KR101757124B1 - 시공간 키워드 질의를 위한 셀 기반 역리스트 인덱싱 기법 - Google Patents

시공간 키워드 질의를 위한 셀 기반 역리스트 인덱싱 기법 Download PDF

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Abstract

이기종의 공간 데이터 및 시공간 데이터를 통합하여 저장하고 처리하는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 시공간 정보와 텍스트 기반의 키워드에 대한 검색인 시공간 키워드 질의를 처리하는 셀 기반의 역리스트 색인 방법 및 장치를 제안한다. 일 실시예에 따른 인덱싱 방법은, 공간 데이터 및 시공간 데이터를 분리함에 따라 상기 분리된 공간 데이터 및 시공간 데이터를 저장하기 위한 셀 기반의 역리스트를 생성하는 단계; 상기 공간 데이터 및 시공간 데이터를 상기 셀 기반의 역리스트에 저장하는 단계; 및 상기 역리스트를 사용하여 상기 공간 데이터 및 상기 시공간 데이터를 연결하여 통합함에 따라 상기 시공간 데이터와 텍스트 기반의 시공간 키워드의 질의를 처리하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

시공간 키워드 질의를 위한 셀 기반 역리스트 인덱싱 기법{CELL-BASED INVERTED LIST INDEXING METHOD FOR SPATIAL-TEMPORAL KEYWORD QUERY}
아래의 설명은 인덱싱 기술에 관한 것으로, 시공간 키워드 질의를 위한 셀 기반 역리스트 인덱싱 기법에 관한 것이다.
ICT 산업의 급속한 발전으로 인간 사회의 곳곳에 정보화 기기가 침투하고 있어 현대인들이 대량의 정보를 생산하고 있으며, 다양한 분야에서 그 정보들을 실생활에 활용하고 있다. 예컨대, GPS(위치추적기)를 탑재한 휴대폰 단말기나 통신기능을 갖춘 네비게이션 등의 보급으로 실시간으로 시간정보를 포함하는 공간정보가 대량으로 생산되고, 수집된 공간정보를 활용하여 실시간 교통정보의 통계, 실시간 광고 푸쉬 서비스 등에 활용된다. 또한 다양한 비정규화 웹 데이터와 기존의 지리정보시스템에서 데이터를 추출하여 통합 관리되는 통합 검색하는 서비스에 대한 수요도 급증하고 있다.
최근에는 모바일 단말기나 다양한 센서 또는 웹 서비스, 응용 어플리케이션 등에서 생산되는 대용량의 이기종 데이터를 통합 처리 하기 위한 클라우드 컴퓨팅 기술이 도입되었다. 클라우드 플랫폼에서는 다양한 공간 데이터, 시공간 데이터 및 비정형 데이터를 통합 처리해야 한다. 그러므로 다양한 이기종 데이터를 위한 키워드 질의, 시공간 질의, 최근접 질의 등 유연한 질의를 지원하기 위한 시스템이 필요하다. 그러나 MV3R-Tree 등과 같은 R-Tree 기반의 전통 데이터베이스에서 사용되던 공간 인덱싱 기법으로는 상기한 이기종 데이터를 위한 공간 질의 처리를 지원하기 어렵다.
MV3R-Tree기법은 시간 정보에 대한 인덱싱을 지원하는 시간 B-Tree와 공간 정보 기반의 R-Tree를 통합하여 사용하는 인덱싱 기법으로 시공간 정보에 대한 검색을 지원할 수 있다. 그러나 여기에 새로운 키워드 정보에 대한 검색이 필요할 경우 이에 대한 별도의 키워드 B-Tree를 구축해야 하며 각각의 검색 결과에 대해 교집합을 구해야 한다.
3DR-Tree는 시간을 이차원의 유클리디안 공간외의 또 다른 차원으로 간주하여 이차원 영역들과 시간축을 고려한 3차원의 공간으로 표현하는 기법이다. 그러므로 3DR-Tree기법으로 시공간-키워드 질의를 처리하기 위해서는 별도의 키워드 질의 처리 과정이 필요하게 된다.
