• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.22-24
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• 2005

RFID 시스템은 전자태그를 상품에 부착하여 리더를 통해 태그를 인식함으로써 상품의 정보 및 위치정보를 추적할 수 있다. 태그 객체의 위치정보는 시간에 따라 궤적 정보가 누적되는 이동체와 유사한 특성을 가지지만 이동체의 위치와 달리 태그의 위치는 리더의 위치로 인식되며 위치보고가 리더의 인식영역 안에서만 이루어지므로 시간축에 평행한 interval의 형태를 나타난다. 태그가 리더의 인식영역에 들어와 나가지 않으면 궤적이 완성되지 않아 리더에 머물고 있는 태그의 궤적을 표현할 수 없으므로 질의 시 이러한 태그를 검색할 수 없다. 시공간 이동체 색인에서는 이러한 태그의 특성을 표현하기 힘들기 때문에 태그의 특성을 고려한 색인이 필요하게 되었다. TPIR-Tree(Time Parameterized Interval R-tree)는 시간 매개변수 간격으로 태그의 interval을 정의하여 리더안에 머무는 태그의 interval을 표현할 수 있다. 그러나 각 interval이 시공간적으로 연결되어 있지 않아 색인 상에서 태그의 궤적을 검색하는 것은 매우 높은 검색 비용을 가지는 단점이 있다. 이 논문에서는 태그 궤적 검색 시 TPIR-Tree의 높은 검색 비용문제를 해결한 $TPIR^{*}$-Tree를 제안한다. 제안된 $TPIR^{*}$-Tree는 색인에서 태그의 궤적 정보를 유지할 수 있도록 하기 위해서 시간적으로 연결되지 않은 각 interval을 연결하기 위한 기법을 제시하고 있다. 또한. interval을 색인에 삽입할 때 연결정보를 유지하기 위해 이전 interval을 효율적으로 검색할 수 있는 방법을 제시하고 있다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2005.11a
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• pp.161-167
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• 2005

RFID 태그 객체의 위치정보는 시간에 따라 궤적 정보가 누적되는 이동체와 유사한 특성을 가지지만 태그의 위치는 논리적인 리더의 위치로 인식되며 위치보고가 리더의 인식영역 안에서만 이루어지므로 시간축에 평행한 이산적인 시간간격 형태로 나타나는 차이점이 있다. 기존 이동체의 위치 추적 색인에서는 이동체의 위치를 연결된 다중선으로 표현하여 색인에 저장을 하기 때문에 시공간적으로 연결되지 않은 태그의 위치 정보를 저장하면 궤적 검색 비용이 매우 높아지는 문제가 발생한다. 이 논문에서는 이동체와는 다른 태그의 위치 특성을 반영하여 태그의 궤적 검색을 효율적으로 수행하는 색인 기법을 제안한다. 제안된 색인에서는 시간적으로 연결되지 않은 태그의 궤적 정보를 검색하기 위하여 동일 태그의 위치 간의 연결 정보를 유지하는 기법을 제시하고 있다. 또한, 부모 태그와 자식 태그간의 포함관계를 유지하는 기법을 제시함으로써 상품의 역학조사와 같이 물품에 부착된 태그간의 포함관계를 이용한 순방향 및 역방향 궤적 검색을 효율적으로 수행할 수 있도록 하고 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.129-132
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• 2005

RFID 시스템에서 태그의 위치를 추적하기 위해서 궤적은 모델링되고 색인되어야 한다. 궤적은 태그가 판독기의 인식영역으로 들어갈 때와 나갈 때 보고되는 두개의 시공간 위치를 연결한 선분으로 표현될 수 있다. 만약 태그가 판독기의 인식영역에 들어와 나가지 않으면 시공간 위치는 오직 태그가 인식영역에 들어올 때만 보고된다. 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 정의한다. 시간 매개변수 간격은 시간에 따라 시간 축길이가 변하는 시간에 종속적인 선분으로 판독기에 머무는 객체의 궤적을 표현할 수 있다. 또한 RFID 시스템에서 사용되는 질의를 분류하고 효율적인 처리를 위해 태그의 식별자를 차원에 추가하는 방법을 제안한다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.16D no.1
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• pp.1-10
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• 2009

One of major purposes of a RFID system is to track moving objects using tags attached to the objects. Because a tagged object has both location and time information expressed as the location of the reader, we can index the trajectory of the object like existing spatiotemporal objects. More efficient tracking may be possible if a spatiotemporal trajectory can be formed of a tag, but there has not been much research on tag trajectory indexes. A characteristic that distinguishes tags from existing spatiotemporal objects is that a tag creates a separate trajectory in each reader by entering and then leaving the reader. As a result, there is a trajectory interruption interval between readers, in which the tag cannot be located, and this makes it difficult to track the tag. In addition, the point tags that only enter and don't leave readers do not create trajectories, so cannot be tracked. To solve this problem, we propose a tag trajectory index called TR-tree (tag trajectory R-tree in RFID system) that can track a tag by combining separate trajectories among readers into one trajectory. The results show that TR-tree, which overcomes the trajectory interruption superior performance than TPIR-tree and R-tree.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06c
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• pp.52-54
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• 2006

