Estimation of Uncertain Moving Object Location Data

Moving objects are spatiotemporal data that change their location or shape continuously over time. Their location coordinates are periodically measured and stored i3l the application systems. The linear function is mainly used to estimate the location information that is not in the system at the query time point. However, a new method is needed to improve uncertainties of the location representation, because the location estimation by linear function induces the estimation error. This paper proposes an application method of the cubic spline interpolation in order to reduce deviation of the location estimation by linear function. First, we define location information of the moving object on the two-dimensional space. Next, we apply the cubic spline interpolation to location estimation of the proposed data model and describe algorithm of the estimation operation. Finally, the precision of this estimation operation model is experimented. The experimentation comes out more accurate results than the method by linear function.

이동체는 시간에 따라 위치나 모양이 연속적으로 변하는 시공간 데이터이다. 이동체의 위치 좌표는 정기적으로 측정되어 응용 시스템에 저장된다. 시스템에 저장되지 않은 질의 시점의 위치 정보를 추정하기 위해 선형 함수가 주로 이용되었다. 그러나 선형 함수에 의한 위치 추정은 추정 오차를 발생시키므로 위치 표현의 불확실성을 개선하기 위한 새로운 방법이 요구된다. 이 논문에서는 선형 함수에 의한 위치 추정 오차를 감소시키기 위해 3차 스플라인 보간법을 적용한 방법을 제시한다. 첫째, 2차원 공간에서 이동체의 위치 정보를 정의한다. 둘째, 제안한 데이터 모델의 위치 추정을 위해 3차 스플라인 보간법을 적용하고 알고리즘을 기술한다. 마지막으로, 제안한 추정 연산모델의 정확성을 실험하였다. 실험 결과 선형 함수에 의한 방법보다 더 정확한 결과를 나타내었다.