시간지원 데이터 모텔은 시간 의미를 데이터 모델에 추가하여 시간에 따라 변화된 정보를 처리할 수 있는 데이터 모델이다. 시간지원 데이터 모델은 실세계에서 사건이 발생한 시간인 유효시간을 지원하는 데이터 모델과 데이터가 수록된 시간을 지원하는 거래시간 데이터 모델 그리고 거래시간과 유효시간을 모두 지원하는 이원시간 데이터 모델이 있다. 대부분의 시간지원 데이터 모델은 관계형 모델을 확장하여 시간지원 데이터를 처리할 수 있도록 설계된다. 시간지원 데이터 모델의 두부류는 시간을 결합하는 단위에 따라 튜플 타임 스탬프와 속성 타임 스탬프의 두 가지 형식이 있다. 본 논문에서는 기존의 데이터 모델에서 시간추가를 위한 기본적인 시간 개념과 시간지원 데이터 모델을 위한 고려사항을 설명하고 시간지원 데이터 모텔을 지원시간에 따라 비교하였다. 또한 유효시간이 지원되는 시간 지원 집계에 적합한 데이터 모델을 제안하고 그 성능을 분석 하였다.
차세대 무선 인터넷의 킬러 어플리케이션으로 주목받고 있는 위치기반서비스는 시간에 따른 시공간 객체의 위치 및 영역 변화에 대한 분석 기능이 필수적이다. 시공간 데이터베이스 시스템은 대용량 시공간객체의 실시간 위치 정보를 효과적으로 저장하고 빠른 검색을 제공하는 시스템으로 그 필요성이 증가하고 있다. 또한, 시공간 데이터베이스 시스템에서는 시공간 객체의 비공간정보와 공간정보 및 시간정보를 통합 관리할 수 있고, 시간 정보와 관련된 연산을 효율적으로 처리할 수 있는 시공간 데이터모델에 대한 연구가 활발히 진행중이다. 본 논문에서는 시간 흐름에 따라 동적으로 변화하는 시공간 객체 정보들을 현재 시점의 상태와 과거의 변화 과정에 대한 정보를 효과적으로 관리할 수 있는 시공간 데이터 모델을 제안한다. 또한 제안하는 시공간 데이터 모델을 위한 다양한 시공간 연산을 설계하며, 시공간 데이터와 시공간 객체 연산의 무결성을 유지하기 위한 제약조건을 제시한다.
데이터마이닝은 대용량 데이터베이스에 내재된 유용한 지식을 탐사하는 기술로 정의된다. 데이터마이닝에 대한 연구가 진행되면서 순차 패턴, 유사 시계열 탐사, 시간 연관규칙 탐사 등과 같이 시간 값을 가진 데이터로부터 지식을 탐사하고자 하는 시간 데이터마이닝에 대한 연구가 수행되었다. 그러나 기존 연구는 트랜잭션의 발생 시점만을 가진 데이터를 다루고 있으며 시간 간격을 가진 데이터는 거의 고려하고 있지 않다. 실세계에서는 환자의 병력, 상품 구매 이력, 웹 로그 등과 같은 시간간격을 가진 다양한 데이터가 존재하며 이로부터 여러 유용한 지식을 찾아낼 수 있다. Allen은 시간간격 데이터 사이에 발생할 수 있는 시간 관계와 시간 관계를 구할 수 있는 시간간격 연산자를 정의하였다. 본 논문에서는 Allen의 정의를 기반으로 시간간격 데이터로부터 시간관계 규칙을 효율적으로 탐사하기 위한 새로운 데이터마이닝 기법을 제안하였다. 이 기법은 발생 시점을 가진 시간 데이터를 시간간격 데이터로 요약하여 일반화하는 전처리 알고리즘과 시간간격 데이터로부터 시간관계 규칙을 생성하는 규clr 탐사 알고리즘으로 구성된다. 이 기법은 기존 데이터마이닝 기법에서 찾지 못하는 유용한 시간 규칙을 탐사할 수 있다.
비디오 데이터 자체가 시간적 구조와 공간적 구조로 이루어져 있기 때문에 비디오 데이터에 대한 내용 기반 검색은 두 관계를 중섬으로 이루어 질 수 있다. 본 논문에서는 비디오 데이터 구조가 시간의 흐름에 따라 논리적 계충 구조로 표현 가능하며, 각각의 계층은 각기 시간의 흐름에 따라 시간 관계성을 지닌다는 특성을 반영한 검색 기능을 설계하였다 그리고 비디오 데이터의 시간적 관계를 계승, 캡슐화, 함수 중복 등의 객체 지향 특성을 이용하여 객체 관계 DBMS로 구현하였다 기존의 제한적인 시간 함수가 아닌 본 논문에서 제시한 다양한 비디오 데이터의 시간 관계성에 따른 좀 더 확장되고 다양한 시간 함수를 제공함으로 써, 사용하기 편리한 인터페이스와, 여러 가지 시간 질의어를 제공한다.
