RFID 시스템에서 리더는 자신의 인식 범위 내에 있는 태그의 ID를 식별하기 위해 각각의 태그에 쿼리 메시지를 전송한다. 다중 태그가 리더의 쿼리에 동시에 응답할 수 있기 때문에 응답 메시지의 충돌이 발생할 수 있으므로, 충돌을 중재하는 절차가 필수적이다. 이러한 절차를 충돌 해소알고리즘이라 하며 RFID 시스템에서 가장 핵심적인 기술이다. 본 논문에서는 맨체스터 코딩 기법을 기반으로 충돌비트의 위치 정보를 리더와 태그에서 이용할 수 있는 가변비트 M-ary QT 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 불연속의 가변 비트를 인식할 수 있기 때문에 질의-응답의 cycle 수를 줄일 수 있다. 제안된 알고리즘의 컴퓨터 시뮬레이션 결과는 기존의 M-ary QT 기법에 비하여 질의-응답의 cycle 수, 인식 효율, 통신비용 관점에서 매우 우수한 성능을 보여주고 있다.
무선통신망과 GPS(Global Positioning System)를 탑재한 모바일 단말기의 발달로 사람이나 사물의 위치정보를 파악하고 이용하는 위치기반 서비스의 영역이 확대되고 있다. 위치기반서비스와 같은 응용분야에서는 시간에 따라 연속적으로 움직이는 이동객체를 효율적으로 저장하고 처리할 수 있는 데이터베이스가 주요한 기술이다. 본 논문에서는 이동객체 데이터베이스를 개발하기 위한 하나의 서브시스템으로서, 이동객체에 대한 질의를 처리하기 위한 컴포넌트를 설계 및 개발한다. 이동객체에 대한 질의를 처리하기 위해서 대표적인 질의표현 및 처리방법을 조사하고, 기존에 개발된 이동객체에 대한 데이터모델과 연산자를 기반으로 SQL형태의 이동객체 질의어를 새로이 정의한다. 사용자는 본 연구에서 제공하는 이동객체 질의어를 이용하여 이동객체의 위치정보에 대한 영역질의, 위상질의, 궤적질의, 최근접질의 등을 표현할 수 있다. 이동객체 질의처리 컴포넌트는 각 질의 들을 분석한 후 이를 효율적으로 처리하기 위한 모듈들을 설계하고 구현한다. 또한, 다른 이동객체 응용시스템을 개발할 때 본 시스템의 활용을 높일 수 있도록 ADO.NET 인터페이스를 제공하고 XML을 이용하여 질의의 결과를 표현할 수 있는 기능을 제공한다.
누적밀도 히스토그램은 사각형 객체의 네 점에 대응하는 4개의 서브 히스토그램을 유지함으로써 사각형 객체가 여러 버켓에 걸쳐질 경우 발생하는 다중 계산 문제를 해결하고 있다. 이 기법은 빠른 추정시간과 정확한 결과를 제공하고 있지만, 질의 윈도우가 그리드 셀의 경계와 일치해야 한다는 제약사항을 기반으로 수행하므로, 실제 응용에 적용시 많은 에러를 초래하게 된다. 따라서, 이 논문에서는 기존 누적밀도 히스토그램에서 질의 윈도우의 제약사항에 관한 영향을 줄이기 위해, 두가지 확률모델을 기반으로 일반화된 누적밀도 히스토그램을 사용한 선택율 추정 기법을 제안하였다. 제안된 두가지 확률 모델은 \circled1질의 영역 비율을 고려한 확률모델과, \circled2교차 영역 정보를 고려한 확률모델이다. 우리는 실제 데이터 셋을 사용하여 제안된 기법을 실험하였다 실험 결과는 이 논문에서 제안된 기법이 기존의 다른 선택율 추정 기법보다 성능이 뛰어남을 보여주고 있다 더구나, 교차 영역 정보를 기반으로 하는 확률모델의 경우 20% 질의 윈도우에서 5% 미만의 낮은 에러율을 보였다. 이 논문에서 제안된 기법은 사각형 객체의 공간 범위 질의의 선택율을 정확하게 추정하는데 사용될 수 있다.
