인 데이타 접근 방법이 필요하다. 특히 궤적 검색을 위한 대표적인 질의 유형인 복합 질의는 영역내의 궤적 검색과 궤적의 일부분을 추출하는 과정을 포함한다. 그러나, 영역 질의에 우수한 색인 방법은 부분 궤적을 추출하기 위한 비용이 높은 단점을 가진다. 반면, 궤적 질의를 위한 색인 방법의 경우 노드간의 중첩이 매우 높아 영역내의 궤적 검색 비용이 높은 단점이 있다. 이 논문에서는 이동체 데이타베이스에서 복합 질의를 효율적으로 처리하기 위해 TR-tree를 제시한다. TR-tree는 궤적 질의를 위해 궤적 보존 및 단말 노드의 용량을 증가시키고, 영역 질의 처리를 위해 사장영역과 MBB(Minimum Bounding Box)의 중첩을 감소시키는 논리적 궤적 분할을 지원하는 특징을 가진다. 실험 평가에서 TR-tree는 STR-tree, TB-tree의 복합 질의 성능 비교에서 평균 25%의 노드 접근 회수를 감소시킨다.
최근 PDA, 휴대폰, 노트북, GPS, RFID와 같은 모바일 장치의 발달과 범용적인 사용으로 위치 기반 서비스(LBS: Location Based Service)에 대한 요구가 점점 증대되고 있다. 위치 기반 서비스의 핵심 기술로는 이동체의 위치를 저장 및 관리하기 위한 이동체 데이타베이스를 들 수 있다. 이러한 데이타베이스는 이동체 정보를 빠르게 검색하기 위해 색인을 필요로 하며, 이 색인은 다수의 이동체에 의해 갱신되는 업데이트를 관리하고 실시간으로 위치를 추적할 수 있어야 한다. 따라서 이동체 데이터베이스를 위한 색인은 실시간 처리를 위해서 메인 메모리에서 동작하는 색인의 구조를 가져야 하며, 다수 이동체의 위치 정보를 관리하기 위해 색인의 일부분을 메모리에서 디스크로 이동하거나 디스크에서 메모리로 로딩하는 기법을 지원해야 한다. 이 논문에서는 이러한 색인의 요구 조건을 충족시키기 위해서 메인 메모리와 디스크를 연동하는 통합색인 기법과 메모리 공간 부족 시에 색인의 일부를 디스크로 이동시키는 이주 정책들을 제시하였다 이주 정책은 디스크 I/O를 줄이기 위해 노드 단위가 아닌 서브트리 단위로 이동하도록 함으로써, 벌크 연산 및 동적 클러스터링의 효과를 얻게 된다. 통합 색인은 이주 정책에 따라 다른 형태로 구성될 수 있으며, 본 논문에서는 Oldest Node 정책과 LRU Buffer 정책을 적용하였다. 또한 통합 색인을 구현하고, 각 이주 정책 별로 실험 평가를 수행하여 성능을 측정하였다
최근 무선 인터넷과 핸드폰, PDA, HPC 등과 같은 모바일 장치의 발전으로 인하여 이동체의 위치를 중심으로 하는 LBS가 점차적으로 많은 분야에서 사용되고 있다. 이동체의 위치 데이타는 GPS와 같은 위치 측정 시스템을 이용하여 대용량으로 발생하게 되는데 기존의 정적인 데이타를 처리하기 위한 GIS를 사용하여 이러한 데이타를 처리하는 것은 비효율적이다. 그러므로, 본 논문에서는 이러한 동적인 데이타를 효과적으로 처리할 수 있는 LBS를 위한 실시간 GIS 엔진을 설계 및 구현하였다. 본 논문에서의 실시간 GIS 엔진은 LBS에서 필요한 공간, 비공간, 위치 데이타를 효과적으로 관리할 수 있다. 실시간 GIS 엔진은 인터페이스 관리자, 질의 관리자, 인덱스 관리자, 데이타 로더, 레이어 관리자, 위치 데이타 관리자, 메타 데이타 관리자, 객체 관리자로 구성되어 있으며 기존의 HP 실시간 데이타베이스 시스템에 공간 데이타 타입, 공간 연산자, 가변 길이 데이타 처리, 테이블 자동 확장 기능 등을 추가하여 LBS에서 사용되는 대용량 가변 길이 데이타를 효과적으로 처리할 수 있도록 하였다.
대부분의 시공간 데이타베이스 연구들은 색인 분야에서 진행되었다. 그러나, 색인 연구들은 시공간 색인 유지를 위해서 필요한 엄청난 오버헤드의 고려 없이, 색인 생성 후의 빠른 질의 처리에 초점이 맞추어져 있다. 이 논문에서, 우리는 이동체들의 갱신들을 시공간 색인에 반영하기 위해서 필요한 디스크 액세스 수를 줄이는 효율적인 갱신 관리 방법을 제안한다. 객체의 움직임을 잘 표현할 수 있는 현실적인 갱신 패턴을 고려하여 자주 갱신되는 소수의 객체들을 유지할 수 있는 메모리 구조를 제안한다. 실질적인 갱신 패턴을 고려한 실험 환경에서, 우리의 방법은 기존 색인들의 일반적인 갱신 방법보다 약 40%의 디스크 액세스 수를 줄인다.
