본 논문에서느 다중-속성 데이터와 공간 조인 연산을 효율적으로 수행하는 색인기법인 SJ(Spatial Join) 트리를 제안한다. 또한, 다중-속성 데이터를 다루기 위한 기존의 다양한 알고리즘들을 계산 복잡도와 I/O 연산의 복잡도와 함께 설명한다. 우리는 이 논문을 통해서 제안된 SJ 트리가 기존의 데이터베이스 시스템에서 색인 기법으로 많이 사용되는 B-트리를 일반화한 것이라는 것을 보여준다. 이것은 SJ 트리가 기존의 대부분의 B-트리를 이용하는 저장구조에 쉽게 구현될 수 있다는 것을 의미한다. 공간 출력을 갖는 공간 조인 연산은 R-트리, B-트리, K-D-B 트리, SJ 트리에 대해서 성능평가를 수행한다. 성능평가 결과 제안된 SJ 트리가 점 데이터를 갖는 공간 조인 연산에 대해서 다른 색인 기법들보다 상대적으로 우수한 결과를 보여준다.
자동차, 모바일 폰, PDA와 같은 이동 객체를 모바일 데이터베이스에 정확히 색인하기 위해서는 위치 정보를 계속적으로 변경해주어야 하며 또한 많은 시간이 소요된다. 이 논문에서는 효율적인 모바일 지도 서비스를 위한 이동 객체의 공간 색인 기법을 제안한다. 구체적으로 각 이동 객체의 위치 변경 보고 즉시 병경하는 방법과 일정 주기마다 전체 객체에 대해 재색인하는 방법의 장단점을 분석하고, 데이터베이스 변경 횟수의 최소화를 위해 이동체의 특성을 감안한 새로운 버켓 분할 방법을 제안한다. 이동 객체 환경에서의 실험 결과는 제안한 방법론이 모바일 지도 서비스에 적합함을 보여준다.
Various air indexing and data scheduling schemes for wireless broadcast of spatial data have been developed for energy efficient query processing. The existing schemes are not effective when the clients' data access patterns are skewed to some items. It is because the schemes are based on flat broadcast that does not take the popularity of the data items into consideration. In this paper, thus, we propose a data scheduling scheme letting the popular items appear more frequently on the channel, and grid-based distributed index for non-flat broadcast (GDIN) for window query processing. The proposed GDIN allows quick and energy efficient processing of window query, matching the clients' linear channel access pattern and letting the clients access only the queried data items. The simulation results show that the proposed GDIN significantly outperforms the existing schemes in terms of access time, tuning time, and energy efficiency.
지리정보시스템에서 빈번히 사용되는 공간 조인 연산자의 성능을 보장하기 위해서는 효율적인 색인 기법의 선택이 중요하며, 대표적인 색인 기법으로는 $R^*$-tree를 이용한 방법이 알려져 있다. 본 논문에서는 DOT(Double Transformation) 공간 색인을 이용한 효율적인 공간 조인 처리 기법을 제시하고 이를 $R^*$-tree를 이용한 공간 조인 처리 기법과 비교한다. DOT 공간 색인 기법은 공간 객체의 MBR 정보를 공간 순서화 곡선을 사용하여 하나의 1차원 값으로 변환한 후 그 값을 검색 키로 갖는 $B^+$-tree 색인 구조를 구성하는 방법으로서, 이를 이용하면 전통적인 데이타베이스의 주 색인을 적용할 수 있다는 중요한 특징을 가진다. 본 논문에서는 공간 객체의 MBR 정보를 하나의 1차원 값으로 변환하기 위해 사용되는 공간 순서화 곡선의 규칙성을 분석함으로써 공간 변환 연산의 횟수를 대폭 감소시킨 효율적인 DOT 색인기반의 공간 조인 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 반복적으로 수행되는 공간 변환 연산의 횟수를 줄이기 위하여 질의 영역을 공간 순서화 곡선이 연속 운행하는 가능한 최대 크기의 면적으로 분할하는 쿼터 분할 기법을 사용한다. 다양한 분포와 크기를 갖는 데이타 집합을 대상으로 $R^*$-tree를 이용한 공간 조인 처리 기법과의 비교 실험을 수행한 결과 최대 약 3배의 성능 이익을 얻을 수 있음을 확인할 수 있었다.