정보사회가 인터넷의 보급과 더불어 복잡해짐에 따라 데이타베이스의 흐름은 문자나 숫자와 같은 일차원적인 데이타가 아닌 지리정보, 멀티미디어 데이타와 같은 다차원의 데이타를 저장하고 이에 대한 질의를 처리할 수 있는 시스템을 요구하고 있다 따라서, 다차원적인 특성을 지니는 데이타에 대한 효율적 검색을 위한 다차원 인덱싱 구조에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔으며, 그와 동시에 이러한 인덱싱 구조하에서 효율적인 질의 처리를 위한 연구도 병행되고 있다. 다차원 데이타는 그 다양한 응용분야에 따라 요구되는 질의의 형태가 각각 다르므로 이에 대응할 수 있는 알고리즘의 연구가 필요하다. 현재, 많은 다차원 데이타 처리 시스템이 R-트리계열의 인덱싱구조를 근간으로 구성되었으나, 현재까지의 질의처리 기법은 질의처리시에 필터링 특성을 지니지 않으므로, 객체들간의 다차원 거리계산으로 인하여 많은 질의처리 시간을 소요한다. 본 논문에서는 다차원 데이타를 처리하기 위한 R-트리 계열의 다차원 인덱싱 구조에서의 효율적인 질의처리를 위하여 질의처리 대상 객체를 줄이기 위한 필터링 기법을 소개하였다. 필터링을 수행하기 위하여 VP-트리와 MVP-트리에서 사용되었던 VP(Vantage Point)를 이용한다. 먼저, VP 필터링의 개념을 소개하고, VP 필터링을 영역질의와 포인트 질의의 일종인 추가객체요구질의에 각각 적용한 알고리즘을 제시하였다. VP 필터링을 적용하기 위하여 요구되는 삽입 객체와 VP간의 거리계산 시간은 객체의 삽입시 수행되며, 질의 처리를 수행할 때에는 다시 계산되지 않는다. 논문에서는 제안된 알고리즘의 효율성을 실험을 통하여 증명하였다.
스카이라인 질의(Skyline Query)는 객체의 다중 속성을 기준으로 사용자 선호에 적합한 대상을 탐색하는 기법이다. 기존 스카이라인 질의는 탐색 결과를 일괄처리(batch processing)로 반환하지만, 대화형 앱이나 모바일 환경의 등장으로 실시간 탐색 결과의 필요성이 증가하였다. 스카이라인을 위한 온라인 알고리즘(online algorithm)은 객체의 반환 속도를 향상해 실시간으로 선호 객체를 제공한다. 하지만 객체 탐색 과정에서 기존에 탐색한 영역을 재방문하여 반복 비교하는 불필요한 연산 시간이 소요된다. 본 논문은 온라인 알고리즘에서 불필요한 탐색 시간을 제거하여 스카이라인 질의 결과를 실시간으로 제공하기 위한 스카이라인 온라인 전처리 알고리즘을 제안한다. 제안 기법은 기존의 온라인 알고리즘에서 전처리를 수행함으로써 반복적으로 재탐색 되는 영역을 미리 제거하여 탐색 성능을 향상하였다. 실험 결과, 기존 온라인 알고리즘과 비교 시 이산 데이터 집합의 표준 분포, 편향 분포, 양의 상관 및 음의 상관분포에서 향상된 성능을 보였다. 제안 기법은 비교 대상을 최소화하여 탐색 성능을 향상하므로 모바일 장치의 사용이 증가하는 현실에서 사용자들에게 신속한 서비스를 제공할 수 있는 새로운 기준이 될 것이다.
선택도 추정 기법은 질의 최적화를 위해 현재 상용 데이터 베이스에서 많이 사용되고 있고 히스토그램은 가장 많이 사용되는 선택도 추정 기법중의 하나이다. 최근에 시공간 데이터 베이스 관련 연구들에서 이러한 선택도 추정 기법이 기존의 시간 공간 데이타베이스 선택도 추정 기법을 확장하여 활발하게 연구되었다. 하지만 기존의 시공간 데이타베이스 선택도 추정 연구는 주로 이동 객체와 같은 시계열 데이타만 고려하였다. 또한 기존의 연구는 과거시점부터 현재 시점까지 시간적 범위 질의에 대한 선택도 추정은 불가능하였다. 따라서 본 논문에서는 시공간 데이타베이스에서 과거 시점에서 현재시점까지 시퀀스 데이타의 시간적 범위 질의를 위한 히스토그램을 구축하고 이를 이용한 효과적인 선택도 추정 기법을 제안한다. 제안한 히스토그램을 이용하면 과거부터 현재까지 시퀀스 데이타의 선택도 추정이 가능하고, 범위시간 선택도 추정 기법이 가능하며 효과적인 히스토그램 유지 기법의 적용이 가능하다.
