초록
최근 사용자에게 자신과 가장 가까운 k 개의 주유소, 레스토랑, 은행 등의 POI(Point Of Interest) 정보를 추천해주는 위치 기반 서비스가 텔레매틱스, ITS(Intelligent Transport Systems), 키오스크(kiosk)등의 어플리케이션에서 필요로 하고 있다. 이를 위해, 보로노이 다이어그램 k-최근접점 탐색 알고리즘이 제안되었다. 이는 보로노이 다이어그램에서 각 POI의 네트워크의 거리를 미리 계산한 파일을 이용하여 k-최근접점 탐색을 수행한다. 그러나 이 알고리즘은 보로노이 다이어그램 확장에 따른 비용 문제를 야기한다. 따라서 본 논문에서는 보로노이 다이어그램의 경계지점마다 각각에 대하여 최소거리 행렬을 생성하는 알고리즘을 제안한다. 또한 k 개의 POI를 탐색하기 위해, 최소거리 행렬을 이용한 k-최근접점 탐색 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 미리 계산된 경계 지점 간 최소거리 행렬을 통해 탐색하므로, k-최근 접점 탐색 시 보로노이 다이어그램의 확장비용을 최소화한다. 아울러 기존 연구와의 성능비교를 통해 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 검색시간 측면에서 성능이 우수함을 보인다.
Recently, location-based services which provides k nearest POIs, e.g., gas stations, restaurants and banks, are essential such applications as telematics, ITS(Intelligent Transport Systems) and kiosk. For this, the Voronoi Diagram k-NN(Nearest Neighbor) search algorithm has been proposed. It retrieves k-NNs by using a file storing pre-computed network distances of POIs in Voronoi diagram. However, this algorithm causes the cost problem when expanding a Voronoi diagram. Therefore, in this paper, we propose an algorithm which generates a matrix of the shortest distance between border points of a Voronoi diagram. The shortest distance is measured each border point to all of the rest border points of a Voronoi Diagram. To retrieve desired k nearest POIs, we also propose a k-NN search algorithm using the matrix of the shortest distance. The proposed algorithms can m inim ize the cost of expanding the Voronoi diagram by accessing the pre-computed matrix of the shortest distances between border points. In addition, we show that the proposed algorithm has better performance in terms of retrieval time, compared with existing works.