[ B⁺ ]-Tree based Indexing Method for Moving Object

B⁺-트리 기반의 이동객체 색인 기법

Applications involving moving objects require index structures to handle frequent updates of objects' locations efficiently. Several methods to index the current, the past and the future positions of moving objects have been proposed for the applications. Most of them are based on R-tree like index structures. Some researches have made efforts to improve update performance of R-trees that are actually focused on query performance. Even though the update performance is improved by researchers' efforts, the overhead and immaturity of concurrency control algorithms of R-trees makes us hesitate to choose them for moving objects. In this paper, we propose an update efficient indexing method that can be applicable for indexing the past, the current and the future locations. The proposed index is based on B+-Trees and Hilbert curve. We present an advanced Hilbert curve that adjusts automatically the order of Hilbert curve in subregions according to the data distribution and the number of data objects. Through empirical studies, we show that our strategy achieves higher response time and throughput.

이동객체 응용은 빈번하게 변경되는 이동객체의 위치정보를 효과적으로 처리할 수 있는 색인구조를 필요로 한다. 이동객체의 위치를 색인하기 위해 제안된 색인기법들은 대부분 R-트리를 기반으로 하고 있다. R-트리는 변경보다는 검색 연산의 성능에 초점이 맞추어진 색인구조이어서 잦은 변경을 다뤄야 하는 이동객체의 응용에 적합하지 않은 측면이 있다. 일부 연구에서는 R-트리의 변경 연산 성능을 향상시키기 위한 연구를 진행한 바 있다. 하지만, 변경 연산의 성능이 개선되었다 하더라도 R-트리가 기본적으로 내재하고 있는 동시성 제어기법 문제(동시성 제어 기법의 비효율성과 안정성) 때문에 R-트리 기반의 색인기법을 실제 응용에서 쓰는 데는 여전히 문제가 있다. 이 논문에서는 B+-트리와 힐버트 곡선 (Hilbert Curve)를 기반으로 하는 새로운 이동객체 색인 기법을 제안한다. 기존에 제안된 B+-트리 기반의 색인기법과는 다르게 이 논문에서는 힐버트 커브의 해상도(또는 차수, order)를 객체의 분포도와 개수에 따라서 가변적으로 적용하는 방법을 제안한다. 실험을 통해서 제안하는 색인 기법이 응답시간과 처리율 측면에서 기존 색인기법에 비해 우수함을 보인다.