• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제37권1호
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• pp.22-32
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• 2010

최근 무선인터넷 기술의 발달과 응용의 확산으로 인하여 위치정보를 이용한 위치기반 서비스 형태는 매우 다양해지고 있으며, 국내외 시장에서 급속히 확산되고 있다. 위치기반 서비스의 기본적인 정보인 위치정보는 이동체 데이터로 관리되며, 현재까지 다양한 방법의 이동체 데이터 관리방법이 제시되고 있다. 위치기반 서비스 중 특정지역에 진입하거나 벗어날 경우에 자동으로 정보를 제공하는 위치기반 경보 서비스는 현재 주요한 위치기반 서비스 중의 하나로서 주목을 받고 있다. 위치기반 경보서비스를 제공하기 위해서는 대상이 되는 이동체의 위치정보를 주기적으로 획득해야 한다. 이러한 방법은 이동성을 가지는 수많은 이동체의 위치정보를 지속적으로 획득해야 하며 이는 심각한 시스템 부하를 초래할 수 있다. 현재까지 연구되고 있는 이동체를 위한 위치획득방법은 모바일 사용자들이 동적이고 불규칙적인 이동속도 및 이동패턴을 보일 때 만족스러운 성능을 보여주지 못하고 있다. 이에 본 논문에서는 위치기반 경보서비스를 제공하기 위해 대용량의 위치정보를 획득함에 있어서, 이동 체외 이동패턴을 이용하여 불필요한 위치정보 획득회수를 줄임으로써 시스템의 부하를 줄이는 효율적인 이동체 획득방법을 제안하였다. 또한 기존의 이동체 획득방법들과의 성능 비교를 통하여 본 논문에서 제안한 이동체 획득방법의 성능이 우수함을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제30권3호
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• pp.320-335
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• 2003

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.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제8권2호
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• pp.53-73
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• 2006

최근 PDA, 휴대폰 GPS와 같은 모바일 기기의 발달로 인하여 이동체에 대한 위치 기반 서비스의 요구가 증대되고 있다. 위치 기반 서비스 기술의 핵심은 이동체로부터 획득된 위치를 효율적으로 저장하고 처리하기 위한 이동체 데이터베이스이며 이동체의 빈번한 보고 데이터를 처리하기 위해서는 서버에서 메인 메모리 DBMS를 유지하는 것이 필요하다. 그러나, 기존 연구에서는 대부분 디스크 기반 환경에서의 이동체 색인을 연구하였으며 이러한 색인은 메인 메모리의 특성을 고려하지 않기 때문에 메인 메모리 DBMS에서는 효율적인 동작을 보장할 수 없다. 따라서, 메인 메모리 환경에 적합한 이동체 색인에 대한 연구가 필요하다. 이 논문에서는 메인 메모리 DBMS에서 이동체의 빈번한 보고 데이터를 처리하기 위한 R-tree 기반의 메인 메모리 색인을 제시한다. 제안한 색인에서는 성장 노드 구조를 사용함으로써 노드 오버플로우 시 노드 분할을 지연하여 노드 분할에 의한 분할 비용이 증가하는 것을 방지한다. 또한, 노드간의 중첩을 줄이기 위한 합병 후 재분할 정책과 노드 MBR이 차지하는 영역 크기 비율을 줄이기 위한 큰 영역을 가진 노드에 대한 분할 정책을 제안함으로써 검색 성능을 향상시킨다. 성능 평가를 통해서 이 논문에서 제안한 색인은 기존의 색인에 비해서 영역 질의 수행 시 최대 30% 정도의 성능향상을 보여주고 있다.