The spatiotemporal database concerns about the time-varying spatial attributes. One of the important research areas is related to the support of various location-based services in motile communication environments. It is known that database systems may be difficult to manage the accurate geometric locations of moving objects due to their continual changes of locations. However, this requirement is necessary in various spatiotemporal applications including mobile communications, traffic control and military command and control (C2) systems. In this paper we propose the $B^{st}$-tree that utilizes the concept of multi-version B-trees. It provides an indexing method (or the historical and future range query Processing on moving object's trajectories. Also we present a dynamic version management algorithm that determines the appropriate version evolution induced by the mobility patterns to keep the query performance. With experiments we .;hi)w that our indexing approach is a viable alternative in this area.
Most of video indexing applications depend on fast and efficient archiving, browsing, retrieval techniques. A number of techniques have been approached about only pixel domain analysis until now. Those approaches brought about the costly overhead of decompressing because the most of multimedia data is typically stored in compressed format. But with a compressed video data, if we can analyze the compressed data directly. then we avoid the costly overhead such as in pixel domain. In this paper, we analyze the information of compressed video stream directly, and then extract the available features for video indexing. We have derived the technique for cut detection using these features, and the stream is divided into shots. Also we propose a new brief key frame selection technique and an efficient video indexing method using the spatial informations(DT coefficients) and also the temporal informations(motion vectors).
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.6
no.1
s.11
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pp.19-29
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2004
Recently, studies have been performed to improve the cache performance of the R-Tree in main memory. A general mothed to improve the cache performance of the R-Tree is to reduce size of an entry so that a node can store more entries and fanout of it can increase. However, this method generally requites additional process to reduce information of entries and do not support incremental updates. In addition, the cache miss always occurs on moving between a parent node and a child node. To solve these problems efficiently, this paper proposes and evaluates the PR-Tree that is an extended R-Tree indexing method using prefetching in main memory. The PR-Tree can produce a wider node to optimize prefetching without additional modifications on the R-Tree. Moreover, the PR-Tree reduces cache miss rates that occur in moving between a parent node and a child node. In our simulation, the search performance, the update performance, and the node split performance of the PR-Tree improve up to 38%. 30%, and 67% respectively, compared with the original R-Tree.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.10
no.3
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pp.67-78
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2008
With the rapid development of wireless communication and mobile equipment, many applications for location-based services have been emerging. Moving objects such as vehicles and ships change their positions over time. Moving objects have their moving path, called the trajectory, because they move continuously. To monitor the trajectory of moving objects in a large scale database system, an efficient Indexing scheme to processed queries related to trajectories is required. In this paper, we focus on the issues of minimizing the dead space of index structures. The Minimum Bounding Boxes (MBBs) of non-leaf nodes in trajectory-preserving indexing schemes have large amounts of dead space since trajectory preservation is achieved at the sacrifice of the spatial locality of trajectories. In this thesis, we propose entry relocating techniques to reduce dead space and overlaps in non-leaf nodes. we present performance studies that compare the proposed index schemes with the TB-tree and the R*-tree under a varying set of spatio-temporal queries.
We present our experiences with open-source NoSQL database systems in analyzing spatial and temporal astronomical data. We conduct experiments of using Redis in-memory NoSQL database system by modifying and exploiting its support of geohash for astronmical spatial data. Our experiment focuses on performance, cost, difficulty, and scalability of the database system. We also test OpenTSDB as a possible NoSQL database system to process astronomical time-series data. Our experiments include ingesting, indexing, and querying millions or billions of astronomical time-series measurements. We choose our KMTNet data and the public VVV (VISTA Variables in the Via Lactea) catalogs as test data. We discuss issues in using these NoSQL database systems in astronomy.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.04b
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pp.178-180
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2002
모바일 클라이언트(Mobile Client, MC) - 서버 환경에서 캐쉬된 공간 데이타는 용량과 가용성이 크고 긴단절을 가지는 특징이 있다. 이러한 긴 단절을 거친 MC의 일관성 제어시 캐쉬된 데이타 전체가 무효화되어 재전송 하는 것은 비효율적이므로 서버는 변경된 객체 정보를 로그로 기록하여, 캐쉬된 영역에 속하는 최근 변경 정보만을 전송하는 것이 필요하다. 또한 일반적으로 로그의 순차 검색과 불필요한 로그의 누적으로 인해 일관성 제어시 통신 비용이 증가하게 되므로, 서버의 로그 검색 시간과 전송량을 최소화 하기위한 기법이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 로그를 이용안 공간 로그 인덱스(Spatial Log Index, SLI) 기법과 공간 로그 관리(Spatial Log Management, SLM) 기법을 제시하고 있다.
