Positional data of moving objects can be regularly sampled in order to minimize the cost of data collection in LBS. Since position data which are regularly sampled cannot include the changes of position occurred between sampling periods, sampled position data differ from the data predicted by a time parameterized linear function. Uncertain position data caused by these differences make the accuracy of the range queries for present positions diminish in the TPR tree. In this paper, we propose the uncertainty region to handle the range queries for uncertain position data. The uncertainty region is defined by the position data predicted by the time parameterized linear function and the estimated uncertainty error. We also present the weighted recent uncertainty error policy and the kalman filter policy to estimate the uncertainty error. For performance test, the query processor based by the uncertainty region is implemented in the TPR tree. The experiments show that the Proposed query processing methods are more accurate than the existing method by 15%.
RFID 미들웨어에서 처리하는 데이터는 스트림 데이터로써 질의색인 기법을 사용하면 효과적이다. 질의색인에서는 RFID 미들웨어의 표준 질의 인터페이스인 ECSpec 이 데이터가 되고, 리더가 태그를 인식하면서 발생하는 태그 이벤트는 질의 색인의 점 칠의가 된다. 질의색인의 데이터인 EXSpec 은 태그 및 리더에 대한 수집 조건과 결과집합의 보고 주기를 포함한다. 이때, 태그 이벤트가 발생할 때마다 점 질의를 즉시 수행하는 것보다 보고 주기까지 지연하고 수집된 질의 집합에서 연속되는 태그 이벤트를 영역 질의로 수행하면 질의 수행 횟수를 줄일 수 있다. 본 논문에서는 일정기간 동안의 연속된 태그 이벤트를 영역 연속 질의(a range continuous query)로 처리하기 위한 큐의 구성 방안과 태그 이벤트 집합으로부터 영역질의를 구성하기 위한 자료구조 및 알고리즘을 제안한다.
The recent development of the technology for wireless mobile computing and applied technology for location-based services has made it possible to support query processing faster than that in the past. However, some technological limitations on hardware and software still exist. The most critical aspects of query processing are accuracy and speed. For improving the accuracy, it is required that detailed information on the data involved in query processing be saved. In this case, the amount of information on the data increases, which decreases the speed. On the other hand, for increasing the speed, it is necessary to reduce the broadcast cycle, which enables rapid data acquisition as desired. In this case, because of insufficient index information, the listen time for the client increases, which may cause unnecessary energy consumption. Therefore, a trade-off occurs between the accuracy and speed. This paper proposes a hierarchical bitmap-based spatial index (HBI) as a solution for the aforementioned problems. HBI describes an object with 0 and 1 on the Hilbert curve map. It reduces the broadcast cycle by decreasing the index size on the basis of bit information and tree structure. Therefore, it is able to shorten the listen time and query processing time. In addition, HBI enables the detection of the locations of all the objects so that it is possible selectively listen to a broadcast. A performance evaluation of the proposed technique demonstrates that it is excellent.
Wireless sensor networks (WSN) can be more reliable and easier to program and use with the help of sensor database management systems (SDMS). SDMS establish a user-friendly SQL-based interface to process declarative user-defined queries over sensor readings from WSN. Typical queries in SDMS are ad-hoc snapshot queries and long-running, continuous queries. In SDMSs queries are flooded to all nodes in the sensor net, and query results are sent back from nodes that have qualified results to a base station. For query flooding to all nodes, and result flooding to the base station, a lot of communication energy consuming is required. This paper suggests an efficient in-network index solution, named Distributed Information Gathering (DIG) to process range queries in a sensor net environment that can save energy by reducing query and result flooding.
Because moving objects usually move on spatial networks, efficient trajectory index structures are required to achieve good retrieval performance on their trajectories. However, there has been little research on trajectory index structures for spatial networks such as FNR-tree and MON-tree. But, because FNR-tree and MON-tree are stored by the unit of the moving object's segment, they can't support the whole moving objects' trajectory. In this paper, we propose an efficient trajectory index structure, named Trajectory of Moving objects on Network Tree(TMN Tree), for moving objects. For this, we divide moving object data into spatial and temporal attribute, and preserve moving objects' trajectory. Then, we design index structure which supports not only range query but trajectory query. In addition, we divide user queries into spatio-temporal area based trajectory query, similar-trajectory query, and k-nearest neighbor query. We propose query processing algorithms to support them. Finally, we show that our trajectory index structure outperforms existing tree structures like FNR-Tree and MON-Tree.
