최근 위치 측정 기술과 모바일 기기들의 발달과 함께 위치 기반 서비스가 중요하게 연구되고 있다. 위치기반서비스를 제공하기 위해 많은 연구자들이 맵리듀스를 활용한 다양한 질의 처리 기법을 제안하였다. 그 중에 하나가 맵리듀스를 활용한 리버스 k-최근접 질의 처리 기법이다. 하지만 기존 기법들은 연속 리버스 k-최근접 질의 처리를 수행하기 위해 많은 처리 비용이 요구된다. 본 논문에서는 맵리듀스를 활용한 효율적인 연속 리버스 k-최근접 질의 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 60도 가지치기 기법을 이용한다. 제안하는 기법은 60도 가지치기 기법을 활용하여 모니터링 영역을 생성하고 모니터링을 수행하여 결과 업데이트을 수행하기 때문에 효율적으로 결과 업데이트를 수행한다. 또한, 본 논문에서는 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 기존 기법과의 성능평가를 수행한다.
무선 통신 기술 및 GPS(Global Positioning System)등의 발달로 인하여 위치 기반 서비스 (Location-Based Services: LBS)가 크게 발전하는 추세이다. 그러나 위치 기반 서비스를 이용하기 위해 질의 요청자는 자신의 정확한 위치 정보를 위치 기반 서비스 제공자에게 전송해야 한다. 따라서 위치 기반 서비스를 제공하면서 질의 요청자의 위치 정보를 보호하는 것이 중요한 과제이다. 이 문제를 해결하기 위해, 기존 기법은 실제 사용자의 위치를 숨기며 네트워크 사용을 줄일 수 있는 2PASS 기법을 사용하였다. 그러나 이 기법은 실제 사용자 분포를 고려하지 않기 때문에 실제 사용자 위치 보호를 완전히 보장하지 않는다. 따라서 본 논문에서는 K-anonymity를 보장하는 가중치 근접성 그래프 기반 최근접 질의처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 질의 영역 내 K-anonymity를 보장함으로써 사용자의 위치 정보를 보호할 뿐만 아니라 불필요한 질의 결과 탐색을 줄여 네트워크 효율을 증가시킨다. 마지막으로, 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 연구에 비해 질의 처리 시간 및 네트워크 효율 측면에서 우수함을 보인다.
스마트 기기의 대중화로 다양한 위치 기반 서비스가 제공되고 있다. 최근에는 소셜 서비스와 결합한 위치 기반 소셜 서비스들이 생겨나고 있다. 이러한 위치 기반 소셜 네트워크 서비스에서는 사용자 중심의 가장 가까운 위치를 검색하는 k-최근접 질의 처리의 요구가 증가된다. 본 논문에서는 대규모 사용자 환경에서 질의를 효율적으로 처리하기 위한 근사 k-최근접 질의 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 빅데이터 분산 처리기술을 활용하여 효율적인 스트림 처리를 수행한다. 본 논문에서는 대량의 위치 데이터에 대한 색인을 위해 전통적인 그리드 색인 기법을 변형한 색인 기법을 제안한다. 제안하는 질의 처리기법은 사용자의 진행방향을 고려하여 해당 셀을 우선적으로 탐색한다. 이를 통해 k개의 근사 결과 집합을 생성할 수 있다. 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해 기존 기법과 다양한 성능 평가를 수행한다.
스카이라인을 응용한 다양한 질의처리기법 중에 하나로 리버스 스카이라인이 연구되었다. 하지만 리버스 스카이라인을 이용한 다양한 위치기반서비스를 제공하기 위해서는 지금까지 연구된 리버스 다이나믹 스카이라인만으로는 제공할 수 있는 서비스에 한계가 있으며, 질의처리를 위한 비용도 크다는 단점이 존재했다. 본 논문에서는 거리공간의 객체정보를 대상으로 질의처리가 가능한 효과적인 연속 리버스 스카이라인 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해서 제안하는 기법과 기존에 연구된 리버스 스카이라인 질의처리기법에 대한 성능평가를 수행하고 비교 분석했다. 그 결과, 기존의 기법보다 제안하는 기법이 연속질의를 처리하는데 우수한 성능을 보이는 것을 확인했다.
최근 LBS(location-based service) 및 텔레매틱스(telematics) 응용의 효율적인 지원을 위해, 기존 유클리디언(Euclidean) 공간 대신, 실제 도로나 철도와 같은 공간 네트워크(network)를 고려한 다수의 연구가 수행되었다. 그러나 Closest Pairs 질의 및 e-distance 조인 질의는, 하나의 POI(Point Of Interest)를 다루는 대신 POI 집합에 대하여 질의처리를 수행하기 때문에 매우 비용이 많이 든다. 아울러, k 값 및 범위의 증가에 따라 질의처리에 필요한 노드 검색 및 거리 계산의 비용이 매우 크게 증가한다. 따라서 본 논문에서는 공간 네트워크를 위한 효율적인 Closest Pairs 질의 및 e-distance 조인 질의 처리를 위해, POI 기반의 실체화 기법을 이용한 효율적인 질의처리 알고리즘을 제안한다. 아울러 기존 질의처리 알고리즘과의 성능 비교를 통하여 제안하는 알고리즘이 검색 성능이 우수함을 보인다.
