Abstract
Along the advent of Internet technology, the computing environment has been considerably changed in many application domains. Especially, a lot of researches for e-Logistics have been done for the last 3 years. The e-Logistics means the virtual business activity and service architecture among the logistics companies based on the Internet technology. To construct effectively the e-Logistics framework, researches on the development of the Moving Object Technology(MOT) including GPS and GIS with spatiotemporal databases technique so far has been done The Moving Object Technology stands for the efficient management for the spatiotemporal objects such as vehicles, airplanes, and vessels which change continuously their spatial location along with time flows. However, most systems manage just only the location information detected lately by many reasons so that the uncertainty processing for the past and future location of the moving objects is still very hard. In this paper, we propose the moving object uncertainty model and system design for e-Logistics applications. The MOMS architecture in e-Logistics is suggested and the detailed explain of sub-systems including the uncertainty processor of moving objects is described. We also explain the comprehensive examples of MOMS and uncertainty processing in Delivery Parcel Application that is one of major application of e-Logistics domain.
인터넷 기술의 발달로 다양한 응용분야의 컴퓨팅 환경은 상당한 변화를 겪어 왔다. 특히 지난 3년여 동안 물류분야에서는 물류 회사간 인터넷 기반의 가상 비즈니스 활동 또는 서비스 아키텍처를 의미하는 e-로지스틱스라는 새로운 개념에 대한 활발한 연구가 진행되었다. 효과적인 e-로지스틱스 프레임워크 구축을 위해서 GIS, GPS 및 시공간 데이터베이스를 포함하는 이동체 기술 개발이 진행 중에 있다. 이동체 기술은 자동차, 비행기, 선박 등과 같이 시간에 따라 공간상의 위치를 변경하는 시공간 객체에 대한 효율적인 데이터 관리를 의미한다. 그러나 기존의 관련 시스템은 여러 가지 이유로 이동체에 대하여 오직 가장 최근에 검출된 위치정보만을 관리하기 때문에, 과거 및 미래의 불확실한 위치 추정방법에 대한 구체적인 제시는 미약한 상태에 있다. 따라서 이 논문에서는 이동체에 대한 이력정보 관리와 이를 이용한 과거의 위치 추정이 가능한 시스템을 제안한다. 이를 위해 물류 운송차량 위치 추적을 위한 모델링과 데이터베이스 및 시스템 구조를 제시한다. 아울러 제안 시스템을 e-로지스틱스 분야의 주요 응용인 택배 차량에 대한 위치정보 불확실성 처리 시나리오에 적용하는 예를 가지고 설명한다.