This paper presents a physical database design methodology for spatial access structures using transformation techniques in spatial database systems. Recently, many spatial access structures have been proposed in the literature. However, there has been no effort for their physical database design. We first show that most spatial queries in the original space are transformed into one type of range queries in the transform space, and then propose a method for finding the optimal configuration of spatial access structures by using the relationship between the shapes of query regions, that are correspond to the range queries, and page regions, that are correspond to data pages, in the transform space. For performance evaluation, we perform extensive experiments with the MBR-MLGF, a spatial access structure using transformation techniques, using various types of queries and data distributions. The results indicate that our proposed method builds optimal MBR-MLGF according to the query types. When the interval ratio of a transformed four-dimensional query region is 1 : 16 : 256 : 4096, the performance of the proposed method is enhanced by as much as five times over that of the conventional cyclic splitting method. The result confirms that the proposed physical database design methodology is useful in a practical way.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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v.1
no.2
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pp.134-144
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1996
In this paper, we propose a new access method, called the HG-tree, to support indexing and retrieval by image content in large image databases. Image content is represented by a point in a multidimensional feature space. The types of queries considered are the range query and the nearest-neighbor query, both in a multidimensional space. Our goals are twofold: increasing the storage utilization and decreasing the area covered by the directory regions of the index tree. The high storage utilization and the small directory area reduce the number of nodes that have to be touched during the query processing. The first goal is achieved by absorbing splitting if possible, and when splitting is necessary, converting two nodes to three. The second goal is achieved by maintaining the area occupied by the directory region minimally on the directory nodes. We note that there is a trade-off between the two design goals, but the HG-tree is so flexible that it can control the trade-off. We present the design of our access method and associated algorithms. In addition, we report the results of a series of tests, comparing the proposed access method with the buddy-tree, which is one of the most successful point access methods for a multidimensional space. The results show the superiority of our method.
피라미드 기법 1 은 d-차원의 공간을 2d개의 피라미드들로 분할하는 특별한 공간 분할 방식을 이용하여 고차원 데이타를 효율적으로 색인할 수 있는 새로운 색인 방법으로 제안되었다. 피라미드 기법은 고차원 사각형 형태의 영역 질의에는 효율적이나, 유사성 검색에 많이 사용되는 고차원 구형태의 영역 질의에는 비효율적인 면이 존재한다. 본 논문에서는 고차원 데이타를 많이 사용하는 유사성 검색에 효율적인 새로운 색인 기법으로 구형 피라미드 기법을 제안한다. 구형 피라미드 기법은 먼저 d-차원의 공간을 2d개의 구형 피라미드로 분할하고, 각 단일 구형 피라미드를 다시 구형태의 조각으로 분할하는 특별한 공간 분할 방법에 기반하고 있다. 이러한 공간 분할 방식은 피라미드 기법과 마찬가지로 d-차원 공간을 1-차원 공간으로 변환할 수 있다. 따라서, 변환된 1-차원 데이타를 다루기 위하여 B+-트리를 사용할 수 있다. 본 논문에서는 이렇게 분할된 공간에서 고차원 구형태의 영역 질의를 효율적으로 처리할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 마지막으로, 인위적 데이타와 실제 데이타를 사용한 다양한 실험을 통하여 구형 피라미드 기법이 구형태의 영역 질의를 처리하는데 있어서 기존의 피라미드 기법보다 효율적임을 보인다.Abstract The Pyramid-Technique 1 was proposed as a new indexing method for high- dimensional data spaces using a special partitioning strategy that divides d-dimensional space into 2d pyramids. It is efficient for hypercube range query, but is not efficient for hypersphere range query which is frequently used in similarity search. In this paper, we propose the Spherical Pyramid-Technique, an efficient indexing method for similarity search in high-dimensional space. The Spherical Pyramid-Technique is based on a special partitioning strategy, which is to divide the d-dimensional data space first into 2d spherical pyramids, and then cut the single spherical pyramid into several spherical slices. This partition provides a transformation of d-dimensional space into 1-dimensional space as the Pyramid-Technique does. Thus, we are able to use a B+-tree to manage the transformed 1-dimensional data. We also propose the algorithm of processing hypersphere range query on the space partitioned by this partitioning strategy. Finally, we show that the Spherical Pyramid-Technique clearly outperforms the Pyramid-Technique in processing hypersphere range queries through various experiments using synthetic and real data.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.11
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pp.2911-2921
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1999
We present new methods for an efficient retrieval of SGML documents. We define IDDL (index database description language) which is able to describe various information such as meta data, an indexing range, and the creation and manipulation of a database. In addition, we design IDQL (index database query language) that can deal with querying meta data as well as logical structure. Especially, the retrieval system based on IDDL and IDQL has been developed and implemented, and has been experimented on large number of documents. Experimental result shows that the proposed method provides the dynamic creation of an index database and a convenient retrieval environment.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.04b
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pp.107-109
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2000
최근에 데이터베이스 혹은 그 응용분야에서 이미지 데이터와 같은 멀티미디어 정보 처리에 대한 관심이 고조되고 있다. 따라서 이미지 데이터를 효율적으로 저장하고, 사용자가 원하는 질의 결과를 신속히 제공하는 것이 중요한 연구분야이다. 본 연구에서는 이미지 데이터에 대한 질의를 처리하기 이한 이미지 데이터로부터의 정보 추출과 데이터 인덱싱 방법에 관하여 논하고, 구축된 인덱싱 구조에 효율적인 질의 처리가 가능하도록 VP(Vantage Point)를 이용하여 영역질의를 처리하는 방법을 제시하였다. 또한 실험을 통하여 제안된 방법의 효율성을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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