대량의 일반 이미지 집합에서 사용자가 원하는 이미지를 효율적으로 찾아내는 것이 내용기반 이미지 검색 연구의 주된 목적이나 특정한 분야에 속하지 않은 일반 이미지를 대상으로 하는 연구는 아직까지 만족스럽지 못한 실정이다. 이 논문에서는 이미지의 색상과 형태의 특징 정보들을 추출하여 자동으로 색인하고 검색하는 시스템을 제안하였다. 특징 추출은 인간의 이미지 인식 과정에 기반하여 전체적인 정보와 세부적인 정보로 구분하여 수행하였다. 추출된 특징 정보들은 전역 칼라, 부분 영역 칼라, 전역 형태, 부분 영역 형태 정보로 구분하였다. 실험 결과 제안한 방법은 기존의 방법과 비슷한 시간 내에 비교적 높은 Precision과 Retail로 이미지를 검색함을 알 수 있었다.
최근 들어 계속되는 램 가격 하락으로 인해 대용량의 램을 사용하는 주기억 데이터베이스 시스템의 구축이 실현 가능하게 되었다. 그러나 기존의 디스크 기반 공간 색인 기법은 디스크 접근 시간만을 주로 고려하기 때문에, 주기억 색인 기법으로 디스크 기반 색인 기법을 직접적으로 적용시키는 것은 부적절하다. 주기억 장치 색인 기법은 모든 색인 노드들이 주기억 장치에 상주하기 때문에 노드에 대한 접근 시간이 디스크 기반 기법에 비해 상당히 미미하고, 결국 효율적인 색인 기법을 위해서는 노드 접근시간 뿐만 아니라 노드내의 키 비교시간을 고려해야 한다. 이러한 주기억 장치 색인 기법의 특성을 고려하여, 본 논문에서는 Tmr-트리라는 새로운 색인 기법을 제시한다. Tmr-트리는 T-트리의 장점과 R-트리의 장점을 결합한 이진 색인 구조로서, 색인 노드는 데이터 객체들을 위한 엔트리들, 왼쪽/오른쪽 자식 노드에 대한 포인터, 그리고 3개의 추가 필드들로 구성된다. 여기서 3개의 추가 필드들은 현재 노드에 저장된 키 값들의 범위를 포함하는 MBR과 왼쪽 서브트리에 저장된 키 값들의 범위를 포함하는 MBR, 오른쪽 서브트리에 저장된 키 값들의 범위를 포함하는 MBR에 해당한다. 본 논문의 실험에서 Tmr-트리는 R-트리와 달리 검색 시 항상 리프노드까지 방문할 필요가 없기 때문에 모든 데이터 분포에서 R-트리에 비해 더 나은 실험 결과를 보여주었다. 노드 크기 측면에서 노드안 엔트리 수를 증가시킨 초반에 상당한 검색성능 향상을 보여주었으며, 그 후로 약간씩 검색시간 증가를 나타냈다. 한편, 삽입시간 측면에서 Tmr-트리는 R-트리에 비해 약간의 더 많은 삽입시간이 필요했다.
지금까지 대규모의 이동객체 관리를 위해 갱신 비용을 감소시킬 수 있는 인덱스 기법들이 제안되었다. 이동객체 인덱스는 빈번하게 위치정보가 변화하는 이동객체를 관리하기 위해 주기적으로 갱신 되어야 하기 때문이다. 그러나 이러한 기법들은 이동객체의 수가 현저히 증가하는 경우 인덱스의 갱신 가능범위를 초과하는 부하가 발생한다. 본 논문에서는 이처럼 기존의 처리 가용량을 초과하는 빅 데이터 크기의 이동객체에서 발생하는 갱신요청들을 MapReduce와 기존 인덱스기법을 조합하여 감소시키는 기법을 제안한다. 이 기법에서는 수많은 이동객체에서 발생하는 갱신요청들을 MapReduce를 이용하여 각각의 이동객체 별로 그룹화하는 방법을 사용한다. 각 이동객체 별로 그룹화 데이터들의 최신의 데이터와 가장 오래된 데이터를 비교하여 갱신여부를 판단하고 최신의 요청만 갱신하도록 하여 전체 갱신 횟수를 크게 감소시킨다. 갱신이 지연된 경우 기존의 갱신요청들을 가지고 있는 해시 테이블에 일정기간 보관하여 지연된 갱신요청이 분실되지 않고 지속적으로 갱신되도록 한다. 실험을 통해 제안한 기법을 적용한 경우와 적용하지 않은 경우를 비교해 전체 갱신 횟수 및 갱신 비용이 감소되는 것을 알 수 있다.
