최근 이동 통신 기술과 GPS 기술의 발달은 실시간으로 이동하는 차량이나 비행기 등과 같은 이동 객체의 위치 정보 서비스를 가능하게 하였고, 이로 인해 이동 객체의 정보를 빠르게 검색하고 저장하기 위한 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 지금까지의 연구는 이동 객체의 과거 궤적 정보, 현재 및 미래 정보를 다루기 위한 구조가 각각 분리되어 연구되어 왔다. 하지만 이동객체는 시간의 흐름에 따라 연속적으로 변화하기 때문에 과거 정보와 현재 정보를 별도로 관리할 경우, 빈번한 위치 갱신이 발생하는 이동 객체의 환경에서는 심각한 처리비용이 요구된다. 따라서 이 논문에서는 이동 객체의 위치 정보를 효과적으로 관리하기 위하여 이동 객체의 과거 궤적정보 뿐만 아니라 현재의 정보까지도 하나의 색인 내에 통합하여 관리하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 범위 질의와 같은 좌표 기반의 질의뿐만 아니라 이동 객체의 궤적과 관련된 질의까지도 처리 가능하도록 기존의 TB-tree를 확장한다 또한 기존의 이동 객체 관리 기법들에서 처리하던 이동 객체의 궤적 정보를 저장하기 위한 방법을 개선하여 이동 객체 위치 정보의 중복저장 문제를 해결하고, 전체 색인의 크기를 크게 줄일 수 있는 방법을 제안한다. 그리고 현재 정보의 관리를 통해 새로운 데이터 삽입 시 방문하는 node의 수를 줄이고, 삽입 시간을 단축하는 방법을 제시한다.
본 논문에서는 감시 비디오의 검색을 위해 객체 단위의 특징을 이용한 새로운 비디오 색인 및 탐색 방법을 제안한다. 의미론적인 레벨에서 각각의 객체에 접근하기 위해 객체의 움직임 궤적 모델을 색인 인자(Key)로 이용하였다. 객체 움직임 궤적을 이용한 내용 기반의 비디오 색인을 위해 비디오 시퀀스에서 움직임 분할에 의해 객체를 검지한 다음, 분할된 객체를 추적하여 움직임 궤적을 생성하고 이를 기호적인 표현으로 모델링한다. 제안된 검색 시스템은 query by example, query by sketch 및 query on weighting parameters 등의 사건 기반의 비디오 검색을 위한 다양한 질의 유형을 지원할 수 있도록 설계되었다. 관심있는 비디오 클립(clip)을 검색했을 때, 제안된 시스템은 유사도에 따라 순서대로 정합된 사건들을 결과로 출력한다.
이동체는 시간의 흐름에 따라 공간적인 위치, 모양, 크기등과 같은 다양한 속성들이 변화하며, 이러한 이동체는 시간과 공간적인 특성을 모두 가지고 있는 비디오 데이터의 중요한 특징정보에 해당한다. 본 논문에서는 멀티미디어 데이터 중에서도 특히 비디오 데이터내의 이동체의 궤적 정보를 이용하여 보다 효율적인 비디오 데이터 자체의 내용을 기반으로 하는 멀티미디어 정보검색 시스템인 ECoMOT(Efficient Content-based Multimedia Information Retrieval System using Moving Objects' Trajectories)을 제안한다. ECoMOT 시스템은 비디오 데이터내의 이동체의 궤적을 토대로 내용 기반 검색을 지원하기 위해 다음과 같은 기법을 포함한다. : (1) 다수의 이동체들의 궤적 정보를 모델링하기 위한 다중 궤적(multiple trajectory) 모델링 기법; (2) 다수의 이동체들로 구성된 주어진 두 궤적들 간의 유사도를 측정하여 유사성이 높은 순으로 검색할 수 있는 다중 궤적 기반 유사 궤적 검색 기법; (3) 대용량 궤적 데이터에서 원하는 궤적을 빠르게 검색할 수 있는 중첩 시그니쳐-기반 궤적 색인 기법(superimposed signature-based trajectory indexing technique); (4) 그래픽 인터페이스를 이용한 편리한 이동체의 궤적 추출 과 질의 생성 및 검색 인터페이스.
