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.
최근 이동 컴퓨팅 환경 하에서 위치를 기반으로 하는 다양한 서비스가 점차 증가하고 있다. 본 논문은 이동 컴퓨팅 환경에서 대량의 공간 데이타베이스를 기반으로 하는 위치 기반 서비스를 지원하기 위하여, 요청되는 질의들 사이에 존재하는 의미적으로 연관성이 있는 빈발 항목인 연관 클래스 집합을 제안하고, 이를 효과적으로 찾는 방법에 대해 소개한다. 이때 요청되는 질의들의 시간적 연관 관계, 그리고 이러한 서비스를 제공해 주는 공간 객체들 사이의 거리와 사용자의 접근 특성이 함께 고려된다 이러한 연구 결과는 이동 환경이 갖는 제약점을 극복하면서 효과적으로 위치 기반 서비스를 지원하는 바탕이 된다 즉 생성된 연관 클래스 집합은 이동 컴퓨팅 환경에서 지리 정보를 서비스 할 때 관련 자료를 추천하는 시스템에 활용할 수 있고, 지리 정보를 고려한 광고 방송이나 도시 개발 계획 둥에 이용할 수 있으며, 이동 사용자를 위한 클라이언트의 캐쉬 정책에 응용될 수 있다.
최근 비디오 데이타베이스, 시공간 데이타베이스, 모바일 데이타베이스와 같은 데이타베이스 응용 분야에서 이동 객체를 기반으로 하는 검색 기법에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 이동 객체의 궤적에 대한 효율적인 유사 부분궤적 검색을 지원하는 새로운 시그니쳐-기반 색인 기법을 제안한다. 제안하는 시그니쳐-기반 색인 기법은 궤적 데이타를 토대로 궤적 시그니쳐를 생성하는 방법에 따라 중첩 시그니쳐-기반 색인 기법(Superimposed signature-based Indexing scheme for similar Sub-trajectory Retrieval : SISR)과 합성 시그니쳐-기반색인 기법(Concatenated signature-based Indexing scheme for similar Sub-trajectory Retrieval : CISR)으로 나뉜다. 생성된 궤적 시그니쳐 정보는 시그니쳐 파일에 저장되고, 검색시 주어진 사용자 질의 궤적 정보를 기반으로 데이타 파일을 직접 접근하기 전에 전체 궤적 시그니쳐들을 탐색하여 필터링을 수행한다. 이를 통해 데이타 파일의 검색 범위를 현저히 줄임으로써 검색 성능을 향상시킨다. 또한 검색된 궤적 데이터와의 유사성을 측정하기 위해 k-워핑 알고리즘을 적용시켜 검색의 효율성을 높인다. 마지막으로, 순차 색인 기법, SISR기법, 그리고 CISR 기법을 삽입시간, 검색 시간 그리고 부가 저장 공간측면에서 성능 평가를 수행한다. 성능 평가 결과, 제안하는 두 가지 기법이 검색 성능 측면에서 순차 색인 기법에 비해 성능이 우수함을 나타내고, 아울러 SISR 기법이 CISR 기법에 비해 보다 우수한 성능을 보인다.
최근 위치 기반 기술에 대한 활용이 증가하면서 이동 객체를 효율적으로 관리하기 위한 색인구조의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 미래 위치 검색 및 갱신 비용을 최소화하기 위한 새로운 시공간 색인 구조를 제안한다. 제안하는 색인 구조는 갱신 비용을 최소화하기 위해 이동 객체의 현재 위치를 직접 접근하기 위한 보조 색인 구조와 공간 분할 기반의 KDB-트리를 결합한 색인 구조이다. 제안하는 색인 구조에서는 이동 객체의 미래 위치 검색 및 갱신 비용을 줄이기 위해 KDB-트리의 중간 노드에 시간에 대한 파라미터를 유지한다. 또한 제안하는 색인 구조에서는 공간활용도 및 검색 효율을 극대화하기 위한 새로운 갱신 및 분할 기법을 제안한다. 제안하는 색인 구조의 우수성을 입증하기 위해 다양한 실험을 통해 성능 평가를 수행한다.