이동체 데이터베이스 시스템은 연속적으로 위치와 방향을 바꾸는 이동체 집합을 관리해야 한다. 전통적인 공간색인 기법은 정적인 공간 데이터를 관리하는 목적으로 사용되기 때문에 이동체를 위한 색인으로 부적합하다. 이동체의 위치는 연속적으로 변하기 때문에, 이동체의 색인은 변경된 위치 정보를 유지하기 위하여 빈번한 갱신 연산을 수행해야 한다. 이 논문에서는 이동체들의 이동을 처리하기 위한 삽입/삭제 비용을 분석하였다. 실험 결과에서 제안하는 동적 해싱 색인이 기존의 R-트리와 고정 그리드 보다 성능이 우수하였다.
무선 센서 네트워크 기술은 유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심 분야로서 그 활용도가 다양해 이와 관련된 많은 연구 개발이 이루어지고 있다. 무선 센서 네트워크는 매우 작은 크기의 독립된 무선 센서들을 물리적 공간에 배치하여 주위의 온도, 빛, 가속도 등의 정보를 무선으로 감지, 관리할 수 있는 기술이다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크의 지속적 환경 데이터 처리의 효율성 및 다중 질의의 처리 성능을 높이기 위해 공간색인 기법을 이용한 다중 질의 색인 처리를 제안, 구현하였다. 다중 질의 색인 시스템은 미리 정의된 다중 질의를 이용하여 색인 구조를 생성하고, 센서 네트워크에서의 센서 데이터를 입력으로 받아서 생성된 색인 구조를 통해 센서 데이터가 해당되는 질의를 출력해 주는 시스템이다. 시스템 구축을 위한 무선 센서 노드로서 Mote 플랫폼 중에서 MICAz와 운영체제인 TinyOS를 이용하여 환경 정보를 탐지하고 다중 질의 색인 처리하였다.
최근 IoT (Internet of Things) 기술의 발전과 더불어 무선 환경에서 특정 영역에 위치하는 센서노드의 위치-센서정보를 에너지 효율적으로 수집하는 센서 네트워크 기반 공간질의처리에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 그리하여 센서노드에서 공간 필터링을 직접 수행하여 센서노드들 간의 통신 횟수를 감소시켜 에너지 소모를 최소화하는 다양한 공간질의처리 알고리즘 및 분산 공간색인방법들이 제안되어 왔다. 그러나 단일 공간질의처리 최적화에 중점을 두었던 기존 공간색인방법 및 알고리즘들은 IoT 환경에서 다수 사용자에 의하여 요청되는 다중 공간질의를 최적화하여 수행하기에는 한계가 있었다. 이에 본 논문에서는 센서 네트워크에서 다중 공간질의를 에너지 효율적으로 처리할 수 있는 최적화 알고리즘을 제안하고 있다. 제안된 다중 공간질의 최적화 알고리즘은 인접 영역에 주어지는 공간질의들을 통합하여 수행하는 '질의통합' 개념을 기본으로 하고 있다. 최적화 과정에서 질의들의 통합 또는 개별 수행에 대한 판단은 각 수행비용을 예측하여 결정하며, 본 논문에서는 질의처리 비용 예측 방법을 추가적으로 제안하고 있다. 끝으로, 성능평가에서는 GR-tree, SPIX, CPS의 공간색인방법에 대한 비교 실험을 통하여 제안된 알고리즘의 성능 분석결과를 제시하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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