LBS 시스템 분야의 도전할 만한 과제는 이동 객체를 다루는 수준부터 수백만 개의 이동 객체를 처리할 수 있는 높은 신뢰도의 시스템 아키텍처를 구현하는 것이다. GALIS로 명명된 아키텍처는 각각 다른 지리적 영역과 시간적 영역에 연관된 레코드를 유지하는 다수의 프로세서로 구성된 클러스터 기반 분산 컴퓨팅 시스템 아키텍처이다. 이 논문에서는 실시간 분산 객체 프로그래밍과 실시간 분산 컴퓨팅 시스템 디자인을 지원하는 미들웨어 실행 엔진을 포함하는 TMO 프로그래밍 기법을 적용하여 GALIS의 주요 요소를 구성하는 위치 데이타 서버의 프로토타입을 구현했다. 본 논문에서는 실질적으로 위치 측위 정보가 발생하는 과정과 이런 위치 정보와 위치 관련 질의가 어떻게 처리되는지도 기술하였다. 몇 가지 실험은 분산을 통해 프로세서의 부하를 줄여주어 성능향상이 있음을 살펴볼 수 있었다.
A challenging task in the LBS system engineering is to implement a highly scalable system architecture which can manage moderate-size configurations handling thousands of moving items as well as upper-end configurations handling distributed computing system architecture that consists of multiple data processors, each dedicated to keeping records relevant to a different geographical zone and a different time zone. In this paper, we explain a prototype location data server structuring major components of GALIS by employing the TMO programming scheme, including the execution engine middleware developed to support real-time distributed object programming and real-time distributed computing system design. We present how to generate realistic location sensing reports and how to process such location reports and location-related queries. Some experimental results showing performance factors regarding distributed query processing are also explained.