이에 따라 검색 질의를 위한 복수 개의 인덱스 구축 비용 및 질의 처리 과정에서의 단계별 질의 처리가 필요하므로 검색 성능이 저하되는 문제점이 있다.
클라우드 환경에서 기존의 키워드 질의에 대한 인덱싱 기법은 많이 연구되었지만 시공간 키워드 질의에 대한 연구는 진행되지 않았다. 기존의 기법으로 시공간 키워드 질의를 해결하기 위해 우선 시공간 정보에 대한 검색을 진행하고 검색 결과에 대해 다시 키워드 검색을 진행하거나 또는 먼저 키워드에 대한 검색을 진행하고 다시 검색 결과에 대해 시공간 값에 대해 검색해야 하는 불편함이 있다.
본 발명은 이기종의 공간 데이터 및 시공간 데이터를 통합하여 저장하고 처리하는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 시공간 정보와 텍스트 기반의 키워드에 대한 검색인 시공간 키워드 질의를 처리하기 위한 셀 기반의 역리스트 인덱싱 기법을 제공할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 인덱싱 방법은, 공간 데이터 및 시공간 데이터를 분리함에 따라 상기 분리된 공간 데이터 및 시공간 데이터를 저장하기 위한 셀 기반의 역리스트를 생성하는 단계; 상기 공간 데이터 및 시공간 데이터를 상기 셀 기반의 역리스트에 저장하는 단계; 및 상기 역리스트를 사용하여 상기 공간 데이터 및 상기 시공간 데이터를 연결하여 통합함에 따라 상기 시공간 데이터와 텍스트 기반의 시공간 키워드의 질의를 처리하는 단계를 포함할 수 있다.
일측에 따르면, 상기 시공간 데이터와 텍스트 기반의 시공간 키워드의 질의를 처리하는 단계는, 키워드 질의, 시간-Slice 질의, 시간-interval 질의 및 공간 최근접 질의 중 적어도 하나 이상을 포함하는 복수의 이기종 데이터에 대한 질의를 처리하는 단계를 포함할 수 있다.
또 다른 일측에 따르면, 상기 공간 데이터 및 시공간 데이터를 상기 셀 기반의 역리스트에 저장하는 단계는, 상기 역리스트에 각각의 키워드에 대한 값을 기설정된 순서로 나열하여 상기 각각의 키워드에 대한 값의 존재 여부를 0또는 1로 나타내는 단계를 포함할 수 있다.
또 다른 일측에 따르면, 상기 공간 데이터 및 시공간 데이터를 상기 셀 기반의 역리스트에 저장하는 단계는, 2차원으로 구성된 공간 좌표에 하나의 차원을 추가하기 위하여 공간을 셀로 분할하고, 상기 공간 데이터가 지리적 위치에 따라 상기 분할된 셀을 기반으로 분리되어 각각의 셀에 저장된 공간 데이터가 역리스트에 저장되는 단계를 포함할 수 있다.
