OLAP 분야에서 지금까지 연구되어온 영역 질의는 주어진 영역에 대한 집단 연산의 결과를 구하는 단순한 형태이다. 그러나 실제 데이타 분석 과정에서는 이러한 단순한 형태의 영역 질의뿐만 아니라, 집단 연산이 포함된 특정 조건을 만족하는 데이타 큐브 내의 영역을 찾는 형태의 확장된 영역 질의에 대한 필요성이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 확장된 영역 질의 유형의 일반적인 형태를 정의하고, 이에 대한 대표적인 예인 'MAX-of-SUM 질의'의 효율적인 처리 기법을 제안한다. MAX-of-SUM 질의는 데이타 큐브 상에서 영역합(SUM)이 최대(MAX)가 되는 영역을 찾는 질의를 의미한다. 본 논문에서는 MAX-of-SUM 질의 처리 시 검색의 대상이 되는 영역들에 대한 SUM 연산의 결과값이 취할 수 있는 범위를 미리 예측하는 기법을 제안한다. 즉, 영역에 대한 SUM 값의 범위를 예측함으로써, 이들 중에서 최대값을 찾기 위해 실제로 계산하여야 하는 영역의 개수를 줄여 빠른 질의 처리를 보장한다.
본 논문에서는 모바일 P2P 환경에서 질의 처리 정확성 및 통신 비용을 향상시키기 위한 새로운 스카이라인 질의 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 사전 스카이라인 구축, 질의 배포 범위 확장 정책과 연속 스카이라인 질의 처리 과정으로 구성된다. 사전 스카이라인에서는 질의 처리 이전에 필터링 객체로 선정될 가능성을 가지고 있는 후보 객체 집합을 선정하여 질의 처리에서의 필터링 비용을 감소시킨다. 질의 배포 범위 확장 정책에서 질의 배포 범위를 확장함으로써 정확성을 향상시킨다. 또한, 최초 스카이라인 질의 처리한 후 모니터링을 수행하여 연속 스카이라인 질의를 처리한다. 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해 기존 기법과 성능 평가를 수행한 결과 제안하는 기법이 기존 기법보다 우수한 성능을 보였다.
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 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.
다차원 공간 객체를 위한 영역 질의는 다차원 공간상에서 질의 영역과 교차 또는 포함되는 객체들을 검색하는 가장 기본적인 공간 연산이다. 영역 질의 처리를 위한 인덱스 기법으로서 공간 순서화 곡선을 이용하여 다차원 공간 객체의 MBR 정보를 1차원 값으로 변환하여 저장하는 DOT(DOuble Transformation) 인덱스 기법이 알려져 있다. 이 기법은 데이터베이스 시스템의 주색인 기법을 그대로 적용할 수 있는 장점을 갖으나, 중간 공간에 설정된 다차원 질의 영역을 최종 공간상의 1차원 값의 집합으로 변환하는 공간 변환 연산에 대한 오버헤드가 매우 크다는 문제점이 있으며, 원 공간을 2차원 이상으로 확장하여 적용할 수 있는 구체적인 영역 질의 방법이 연구된 바 없다. 본 논문에서는 다차원 공간 질의 영역 상의 공간 순서화 곡선의 규칙성을 분석함으로써 공간 변환 연산의 횟수를 대폭 감소시킨 효율적인 다차원 공간 영역 질의 처리 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 공간 변환 연산의 비용을 감소시키기 위하여 질의 영역을 공간 순서화 곡선이 연속 운행되는 최대 크기의 쿼터로 분할하는 쿼터 분할 기법을 사용한다. 제안된 기법에 의한 다차원 영역 질의 처리 과정을 시각적으로 확인할 수 있는 시뮬레이터를 구현하였으며, 이를 이용한 성능평가 결과를 보였다.
본 논문에서는 센서 네트워크 환경에서 최적화된 분산 R-tree를 사용하여 공간 범위 질의 처리시 센서들의 에너지 소모를 최소화하는 방법을 제안한다. 제안된 기법은 센서 네트워크를 이용하는 공간 범위 질의 처리시 센서들의 공간상의 위치에 대한 색인을 이용하는 새로운 방법이다. 최근들어 센서 네트워크 환경에서의 공간 범위 질의는 특정 지역에 대한 센서 노드들의 집계 값을 계산하는 방법으로 더욱 중요시되어지고 있다. 기존 연구들은 공간 범위 질의 처리의 중요성을 많이 언급을 하였지만 현재까지 이에 대한 효율적인 방법에 대해서는 제안하지 못하고 있는 실정이다. 제안된 기법에서 센서 네트워크 상의 각각의 센서 노드들은 자신과 자신의 자식 노드들의 위치를 포함하는 MBR을 갖는다. 공간 범위 질의는 제안하는 분산 R-tree를 기반으로 센서들의 공간상의 위치와 질의 범위가 서로 겹치는 지역에 대하여 평가된다. 이러한 접근방법은 공간 범위 질의에 대한 평가를 수행함에 있어 참여하지 않는 불필요한 노드들과의 통신을 방지하여 센서 노드들의 에너지 소모를 최소화한다.
이동객체에 대한 연속 범위 질의(Continuous Range Query)의 응용프로그램이 급속도로 확장되면서 이차원정보를 넘어서 고차원 공간 데이타에 대한 처리를 요구하고 있다. 만약 고차원 데이타에 대한 중첩되어지는 연속 범위 질의의 정보를 기존의 색인으로 구성한다면 객체의 수와 질의의 수가 증가함에 따라 질의처리성능이 저하된다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위하여 PAB(Projected Attribute Bit)-기반의 질의색인방법을 제안한다. 제안하는 기법은 성능향상을 위하여 질의의 정보를 각 속성 축에 투영이라는 작업을 통하여 고차원의 데이타를 1차원 정보들로 변환하고 이러한 정보를 비트단위로 구성하였다. 또한 제안하는 질의색인은 보다 효율적인 질의의 처리를 위하여 점진적인 갱신(Incremental Update)을 지원한다. 다양한 성능평가 및 분석을 통하여 제안하는 방법이 최근에 연구된 CES-기반의 질의색인 기법보다 더 나은 확장성(Scalability)을 가짐을 입증한다.
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.
이동 객체의 계속적인 위치 변화로 인해 일정 시간동안 동일한 질의를 계속적으로 수행하는 연속 질의에 대한 필요성이 증가되고 있다. 이러한 연속 질의는 계속적인 이동 객체의 위치 변화에 따라 서버에서 계속적인 질의 처리를 수행하기 때문에 많은 질의 처리비용을 소요할 뿐만 아니라 서버 및 네트워크에 많은 부하를 초래할 수 있다. 본 논문에서는 연속 질의의 하나인 연속 범위 질의를 효과적으로 수행하기 위한 질의 처리 기법을 제안한다. 제안하는 질의 처리 기법은 상호 이동 중인 이동 객체에 대한 연속 질의 처리를 수행하기 위해 질의에 대한 응답의 유효성과 질의 결과를 미리 예측한다. 또한, 객체의 동적 변화에 따른 질의 처리를 효과적으로 수행할 수 있도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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