이 논문은 다차원 범위 질의를 위한 순차 색인 기법인 세그먼트-페이지 색인(SP-색인)이라는 새로운 색인 기법을 제안한다. SP-색인의 목표는 (1) 다차원 색인 기법에서의 범위 질의의 성능 향상, (2) 과도한 색인의 재구성 없이 색인의 클러스터링이라는 두 가지로 요약된다. 오랜 동안의 데이타베이스 연구 결과로 다양한 다차원 색인 기법이 개발 되었지만, 대부분의 연구가 데이타 레벨의 클러스터링에 초점을 맞추었고, 색인 자체의 클러스터링에는 거의 관심을 두지 않았다. 따라서 대부분의 관련된 색인 노드가 디스크에 분산되고, 질의 처리 시에 많은 무작위 디스크 접근이 발생한다. SP-색인은 관련된 노드를 연속적인 디스크 페이지로 구성되는 하나의 세그먼트에 저장하여 노드들의 분산을 피하고, 세그먼트 내에서의 순차 접근을 통해 질의 처리 성능을 높인다. 실험 결과에 따르면 SP-색인은 페이지 기반의 전통적인 색인기법에 비해 수행 시간 면에서 수 배의 성능 향상을 보이고, 단순히 큰 페이지를 사용에 따른 디스크 대역폭 낭비를 줄인다.
OLAP(Online analytical processing)은 의사지원시스템을 효과적으로 지원하기 위한 핵심요소이며 주로 집단함수를 포함한 분석 질의를 처리한다. 이러한 질의를 효율적으로 처리하기 위한 연구들이 많이 이루어져 왔으나, 기존의 연구들은 어떤 범위 내의 모든 값을 대상으로 하는 집단함수의 처리 방법들을 다루고 있다. 그러나 이러한 범위 질의 외에도 범위 내의 특정 값들, 즉 다중점에 대한 질의도 많이 사용될 수 있으며, 이러한 질의에는 기존의 연구가 적용되기 어렵다. 본 논문에서는 다중점 MAX/MIN 질의를 효율적으로 처리하는 방법으로 순위 색인과 순위 결정 트리를 제안한다. 최대/최소값을 구하기 위해, 비트맵 형태의 노드로 이루어진 순위 결정 트리를 사용하여 결과의 순위를 구하고, 순위 색인을 통하여 질의의 결과를 얻는다. 그리고 실험을 통하여 제안한 방법이 대부분의 MAX/MIN 질의에 대해 안정적으로 높은 성능을 나타낸다는 것을 보였다. 또한, 단일 선계산 자료만으로 MAX와 MIN 질의를 모두 처리할 수 있다는 것도 제안한 방법의 주요 장점이다.
On multimedia databases, in order to realize the fast access method, indexing methods for the multidimension data space are used. However, since it is a premise to use the Euclid distance as the distance measure, this method lacks in flexibility. On the other hand, there are metric indexing methods which require only to satisfy distance axiom. Since metric indexing methods can also apply for distance measures other than the Euclid distance, these methods have high flexibility. This paper proposes an improved method of VP-tree which is one of the metric indexing methods. VP-tree follows the node which suits the search range from a route node at searching. And distances between a query and all objects linked from the leaf node which finally arrived are computed, and it investigates whether each object is contained in the search range. However, search speed will become slow if the number of distance calculations in a leaf node increases. Therefore, we paid attention to the candidates selection method using the triangular inequality in a leaf node. As the improved methods, we propose a method to use the nearest neighbor object point for the query as the datum point of the triangular inequality. It becomes possible to make the search range smaller and to cut down the number of times of distance calculation by these improved methods. From evaluation experiments using 10,000 image data, it was found that our proposed method could cut 5%~12% of search time of the traditional method.
최근 분산 OLAP은 분산 환경에 적용하기 위하여 DHT기반의 P2P OLAP과 그리드 OLAP연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 클라우드 컴퓨팅 환경에 적용하기 위하여 P2P OLAP은 structured P2P 특성 때문에 다차원 범위 질의에 문제점이 있고, Grid OLAP은 인접성 및 시계열 고려가 없기 때문에 쿼리 자체의 서브 �V 조회 알고리즘 연구에 치중되어 있다. 따라서 본 논문은 클라우드 컴퓨팅에 적합한 환경 제공을 위해 사용자의 조회 결과가 시계열적 특성으로 여러 사용자에 의해 재사용이 가능하고, 서버상의 휘발성 조회 큐브가 사용자 로컬 메모리에서 직접 분석 질의 시 효율이 좋다는 것에 초점을 두어 중앙관리 P2P방식을 제안하였다. 또한 빠른 질의 결과 및 다차원 범위질의를 위한 다단계 Hybrid P2P방식에 인덱스 부하 분산 및 성능 향상을 위한 클라우드 시스템을 접목하여 Cloud P2P OLAP을 제안하였다. 이를 위한 인덱스 구조로는 큐브 위상관계 트리와 인접성 2차원 Quadtree에, 시계열 Interval-트리를 접목하였으며, 이는 조회나 갱신 시에 일반 OLAP에 비해 큰 효율성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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