최근 많은 응용프로그램에서 시공간 데이터와 멀티미디어 데이터 등이 사용되고 있다. 그래서 이러한 유형의 데이터들을 효율적으로 관리하고 분석할 수 있는 연구들이 많이 진행 중이다. 본 논문에서는 이동객체궤적에 대하여 단순화 기법을 사용하여 단순화한 후에 색인구조를 생성하고 이 색인구조를 이용하여 범위질의를 효율적으로 처리할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 이동객체궤적의 단순화 기법으로는 Douglas-Peucker 알고리즘을 수정하여 이용한다. 제안된 방법과 기존의 최소 경계 사각형(MBR)을 이용한 색인 방법을 실험을 통하여 비교 및 분석한다. 실험 결과로 제안된 방법에서는 색인 데이터 량이 상대적으로 작아지고 색인 및 질의 처리방법이 간단하며 기존의 방법보다 시공간적으로 효율적임을 확인하였다.
최근 시간에 따른 대량의 공간 객체들의 효과적인 저장과 처리의 필요성이 요구되면서 시공간 데이타베이스에 대한 필요성이 증가하였다. 이러한 시공간 데이타베이스에서 효과적인 질의 처리를 위하여 여러 가지 질의 최적화 기법이 연구되었고 그중 질의의 근사적인 결과를 계산하는 선택도 추정 기법이 활발하게 연구되었다. 선택도 추정 기법에는 샘플링 기반 기법, 히스토그램 기반 기법, 웨이블릿 기반 기법 등이 있고 그중 히스토그램 기법은 현재 상용 데이타베이스에서 널리 사용되고 있다. 하지만 지금까지의 시공간 질의 최적화 연구는 이동 객체의 미래 위치에 대한 선택도 추정에 치중되어 왔다. 본 논문에서는 과거의 시공간 데이타의 질의 최적화를 위하여 새로운 히스토그램인 T-Minskew의 구축 방법을 제안한다. 또한 T-Minskew를 이용한 효과적인 선택도 추정 기법을 제안하고 임계치 기법을 이용한 히스토그램의 효과적인 유지 기법을 통해 잦은 히스토그램 재구축을 방지하고 작은 추정 오류율을 유지하는 방법을 제안한다.
대부분의 스카이라인 질의에 대한 연구는 정적인 데이타에 관하여 이루어지고 있다. 하지만, 모바일 응용환경의 발전에 따라 이동객체에 대한 연속적인 스카이라인 질의에 대한 필요성이 증대되고 있다. 연속적인 스카이라인 질의를 처리하기 위하여 4단계 스카이라인 영역 결정 기법이 최근 제안되었지만, 이 기법은 스카이라인 영역 계산 비용이 크므로 대량의 데이타 객체에 대해서는 사용되기 힘든 문제점이 있다. 이 논문은 이러한 문제를 해결하기 위하여 먼저 4단계 영역 결정 기법에 대해서 이론적으로 분석하고, 이를 바탕으로 4 단계 영역 결정 기법을 위한 점진적인 스카이라인 영역 결정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 거리 기반 가지치기와 영역 결정 선분의 범위 축소 기법을 이용하여 기존 기법의 스카이라인 영역결정 비용을 효율적으로 감소시킨다. 본 논문은 다양한 성능 시험을 통하여 제안된 기법의 효율성을 증명한다.