또 다른 일측에 따르면, 상기 공간 데이터 및 시공간 데이터를 상기 셀 기반의 역리스트에 저장하는 단계는, 상기 분할된 셀에 특정 시간에서의 각각의 공간 객체의 위치 정보를 저장하되 각각의 타임 슬라이스에 기반하여 시간별 공간 객체의 위치 정보를 저장함으로써 시간의 흐름에 따라 지정된 기간 간격에 기초하여 각각의 시각에서의 상태값을 역리스트로 구축하여 저장하는 단계를 포함하고, 상기 시공간 데이터와 텍스트 기반의 시공간 키워드의 질의를 처리하는 단계는, 상기 셀의 공간 데이터를 이용하여 시공간 키워드 질의를 처리하고, 분할된 단일의 셀의 또는 복수의 셀의 집합으로 상기 시공간 키워드 질의에 대한 결과값을 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
또 다른 일측에 따르면, 상기 공간 데이터 및 시공간 데이터를 상기 셀 기반의 역리스트에 저장하는 단계는, 상기 역리스트의 셀에 시간, 위치, 키워드에 매핑이 되는 이동 객체의 정보를 저장하는 단계를 포함하고, 상기 시공간 데이터와 텍스트 기반의 시공간 키워드의 질의를 처리하는 단계는, 상기 이동 객체 정보를 가리키는 포인터를 사용하여 셀에 매핑이 되는 이동 객체를 추출함으로써 시공간 키워드의 질의에 대한 결과값을 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 인덱싱 장치는, 공간 데이터 및 시공간 데이터를 분리함에 따라 상기 분리된 공간 데이터 및 시공간 데이터를 저장하기 위한 셀 기반의 역리스트를 생성하는 생성부; 상기 공간 데이터 및 시공간 데이터를 상기 셀 기반의 역리스트에 저장하는 저장부; 및 상기 역리스트를 사용하여 상기 공간 데이터 및 상기 시공간 데이터를 연결하여 통합함에 따라 상기 시공간 데이터와 텍스트 기반의 시공간 키워드의 질의를 처리하는 처리부를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 인덱싱 장치는 공간 데이터와 시간 데이터를 통합하여 저장하고 처리함으로써 클라우드 컴퓨팅 환경에서 시공간 정보와 텍스트 기반의 시공간 키워드와 같은 비정형 데이터를 처리할 수 있다.
이에 따라 인덱싱 장치는 키워드 질의, 시간-slice 질의, 시간-interval 질의 및 공간 최근접 질의 등 다양한 질의를 지원할 수 있다. 또한, 인덱싱 장치는 보다 빠르게 시공간 키워드 질의 결과값을 획득하게 된다.
도 1은 일 실시예에 따른 인덱싱 장치에서 셀 기반 역리스트 인덱싱 기법을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 인덱싱 장치에서 복수의 인스턴스의 공간 객체의 목록을 나타낸 도면이다.
도 3은 일 실시예에 따른 인덱싱 장치의 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 4는 일 실시예에 따른 인덱싱 장치에서 셀 기반 역리스트 인덱싱 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
이하, 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다.
아래의 설명에서는 이기종의 공간 데이터 및 시공간 데이터를 통합하여 저장하고 처리하는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 시공간 정보와 텍스트 기반의 키워드에 대한 검색인 시공간 키워드 질의를 처리하기 위한 셀 기반의 역리스트 인덱싱 기법을 설명하기로 한다.
도 1은 일 실시예에 따른 인덱싱 장치에서 셀 기반 역리스트 인덱싱 기법을 설명하기 위한 도면이다.
이기종 시공간 빅데이터에 대한 시공간 키워드 질의를 지원하기 위하여 공간 데이터와 시공간 데이터를 분리하여 서로 다른 역리스트에 저장할 수 있다. 이때, 역리스트를 사용하여 상기 공간 데이터 및 상기 시공간 데이터를 연결하여 통합함에 따라 시공간 데이터와 텍스트 기반의 시공간 키워드의 질의를 처리할 수 있다.
역리스트 인덱스 구조에서 키워드에 값을 기설정된 순서로 나열하여 각각의 키워드에 대한 값의 존재 여부를 0 또는 1로 표현할 수 있다. 아래의 표 1과 같은 역리스트에서 각각의 키워드에 대한 값을 사전에 미리 정의하여 각각의 키워드에 대한 값에 대한 존재 여부를 0 또는 1로 표현할 수 있다.
<표 1>
Figure 112016085221414-pat00001
역리스트를 활용하여 시공간 키워드 질의를 위한 정보를 저장할 때, 좌표값에 다른 하나의 차원을 추가하게 된다. 실제 공간 좌표는 2차원으로 구성되어 있지만, 하나의 차원을 추가하기 위하여 공간을 셀로 구분할 수 있다. 공간 데이터는 지리적 위치에 따라 셀 기반으로 분리될 수 있으며, 각각의 셀에 저장된 데이터가 역리스트 또는 시공간 역리스트에 저장되어 웹데이터, 관계형 데이터베이스 등과 같은 이기종 데이터에 대한 질의를 처리할 수 있다.