TPR-tree는 시간 함수 기반의 색인으로 위치 좌표와 속도 벡터 정보를 이용하여 이동체의 위치를 표현함으로써 현재 및 미래 위치 예측을 위한 질의에 사용된다. 그러나 이동체의 이동방향 및 속도가 특정 임계값을 벗어날 경우 매번 서버에 새로운 위치를 보고하기 때문에 차량과 같이 이동방향과 속도가 빈번하게 변하는 환경에 적용할 경우 서버로의 잦은 보고를 필요로 하게 되어 통신비용을 크게 증가시키는 문제가 있다. 통신비용을 일정하게 유지하기 위해서 이동체의 위치 보고를 일정한 시간 간격으로 수행하게 하는 방법이 있다. 그러나 일정한 시간 간격으로 보고되는 이동체의 위치를 저장하는 경우 보고 간격 사이에 속도와 방향이 변하게 되면 시간에 대한 선형적인 위치 예측 시에 오차가 발생하는 문제가 있다. 이 논문에서는 일정한 시간 간격으로 이동체의 위치보고가 이루어질 때 속도와 방향의 불확실성을 반영하여 이동체의 위치 예측을 하기 위해 도로네트워크 정보를 적용한 질의 처리 기법 및 데이타 저장 구조를 제시한다. 제시된 기법은 도로 네트워크 정보를 이용하여 이동체의 이동 방향을 도로 네트워크 세그먼트의 방향으로 제한함으로써 불확실 영역을 감소시키고 있으며 도로 네트워크 세그먼트의 종류별로 최대 속도를 설정하여 이동 속도와 변화에 대한 불확실성을 제거한다. 실험결과를 통하여 제안된 질의 처리 기법이 미래 위치에 대한 영역 질의 시에 False miss를 발생시키지 않으면서 False hit를 최소화 시키는 것을 확인함으로써 TPR-tree를 이용한 기존의 질의 처리 기법보다 질의 영역의 크기에 따라 최대 60% 이상 위치 예측 정확도가 향상됨을 알 수 있다.
위치기반서비스에서 이동체의 위치 데이타 수집 비용을 줄이기 위하여 위치 데이타를 주기적으로 수집한다. 주기적으로 수집된 위치 데이타는 보고 주기 사이의 위치 변화를 반영하지 못하기 때문에 시간에 대한 선형 함수를 이용하여 예측된 위치 데이타와 오차가 발생한다. 따라서 오차를 포함한 불확실한 미래위치데이타로 인하여 TPR 트리에서 현재위치질의의 정확도가 떨어지는 문제점이 발생한다. 이 논문에서는 불확실한 위치 데이타에 대한 현재질의를 처리하기 위하여 선형 함수에 의해 예측된 위치 데이타에 오차분을 반영한 불확실성 영역을 정의하고 불확실성 영역을 설정하기 위하여 최근 예측 오차 가중치 기법과 칼만 필터 기법을 제시한다. 또한 TPR 트리를 기반으로 불확실성 영역을 반영한 질의 처리기를 구현하고 성능 비교 평가를 수행한다. 성능 평가 결과에 따르면 기존의 선형함수 기반 질의처리 기법보다 불확실성 영역 기반 질의처리 기법이 최소 약 15% 이상의 정확도가 향상되는 장점을 가진다.
이동체 데이터베이스에서 이동체 궤적의 양은 엄청나게 많아서 기존의 단일 디스크 기반에서는 특정 영역의 질의에 대한 빠른 응답과 처리율의 향상을 볼 수 없다. 따라서 고성능 질의 처리를 위한 시스템의 성능 향상을 위해서는 병렬 처리 기법의 도입이 필요하다. 기존의 디클러스터링 방법에서는 시간이 지남에 따라 연속적으로 보고되는 이동체 특성을 고려하지 않고 있다. 그러므로 대용량 이동체 데이터에 대하여 고성능 질의 처리를 위한 새로운 디클러스터링 방법이 필요하다. 이 논문에서는 대용량 이동체 데이테베이스에 대한 고성능 질의 처리를 위한 새로운 디클러스터링 정책을 제시하였다. 이동체 데이터의 MBB(Minimum Bounding Box) 중 공간 좌표에 대한 근접성만을 고려하여 하나의 SD(SemiAllocation Disk)값을 설정하고 그 값과 시간 도메인을 다시 고려하여 근접성을 계산함으로써 디클러스터링을 한다. 또한 디스크 별 부하 균등하를 고려하여 보다 정확한 디클러스터링 효과를 가지도록 하였다. 이와 같이 이동체의 시공간 특성을 고려한 새로운 디클러스터링 정책으로 시스템의 성능을 향상 시킬 수 있다. 성능평가를 통해서 기존의 Round-Robin 방법보다는 $5\%,\;10\$ 영역 질의에서 평균 $15\%$ 정도의 성능향상을 보였으며 Spatial Proximity 방법보다는 평균 $5\%$의 성능향상을 보였다.