수십, 수백만의 이동 객체가 존재하는 환경에서 전체 이동 객체의 궤적을 중앙 서버가 모두 관리하는 것은 적절한 접근 방법이 아니다. 통신 메시지들이 서버에 집중되기 때문에, 높은 네트워크 대역폭, 처리 능력, 그리고 방대한 저장 공간을 보유한 서버를 필요로 하기 때문이다. 이에 본 논문에서는 중앙 서버없이 각각의 이동 객체들이 자기 자신의 궤적을 관리하는 방식을 통해 앞서의 문제를 해결하려한다. 중앙 서버없이 데이터가 네트워크에 분산되어 있는 경우, 특정 데이터에 효율적으로 접근하기 위해서는 색인이 필요하게 되는데, 본 논문에서는 헤더 객체와 헤더 검색 트리라는 것을 정의하여 IPv6의 모바일 IP를 이용한 P2P방법으로 영역 질의, 최근접 질의, 궤적 질의 처리를 할 수 있는 모델을 제시한다.
이동체 데이터베이스에서 대용량 궤적 정보를 효율적으로 검색학기 위해서는 색인이 필요하다. 특히 궤적을 선택하는 과정과 선택된 궤적의 일부분을 추출하는 과정으로 이루어진 복합 질의를 효율적으로 처리하기 위해서는 궤적 보존을 지원하는 TB-tree와 같은 색인 구조가 적합하다. 그러나, TB-tree는 공간적인 인접성을 고려하지 않아 비단말 노드의 겹침과 사장 영역이 매우 커 영역 질의의 비용이 증가하는 문제가 있다. 이 논문에서는 복합 질의 및 영역 질의를 효율적으로 처리하기 위하여, TB-tree에서 사장 영역을 감소시킬 수 있는 최대 영역 감소 정책을 제시한다. 최대 영역 감소 정책을 공간 활용도를 최대로 유지하면서 사장 영역을 점진적으로 감소시키는 삽일 및 분할 정책으로서 TB-tree의 비단말 노드의 겹침을 줄여 영역 질의의 비용을 감소시킨다.
시간이 흐름에 따라 연속적으로 위치를 변경하는 객체를 이동 객체(Moving Objects)라고 한다. 이러한 이동 객체의 대용량 위치 정보를 효율적으로 검색하기 위하여 색인이 필요하며, 대표적인 색인으로 TB-tree가 제안되었다. 그러나 전통적인 R-tree 기반의 TB-tree는 엄격한 궤적 보존 정책에 의해 레코드가 삽입될 때마다 해당 레코드의 선행자(predecessor)를 포함하는 단말 노드를 검색해야 하며, 레코드 삽입으로 인한 단말 노드 MBB의 변경을 중간 노드들의 MBB에도 반영해야 하는 갱신 부하를 가지고 있다. 본 논문에서는 대용량 이동 객체 궤적 정보의 효율적인 색인을 위한 최소 전파 TB-tree를 제안한다. 본 기법은 앞으로 삽입될 이동 객체의 궤적을 포함하는 예상된 MBB(EMBB: Expected Minimum Bounding Box)를 트리에 먼저 반영한 후 레코드가 삽입될 때마다 중간 노드의 MBB를 갱신하지 않고, 객체가 EMBB을 벗어났을 때 중간 노드의 MBB를 조정하여 TB-tree의 MBB조정 횟수를 줄이고, 또한 TB-tree에 별도의 테이블 구조를 둠으로써 레코드 삽입을 위한 단말 노드 검색 비용을 줄여 전체적인 TB-tree의 갱신 비용을 감소시킨다.
다차원의 공간상에서 이동객체궤적을 다루는 기존의 방법은 일반적으로 최소 경계 사각형(MBR)의 방법을 사용한다. 이러한 방법은 근사 형태가 부정확하여 최소 경계 사각형에 많은 빈 공간이 발생하고, 같은 공간에 대한 중복이 발생한다. 이러한 문제로 인해 질의를 처리할 때 불필요한 연산을 많이 수행하게 되어 효율성이 저하된다. 여러 연구와 논문에서 이를 해결하기 위해 최소 경계사각형이나 이를 사용하는 트리 구조에 대한 알고리즘들을 논의하거나 대체 방법들을 제안하였다. 본 논문에서는 이동객체궤적 데이터에 대해 Douglas-Peucker 근사화 알고리즘을 응용한 색인구조를 제안한다. 색인구조 생성 알고리즘과 데이터 삽입 및 삭제 알고리즘을 제안하고 기존의 방법보다 얼마나 효율적인지를 비교실험을 통하여 확인한다.
