Vector Data Compression Method using K-means Clustering

K평균 군집화를 이용한 벡터 데이터 압축 방법

Nowadays, using the mobile communication devices, such as a mobile phone, PDA, telematics device, and so forth, are increasing. The large parts of the services with these mobile devices are the position tracking and the route planning. For offering these services, it is increasing the use of the spatial data on the mobile environment. Although the storage of mobile device expands more than before, it still lacks the necessary storage on the spatial data. In this paper, lossy compression technique on the spatial data is suggested, and then it is analyzed the compression ratio and the amount of loss data by the test. Suggested compression technique on the spatial data at this paper is applied to the real-data, and others methods, suggested at the previous studies, is applied to same data. According as the results from both are compared and analyzed, compression technique suggested at this study shows better performance when the compression result is demanded the high position accuracy.

최근 이동전화, PDA, 텔레매틱스 단말기 등과 같은 모바일 기기의 사용이 늘어나고 있다. 모바일 기기들에서 지원하는 서비스 중 큰 부분을 차지하는 것으로는 위치추적, 경로 탐색 등의 서비스가 있다. 이러한 서비스를 제공하기 위하여 모바일 환경에서의 공간데이터에 대한 사용이 증가하고 있다. 하지만 모바일 기기의 저장 공간이 늘어났음에도 불구하고 여전히 공간데이터에 대한 요구를 수용하기에는 한계가 따른다. 따라서 본 연구에서는 모바일 환경에서 사용되는 공간 데이터에 대한 손실 압축 기법을 제시하고, 실험을 통한 압축률, 데이터 손실 정도를 분석하고자 하였다. 이렇게 제시된 공간 데이터 압축 기법을 실제 데이터에 적용하여 실험해 보고 동일 데이터에 대하여 선행 연구에서 제시한 방법을 적용한 결과와 비교 분석을 통하여 제시된 압축 방법이 높은 위치 정확도를 요구하는 데이터에 적용하였을 때 더 나은 성능을 보이는 것을 제시할 수 있었다.