이동 객체의 현재와 미래 위치 질의에 최적화된 색인 구조로써 TPR-트리가 있다 TPR-트리는 기존의 공간 색인 구조와 달리 이동 객체와 경계 사각형을 참조 위치와 속도 벡터를 매개 변수로 한 시간에 대한 선형 함수 형태로 모델링 함으로써 갱신 비용을 줄이고 현재 및 가까운 미래 위치 정보의 예측을 가능하도록 한다 . 하지만 TPR- 트리는 시간의 정파에 따라 경계 사각형이 선형적으로 환장됨으로 인해 경계 사각형 내의 객체를 제외한 나머지 공간인 사장 공간과 경계 사각 혈들 간의 겹침 현상을 증가시켜 정의 성능이 떨어진다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 질의 성능을 향상시키기 위하여 경계 사각형 내의 이동 객체들이 이동함에 따라 변경되는 최소 경계 사각형 (MBR: Minimim Bounding Rectangle)을 베지어 곡선 함수를 이용하여 근사함으로써 사장 공간을 줄이는 적응 경계 사각형 (ABR: Adaptive Bounding Rectangle) 기법을 제안한다.
빠른 질의 처리를 요구하는 공간 데이터베이스 시스템은 주로 최소경계사각형을 이용한 여과단계를 수행한 후 후보 객체에 대해 정제 단계를 수행한다. 대부분의 공간 연산은 빠른 여과 단계를 요구하지만, 처리 능력이 떨어지는 단말기에서는 여과율을 높여 정제 단계의 수행 횟수를 줄이는 것이 필수적이다. 그리고 메모리 용량이 부족한 모바일 단말기는 최소경계사각형을 간략히 표현해야 한다. 이 논문에서는 멀티 플랫폼 환경에서 공간 연산의 효율적인 여과 단계를 위한 공간 객체의 다양한 근사 표현 방법을 제안한다. 또한 2차원 공간 색인의 80%이상을 차지하는 최소 경계 사각형 정보를 압축하기 위한 방법을 제안한다. 그리고 표현 용량과 여과 효율 및 여과 처리 속도 측면에서 각 방법의 장단점을 분석한다.
다차원의 공간상에서 이동객체궤적을 다루는 기존의 방법은 일반적으로 최소 경계 사각형(MBR)의 방법을 사용한다. 이러한 방법은 근사 형태가 부정확하여 최소 경계 사각형에 많은 빈 공간이 발생하고, 같은 공간에 대한 중복이 발생한다. 이러한 문제로 인해 질의를 처리할 때 불필요한 연산을 많이 수행하게 되어 효율성이 저하된다. 여러 연구와 논문에서 이를 해결하기 위해 최소 경계사각형이나 이를 사용하는 트리 구조에 대한 알고리즘들을 논의하거나 대체 방법들을 제안하였다. 본 논문에서는 이동객체궤적 데이터에 대해 Douglas-Peucker 근사화 알고리즘을 응용한 색인구조를 제안한다. 색인구조 생성 알고리즘과 데이터 삽입 및 삭제 알고리즘을 제안하고 기존의 방법보다 얼마나 효율적인지를 비교실험을 통하여 확인한다.
최근, 무선 네트워크의 발달로 인해 이동 객체에 대한 위치 정보를 수집하여 실생활에 활용하는 다양한 위치 기반 서비스의 증가하고 있다. 그에 따라서, 이동 객체의 연속적인 위치를 효율적으로 검색하는 새로운 색인 구조가 필요하게 되었다. 본 논문에서는 이동 객체의 좌표 사이의 거리가 긴 경우 탐색 공간을 줄이기 위해 효율적으로 분할하는 방법을 제안한다. 궤적의 적절한 분할 위치를 찾아서 평균적인 질의의 크기를 고려하여 형성되는 확장된 최소 경계 사각형(EMBR)의 영역을 이용한다. 추정 분할 방법은 최소경계 사각형을 최소화하게끔 고안되었고 이를 실험하였다. 실험 결과 제안하는 추정 분할 방법이 기존의 방법에 비해서 EMBR의 면적을 더 효율적으로 줄여줌을 알 수 있었다.
스마트폰과 같은 GPS센서가 장착된 모바일 기기가 널리 보급되고 있다. 이러한 추세에 따라 트위터나 페이스북과 같은 소셜 미디어에서 GEO태그가 된 메시지 (즉, GPS 위치를 갖는 멀티미디어 메시지)를 손쉽게 작성할 수 있게 되었고 게시자의 위치정보를 포함하는 공간데이터가 급증하고 있다. 그러나 이러한 공간데이터에서 항상 위치 정보와 게시글 내용이 명시적인 연관성을 갖고 있지는 않다. 때문에 키워드와 위치정보 분포의 관련성에 따라 검색결과를 재구성할 필요가 있다. 우리는 크기가 가장 작은 k개의 점 데이터를 포함하는 최소경계사각형(MBR)을 찾음으로써 데이터가 가장 밀집된 사각형을 찾으며, 이는 위치 검색시스템에서 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문은 최소경계사각형과 같이 거리가 가까운 2차원 공간데이터의 묶음을 찾기 위해 효율적인 알고리즘을 제안하였고 합성데이터와 실제 데이터를 이용한 실험을 통해 알고리즘의 효율성을 검증하였다.
