Spatio-Temporal Index Structure based on KDB-Tree for Tracking Positions of Moving Objects

이동 객체의 위치 추적을 위한 KDB-트리 기반의 시공간 색인구조

Recently, the needs of index structure which manages moving objects efficiently have been increased because of the rapid development of location-based techniques. Existing index structures frequently need updates because moving objects change continuatively their positions. That caused entire performance loss of the index structures. In this paper, we propose a new index structure called the TPKDB-tree that is a spatio-temporal index structure based on KDB-tree. Our technique optimizes update costs and reduces a search time for moving objects and reduces unnecessary updates by expressing moving objects as linear functions. Thus, the TPKDB-tree efficiently supports the searches of future positions of moving objects by considering the changes of moving objects included in the node as time-parameter. To maximize space utilization, we propose the new update and split methods. Finally, we perform various experiments to show that our approach outperforms others.

최근 위치기반 기술의 급속한 발전으로 인하여 이동 객체를 효율적으로 관리하기 위한 색인 구조의 필요성이 증가하고있다. 하지만, 기존에 제안된 색인 구조들은 이동 객체의 계속되는 위치 이동으로 인해 색인의 변경이 발생하고 색인의 빈번한 변경으로 전체적인 색인의 성능이 저하된다. 본 논문에서는 KOB-트리를 기반으로 하는 시공간 색인 구조인 TPKDB-트리를 제안한다. 제안하는 색인 구조는 갱신 비용을 최소화하여 이동 객체 검색의 효율성을 증가시키고 이동 객체를 선형함수로 표현함으로서 불필요한 갱신을 줄이는 방법을 제안한다. 그리고 노드 내에 포함되어 있는 이동 객체의 변화를 시간에 대한 파라미터로 유지함으로서 효율적으로 이동 객체의 미래 위치 검색을 지원한다. 또한, 공간활용도를 최대화하기 위한 새로운 갱신 및 분할 기법을 제안한다. 제안하는 색인 구조의 우수성을 입증하기 위해 다양한 실험을 통해 성능 평가를 수행한다.