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공간영역질의의 효율적인 연산 공유를 위한 질의영역 밀집도 기반의 그룹화 기법
Grouping Method Based Query Range Density for Efficient Operation Sharing of Spatial Range Query 원문보기

한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회, 2009 Apr. 23, 2009년, pp.348 - 351  

임정현 (인하대학교 컴퓨터 정보공학과) ,  신숭선 (인하대학교 컴퓨터 정보공학과) ,  백성하 (인하대학교 컴퓨터 정보공학과) ,  이동욱 (인하대학교 컴퓨터 정보공학과) ,  김경배 (서원대학교 컴퓨터교육과) ,  배해영 (인하대학교 컴퓨터 정보공학과)

초록
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유비쿼터스 사회를 실현하는 핵심기술인 u-GIS 공간정보 기술은 데이터 스트림 처리 시스템(Data Stream Management System)과 지리정보 시스템(Geography Information System)이 결합된 플랫폼인 u-GIS DSMS를 요구한다. u-GIS DSMS는 GeoSeonsor에서 수집되는 센서 테이터와 GIS의 공간정보 데이터를 결합하여 처리하는 공간영역질의가 다수 요구된다. 이런 공간영역질의들은 특정 지역에 밀집하게 등록되는 경향이 있으며, 유사한 프리디킷을 가질 가능성이 높다. 이러한 특징은 공간영역질의가 특정 지역에 밀집되면 다수의 비슷한 연산들이 반복적으로 처리하기 때문에 시스템 성능이 저하 될 것이다. 이를 해결하기 위해 영역질의 색인기법 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존의 VCR-Index와 CQI-Index 기법은 질의영역을 셀 구조나 가상구조로 분할하여 처리하기 때문에 자원 및 연산을 공유 할 수 없어 질의 처리 속도가 현저히 저하되기 때문에 대량의 공간영역질의 처리에는 부적합하다. 그래서 본 논문에서는 공간영역질의의 효율적인 연산 공유를 위한 질의영역 밀집도 기반의 그룹화 기법을 제안한다. 이 기법은 질의영역의 밀집도를 이용하여 공간영역질의들을 그룹화 후 색인을 구성한다. 색인된 영역들의 데이터는 단일 큐로 구성 후 질의들의 프리디킷을 분석하여 자원 및 연산 공유기법을 통해 기존의 기법보다 처리 속도 향상 및 메모리 사용을 감소시켰다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 기존의 문제점을 해결하기 위해서 본 논문은 공간 영역질의의 효율적인 연산 공유를 위한 질의영역 밀집도 기반의 그룹화 기법을 제안한다. 기존의 기법들은 데이터가 수집되면 미리 색인된 영역을 검색하여 해당영역에 저장된 질의 처리를 하기 때문에 자원 및 연산 공유 기법을 질의 처리에 적용 할 수 없다.
  • 본 논문에서는 u-GIS 환경에서 연속적이며, 대량의 공간영역질의의 신속한 처리를 위한 공간영역질의의 효율적인 연산 공유를 위한 질의영역 밀집도 기반의 그룹화 기법을 제안하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
유비쿼터스 환경에서 GIS가 결합된 서비스를 제공하기 위해서 무엇이 요구되는가? 정보통신기술의 발달로 인하여 유비쿼터스 환경이 도래되었다. 유비쿼터스 환경에서 GIS(Geography Information System)가 결합된 서비스를 제공하기 위해서는 u-GIS 공간정보 기술이 요구된다. 1
질의 색인 기법으로 u-GIS 환경과 비슷한 이동하는 객체에 대해 질의가 고정되어 있는 상황에서의 연속영역질의를 신속하게 처리하기 위한 기법으로는 무엇이 있는가? 기존 스트림 기반에서의 연속된 영역질의를 신속하게 처리하기 위해 질의 색인 기법에 대해 활발히 연구를 하고 있다. 다양한 질의색인 기법 중 u-GIS 환경과 비슷한 이동하는 객체에 대해 질의가 고정되어 있는 상황에서의 연속영역질의를 신속하게 처리하기 위한 기법으로 CQI(Cell-based Query Indexing)-Index 와 VCR(Virtual Construct Rectangle)-Index 가 있다.
u-GIS 환경에서 다수의 공간영역질의는 무엇을 이용해 처리하는가? u-GIS 환경에서 다수의 공간영역질의는 GeoSensor 에서 발생하는 센서 데이터와 DBMS 에 저장되어 있는 Historical 데이터를 이용하여 처리한다. 센서 데이터는 시간에 따라 지속적으로 발생되는 데이터 스트림 특성을 지니고 있으며, 자신의 위치 인식 장치를 이용하여 시간에 따라 장소를 이동하는 이동성을 지니고 있다[1].
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