Given a set S of n points in the plane, a minimum-diameter spanning tree(MDST) for the set might have a degree up to n-1. This might cause the degradation of the network performance because the node with high degree should handle much more requests than others relatively. Thus it is important to construct a spanning tree network with small degree and diameter. This paper presents an algorithm to construct a spanning tree for S satisfying the following four conditions: (1) the degree is controled as an input, (2) the tree diameter is no more than constant times the diameter of MDST, (3) the tree is monotone (even if arbitrary point is fixed as a root of the tree) in the sense that the Euclidean distance from the root to any node on the path to any leaf node is not decreasing, and (4) there are no crossings between edges of the tree. The monotone property will play a role as an aesthetic criterion in visualizing the tree in the plane.
A hierarchical representation scheme for planar curves, MBO-tree, is proposed in this paper, which provides natural approximation and efficient localization. MBO-tree is based on the Douglas-Peucker algorithm (iterative end-point fit algorithm), but approximation errors that are stored with corresponding points in MBO-tree nodes and are used for abstraction measures are adjusted by force to eliminate unnatural approximation. The error adjusting is just making the approximation error of a node in a MBO-tree to be less than or equal to that of its parent. In point of localization, the bounding area of a curve is represented with a minimum bounding octangle (MBO), which can enclose the curve more compactly compared with those of other hierarchical schemes, such as the strip tree, the arc tree and the HAL tree. The MBO satisfies the hierarchical inclusion property that is useful for hierarchical geometrical operations, such as the point-inclusion test and the polygon intersection test. Through several experiments, we found that the proposed scheme was able to approximate more naturally and to localize more effectively.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.21
no.11
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pp.2886-2896
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1996
The Type of Service based multicast routing algorithm is necessary to support efficiently herogeneous applications in ATM network. In this paper I propose the Constrained Multicast Tree with Virtual Destination(DMTVD) heuristic algorithm as least cost multicast routing algorithm. The service is categorized into two types, as delay sensitive and non in CMTVD algorithm. For the delay sensitive service type, the cost optimized route is the Minimum Cost Stenier Tree connecting all the destination node group, virtual destination node group and source node with least costs, subject to the delay along the path being less than the maximum allowable end to end delay. The other side for the non-delay sensitive service, the cost optimized route is the MCST connecting all the multicast groups with least costs, subject to the traffic load is balanced in the network. The CMTVD algorithm is based on the Constrained Multicasting Tree algorithm but regards the nodes branching multiple destination nodes as virtural destination node. The experimental results show that the total route costs is enhanced 10%-15% than the CTM algorithm.
As random access memory chip gets cheaper, it becomes affordable to realize main memory-based database systems. The disk-based spatial indexing techniques, however, cannot direct apply to main memory databases, because the main purpose of disk-based techniques is to reduce the number of disk accesses. In main memory-based indexing techniques, the node access time is much faster than that in disk-based indexing techniques, because all index nodes reside in a main memory. Unlike disk-based index techniques, main memory-based spatial indexing techniques must reduce key comparing time as well as node access time. In this paper, we propose an efficient spatial index structure for main memory-based databases, called Tmr-tree. Tmr-tree integrates the characteristics of R-tree and T-tree. Therefore, Nodes of Tmr-tree consist of several entries for data objects, main memory pointers to left and right child, and three additional fields. First is a MBR of a self node, which tightly encloses all data MBRs (Minimum Bounding Rectangles) in a current node, and second and third are MBRs of left and right sub-tree, respectively. Because Tmr-tree needs not to visit all leaf nodes, in terms of search time, proposed Tmr-tree outperforms R-tree in our experiments. As node size is increased, search time is drastically decreased followed by a gradual increase. However, in terms of insertion time, the performance of Tmr-tree was slightly lower than R-tree.
Kim, Moon-Seong;Mutka, Matt W.;Hwang, Dae-Jun;Choo, Hyun-Seung
Journal of Communications and Networks
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v.11
no.5
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pp.500-508
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2009
We have designed an algorithm for a problem in multicast communication. The problem is to construct a multicast tree while minimizing its cost, which is known to be NP-complete. Our algorithm, which employs new concepts defined as potential cost and spanning cost, generates a multicast tree more efficiently than the well-known heuristic called Takahashi and Matsuyama (TM) [1] in terms of tree cost. The time complexity of our algorithm is O($kn^2$) for an n-node network with k members in the multicast group and is comparable to the TM. Our empirical performance evaluation comparing the proposed algorithm with TM shows that the enhancement is up to 1.25%~4.23% for each best case.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.5
no.4
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pp.1033-1043
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1998
In this paper, we present an improved multicasting path assignment algorithm based on the minimum cost spanning tree. In the method presented in this paper, a multicasting path is assigned preferentially when a node to be received is found among the next degree nodes of the searching node in the multicasting path assignment of the constrained steiner tree (CST). If nodes of the legacy group exist between nodes of the new group, a new path among the nodes of new group is assigned as long as the nodes may be excluded from the new multicasting path assignment taking into consideration characteristics of nodes in the legacy group. In assigning the multicasting path additionally, where the source and destination nodes which can be set for the new multicasting path exist in the domain of identical network (local area network) and conditions for degree constraint are satisfied, a method of producing and assigning a new multicasting path is used. The results of comparison of CST with MCSTOP, MCSTOp algorithm enhanced performance capabilities about the communication cost, the propagation delay, and the computation time for the multicasting assignment paths more than CST algorithm. Further to this, research activities need study for the application of the international standard protocol(multicasting path assignment technology in the multipoint communication service (MCS) of the ITU-T T.120).
