대용량 이동 객체 위치 데이타 관리 시스템의 개발

Development of a Location Data Management System for Mass Moving Objects

최근 이동 객체의 위치 데이타를 이용하기 위한 무선 측위 기술과 모바일 컴퓨팅 기술이 급속도로 발전하였다. 또한, 이동 객체의 위치 데이타를 활용하는 위치 기반 서비스에 대한 수요가 급증하고 있으며, 이러한 서비스를 지원하기 위해서는 이동 객체의 위치 데이타를 효과적으로 저장할 수 있는 시스템이 필요하다. 이러한 시스템은 이동 객체의 수가 많고 위치 획득 간격이 짧을수록 위치 데이타가 급격히 늘어나기 때문에 대용량의 위치 데이타 처리가 가능해야 하며, 위치 기반 서비스를 위한 다양한 시공간 질의를 지원해야 하고, 또한 이동 객체의 불확실성 문제를 해결할 수 있어야 한다. 따라서, 본 논문에서는 이동 객체의 위치 데이타를 효율적으로 관리하기 위한 해쉬 기법, 클러스터링 기법, 시간 질의 검색 기법을 제시하였다. 그리고, 대용량의 이동 객체 위치 데이타를 효과적으로 저장하고 검색할 수 있으며, 시공간 질의 기능과 불확실한 과거 위치 데이타 처리 기능을 제공하는 디스크 기반의 대용량 이동 객체 위치 데이타 관리 시스템을 개발하였다. 본 시스템을 SQL-Server과 성능 비교한 결과 이동 객체 저장 성능은 약 5% 증가하였으며, 이동 객체 검색성능은 약 300% 증가하였다.

Recently, the wireless positioning techniques and mobile computing techniques were developed with rapidly to use location data of moving objects. Also, the demand for LBS(Location Based Services) which uses location data of moving objects is increasing rapidly. In order to support various LBS, a system that can store and retrieve location data of moving objects efficiently is required necessarily. The more the number of moving objects is numerous and the more periodical sampling of locations is frequent, the more location data of moving objects become very large. Hence the system should be able to efficiently manage mass location data, support various spatio-temporal queries for LBS, and solve the uncertainty problem of moving objects. Therefore, in this paper, we presented a hash technique, a clustering technique and a trajectory search technique to manage location data of moving objects efficiently And, we have developed a Mass Moving Object Location Data Management System, which is a disk-based system, that can store and retrieve location data of mass moving objects efficiently and support the query for spatio-temporal data and the past location data with uncertainty. By analying the performance of the Mass Moving Object Locations Management system and the SQL-Server, we can find that the performance of our system for storing and retrieving location data of moving objects was about 5% and 300% better than the SQL-Server, repectively.