RFID 시스템의 태그를 추적하기 위해서는 태그의 궤적을 모델링하고 색인으로 구성해야 한다. 궤적은 태그가 판독기의 인식영역으로 들어갈 때와 나갈 때 보고되는 두 개의 시공간 위치를 연결한 선분으로 표현될 수 있다. 만약 태그가 판독기의 인식영역에 들어와 나가지 않는 경우에 태그의 시공간 위치는 인식영역에 들어올 때만 보고된 점으로 표현된다. 따라서 판독기에 머물고 있는 태그는 궤적을 표현할 수가 없으므로 질의 시 이러한 태그를 검색할 수 없다 이러한 문제를 해결하기 위하여 이 논문에서는 태그의 궤적을 시간 매개변수 간격으로 정의하고 새로운 색인인 TPIR-tree(Time Parameterized Interval R-tree)를 제안한다. 또한 효율적인 질의처리를 위한 새로운 삽입 및 분할 알고리즘을 제안하여 노드가 차지하는 영역을 최소화한다. 마지막으로 제안된 색인을 구현하여 다양한 데이타에서 기존 색인과 성능을 비교한다.
최근 이동 통신과 GPS 기술의 발달로 위치 기반 서비스에 대한 요구 및 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 이동체 색인에 관한 기존 연구는 시간 도메인에 따라 과거 궤적 색인과 현재 및 미래 위치 색인으로 분류된다. 그러나 실세계 응용에서는 과거 궤적뿐만 아니라 현재 및 미래 위치 검색을 모두 요구하므로 모든 시간 도메인에 대한 질의를 지원하는 통합 색인을 개발해야 한다. 이 논문에서는 이동체의 과거 궤적을 표현하는 3차원 공간상의 선분과 이동체의 현재 및 미래 위치를 표현하는 시간에 대한 선형 함수를 하나의 색인에 구성함으로써 이동체의 과거, 현재, 미래의 위치 데이터가 통합된 새로운 색인인 PCR-tree(Past, Current R-tree)을 제안한다. PCR-tree 는 노드 내에 포함된 과거, 현재, 미래 위치 데이터에 대한 새로운 경계 영역을 가지며 색인의 모든 엔트리에 대한 단일 인터페이스를 제공한다. 그리고, 제안된 색인과 색인 실험 도구를 구현하여 모든 시간 도메인에 대한 질의 처리가 가능함을 보인다.
최근 많은 연구들이 유클리디안 공간을 기반으로 대용량의 이동객체 궤적 데이터를 효율적으로 다루기 위해 진행되어 왔다. 그러나, 일반적으로 실제 응용분야에서는 이동객체가 움직일 수 있는 공간은 제한적이다. 예를 들어, 도로 위에 존재하는 자동차들은 서로 연결된 도로망을 통해서만 이동할 수 있다. 본 논문에서는 도로 위의 이동객체 궤적에 대하여 시공간 영역 질의를 처리할 수 있는 네트워크 기반의 색인방법을 제안한다. 제안된 방법은 질의 처리 과정에서 네트워크 상의 거리를 이용하기 위해서 도로 네트워크의 연결정보를 색인구조에 포함한다. 그리고, 이동객체의 위치 정보를 도로를 구성하는 도로 선분요소 정보를 이용하여 표현하고 이를 단위로 여러 개의 R-tree를 사용하여 이동객체 궤적들을 관리한다. 또한, 여러 개의 도로 선분요소 사이에 하나의 R-tree를 공유할 수 있는 구조를 가짐으로써, 큰 도로 네트워크 데이터에서도 적용할 수 있다. 우리는 실험을 통해서 네트워크 거리를 기반으로 시공간 영역질의를 처리하는 것은 기존의 유클리디안 거리 기반의 방법들 보다 대략 30%의 성능향상을 보임을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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