KIISE Transactions on Computing Practices (정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지)

Korean Institute of Information Scientists and Engineers (한국정보과학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

SPQI: An Efficient Continuous Range Query Indexing Structure for a Mobile Environment

SPQI: 이동 환경에서 연속 범위 질의에 대한 효율적인 색인 구조

  • 이종혁 (성균관대학교 정보통신대학) ;
  • 정하림 (성균관대학교 정보통신대학) ;
  • 윤희용 (성균관대학교 정보통신대학) ;
  • 김응모 (성균관대학교 정보통신대학)
  • Received : 2014.09.04
  • Accepted : 2014.10.28
  • Published : 2015.01.15
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

In this paper, we explore the efficient processing of continuous range queries over a huge number of moving objects, each of which retrieves the moving objects that are currently located within a geographic query region of interest. The moving objects should continually communicate with the server to report their current locations, so as to keep the results of the continuous range queries up-to-date. However, this increases the server workload and involves a enormous amount of communication as the number of continuous range queries and the moving objects becomes enormous. In this paper, we adopt an approach where we leverage available memory and computational resources of the moving objects in order to resolve these problems. To this end, we propose a query indexing structure, referred to as the Space Partitioning Query Index(SPQI), which enables the server to efficiently cooperate with the moving objects for processing continuous range queries. SPQI improves system performance in terms of server workload and communication cost. Through simulations, we show the superiority of SPQI.

본 논문에서는 이동객체 수의 급증에 따른 연속 범위 질의의 효율적인 처리 방법을 논한다. 각 질의들은 관심 있는 (지리적)질의 영역 내의 이동객체들을 지속적으로 검색한다. 연속 범위 질의 결과를 최신으로 유지하기 위해, 이동객체들은 현재 위치를 보고하고자 서버와 지속적으로 통신해야한다. 그러나 연속 범위 질의 및 이동객체 수가 많아지면. 서버 작업량은 증가하고 막대한 통신비용 발생을 초래한다. 본 논문에서는 가용성 메모리와 연산 자원을 바탕으로 다음과 같은 문제를 해결하고자 한다. 이를 위해 Space Partitioning Query Index(SPQI)라는 질의 색인 구조를 제안한다. 이 색인 구조는 연속 범위 질의 처리에 대해, 서버가 이동객체와 효율적으로 협력하여 처리할 수 있게 함으로써 서버 작업량과 통신비용면에서 시스템 성능을 향상시킨다. 시뮬레이션을 통해 SPQI의 우수성을 검증한다.

Keywords

Acknowledgement

Supported by : 미래부, 한국연구재단

References

  1. Y. Cai, K. A. Hua, G. Cao, and T. Xu, "Real-Time Processing of Range-Monitoring Queries in Heterogeneous Mobile Databases," IEEE Trans. on Mobile Computing, Vol. 5, No. 7, pp. 931-942, Jul. 2006. https://doi.org/10.1109/TMC.2006.105
  2. S. Prabhakar, Y. Xia, W. G. Aref, and S. Hambrusch, "Query Indexing and Velocity Constrained Indexing: Scalable Techniques for Continuous Queries on Moving Objects," IEEE Trans. on Computers, Vol. 51, No. 10, pp. 1124-1140, Oct. 2002. https://doi.org/10.1109/TC.2002.1039840
  3. K.-L. Wu, S.-K. Chen, and P. S. Yu, "Efficient Processing of Continual Range Queries for Location- Aware Mobile Services," Information Systems Frontiers, Vol. 7, No. 4-5, pp. 435-448, Dec. 2005. https://doi.org/10.1007/s10796-005-4813-5
  4. M. F. Mokbel, X. Xiong, and W. G. Aref, "SINA: Scalable Incremental Processing of Continuous Queries in Spatio-temporal Databases," Proc. of ACM SIGMOD, pp. 623-634, 2004.
  5. D. V. Kalashnkov, S. Prabhakar, and S. E. Hambrusch, "Main Memory Evaluation of Monitoring Queries Over Moving Objects," Distributed and Parallel Databases, Vol. 15, No. 2, pp. 117-135, Mar. 2004. https://doi.org/10.1023/B:DAPD.0000013068.25976.88
  6. K.-L. Wu, S.-K. Chen, and P. S. Yu, "On Incremental Processing of Continual Range Queries for Location-Aware Services and Applications," Proc. of MobiQuitous, pp. 261-269, 2005.
  7. H. Hu, J. Xu, and D. L. Lee, "A Generic Framework for Monitoring Continuous Spatial Queries over Moving Objects," Proc. of ACM SIGMOD, pp. 479- 490, 2005.