도 1은 시공간 데이터를 지원하기 위하여 일반 역리스트 구조에 시간 속성을 부여하여 각 공간 객체별로 역리스트를 관리하는 것을 나타낸 것이다.
역리스트는 셀 정보로 특정 시간에서 각 공간 객체의 위치를 표현하고, 각 타임 슬라이스로 시간별 공간 객체의 위치 정보를 저장할 수 있다. 예를 들면, 'A 지역에서 이름에 엘림이 포함되고, 10층 이상의 건물을 찾으시오.'라는 질의가 존재한다고 가정하자. 이때, 셀 기반의 역리스트 인덱스 기법을 사용하여 상기 질의에 대한 비정형화된 질의를 처리할 수 있다.
셀에 포함된 공간 데이터를 활용하여 'A 지역'의 데이터를 획득할 수 있고, <엘림, 10층>의 키워드를 추출하여 역리스트에서 상기 키워드를 검색함으로써 정확한 위치를 획득할 수 있다. 이때, 특정한 점의 위치가 아닌 복수 개의 셀의 집합으로 이루어진 하나의 영역을 표현할 수도 있다.
셀 기반의 역리스트는 특정 시간이 아닌 지속적인 변화 과정을 기록하기 위하여 시간 차원이 추가될 수 있다. 시간의 흐름에 따라 지정된 기간 간격에 따라 각각의 시각에서의 상태값을 역리스트로 구축하여 저장할 수 있다. 각각의 시각에서 구축된 역리스트는 전체 셀 기반의 시공간 역리스트에서의 단일의 슬라이스가 된다.
도 2는 일 실시예에 따른 인덱싱 장치에서 복수의 인스턴스의 공간 객체의 목록을 나타낸 도면이다.
대부분의 클라우드 시스템에서 사용하는 속성은 제한적이며 공간 역시 주어진 영역이기 때문에 셀 기반의 역리스트 인덱스 기법을 적용한다면 보다 빠르게 시공간 키워드의 질의를 처리하여 시공간 키워드 질의에 대한 결과값을 획득할 수 있다.
이동 객체를 위한 시공간 키워드의 질의는 이동 객체가 특정 시간 및 특정 위치에 존재하고 있으며, 해당하는 위치에 대한 특성 또는 이벤트를 키워드로 표현할 수 있다.
이동 객체에 대한 정보에 대하여 인덱스 관리를 지원하기 위하여 셀 기반의 역리스트에서 표 1과 같이 0 또는 1 대신에 역리스트의 셀에 시간, 위치, 키워드에 매핑이 되는 이동 객체의 정보를 저장할 수 있다. 이때, 이동 객체의 정보는 공간 객체의 식별 정보(예를 들면, 아이디)가 사용될 수 있다.
단일의 셀에 다수 개의 이동 객체가 존재하게 되므로, 이동 객체의 정보를 가리키는 포인터를 사용함으로써 해당하는 셀에 매핑이 되는 이동 객체를 가리킬 수 있다.
도 3은 일 실시예에 따른 인덱싱 장치의 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
인덱싱 장치(300)는 이기종 공간 데이터 및 시공간 데이터를 통합하여 저장하고 처리하는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 시공간 정보와 텍스트 기반의 키워드에 대한 검색인 시공간 키워드의 질의를 처리하기 위한 것으로, 생성부(310), 저장부(320) 및 처리부(320)를 포함할 수 있다. 이때, 예를 들면, 인덱싱 장치는 오픈 소스 프로그램인 Mongo 데이터베이스를 통하여 구현될 수 있다.
생성부(310)는 공간 데이터 및 시공간 데이터를 분리함에 따라 분리된 공간 데이터 및 시공간 데이터를 저장하기 위한 셀 기반의 역리스트를 생성할 수 있다.
저장부(320)는 공간 데이터 및 시공간 데이터를 셀 기반의 서로 다른 역 리스트에 저장할 수 있다. 저장부(320)는 역리스트에 각각의 키워드에 대한 값을 기설정된 순서로 나열하여 각각의 키워드에 대한 값의 존재 여부를 0또는 1로 나타낼 수 있다.
