We present our experiences with open-source spatio-temporal database systems for managing and analyzing big astronomical data acquired by wide-field time-domain sky surveys. Considering performance, cost, difficulty, and scalability of the database systems, we conduct comparison studies of open-source spatio-temporal databases such as GeoMesa and PostGIS that are already being used for handling big geographical data. Our experiments include ingesting, indexing, and querying millions or billions of astronomical spatio-temporal data. We choose the public VVV (VISTA Variables in the Via Lactea) catalogs of billions measurements for hundreds of millions objects as the test data. We discuss issues of how these spatio-temporal database systems can be adopted in the astronomy community.
RFID 태그 객체는 리더기가 설치된 곳에서만 인식할 수 있다. GPS를 사용하는 기존의 이동체와 달리 RFID태그 객체는 이동의 개념보다 보관의 개념으로 이해된다. RFID 태그 객체의 수는 이동체에 비해 매우 많기 때문에, 태그 객체의 이동을 저장 및 검색 비용이 크다. 이 논문에서는 태그 객체의 특징을 고려한 시공간 데이터 모델을 위해 두 가지 해결 방법을 제안한다. 첫째, 태그 객체의 이동을 경로(PATH) 위치와 'NOW' 개념을 사용하여 표현하였다. 둘째, 파렛타이징된 상품의 태그 정보는 저장하지 않음으로써 태그 객체를 묶음으로 표현하여 색인의 크기를 줄였다.
대부분의 시공간 데이타베이스 연구들은 색인 분야에서 진행되었다. 그러나, 색인 연구들은 시공간 색인 유지를 위해서 필요한 엄청난 오버헤드의 고려 없이, 색인 생성 후의 빠른 질의 처리에 초점이 맞추어져 있다. 이 논문에서, 우리는 이동체들의 갱신들을 시공간 색인에 반영하기 위해서 필요한 디스크 액세스 수를 줄이는 효율적인 갱신 관리 방법을 제안한다. 객체의 움직임을 잘 표현할 수 있는 현실적인 갱신 패턴을 고려하여 자주 갱신되는 소수의 객체들을 유지할 수 있는 메모리 구조를 제안한다. 실질적인 갱신 패턴을 고려한 실험 환경에서, 우리의 방법은 기존 색인들의 일반적인 갱신 방법보다 약 40%의 디스크 액세스 수를 줄인다.
In modern warfare, securing time for preemptive response is recognized as an important factor of victory. The naval combat system, the core of naval forces, also strives to increase the effectiveness of engagement by improving its real-time information processing capabilities. As part of that, it is considered to use the TPR-tree in the naval combat system's target indexing because spatio-temporal searches can be performed quickly even as the number of target information increases. However, because the TPR-tree is slow to process updates, there is a limitation to handling frequent updates. In this paper, we present a method for improving the update performance of TPR-tree by applying the bottom-up update scheme, previously proposed for R-tree, to the TPR-tree. In particular, we analyze the causes of overlaps occurring when applying the bottom-up updates and propose ways to limit the MBR expansion to solve it. Our experimental results show that the proposed technique improves the update performance of TPR-tree from 3.5 times to 12 times while maintaining search performance.
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.
최근 이동 객체의 위치 데이터를 이용하기 위한 무선 측위 기술과 모바일 컴퓨팅 기술이 급속도로 발전하였다. 이동 객체의 수가 많고 위치 획득 간격이 짧을수록 위치 데이터가 급격히 늘어나기 때문에 대용량의 위치 데이터 처리가 가능해야 하며, 위치 기반 서비스를 위한 다양한 시공간 인덱싱을 지원해야 하고, 또한 이동 객체의 불확실성 문제를 해결할 수 있어야 한다. 따라서, 본 논문에서는 이동 객체의 위치 데이터를 효과적으로 갱신하면서 현재 데이터와 과거 데이터의 인덱싱을 지원하는 색인 구조로 3DR-tree 기법을 활용하여 색인시 노드간의 겹침을 보완하고 사장 공간을 줄이는 Rend 3DR-tree 기법을 제안한다.