RFID를 이용하는 물류 시스템에서 태그 객체의 위치 추적을 위해서는 태그 객체의 궤적을 모델링하고 효율적으로 검색하기 위한 색인 구성이 필수적이다. 태그 객체의 궤적은 리더의 인식 영역에 들어오고 나가는 두 점을 연결한 시공간 선분으로 표현할 수 있다. 그러나 태그 객체가 리더의 인식영역 밖으로 벗어나게 되면 태그 객체의 궤적을 표현 할 수 없으므로 위치 추적이 불가능하게 되는 문제를 가진다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 리더의 비 인식 영역에서 GPS를 이용한 태그 객체의 위치 추적을 병행할 필요가 있다. 본 논문에서는 RFID 시스템과 LBS 시스템을 연동한 환경에서 태그 궤적을 표현하기 위한 위치 추적 시스템의 모델을 제시하고. 제시된 모델에서 태그 객체의 위치 추적을 효율적으로 처리하기 위한 색인 구조를 제안한다. 제안된 색인 구조는 태그 객체의 현재 위치뿐만 아니라 과거 궤적을 효율적으로 처리하기 위한 새로운 삽입 및 분할 알고리즘을 제안하여 노드가 차지하는 영역을 최소화한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.10a
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• pp.578-581
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• 2007

For tracing tag locations, a trajectories should be modeled and indexed in radio frequency identification (RFID) systems. The trajectory of a tag can be represented as a line that connects two spatiotemporal locations captured when the tag enters and leaves the vicinity of a reader. If a tag enters but does not leave a reader, its trajectory is represented only as a point captured at entry. Because the information that the tag stays in the reader is missing from the trajectory represented only as a point, we should extend the region of a query to find the tag that remains in a reader. In this paper, we propose an interval data model of tag's trajectory in order to solve the problem. Trajectories of tags are represented as two kinds of intervals; dynamic intervals which are time-dependent lines and static intervals which are fixed lines. We also show that the interval data model has better performance than others with a cost model

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.13 no.10
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• pp.2140-2146
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• 2009

Since tags do not have location informations, the identifiers of tags which are symbolic data are used as the location informations. Therefore, it is difficult to define the proxmity between two trajectories of tags and inefficient to process the user queries for tags. In this paper, we define the perceptual space to model the location of a tag and propose the proximity of the perceptual spaces. The proximity of the perceptual spaces is composed of the static proximity and dynamic proximity. Using the proximity of the perceptual spaces, it is possible to measure the proximity between two trajectories of tags and build the efficient indexes for tag trajectories. We evaluated the performance of the proposed proximity function for tag trajectories on the IR-tree and the $R^*$-tree.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.34 no.1
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• pp.59-69
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• 2007

The trajectory of a tag in RFID system is represented as a interval that connects two spatiotemporal locations captured when the tag enters and leaves the vicinity of a reader. Whole trajectories of a tag are represented as a set of unconnected interval because the location of the tag which left the vicinity of a reader is unknown until it enters the vicinity of another reader. The problems are that trajectories of a tag are not connected. It takes a long time to find trajectories of a tag because it leads to searching the whole index. To solve this problem, we propose a technique that links two intervals of the tag and an index scheme called SLR-tree. We also propose a sharing technique of link information between two intervals which enhances space utilization of nodes, and propose a split policy that preserves shared-link information. And finally, we evaluate the performance of the proposed index and prove that the index processes history queries efficiently.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.33 no.1
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• pp.56-68
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• 2006

For tracing tag locations, the trajectories should be modeled and indexed in radio frequency identification (RFID) systems. The trajectory of a tag can be represented as a line that connects two spatiotemporal locations captured when the tag enters and leaves the vicinity of a reader. If a tag enters but does not leave a reader, its trajectory is represented only as a point captured at entry. Because the information that a tag stays in a reader is missing from the trajectory represented only as a point, it is impossible to find the tag that remains in a reader. To solve this problem we propose the data model in which trajectories are defined as time-parameterized intervals and new index scheme called the Time Parameterized Interval R-tree. We also propose new insert and split algorithms that reduce the area of nodes to enable efficient query processing. We evaluate the performance of the proposed index scheme and compare it with previous indexes on various datasets.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.7 no.2 s.14
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• pp.67-79
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• 2005

For tracing tag locations, the trajectories should be modeled and indexed in a radio frequency identification (RFID) system. The trajectory of a tag is represented as a line that connects two spatiotemporal locations captured when the tag enters and leaves the vicinity of a reader. If a tag enters but does not leave a reader, its trajectory is represented only as a point captured at entry. Because the information that a tag stays in a reader is missing from the trajectory represented only as a point, it is impossible to find the tag that remains in a reader. To solve this problem we propose the data model in which trajectories are defined as intervals and new index scheme called the Interval R-tree. We also propose new insert and split algorithms to enable efficient query processing. We evaluate the performance of the proposed index scheme and compare it with the R-tree and the R*-tree. Our experiments show that the new index scheme outperforms the other two in processing queries of tags on various datasets.