저장부(320)는 2차원으로 구성된 공간 좌표에 하나의 차원을 추가하기 위하여 공간을 셀로 분할하고, 공간 데이터가 지리적 위치에 따라 분할된 셀을 기반으로 분리되어 각각의 셀에 저장된 공간 데이터가 역리스트에 저장될 수 있다.
저장부(320)는 분할된 셀에 특정 시간에서의 각각의 공간 객체의 위치 정보를 저장하되 각각의 타임 슬라이스에 기반하여 시간별 공간 객체의 위치 정보를 저장함으로써 시간의 흐름에 따라 지정된 기간 간격에 기초하여 각각의 시각에서의 상태값을 역리스트로 구축하여 저장할 수 있다.
저장부(320)는 역리스트의 셀에 시간, 위치, 키워드에 매핑이 되는 이동 객체의 정보를 저장할 수 있다.
처리부(330)는 역리스트를 사용하여 공간 데이터 및 시공간 데이터를 연결하여 통합함에 따라 시공간 데이터와 텍스트 기반의 시공간 키워드의 질의를 처리할 수 있다. 처리부(330)는 키워드 질의, 시간-Slice 질의, 시간-interval 질의 및 공간 최근접 질의 중 적어도 하나 이상을 포함하는 복수의 이기종 데이터에 대한 질의를 처리할 수 있다.
처리부(330)는 셀의 공간 데이터를 이용하여 시공간 키워드 질의를 처리하고, 분할된 단일의 셀의 또는 복수의 셀의 집합으로 시공간 키워드 질의에 대한 결과값을 획득할 수 있다.
처리부(330)는 이동 객체 정보를 가리키는 포인터를 사용하여 셀에 매핑이 되는 이동 객체를 추출함으로써 시공간 키워드의 질의에 대한 결과값을 획득할 수 있다.
도 4는 일 실시예에 따른 인덱싱 장치에서 셀 기반 역리스트 인덱싱 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
셀 기반의 역리스트 인덱싱 방법은 인덱싱 장치에 의하여 수행될 수 있으며, 인덱싱 장치에 대한 설명은 도 1 내지 도 3에서 설명한 바, 도 1 내지 도 3의 내용을 참고하기로 한다.
단계(410)에서 인덱싱 장치는 공간 데이터 및 시공간 데이터를 분리함에 따라 분리된 공간 데이터 및 시공간 데이터를 저장하기 위한 셀 기반의 역리스트를 생성할 수 있다.
단계(420)에서 인덱싱 장치는 공간 데이터 및 시공간 데이터를 셀 기반의 역리스트에 저장할 수 있다. 인덱싱 장치는 역리스트에 각각의 키워드에 대한 값을 기설정된 순서로 나열하여 각각의 키워드에 대한 값의 존재 여부를 0또는 1로 나타낼 수 있다.
인덱싱 장치는 2차원으로 구성된 공간 좌표에 하나의 차원을 추가하기 위하여 공간을 셀로 분할하고, 공간 데이터가 지리적 위치에 따라 분할된 셀을 기반으로 분리되어 각각의 셀에 저장된 공간 데이터가 역리스트에 저장될 수 있다. 인덱싱 장치는 분할된 셀에 특정 시간에서의 각각의 공간 객체의 위치 정보를 저장하되 각각의 타임 슬라이스에 기반하여 시간별 공간 객체의 위치 정보를 저장함으로써 시간의 흐름에 따라 지정된 기간 간격에 기초하여 각각의 시각에서의 상태값을 역리스트로 구축하여 저장할 수 있다.
인덱싱 장치는 역리스트의 셀에 시간, 위치, 키워드에 매핑이 되는 이동 객체의 정보를 저장할 수 있다.
단계(430)에서 인덱싱 장치는 역리스트를 사용하여 공간 데이터 및 시공간 데이터를 연결하여 통합함에 따라 시공간 데이터와 텍스트 기반의 시공간 키워드의 질의를 처리할 수 있다. 인덱싱 장치는 예를 들면, 키워드 질의, 시간-Slice 질의, 시간-interval 질의 및 공간 최근접 질의 중 적어도 하나 이상을 포함하는 복수의 이기종 데이터에 대한 질의를 처리할 수 있다.