본 논문에서는 비디오 데이터가 지니는 이동 객체의 궤적(Moving Object's Trajectory)을 효과적으로 모델링할 수 있는 시공간 표현 기법(Spatio-Temporal Representation Scheme)과 궤적을 이용한 사용자 질의에 대해 효율적인 검색을 위한 새로운 시그니쳐 기반 접근 기법을 제안한다. 제안하는 시공간 표현 기법은 궤적을 기반으로 하는 내용 기반 검색(Content-based Retrieval)과 궤적에서 일어나는 위치 정보를 통해 얻어진 개념(의미)을 이용한 개념 기반 검색(Concept-based Retrieval)을 지원한다. 아울러, 제안하는 시그니쳐 기반 접근 기법은 데이터 파일을 직접 접근하기 전에 전체 시그니쳐들은 탐색하여 필터링을 수행한 후, 검색된 후보 시그니쳐들에 대해서만 디스크를 접근하기 때문에 순차 탐색에 비해 많은 수의 디스크 접근 횟수를 감소시킴으로써 검색 성능을 향상시킨다. 마지막으로, 성능 평가를 통해 제안하는 방법이 검색 효과(Retrieval Effectiveness) 및 효율(Retrieval Efficiency) 측면에서 기존의 방법인 Li나 Shan의 방법에 비해 우수함을 보인다.
최근 모바일 스마트 기기의 보급으로 스마트 기기에 탑재된 다양한 센서에서 수집되는 대량의 데이터를 분석하여 처리하는 빅 데이터의 시대는 위치기반 서비스(LBSs: Location-Based Services)에 까지 확대대고 있다. 이동객체 위치 예측 기술은 차세대 시공간 정보 서비스에서 요구하는 필수적인 기술로 많은 연구가 진행되어 왔다. 그러나 대부분의 기존연구는 특정 어플리케이션에 종속적인 이동객체 위치 예측 질의처리 연구로서 증가하는 차세대 시공간 정보 서비스의 기술적 요구를 반영하기가 어렵다. 따라서 본 논문은 실세계 공간 네트워크에서 이동객체들의 초대용량 시공간적 데이터를 토대로 필수적으로 예측에 필요한 기본적이고 다양한 질의를 효율적으로 처리할 수 있는 범용적 분산 이동객체 예측 질의처리 프레임워크 설계를 제안한다.
최근 시공간 데이타에 대한 OLAP연산 효율을 증가시키기 위한 여러 가지 연구들이 행하여지고 있다. 이들 연구의 대부분은 다중트리구조에 기반하고 있다. 다중트리구조는 공간차원을 색인하기 위한 하나의 R-tree와 시간차원을 색인하기 위한 다수의 B-tree로 이루어져 있다. 하지만, 이러한 다중트리구조는 높은 유지비용과 불충분한 질의 처리 효율로 인해 현실적으로 시공간 OLAP연산에 적용하기에는 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 근본적으로 개선하기 위한 접근 방법으로서 힐버트큐브(Hilbert Cube, H-Cube)를 제안하고 있다. H-Cube는 집계질의(aggregation query) 처리 효율을 높이기 위해 힐버트 곡선을 이용하여 셀들에게 완전순서(total-order)를 부여하고 있으며, 아울러 전통적인 누적합(prefix-sum) 기법을 함께 적용하고 있다. H-Cube는 대상공간을 일정한 크기의 셀로 나누고 그 셀들을 힐버트 값 순서로 저장한다. 이러한 셀들이 시간순서로 모여 규브형태를 이루게 된다. 또한 H-Cube는 시간의 흐름에 따라 변화되는 지역적인 데이타 편중에 대처하기 위해 적응적으로 셀을 정제한다. H-Cube는 정적인 공간 차원에서 움직이는 짐 객체에 초점을 두고 있는 적웅적이며, 완전순서화되어 있으며, 또한 누적합을 이용한 셀 기반의 색인구조이다. 본 논문에서는 H-Cube의 성능 평가를 위해서 다양한 실험을 하였으며, 그 결과로서 유지비용과 질의 처리 효율성면 모두에서 다중트리구조보다 높은 성능 향상이 있음을 보인다.
이동체 데이터베이스는 연속적으로 이동하는 이동체의 위치와 궤적을 검색하기 위한 데이터베이스 질의를 효과적으로 처리해야 한다. 질의 처리의 성능 향상을 위하여, 연속적으로 이동하는 이동체를 위한 효과적인 색인 기법이 필요하다. 3D R-tree와 TB-tree는 현재 위치에 대한 영역 질의를 처리할 수 없다. 현재와 과거 위치에 대한 영역 질의를 처리하기 위하여, 기존의 3D R-tree를 태그 now를 가지도록 수정하였다. 대부분의 시공간 색인 구조들은 이동체의 과거 위치에 대한 영역 질의를 효과적으로 처리할 수 없다. 이와 같은 쟁점을 설명하기 위하여 기존의 3D R-tree를 기반으로 하는 TA3DR-tree이라 불리는 색인 방법을 제안한다. TA3DR-tree는 기존의 3D R-tree와 TB-tree와의 성능 평가의 우수한 성능 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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