위치 기반 서비스(Location-Based Service)는 무선 통신에 기반 한 서비스로서 최근 그 중요성이 증대되고 있다. 차량, 선박과 같이 시간에 따라 위치를 변경하는 이동 객체(moving object)의 이동 경로는 궤적(trajectory)으로 표현된다. 이동 객체의 궤적 모니터링을 위한 데이터베이스에서는 이동객체의 위치를 추적할 뿐만 아니라 이동 경로를 감시하기 위한 궤적 질의를 효율적으로 지원해야 하므로 이동 객체의 궤적 정보를 효과적으로 관리하고, 빠른 검색을 제공하는 이동 객체 색인 방법이 필요하다. 이 논문에서는 먼저 기존 궤적 색인 구조에서 사장 영역 문제를 정의한다. 궤적 색인의 사장 영역은 궤적 보존 속성으로 인해 공간적 지역성을 고려되지 않기 때문에 발생한다. 이를 해결하기 위해 이 논문에서는 사장 영역 및 비단말 노드간의 중첩을 줄이기 위해 엔트리 재배치 기법을 제시하고, 제안된 색인과 기존 알고리즘을 사용하는 색인과의 성능비교를 통하여 제시한 색인의 우수성을 입증한다.
GPS 및 무선 통신 기술의 진보와 네트워크의 활성화 및 단말기의 소형화를 통해 이동하는 차량의 위치 추적이 가능해지고, 위치를 기반으로 한 서비스 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 위치기반 서비스를 제공하기 위해서는 수많은 이동 객체 데이타를 빠르게 저장, 검색하기 위한 색인 기술이 필수적이다. 그러나 기존의 이동 객체 색인은 각각의 입력받는 위치 정보를 직접 색인에 입력하기 때문에 많은 비용이 든다. 따라서 이 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해, 색인의 입력 비용을 효과적으로 줄이는 버퍼 노드 방식을 제안하고, 이를 활용한 GU-트리를 설계한다. 제안된 버퍼 노드 방식은 입력받는 이동 객체 정보를 넌 리프 노드 단위로 그룹화하여 색인에 저장함으로써 데이타를 입력하는 시간을 효과적으로 줄인다. 그리고 기존의 색인과 비교 실험함으로써, 버퍼 노드 입력 방식이 이동 객체 색인의 데이타 입력 비용을 효과적으로 줄이고, 특정 시점 질의에서 검색의 성능을 높이는 것을 확인한다. 제안된 버퍼 노드 방식은 여행 가이드 및 물류 차량 관리 시스템과 같이 빈번한 위치 갱신이 이루어지는 환경에서 효과적으로 사용될 수 있다.
이동체 데이터베이스에서 이동체 궤적의 양은 엄청나게 많아서 기존의 단일 디스크 기반에서는 특정 영역의 질의에 대한 빠른 응답과 처리율의 향상을 볼 수 없다. 따라서 고성능 질의 처리를 위한 시스템의 성능 향상을 위해서는 병렬 처리 기법의 도입이 필요하다. 기존의 디클러스터링 방법에서는 시간이 지남에 따라 연속적으로 보고되는 이동체 특성을 고려하지 않고 있다. 그러므로 대용량 이동체 데이터에 대하여 고성능 질의 처리를 위한 새로운 디클러스터링 방법이 필요하다. 이 논문에서는 대용량 이동체 데이테베이스에 대한 고성능 질의 처리를 위한 새로운 디클러스터링 정책을 제시하였다. 이동체 데이터의 MBB(Minimum Bounding Box) 중 공간 좌표에 대한 근접성만을 고려하여 하나의 SD(SemiAllocation Disk)값을 설정하고 그 값과 시간 도메인을 다시 고려하여 근접성을 계산함으로써 디클러스터링을 한다. 또한 디스크 별 부하 균등하를 고려하여 보다 정확한 디클러스터링 효과를 가지도록 하였다. 이와 같이 이동체의 시공간 특성을 고려한 새로운 디클러스터링 정책으로 시스템의 성능을 향상 시킬 수 있다. 성능평가를 통해서 기존의 Round-Robin 방법보다는 $5\%,\;10\$ 영역 질의에서 평균 $15\%$ 정도의 성능향상을 보였으며 Spatial Proximity 방법보다는 평균 $5\%$의 성능향상을 보였다.