최근 무선인터넷 기술의 발달과 응용의 확산으로 인하여 위치정보를 이용한 위치기반 서비스 형태는 매우 다양해지고 있으며, 국내외 시장에서 급속히 확산되고 있다. 위치기반 서비스의 기본적인 정보인 위치정보는 이동체 데이터로 관리되며, 현재까지 다양한 방법의 이동체 데이터 관리방법이 제시되고 있다. 위치기반 서비스 중 특정지역에 진입하거나 벗어날 경우에 자동으로 정보를 제공하는 위치기반 경보 서비스는 현재 주요한 위치기반 서비스 중의 하나로서 주목을 받고 있다. 위치기반 경보서비스를 제공하기 위해서는 대상이 되는 이동체의 위치정보를 주기적으로 획득해야 한다. 이러한 방법은 이동성을 가지는 수많은 이동체의 위치정보를 지속적으로 획득해야 하며 이는 심각한 시스템 부하를 초래할 수 있다. 현재까지 연구되고 있는 이동체를 위한 위치획득방법은 모바일 사용자들이 동적이고 불규칙적인 이동속도 및 이동패턴을 보일 때 만족스러운 성능을 보여주지 못하고 있다. 이에 본 논문에서는 위치기반 경보서비스를 제공하기 위해 대용량의 위치정보를 획득함에 있어서, 이동 체외 이동패턴을 이용하여 불필요한 위치정보 획득회수를 줄임으로써 시스템의 부하를 줄이는 효율적인 이동체 획득방법을 제안하였다. 또한 기존의 이동체 획득방법들과의 성능 비교를 통하여 본 논문에서 제안한 이동체 획득방법의 성능이 우수함을 알 수 있었다.
시공간 데이타베이스는 최근에 많은 주목을 받았지만, 영역 합 질의에 대한 연구는 그 중요성에 비하여 많이 부족하다. 영역 합 질의를 처리하기 위하여, 많은 양의 데이타에 대한 직접적인 접근은 엄청난 계산 비용을 야기하기 때문에, 최근에 기존 색인 기법을 활용한 materialization 방법이 제안되었다. 간단하면서 효과적인 방법은 시공간 조건을 가지는 윈도우 질의를 효율적인 처리하는 MVR-tree에 materialization 방법을 적용하는 것이다. 그러나, MVR-tree는 노드들 사이의 존재하는 원형 경로 때문에, 중간 노드에 미리 계산된 합을 유지하는 것이 불가능하다. 다른 색인 구조들에 기초한 집합적 구조(aggregate structures)는 만족스러운 질의 성능을 제공하지 못 한다. 본 논문에서는 적응적 분할 기법을 사용하는 새로운 색인 기법(Adaptive Partitioned Aggregate R-Tree, APART)과 다양한 환경에서 영역합 질의를 효율적으로 처리하는 질의 처리 알고리즘을 제안한다. 실험 결과는 APART의 성능이 다양한 상황에서 기존의 집합적 색인 기법들보다 2배 이상 우월하다는 것을 보여준다.
이동체 데이터베이스를 위한 과거 궤적 색인으로 R-tree계열이 많이 사용된다. 그러나 R-tree계열의 색인은 공간 근접성만을 고려하였기 때문에 동일 궤적을 검색하기에는 많은 노드 접근이 필요하다. 이동체 색인의 검색에서 영역 질의와 궤적 질의는 공간 근접성과 궤적 연결성과 같이 상반된 특징으로 인하여 함께 고려되지 않았다. 이동체 색인에서 영역 질의의 성능개선을 위해서는 노드 간의 심한 중복과 사장 공간(Dead Space)을 줄여야 하고, 궤적 질의의 성능 개선을 위해서는 이동체의 궤적 보존이 이루어져야 한다. 이와 같은 요구 조건을 만족하기 위해, 이 논문에서는 R-tree 기반의 색인 구조에서 새로운 분할 정책을 제안한다. 제안하는 색인 구조의 노드 분할 정책은 궤적 클러스터링을 위한 동일 궤적을 그룹화해서 분할하는 공간 축 분할 정책과 공간 활용도를 높이는 시간 축 분할 정책을 제안한다. 본 논문에서는 R-tree기반의 색인 구조에서 변경된 분할 정책을 구현하고, 실험 평가를 수행한다. 이 성능 평가를 통해서 검색성능이 우수함을 보인다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제13권1호
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pp.137-147
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2006
Spatiotemporal data are records of the spatial changes of moving objects over time. Most data in corporate databases have a spatiotemporal nature, but they are typically treated as merely descriptive semantic data without considering their potential visual (or cartographic) representation. Businesses such as geographical CRM, location-based services, and technologies like GPS and RFID depend on the storage and analysis of spatiotemporal data. Effectively handling the data analysis process may be accomplished through spatiotemporal data warehouse and spatial OLAP. This paper proposes a multidimensional model for spatiotemporal data analysis, and cartographically represents the results of the analysis.