This paper addresses an indexing scheme capable of efficiently processing range queries in a large-scale trajectory database. After discussing the drawbacks of previous indexing schemes, we propose a new scheme that divides the temporal dimension into multiple time intervals and then, by this interval, builds an index for the line segments. Additionally, a supplementary index is built for the line segments within each time interval. This scheme can make a dramatic improvement in the performance of insert and search operations using a main memory index, particularly for the time interval consisting of the segments taken by those objects which are currently moving or have just completed their movements, as contrast to the previous schemes that store the index totally on the disk. Each time interval index is built as follows: First, the extent of the spatial dimension is divided onto multiple spatial cells to which the line segments are assigned evenly. We use a 2D-tree to maintain information on those cells. Then, for each cell, an additional 3D $R^*$-tree is created on the spatio-temporal space (x, y, t). Such a multi-level indexing strategy can cure the shortcomings of the legacy schemes. Performance results obtained from intensive experiments show that our scheme enhances the performance of retrieve operations by 3$\sim$10 times, with much less storage space.
Outliers in spatial databases uuluence on the performance of spatial indexing methods including R-tree. They enlarge the size and overlapping area of MBRs in R-tree which are important factors in determining the performance. In this paper, we give an analysis of outlier effects on R-tree by analytical and experimental work, and propose a method for properly handling outliers. Our experimental results show that our method improves about 15 percents of the performance.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.9
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pp.2294-2304
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1999
Our research purpose in this paper is to improve the performance of query processing in GIS(Geographic Information System) by enhancing the I/O performance exploiting parallel I/O and efficient disk access. By packing adjacent spatial data, which are very likely to be referenced concurrently, into one block or continuous disk blocks, the number of disk accesses and the disk access overhead for query processing can be decreased, and this eventually leads to the I/O time decrease. So, in this paper, we proposes EPR(Enhanced Parallel R-tree) indexing method which integrates the parallel I/O method of the previous Parallel R-tree method and a packing-based clustering method. The major characteristics of EPR method are as follows. First, EPR method arranges spatial data in the increasing order of proximity by using Hilbert space filling curve, and builds a packed R-tree by bottom-up manner. Second, with packing-based clustering in which arranged spatial data are clustered into continuous disk blocks, EPR method generates spatial data clusters. Third, EPR method distributes EPR index nodes and spatial data clusters on multiple disks through round-robin striping. Experimental results show that EPR method achieves up to 30% or more gains over PR method in query processing speed. In particular, the larger the size of disk blocks is and the smaller the size of spatial data objects is, the better the performance of query processing by EPR method is.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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1996.06a
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pp.63-77
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1996
본 연구에서는 지리 정보 시스템(GIS: geographic information system)에서 주로 사용되는 공간 객체를 위한 색인 방법에 대해서 과거의 연구를 토대로 분류를 해보고 이로부터 새로이 제안하는 색인 방법인 MAX (Multi-Attribute indexing scheme)에 대해서 상세히 기술한다. 또한 MAX의 여러 연산을 위한 알고리즘을 제시하고, 알고리즘의 우수성을 제시한다. 이미 성능 평가를 통해 어느 정도의 성능을 기대할 수 있으며, 이를 실제 시스템에 구현한다면 상당한 성능을 가진 지리 정보 시스템을 구축할 수 있을 것이다. 특히 MAX는 이 기법이 가지는 B 트리의 확장성으로 쉽게 구현할 수 있는 구조를 가지게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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