본 논문에서는 평면 형상에 대한 새로운 계층적 표현 방법을 소개하였다. 제안한 방법에서는 근사화 과정의 근사화 오차(approximation error)를 근사화 순서와 정도를 결정하는 중요한 척도로 활용하였으며, 제안한 오차 조절 알고리즘을 통해 보다 자연스러운 근사화 표현이 가능하도록 하였다. 그리고 최소 경계 사각형(MBR: Minimum Bounding Rectangle)을 단순 확장한 최소 경계 팔각형(MBO: Minimum Bounding Octangle)을 지역화에 응용하였으며, 이는 다른 지역화 방법들과 비교하였을 때 상대적으로 더 효율적인 방법임을 확인할 수 있었다.
최근 스마트폰 기반의 공간정보를 서비스하는 증강현실 응용들이 보편화되고 있다. 이러한 공간정보 증강현실 응용들은 현재 위치를 기반으로 공간정보를 검색하게 되며, 이 때 카메라 뷰 앵글에 보이는 공간정보가 일차적인 중요성을 갖는다. R-tree 등 현재까지 공간 데이터베이스 분야에서 제안된 공간색인들 대부분은 최소경계사각형을 이용한 검색 알고리즘을 수행한다. 이는 전통적인 지리정보시스템, 위치기반서비스들에서는 유용하지만 증강현실 응용에서 사용되는 뷰 앵글 기반의 공간질의 특성을 반영하진 못한다. 즉, 증강현실 응용에서의 공간질의는 비 단말 노드의 최소 경계 사각형과 질의 영역사이의 데드 스페이스 영역이 발생할 가능성이 높다. 제안된 알고리즘은 삼각형 노드 필터링 기법을 사용함으로서 이러한 데드 스페이스를 검색에서 배제한 공간 검색을 수행함으로써 검색의 효율성을 높였다. 이 논문에서는 제안된 알고리즘을 PostgreSQL/PostGIS 상에서 구현하였으며, 실제 POI 데이터베이스를 이용하여 실험하였다. 실험결과 제안된 알고리즘을 사용한 공간 감액이 최소 경계 사각형을 사용하는 검색 알고리즘보다 뚜렷한 성능 향상이 있었음을 확인할 수 있었다.
공간 데이터베이스에서 예외자는 R-tree 계열의 공간색인의 성능에 많은 영향을 미친다. 즉, 예외자로 인하여 R-tree 계열의 공간색인에서 최소경계사각형의 넓이가 불필요하게 넓어지고 겹침 현상이 심해지게 되고 이로 인해 질의처리 시 더 많은 디스크 접근을 필요하게 된다. 따라서, 본 논문에서는 예외자가 공간색인에 주는 영향을 분석하여, 예외자를 미리 처리할 경우, 얼마만큼의 성능을 향상시킬 수 있는지 비용모델과 적절한 예외자의 처리방법을 제안한다. 그리고 실험을 통해 예외자를 미리 처리함으로써 어느 정도의 공간색인의 질의처리 성능을 향상시킬 수 있는지 보여준다. 실험결과에 따르면, 본 논문에서 제안된 예외자의 처리방법이 기존의 공간색인의 성능을 평균 $15\%$정도 향상시킬 수 있음을 보여준다.
본 연구에서는 뒤틀림을 받고 있는 정사각형 단면의 중공단면 보를 최소자승법과 경계요소법을 이용하여 수치 해석하고 구조물을 해석하였다. 임계하중은 하중을 점차적으로 증가하여 구조물이 파괴가 발생하여 안정성을 상실하는 상태에서 가장 작은 하중을 의미한다. 뒤틀림을 받고 있는 beam은 일반 구조물에서 많이 발생하는 현상이며, 구조물의 안정성에 크게 영향을 미치고 있다. 최소자승법과 경계요소법은 복잡한 구조물에서도 물론, 다양한 경계조건을 포함하는 문제에 이르기까지 구조물의 안정성을 검사하는데 효과적인 수치해석 방법이다. 특히 뒤틀림의 문제에서는 단순성 및 일반성에 기인하여 매우 적합한 해석방법이다. 본 연구에서는 뒤틀림을 받고 있는 중공단면 보의 해석해를 유도하여 최소자승법으로 수치 해석하고 또한 경계요소법을 적용하여 빔의 안정성을 비교 검토하였다. 개발한 컴퓨터 프로그램의 타당성을 증명하기 위하여 삼각형, 사각형 그리고 타원형 단면에 대하여 각각 해석하여 해석해와 비교 검토하였다.
지금까지 연구된 최소비용 경로 알고리즘들은 정점과 정점간의 가중치가 부여된 간선을 갖는 그래프를 이용한다. 그러나, 바다와 같은 넓은 공간에서 시점과 종점사이에 섬과 같은 임의의 형태의 장애물이 존재하고 시점으로부터 종점까지의 최단거리를 찾고자 할 때, 이 알고리즘들은 최소비용 경로를 구하기 위해 장애물이 없는 공간상의 위치를 모두 정점으로 하고 인접정점들 사이에 가중치를 부여한 간선이 준비되어야 하므로 그 수가 매우 방대해져 공간복잡도가 높아지고 실행시간이 오래 걸리게 된다. 이에 본 논문에서는 정점과 가중치 간선의 그래프 자료구조를 이용하지 않고 장애물의 경계위치와 시점 및 종점위치 정보만을 이용하여 장애물을 우회하는 최소비용 경로를 탐색하는 효율적 알고리즘을 제안하고자 한다. 장애물을 포함하는 최소 경계 사각형의 행과 열의 크기(위치의 수)를 각각 m과 n이라 할 때, 제안한 알고리즘은 최대 O(mn)의 시간 복잡도를 가진다. 이 성능은 제안한 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 효율적임을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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