Abstract
Location-Based Services(LBS) give rise to location-based queries of which results depend on the locations of moving objects. One of important applications of LBS is to examine tracks of continuously moving objects. Moving objects databases need to provide 3-dimensional indexing for efficiently processing range queries on the movement of continuously changing positions. An extension of the 2-dimensional R-tree to include time dimension shows low space utilization and poor search performance, because of high overlap of index nodes and their dead space. To solve these problems, we propose a new R-tree based indexing technique, namely TR-tree. To increase storage utilization, we assign more entries to the past node by using the unbalanced splitting policy. If two nodes are highly overlapped, these nodes are forcibly merged. It is the forced merging policy that reduces the dead space and the overlap of nodes. Since big line segments can also affect the overlap of index nodes to be increased, big line segments should be clipped by the clipping policy when splitting overfull nodes. The TR-tree outperforms the 3DR-tree and TB-tree in all experiments. Particularly, the storage utilization of the TR-tree is higher than the R-tree and R*-tree.
위치 기반 서비스는 이동체의 위치에 따라 종속적인 결과를 얻는 위치 기반 질의를 필요로 하게 하였다. 연속적으로 이동하는 이동체의 위치를 추적하는 것은 위치 기반 서비스에서는 중요한 응용 중의 하나이다. 효과적인 질의 처리를 위해 이동체 데이터베이스는 연속적으로 위치를 변경하는 이동체의 이동을 관리하는 3차원 색인을 필요로 한다. 2차원 R-tree의 확장으로 시간 도메인을 포함하는 3DR-tree와 같은 이동체 색인은 노드 간의 높은 중복과 사장 공간으로 인하여 낮은 공간 활용도와 검색 성능이 저하되는 문제점이 있다. 이 논문에서 제시하는 TR-tree는 R-tree 기반의 색인으로서, 시간 도메인의 성장을 고려하여 시간 축 분할 시 비균등 분할 정책을 사용하여 공간 활용도를 높였다. 노드간의 중복과 사장 공간을 최소화 하기 위하여 강제 합병 정책을 사용하여 중복이 심한 노드를 강제 합병 시킨다. 또한 오버플로우 노드의 분할 시에 노드간의 중복을 심하게 하는 원인이 되는 긴 선분을 절단 정책을 사용하여 2개의 선분으로 절단하여 분할 노드 간의 중복을 제거한다. 실험 평가 결과에서 TR-tree는 3DR-tree와 TB-tree 보다 성능이 우수하였으며, 특히 R-tree와 R*-tree보다 색인의 크기가 작다.