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.11
no.3
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pp.55-62
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2009
Location based Services in the ubiquitous computing environment, namely u-LBS, use very large and skewed spatial objects that are closely related to locational information. It is especially essential to achieve fast search, which is looking for POI(Point of Interest) related to the location of users. This paper examines how to search large and skewed POI efficiently in the u-LBS environment. We propose the Dynamic-level Grid based R-Tree(DGR-Tree), which is an index for point data that can reduce the cost of stationary POI search. DGR-Tree uses both R-Tree as a primary index and Dynamic-level Grid as a secondary index. DGR-Tree is optimized to be suitable for point data and solves the overlapping problem among leaf nodes. Dynamic-level Grid of DGR-Tree is created dynamically according to the density of POI. Each cell in Dynamic-level Grid has a leaf node pointer for direct access with the leaf node of the primary index. Therefore, the index access performance is improved greatly by accessing the leaf node directly through Dynamic-level Grid. We also propose a K-Nearest Neighbor(KNN) algorithm for DGR-Tree, which utilizes Dynamic-level Grid for fast access to candidate cells. The KNN algorithm for DGR-Tree provides the mechanism, which can access directly to cells enclosing given query point and adjacent cells without tree traversal. The KNN algorithm minimizes sorting cost about candidate lists with minimum distance and provides NEB(Non Extensible Boundary), which need not consider the extension of candidate nodes for KNN search.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.32
no.10A
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pp.1004-1014
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2007
In sensor networks, it is crucial to reliably and energy-efficiently deliver sensed information from each source to a sink node. Specifically, in mobile sink (user) applications, due to the sink mobility, a stationary dissemination path may no longer be effective. The path will have to be continuously reconfigured according to the current location of the sink. Moreover, the dynamic optimal path from each source to the sink is required in order to reduce end-to-end delay and additional energy wastage. In this paper, an Adaptive Reversal Optimal path Tree (AROT) protocol is proposed. Information delivery from each source to a mobile sink can be easily achieved along the AROT without additional control overhead, because the AROT proactively performs adaptive sink mobility management. In addition, the dynamic path is optimal in terms of hop counts and the AROT can maintain a robust tree structure by quickly recovering the partitioned tree with minimum packet transmission. Finally, the simulation results demonstrate that the AROT is a considerably energy-efficient and robust protocol.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.7
no.9
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pp.2173-2193
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2013
In order to reduce the distribution cost of sensor nodes, a mobile sensor deployment has been proposed. The mobile sensor deployment can be solved by finding the optimal layout and planning the movement of sensor nodes with minimum energy consumption. However, previous studies have not sufficiently addressed these issues with an efficient way. Therefore, we propose a new deployment approach satisfying these features, namely a tree-based approach. In the tree-based approach, we propose three matching schemes. These matching schemes match each sensor node to a vertex in a rake tree, which can be trivially transformed to the target layout. In our experiments, the tree-based approach successfully deploys the sensor nodes in the optimal layout and consumes less energy than previous works.
Li Jing Jing;Lee Dong-Wook;You Byeong-Seob;Oh Young-Hwan;Bae Hae-Young
Journal of Korea Multimedia Society
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v.9
no.12
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pp.1529-1541
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2006
Moving objects have been widely employed in traffic and logistic applications. Spatio-temporal aggregations mainly describe the moving object's behavior in the spatial data warehouse. The previous works usually express the object moving in some certain region, but ignore the object often moving along as the trajectory. Other researches focus on aggregation and comparison of trajectories. They divide the spatial region into units which records how many times the trajectories passed in the unit time. It not only makes the storage space quite ineffective, but also can not maintain spatial data property. In this paper, a spatio-temporal aggregation index structure for moving object trajectory in constrained network is proposed. An extended B-tree node contains the information of timestamp and the aggregation values of trajectories with two directions. The network is divided into segments and then the spatial index structure is constructed. There are the leaf node and the non leaf node. The leaf node contains the aggregation values of moving object's trajectory and the pointer to the extended B-tree. And the non leaf node contains the MBR(Minimum Bounding Rectangle), MSAV(Max Segment Aggregation Value) and its segment ID. The proposed technique overcomes previous problems efficiently and makes it practicable finding moving object trajectory in the time interval. It improves the shortcoming of R-tree, and makes some improvement to the spatio-temporal data in query processing and storage.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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