최근 들어 이동 통신 서비스에서 이동하는 고객의 위치정보와 관련된 서비스가 중요한 서비스로 부각되고 있다. 이동 객체의 경우 갱신 연산이 많고 부하가 특정 지역에 집중되는 특징이 있다. 이러한 LBS 응용에서 시공간 영역질의는 중요한 서비스이다. 질의 처리 속도의 개선을 위해서 디스크 입출력 시간을 최대한 줄일 필요가 있다. 본 논문에서는 갱신연산을 최소화하기 위해 고안되어진 시공간 시스템 아키텍쳐로 GALIS의 비균등 2단계 격자 인덱스 구조를 적용한다. 질의 처리 처리율을 향상시키기 위해서 공간 관련성과 시간 관련성을 이용한 스케줄링 기법과 Time Zone 개념을 사용하여 시공간 개념이 결합된 질의 처리 기법을 제안한다. 제안된 방법의 성능 측정을 위해서 다른 질의 범위를 가지고 영역 질의의 결과를 보인다.
최근 들어 이동 통신에서 이동하는 고객의 위치정보와 관련된 서비스가 중요하게 부각되고 있다. 이동 객체의 경우 갱신 연산이 많고 부하가 특정 지역에 집중되는 특징이 있다. 이러한 LBS 응용에서 시공간 영역질의는 중요한 부분이고, 질의 처리속도의 개선을 위해서 디스크 입출력 시간을 최대한 줄일 필요가 있다. 본 논문에서는 갱신연산을 최소화하기 위해 고안되어진 시공간 인덱스 구조로 비 균등 2단계 격자 인덱스 구조를 적용한다. 또한 질의 처리률 향상을 위해서 공간 관련성과 시간 관련성을 이용한 스케줄링 기법과 time zone 개념을 사용하여 시공간 개념이 결합된 질의 처리 기법을 제안한다. 다양한 질의 범위를 사용하여 실험한 결과 제안된 방법이 기존의 방법보다 우수함을 알 수 있었다.
최근 공간 네트워크 데이타베이스를 위한 질의처리 알고리즘에 관한 연구가 많이 진행되어 왔으나, 경로-기반 질의에 대한 연구는 매우 미흡한 실정이다. 공간 네트워크 데이타베이스에서는 이동객체가 공간 네트워크상에서만 이동하기 때문에 LBS(Location-Based Services) 및 Telematic와 같은 응용에서는 경로-기반 질의가 매우 유용하게 사용된다. 따라서 본 논문에서는 경로-기반 질의의 대표적인 방법인 경로 내 최근접(In-Route Nearest Neighbor, IRNN) 질의처리 알고리즘을 분석하고, 시간 제약을 지닌 새로운 경로 내 최근접 질의처리 알고리즘을 제안한다. 아울러, 성능 분석을 통하여 시간 제약을 지닌 제안하는 질의처리 알고리즘이 기존 경로 내 최근접 질의처리 알고리즘에 비하여 검색 성능이 우수함을 보인다.
최근 LBS(location-based service) 및 텔레매틱스(telematics) 응용의 효율적인 지원을 위해, 유클리디언(Euclidean) 공간을 대신하여 실제 도로나 철도와 같은 공간 네트워크(network)를 고려한 연구가 활발하게 수행중이다. 그러나 기존 연구에서의 범위 질의 및 k-최근접 질의 처리 알고리즘은 범위나 k 값의 증가에 따라 검색에 필요한 노드 검색 및 거리 계산의 비용 증가로 인하여 선형적인 성능 감소를 보인다. 따라서, 본 논문에서는 공간 네트워크를 위한 기존 질의처리 알고리즘의 성능을 향상시키기 위해, 실체화 기법을 이용한 효율적인 범위 및 k-최근접 질의처리 알고리즘을 제안한다. 아울러, 기존 알고리즘과의 성능 비교를 통하여 제안하는 알고리즘이 우수함을 보인다.
Recently, the research on database outsourcing has been actively done with the popularity of cloud computing. However, because users' data may contain sensitive personal information, such as health, financial and location information, the data encryption methods have attracted much interest. Existing data encryption schemes process a query without decrypting the encrypted databases in order to support user privacy protection. On the other hand, to efficiently handle the large amount of data in cloud computing, it is necessary to study the distributed index structure. However, existing index structure and query processing algorithms have a limitation that they only consider single-column query processing. In this paper, we propose a grid-based multi column indexing scheme and an encrypted query processing algorithm. In order to support multi-column query processing, the multi-dimensional index keys are generated by using a space decomposition method, i.e. grid index. To support encrypted query processing over encrypted data, we adopt the Hilbert curve when generating a index key. Finally, we prove that the proposed scheme is more efficient than existing scheme for processing the exact and range query.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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