Abstract
Since tags do not have location informations, the identifiers of tags which are symbolic data are used as the location informations. Therefore, it is difficult to define the proxmity between two trajectories of tags and inefficient to process the user queries for tags. In this paper, we define the perceptual space to model the location of a tag and propose the proximity of the perceptual spaces. The proximity of the perceptual spaces is composed of the static proximity and dynamic proximity. Using the proximity of the perceptual spaces, it is possible to measure the proximity between two trajectories of tags and build the efficient indexes for tag trajectories. We evaluated the performance of the proposed proximity function for tag trajectories on the IR-tree and the $R^*$-tree.
태그는 위치정보가 없기 때문에 리더의 식별자를 위치정보로 사용하지만 비연속적인 심볼형 정보이다. 따라서 태그 이동 궤적간의 근접성을 정의하는 것이 어려우며 사용자 질의 처리시 비효율적이다. 본 논문에서는 태그 위치를 표현하기 위하여 인식공간을 정의하고 인식공간 근접성을 제안한다. 인식공간 근접성은 정적 인식공간 근접성과 동적 인식공간 근접성으로 구성되며 이를 이용하여 태그 궤적 간의 근접성을 측정하고 효율적인 색인을 구축할 수 있다. 제안한 태그 이동 궤적 근접성 함수를 평가하기 위해 태그 색인 기법인 IR-tree와 이동체 색인 기법인 $R^*$-tree를 대상으로 성능평가 실험을 수행하였다.
