이동 객체에 대한 기존 최근접(nearest neighbor, NN) 질의 처리 기법들은 질의 궤적에 대해 연속적으로 정확하게, 질의와 가장 가까운 위치를 유지하면서 움직이는 최근접 객체를 선택할 수 있는 충분한 기준을 가지고 있지 못하다. 이 논문은 질의 객체와 데이터 객체가 모두 이동 객체인 경우에 가장 적합하게 사용되는 객체 궤적에 대한 연속적인 질의 처리를 통해 정확한 결과를 얻을 수 있는 새로운 최근접 질의 처리 기법, 연속 궤적 최근접 질의(CTNN, continuous trajectory nearest neighbor query)를 제안한다. 우리는 두 가지 Approximate, Exact CTNN 기법을 제안하며 이들은 모두 항해 시스템, 교통 통제 시스템, 물류정보 시스템 등 각종 위치 기반 서비스(L8S: location based services) 상에서 다양하게 사용될 수 있다. 이들은 이동 객체 궤적이 미리 알려져 있는 경우 그리고 질의와 데이터 객체가 모두 이동 객체인 경우에 가장 적합하다.
Recently, as growing of interest for LBS(location-based services) techniques, lots of works on moving objects that continuously change their information over time, have been performed briskly. Also, researches for NN(nearest neighbor) query which has often been used in LBS, are progressed variously However, the results of conventional NN Query processing techniques may be invalidated as the query and data objects move. Therefore, they are usually meaningless in moving object management system such as LBS. To solve these problems, in this paper we propose a new nearest neighbor query processing technique, called CTNN, which is possible to meet accurate and continuous query processing for moving objects. Our techniques include an Approximate CTNN(ACTNN) technique, which has quick response time, and an Exact CTNN(ECTNN) technique, which makes it possible to search nearest neighbor objects accurately. In order to evaluate the proposed techniques, we experimented with various datasets. Experimental results showed that the ECTNN technique has high accuracy, but has a little low performance for response time. Also the ACTNN technique has low accuracy comparing with the ECTNN, but has quick response time The proposed techniques can be applied to navigation system, traffic control system, distribution information system, etc., and specially are most suitable when both data and query are moving objects and when we already know their trajectory.
텔레매틱스에서 위치 정보 서비스를 효과적으로 제공하기 위해 이동 객체와 더불어 시설물과 같은 정적 객체에 대한 위치 정보를 효과적으로 관리하는 데이터베이스 기술들이 요구된다 본 논문에서는 도로 네트워크 데이터베이스를 위한 인덱싱 및 질의 처리 기술 현황에 대하여 고찰한다. 텔레매틱스에서는 영역 질의, k-최근접 이웃 질의, 연속 k-최근접 이웃 질의, 공간 조인 질의 등이 발생하며, 이 중 k-최근접 이웃 질의가 빈발하게 발생한다. k-최근접 이웃 질의를 처리하기 위한 효과적인 방안으로 IER, INE, $VN^3$, 근사 인덱싱 기법 등이 있다. 본 논문에서는 각 기법의 개념, 알고리즘, 장단점에 대하여 고찰한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2003.05c
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pp.1595-1598
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2003
이 논문은 질의와 검색 대상 객체가 모두 이동 객체인 경우, 즉 3 차원 폴리라인(polyline) 형태의 경로를 가지는 객체들 간의 연속(continuous) 최근접 질의 처리에 유용한 기법을 제안한다. 질의경로를 따라 객체를 탐색해가면서 질의에 대한 최근접 정보가 변하는 시점을 찾는 것이 목적인 연속 최근접 질의 처리는 전체 질의 경로에 올바른 최근접 정보 리스트를 제공하지만, 기존의 방법들은 검색 대상 객체가 동적인 경우에 적용되기에는 시간에 따라 움직이는 객체의 위치변화를 처리하지 못하고, 질의 시점과 대상 객체간의 시점을 연관시키기 어렵다는 문제점들을 가지고 있다. 따라서 이 논문에서는 데이터 객체들의 궤적 정보는 STR 트리로 유지하고, 질의 경로 세그먼트와 질의의 시간 인터벌에 포함되는 데이터 객체 세그먼트 모두에 대해 추출시간(sampling time) 선택, 스윕라인(sweep line) 적용, 위치 추정 함수 이용 등의 단계를 처리함으로써, 이 문제를 해결하고 질의 경로 전체에 정확한 최근접 객체 정보 리스트를 제공한다. 제안된 기법은 물류정보시스템, 국방정보시스템, 기상, 교통 등 시공간 이동 객체의 질의를 다루는 시스템에 적용할 수 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2008.06a
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pp.17-22
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2008
최근접 객체 질의(Nearest Neighbor Query)는 질의가 요청된 지점으로부터 가장 가까운 객체를 찾는 질 의로 위치기반 서비스 분야에서 가장 널리 사용되고 있는 질의의 형태이다. 이를 기반으로 한 지역 최근접 객체 질의 (Range Nearest Neighbor), 연속 최근접 객체 질의(Continuos Nearest Neighbor)등의 확장 된 개념으로 다양한 최근접 객체 질의가 제안되어 왔다. 그러나 지금까지의 최근접 객체 질의를 기반으로 한 연구들은 점으로 표현된 질의를 기준으로 하여 최근접 객체를 찾는 기준점 최근접 객체(Point Nearest Neighbor) 질의를 기반으로 하고 있어, 점으로 표현이 불가능한 1 차원 형태의 질의에 대하여 효과적인 최근접 객체를 검색하는 연구는 연구된 바 없다. 본 논문에서는 한 개 이상의 1 차원 형태의 선분으로 이루어진 질의에 대하여 질의 주변의 객체 중 최근접 객체를 찾는 다중선 최근접 객체 질의 (Polyline Nearest Neighbor)를 정의하고 효과적인 질의 처리 알고리즘을 제안하였다. 제안된 기법의 성능 분석을 위한 실험은 객체와 질의가 다양한 형태로 분포되어 있는 환경아래 진행되었으며, 실험 결과는 기대 값과 근접한 결과 값을 얻었다.