최근 이동 통신 기술의 급속한 발달로 인해 휴대폰, PDA등과 같은 휴대용 단말기의 사용이 보편화 되고 있다. 따라서 무선 이동기기의 시간에 따른 공간적인 위치 정보를 활용하여 다양하고 빠른 서비스를 제공하기 위해서 위치 기반 서비스(Location-Based Service)에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 효율적인 위치 기반 서비스의 제공을 위하여 시간에 따라 지속적으로 변하는 이동 객체의 대용량 시공간 정보를 신속하게 저장, 관리, 검색할 수 있는 인덱싱 및 질의 처리 기술이 수반되어야 한다. 본 논문에서는 대용량 이동 객체 데이타베이스를 대상으로 효율적인 인덱스 구축을 위한 위치 정보의 압축 표현 방식에 대하여 논한다. 이를 위해 본 논문에서는 기존의 주요 연구에서 (x,y) 형태의 2차원 공간 좌표로 표현되던 이동 객체의 위치 정보를 계층적 구조를 갖는 행정 구역과 도로 상의 위치를 이용하여 1차원의 위치 정보로 압축 표현하는 방식을 제안한다. 이를 이용해 도로를 따라 움직이는 이동 객체에 대해 위치 정보의 손실 없이 효율적인 위치 기반 서비스를 제공할 수 있다 또, 일정 공간 내의 객체 분포를 필요로 하는 교통 상황 파악, 근사적(approximate) 공간 정보를 필요로 하는 사람 차량 위치 추적 등에 유용하게 사용할 수 있다.
최근 무선 기술과 측위 기술의 발전에 따라 위치 기반 서비스에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 기존 연구의 단일 노드 기반 시스템으로는 처리하기 힘든 휴대폰 사용자와 같은 최소 백만 단위 이상의 대용량의 객체를 처리하기 위해 클러스터 기반 분산 컴퓨팅 구조로 GALIS가 제안되었다. GALIS는 이동 객체의 현재 위치정보를 관리하는 SLDS와 과거 시간의 흐름에 따라 과거 위치정보를 관리하는 LLDS로 구성된다. SLDS와 LLDS는 분산된 다수의 노드로 구성되며 각 노드는 독립된 지역에 위치한 이동객체의 정보를 관리한다. 본 논문에서는 GALIS 프로토타입에 모니터링 기법을 적용하여 각 노드가 관리하는 이동 객체수의 변동에 따른 위치 정보관리 및 시공간 질의 처리시 각 노드에 걸리는 부하를 모니터링 함으로써 각 노드의 역할을 동적으로 조정할 수 있게 각 노드별 이동 객체 처리상황 및 부하를 관리한다. 또, GALIS 질의 처리 서브시스템 성능 향상을 위해 질의 처리 결과를 버퍼링하여 연속된 질의 처리시 발생할 수 있는 중첩된 질의 영역을 관리하는 버퍼링 기법을 제안한다. 버퍼링 기법을 통해 수행되는 질의는 중첩된 질의 영역을 제외한 부분으로 나누어 수행하기 때문에 시스템으로부터 구해야 하는 결과 세트의 크기를 줄여주는 역할을 하여 질의 처리 수행시간이 감소하도록 질의 처리 과정을 개선한다.
RFID 태그의 시공간 이력정보는 리더에 의해 수집된 선분인 태그간격으로 모델링될 수 있으며, 태그 식별자(TID), 위치 식별자(LID), 시간(TIME)을 축으로 하는 3차원 도메인에서 색인될 수 있다. 도메인 공간에서 태그간격의 분포는 태그 위치추적 질의의 성능을 결정짓는 주요 요소이며 이는 각 도메인 좌표의 정렬에 따라 달라진다. 특히, 시간에 따라 변경되는 태그의 위치 이력을 검색하는 태그 위치추적 질의는 위치정보를 제공하는 LID가 도메인에서 정렬되는 순서에 따라 성능이 달라진다. 따라서, 색인에 저장된 태그간격의 검색 성능 향상을 위해서는 최적의 LID 순서를 결정하는 것이 필요하다. 이를 위하여 이 논문에서는 LID 간의 새로운 순서화 기준으로써 적용하기 위한 LID 근접성을 정의하고, 질의 시 함께 접근되는 태그간격을 색인에서 근접 저장하기 위한 LID 근접성 함수를 제안한다. 또한, 이를 기반으로 이미 부여된 LID의 재순서 기법을 제안한다. 성능 평가 결과 이 논문에서 제안한 LID 재순서 기법을 색인에 적용했을 때 기존의 LID 부여방식보다 월등한 질의 성능 향상을 보여주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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