인덱싱 장치는 셀의 공간 데이터를 이용하여 시공간 키워드 질의를 처리하고, 분할된 단일의 셀의 또는 복수의 셀의 집합으로 시공간 키워드 질의에 대한 결과값을 획득할 수 있다.
인덱싱 장치는 이동 객체 정보를 가리키는 포인터를 사용하여 셀에 매핑이 되는 이동 객체를 추출함으로써 시공간 키워드의 질의에 대한 결과값을 획득할 수 있다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (7)

  1. 생성부, 저장부 및 처리부를 포함하는 인덱싱 장치에서 수행되는 인덱싱 방법에 있어서,
    상기 생성부에서, 공간 데이터 및 시공간 데이터를 분리함에 따라 상기 분리된 공간 데이터 및 시공간 데이터를 저장하기 위한 셀 기반의 역리스트를 생성하는 단계;
    상기 저장부에서, 상기 공간 데이터 및 시공간 데이터를 상기 셀 기반의 역리스트에 저장하는 단계; 및
    상기 처리부에서, 상기 역리스트를 사용하여 상기 공간 데이터 및 상기 시공간 데이터를 연결하여 통합함에 따라 상기 시공간 데이터와 텍스트 기반의 시공간 키워드의 질의를 처리하는 단계
    를 포함하는 인덱싱 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 처리부에서, 상기 시공간 데이터와 텍스트 기반의 시공간 키워드의 질의를 처리하는 단계는,
    키워드 질의, 시간-Slice 질의, 시간-interval 질의 및 공간 최근접 질의 중 적어도 하나 이상을 포함하는 복수의 이기종 데이터에 대한 질의를 처리하는 단계
    를 포함하는 인덱싱 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 저장부에서, 상기 공간 데이터 및 시공간 데이터를 상기 셀 기반의 역리스트에 저장하는 단계는,
    상기 역리스트에 각각의 키워드에 대한 값을 기설정된 순서로 나열하여 상기 각각의 키워드에 대한 값의 존재 여부를 0또는 1로 나타내는 단계
    를 포함하는 인덱싱 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 저장부에서, 상기 공간 데이터 및 시공간 데이터를 상기 셀 기반의 역리스트에 저장하는 단계는,
    2차원으로 구성된 공간 좌표에 하나의 차원을 추가하기 위하여 공간을 셀로 분할하고, 상기 공간 데이터가 지리적 위치에 따라 상기 분할된 셀을 기반으로 분리되어 각각의 셀에 저장된 공간 데이터가 역리스트에 저장되는 단계
    를 포함하는 인덱싱 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 저장부에서, 상기 공간 데이터 및 시공간 데이터를 상기 셀 기반의 역리스트에 저장하는 단계는,
    상기 분할된 셀에 특정 시간에서의 각각의 공간 객체의 위치 정보를 저장하되 각각의 타임 슬라이스에 기반하여 시간별 공간 객체의 위치 정보를 저장함으로써 시간의 흐름에 따라 지정된 기간 간격에 기초하여 각각의 시각에서의 상태값을 역리스트로 구축하여 저장하는 단계
    를 포함하고,
    상기 처리부에서, 상기 시공간 데이터와 텍스트 기반의 시공간 키워드의 질의를 처리하는 단계는,
    상기 셀의 공간 데이터를 이용하여 시공간 키워드 질의를 처리하고, 분할된 단일의 셀의 또는 복수의 셀의 집합으로 상기 시공간 키워드 질의에 대한 결과값을 획득하는 단계
    를 포함하는 인덱싱 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 저장부에서, 상기 공간 데이터 및 시공간 데이터를 상기 셀 기반의 역리스트에 저장하는 단계는,
    상기 역리스트의 셀에 시간, 위치, 키워드에 매핑이 되는 이동 객체의 정보를 저장하는 단계
    를 포함하고,
    상기 처리부에서, 상기 시공간 데이터와 텍스트 기반의 시공간 키워드의 질의를 처리하는 단계는,
    상기 이동 객체 정보를 가리키는 포인터를 사용하여 셀에 매핑이 되는 이동 객체를 추출함으로써 시공간 키워드의 질의에 대한 결과값을 획득하는 단계
    를 포함하는 인덱싱 방법.