With the development of location aware technologies and mobile devices, location-based services have been studied. To provide location-based services, many researchers proposed methods for processing various query types with Mapreduce(MR). One of the proposed methods, is a Reverse k-nearest neighbor(RkNN) query processing method with MR. However, the existing methods spend too much cost to process the continuous RkNN query. In this paper, we propose an efficient continuous RkNN query processing method with MR to resolve the problems of the existing methods. The proposed method uses the 60-degree-pruning method. The proposed method does not need to reprocess the query for continuous query processing because the proposed method draws and monitors the monitoring area including the candidate objects of a RkNN query. In order to show the superiority of the proposed method, we compare it with the query processing performance of the existing method.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2016.07a
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pp.103-104
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2016
본 논문에서는 GPS의 보급과 무선 통신의 발달로 급격하게 성장 중인 위치 기반 서비스에 대한 연구를 진행하였다. 위치 기반 서비스를 효율적으로 활용하기 위해서 연속 범위 질의(continuous range query)에 비공간적 특성과 K-최근접 질의를 결합한 안전 영역 할당 기법에 대해서 연구를 진행했다. 기존의 안전 영역은 객체간의 거리만으로 할당을 했지만, 본 논문에서는 객체간의 속성이 다르면 안전 영역을 할당하지 않는 기법을 제안했다. 실험결과 기존의 알고리즘 보다 통신 비용이 감소함을 확인할 수 있었지만 K 값에 따른 오차가 발생함을 확인했고 향후, 연구를 지속할 필요가 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10a
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pp.190-192
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2001
시간에 따라 공간적 위치가 연속적으로 변하는 객체를 이동객체라 한다. 이동객체에 대한 최근접 질의는 시간에 따라 거리도 달라지게 됨으로써 기존의 방법을 그대로 이용하기 어렵다. 본 논문에서는 이동객체에 대한 최근접 질의를 3D R-tree를 이용한 최근접 탐색방법에 시간적 요소를 추가하여 처리하였다. 또, 3D R-tree를 구성하는 노드의 크기에 따른 사장공간(Dead Space)이 최근접 질의에 미치는 영향을 분석하였다. 실험결과에 따르면 이동객체를 하나의 노드에 저장하면 사장공간이 증가하여 불필요한 노드를 접근함으로써 성능이 떨어지고 여러 개로 분할하여 저장하게 되면 색인의 크기가 커짐으로써 질의 처리 성능이 떨어지게 된다. 따라서, 이동객체에 대한 적절한 분할 및 병합 정책이 필요하다는 것을 알 수 있다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.1
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pp.126-132
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2011
In the application areas of LBS(Location Based Service) and ITS(Intelligent Transportation System), continuous k-nearest neighbor query(CkNN) which is defined as a query to find the nearest points of interest to all the points on a given path is widely used. It is necessary to acquire results quickly in the above applications and be applicable to spatial network databases. It is also able to cope successfully with frequent updates of POI objects. This paper proposes a new method to search nearest POIs for moving query objects on the spatial networks. The method produces a set of split points and their corresponding k-POIs as results with partial order among k-POIs. The results obtained from experiments with real dataset show that the proposed method outperforms the existing methods. The proposed method achieves very short processing time(15%) compared with the existing method.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2010.05a
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pp.927-930
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2010
Recently, continuous k-nearest neighbor query(CkNN) which is defined as a query to find the nearest points of interest to all the points on a given path is widely used in the LBS(Location Based Service) and ITS(Intelligent Transportation System) applications. It is necessary to acquire results quickly in the above applications and be applicable to spatial network databases. This paper proposes a new method to search nearest POIs(Point Of Interest) for moving query objects on the spatial networks. The method produces a set of split points and their corresponding k-POIs as results. There is no order between the POIs. The analysis show that the proposed method outperforms the existing methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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