최근 IoT 기술의 발전과 더불어 센서 노드, RFID, CCTV, 스마트폰 등에서 다양한 데이터를 Sensing하는 기술과 무선 통신 기술이 급격히 발전하면서 여러 응용 분야에서 센서 네트워크 관련 기술을 활용하기 위한 다양한 연구가 활발히 추진되고 있다. 따라서, GeoSensor 활용이 증가함에 따라 공간 센서 데이터와 같은 2차원 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 질의 처리 시스템이 활발히 연구되고 있다. 하지만 기존 질의 처리 시스템들은 시공간 센서 데이터와 같은 다차원 데이터를 처리하기 위한 데이터 타입과 연산자를 지원하지 않기 때문에 이와 같은 다차원 데이터를 처리하기에 미흡하다. 따라서, 본 논문은 이러한 센서 네트워크에서 다차원 데이터를 효율적으로 처리하기 위하여 질의 처리 시스템을 연구 개발하였다.
근래의 다양한 데이터베이스 응용 분야 중에는 시간에 따라 변화하는 데이터에 대한 관리와 다양한 형태의 사건 발생적 데이터 처리를 필요로 하는 분야가 적지 않으며 그들을 위한 데이터베이스는 시간지원 데이터 모델과 그를 바탕으로 한 능동 처리 기능을 동시에 요구한다. 그 동안 시간지원 데이터베이스와 능동 데이터베이스에 대해 개별적으로는 많은 연구가 진전되었지만 두 가지 기능을 동시에 지원하는 데이터베이스 시스템에 대한 연구는 많지 않았다. 이 논문은 시간지원 데이터 모델과 그를 바탕으로 한 능동 처리 기능을 동시에 지원하는 시간지원 데이터베이스 상의 능동적 시간지원 규칙 모델을 제시하고 그를 위한 능동적 시간지원 규칙 표현 언어를 함께 제시하였다. 제시된 능동적 시간지원 규칙 모델은 시간지원 데이터베이스의 능동 기능 확장, 능동 규칙에서의 시간속성을 갖는 데이터 접근 사건의 개념과 표현 기법의 정립 및 데이터베이스의 응용 영역 확장 등에 기여하였다.
본 논문에서는 객체지향 시공간 데이터베이스 시스템의 데이터 모델링과 질의어를 객체지향 기법을 사용하여 소개한다. 시공간 객체와 시공간 연산자를 다루기 위해 다음과 같은 두 단계 객체지향 데이터 모델을 제안 한다: 시공간 객체 모델과 시공간 내부 기술 모델 또한 객체지향 시공간 질의어인 STOQL을 제안한다. STOQL은 공간 객체의 다양한 출력과 시공간 및 비 공간 객체의 검색을 수행할 수 있는 통합 기능을 제공해준다.
모바일 환경의 동기화 시스템에서 시공간 데이터들의 시간 정보는 여러 종류 시간 데이터가 적용될 수 있다. 그러나 시공간 데이터의 시간 데이터를 데이터 등록 시간을 기준으로 하여 데이터를 저장하면 동기화 작업의 진행에 따라 과거의 데이터를 동기화하는 문제가 발생 한다. 이 논문에서는 시공간 데이터를 위해 시간 데이터로 사용될 수 있는 시간들을 분류 한다. 그리고 시공간 데이터의 동기화에 적합한 시간 데이터의 모델을 정의하고 이를 이용한 동기화 시스템을 제안한다.
오늘날 유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 발달함에 따라, 다양한 분야에서 이동체 위치 데이터에 대한 효율적인 관리의 중요성이 급속히 증가하고 있다. 그러나 이러한 용도로 사용되는 MODBMS나 DSMS는 이동체의 시공간 스트림 데이터에 대한 실시간 관리를 효율적으로 지원하지 못하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 이동체의 시공간 데이터 스트림의 효율적인 실시간 관리를 위해 시공간 DSMS를 설계 및 구현하였다. 본 논문에서는 시공간 DSMS를 개발하기 위해서 OGC의 공간 데이터 타입과 공간 연산자를 지원하는 GEOS을 사용하여 스탠포드 대학에서 개발한 STREAM(STanford stREam dAta Manager)를 확장하였다. 마지막으로 본 논문에서 구현한 시공간 DSMS를 이동체의 시공간 스트림 데이터에 대한 실시간 관리가 필요한 실시간 모니터링 분야에 적용해 봄으로써 본 시스템의 효용성을 검증하였다.
지금까지 대부분의 메타데이터들은 응용 분야에 제한된 부분만을 주로 취급하였다. 그러나 동일한 비디오 데이터를 표현하기 위해서는 동일한 형태의 메타데이터가 필요하고, 이때 비디오 데이터베이스에서 동일한 비디오 데이터에 대하여 서로 다른 여러 개의 메타데이터를 지원해야 하는 문제가 발생한다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 더블린 코어 모델을 확장하였다. 제안된 비디오데이터 표현에서는 더블린 코아 모델을 확장한 메타데이터가 비디오 데이터의 구조, 내용 및 조작에 관한 정보를 관리하도록 하였다. 제안된 메타 데이터는 시스템 관리 부분과 사용자 정의 부분을 분리함으로써 응용 분야에 독립적인 모델구축이 가능하다. 13개의 시간 관계 연산은 더미 샷의 시간 변환 관계를 사용하여 6개로 감소시켰다. 이 감소된 6개의 연산은 역관계를 배제시켜 표현의 일관성을 유지시키고, n-ary시간 관계의 샷들을 이진관계로 변환시킨다. 그리고 실제 응용 분야에 적용하고 실험하여 확장된 더블린 코어 모델이 응용 분야에 동일한 구조로 메타데이터를 표현하고 동일한 방법으로 검색할 수 있음을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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