  7. 인덱싱 장치에 있어서,
    공간 데이터 및 시공간 데이터를 분리함에 따라 상기 분리된 공간 데이터 및 시공간 데이터를 저장하기 위한 셀 기반의 역리스트를 생성하는 생성부;
    상기 공간 데이터 및 시공간 데이터를 상기 셀 기반의 역리스트에 저장하는 저장부; 및
    상기 역리스트를 사용하여 상기 공간 데이터 및 상기 시공간 데이터를 연결하여 통합함에 따라 상기 시공간 데이터와 텍스트 기반의 시공간 키워드의 질의를 처리하는 처리부
    를 포함하는 인덱싱 장치.
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108153910A (zh) * 2018-01-22 2018-06-12 大连大学 建立用于移动医疗服务的分布式时空多维索引系统
CN111078634A (zh) * 2019-12-30 2020-04-28 中科海拓(无锡)科技有限公司 一种基于r树的分布式时空数据索引方法
CN111797174A (zh) * 2019-04-08 2020-10-20 华为技术有限公司 管理时空数据的方法和装置
CN112380445A (zh) * 2020-11-30 2021-02-19 深圳前海微众银行股份有限公司 数据查询方法、装置、设备和存储介质
CN113343050A (zh) * 2021-05-25 2021-09-03 中南民族大学 一种基于时间感知对象的why-not问题的解决方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100534604B1 (ko) 2003-11-17 2005-12-07 전자부품연구원 티브이-애니타임 표준을 지원하는 멀티미디어 검색 및지능화 서비스 시스템
JP5128101B2 (ja) 2005-09-30 2013-01-23 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション 大規模フルテキスト・インデックスでタキソノミーにインデックスを付け、探索することをサポートする方法、装置およびシステム
US20130290345A1 (en) 2010-12-16 2013-10-31 Sap Ag String and Sub-String Searching Using Inverted Indexes

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100534604B1 (ko) 2003-11-17 2005-12-07 전자부품연구원 티브이-애니타임 표준을 지원하는 멀티미디어 검색 및지능화 서비스 시스템
JP5128101B2 (ja) 2005-09-30 2013-01-23 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション 大規模フルテキスト・インデックスでタキソノミーにインデックスを付け、探索することをサポートする方法、装置およびシステム
US20130290345A1 (en) 2010-12-16 2013-10-31 Sap Ag String and Sub-String Searching Using Inverted Indexes

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
이연 외 1명. 이기종 시공간 빅데이터 지원을 위한 셀기반 역리스트 인덱싱 기법. 한국HCI학회. 2016년 1월, 585-586페이지.

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108153910A (zh) * 2018-01-22 2018-06-12 大连大学 建立用于移动医疗服务的分布式时空多维索引系统
CN108153910B (zh) * 2018-01-22 2021-11-16 大连大学 建立用于移动医疗服务的分布式时空多维索引系统
CN111797174A (zh) * 2019-04-08 2020-10-20 华为技术有限公司 管理时空数据的方法和装置
CN111078634A (zh) * 2019-12-30 2020-04-28 中科海拓(无锡)科技有限公司 一种基于r树的分布式时空数据索引方法
CN111078634B (zh) * 2019-12-30 2023-07-25 中科海拓(无锡)科技有限公司 一种基于r树的分布式时空数据索引方法
CN112380445A (zh) * 2020-11-30 2021-02-19 深圳前海微众银行股份有限公司 数据查询方法、装置、设备和存储介质
CN113343050A (zh) * 2021-05-25 2021-09-03 中南民族大学 一种基于时间感知对象的why-not问题的解决方法
CN113343050B (zh) * 2021-05-25 2022-11-29 中南民族大学 一种基于时间感知对象的why-not问题的解决方法及系统

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