무선 통신 기술의 발달로 인하여 LBS(Location Based System)와 같은 새로운 이동체 관련 서비스가 생겨나고 있다. 위치 기반 서비스에서 클라이언트인 이동체들이 주기적으로 보고하는 위치 데이터를 실시간으로 처리하기 위해 서버에서는 메인 메모리 DBMS를 유지하는 것이 필요한데, 데이터의 양이 계속적으로 증가하는 특성으로 인해 메인 메모리의 공간이 부족할 때 데이터를 디스크로 옮기는 시스템 설계가 필요하다. 그러나 기존의 연구는 대용량 이동체 환경에서의 색인 이주를 위한 노드 선택 정책과 이주를 위해 선택된 노드들의 디스크 배치 정책을 통합하여 나타내지 못하였다. 그러므로 대용량 이동체 데이터베이스 시스템 환경에 적합한 이주 정책들에 대한 연구가 필요하다. 이 논문에서는 대용량 이동체 데이터베이스 환경을 고려한 노드 선택 정책과 디스크 배치 정책을 분류하고 새로운 이주 정 책을 제시한다. 노드 선택 정책으로는 질의 성능을 위해서 캐쉬의 LRU(Least Recently Used) 정책을 이용한 변형된 LRU정책을 제시하고, 삽입 우선 정책으로는 이동체 색인인 R-tree의 삽입 알고리즘을 역이용한 정책을 제시한다. 또한 이주되는 노드들에 대한 디스크 페이지 배치가 시스템의 질의 성능에 영향을 미치므로 이를 고려한 디스크 배치 정책을 제시한다.
현재 및 과거 위치 질의를 위해 연속적으로 변경되는 위치의 이동은 저장되고 색인화 되어야 한다. 기존의 R-트리에 시간을 다른 차원으로 추가하여 간단하게 확장한 3차원 R-트리는 현재 위치 질의를 다루지 않고 있으며, 색인 노드들의 많은 중첩으로 인하여 공간 활용도가 낮다는 문제점이 있다. 이 논문에서는 분할된 노드의 공간 활용도를 높이기 위하여 향상된 3차원 R-트리의 동적 분할 정책을 제안한다. 또한, 이동체들의 현재 및 과거 위치를 질의하기 위해 새로운 태그 색인 구조를 소개함으로서 기존의 3차원 R-트리를 확장하였다. 현재 및 과거 위치 질의에서 제안하는 태그 동적 3차원 R-트리는 기존의 3차원 R-트리와 TB-트리 보다 성능이 우수하였다.
이동 객체의 위치 정보는 차량 추적, 디지털 전장, 위치 기반 서비스, 텔레메틱스 등에 적용되며, 일정한 시간의 주기마다 측정된 위치 좌표가 시스템에 저장된다. 이 때 시스템에 저장되지 않은 질의 시점에서의 위치 정보를 추정하기 위해 선형 함수가 주로 사용된다. 그러나 선형 함수를 사용한 위치 추정에는 오차가 발생되므로, 위치 표현의 부정확성을 보완하기 위한 방법이 필요하다. 이 논문에서는 선형위치 추정 함수의 오차를 감소시키기 위해 3차 스플라인 보간법의 적용을 제안한다. 먼저 2차원 공간에서 이동하는 객체의 위치 정보를 정의한다. 다음으로 3차 스플라인 보간법을 제안한 데이타 모델의 위치 추정에 적용하고, 위치 추정 연산 알고리즘을 기술한다. 마지막으로 제안한 위치 추정 연산 모델의 정확성을 실험한다. 실험 결과, 이 논문에서 제안한 위치 추정 연산은 적은 량의 위치 정보를 사용함에도 불구하고, 선형 함수를 사용한 경우보다 더 정확한 결과를 나타내었다. 제안 방법은 이동 객체의 위치 정보 관리를 위한 데이타 저장공간 및 통신비용을 감소시키는 장점을 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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