방사성 폐기물 처분장의 건설에 가장 중요한 부분중의 하나는 처분안전성의 확보일 것이다. 처분장 안전성평가는 처분장이 입지하는 환경에 대한 실험실적 자료 또는 현장 자료의 충분한 데이타베이스와 처분시스템에서 일어날 수 있는 주요한 프로세스를 기술하는 수학적 모델을 통하여 이루어지게 된다. 처분시스템의 기본적인 기능은 처분된 폐기물고화체를 인간환경으로 부터 완벽하게 고립시켜 처분장내에 영구적으로 격리시키는 것이다. 그렇지만 정상적이든 비정상적이든 핵종은 항상 유출될 가능성이 있고 설사 이러한 경우라도 충분히 안전한 것을 입증하는 것이 처분장 성능 평가와 안전성평가의 주요한 목적이 된다. 한편 장기간에 걸친 처분 안전성 평가는 전산 프로그램을 통한 이론적 예측에 의해서만 가능하므로, 처분안전성 평가도구의 개발 및 확보의 중요성은 매우 크다고 할 수 있다. 이 연구에서는 처분장이 입지하는 암반 매질에서의 핵종의 이동을 기술할 수 있는 여러 모델을 검토하고, 특정 처분부지에 대한 종합적 안전성 평가를 수행할 수 있는 방법론을 제시할 목적으로 임의의 1개 부지의 지형도및 추정가능한 지질관련 자료를 이용하여 해당 부지에 대한 가상의 핵종 유출 시나리오를 설정하여 부지특성적인 예비 종합 안전성 평가를 수행하여 보았다.
최근 눈부신 무선 통신 기술의 발전은 위치정보 시스템과 위치 기반 서비스(Location-Based Service) 의 급속한 발전을 이루었다. 시공간 상에서 이동체에 대한 데이터베이스는 사용자에게 이동체의 현재위치 정보를 제공하는 것만큼 그 질의 결과의 유효시간 또한 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 질의 점과 객체가 동시에 이동 중일 때 현재 질의 결과를 계산하는 방법과 그 질의 결과의 유효시간 및 유효시간 후의 질의 결과를 검색하는 방안을 제안한다. 이동 객체는 실시간으로 변화하기 때문에 현재 질의 결과가 조금만 시간이 지나도 잘 못된 정보가 될 수 있고 미래의 결과를 반복연산에 의해 계산하기 어렵기 때문에 우리는 수학식으로 유효 시간을 예측하고자 하는 것이다.
RFID 기술을 기반으로 한 자동화 제조, 재고 관리, 공급망 관리와 같은 응용에서 RFID 태그를 부착한 객체의 위치를 추적하는 질의는 가장 중요한 요구사항 중의 하나이다. 태그의 위치추적 질의를 지원하기 위해서 기존의 연구에서는 태그 아이디, 리더 아이디, 시간을 도메인으로 하는 색인을 제시하고 있으며 이는 이동체 색인을 기반으로 한다. 이동체 색인에서와 달리 RFE 태그를 위한 색인의 도메인은 도메인간의 크기 차이가 매우 크며 질의 영역이 차지하는 크기의 비율이 리더 아이디 도메인에 편중되는 특징이 있다. 그러나, 기존의 RFB 태그를 위한 색인에서는 이동체 색인과는 다른 도메인의 특징을 고려하지 않음으로써 질의 영역과 색인 노드간의 불필요한 겹침을 유발시키며 이로 인해 태그 객체 검색 시 많은 노드 접근이 발생하게 되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 R*-tree를 기반으로 한 RFID 태그 데이타 색인의 불균형 삽입정책과 분할 정책을 제안한다. 제안된 방법은 각 도메인의 가중치와 노드의 가장자리 정보를 사용하여 가중치가 적용된 가장자리 값을 구한다. 데이타를 삽입할 때 이를 사용함으로써 데이타가 삽입될 하위트리를 선택하며 노드 분할 방법을 선택한다. 제안된 불균형 삽입 정책은 질의 영역과 MBR 간의 겹침을 줄임으로써 영역질의 수행 시 노드 접근 비용을 감소시켜 준다. 실험 결과 이 논문에서 제안된 불균형 삽입 정책을 적용한 색인은 기존의 삽입 정책을 사용하는 색인에 비하여 우수한 질의 성능을 보여줌을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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