An Index Structure for Updating Continuously Moving Objects Efficiently

Existing index structures need very much update cost because they repeat delete and insert operations in order to update continuously moving objects. In this paper, we propose a new index structure which reduces the update cost of continuously moving objects. The proposed index structure consists of a space partitioning index structure that stores the location of the moving objects and an auxiliary index structure that directly accesses to their current positions. In order to increase the fanout of the node, it stores not the real partitioning area but kd-tree as the information about the child node of the node. In addition, we don't traverse a whole index structure, but access the leaf nodes directly and accomplish a bottom-up update strategy for efficiently updating the positions of moving objects. We show through the various experiments that our index structure outperforms the existing index structures in terms of insertion, update and retrieval.

연속적인 이동 객체의 효과적인 갱신을 위한 색인 구조

기존에 제안된 색인 구조는 연속적 이동 객체를 갱신하기 위해 이동 객체의 기존 위치를 삭제하고 새로운 위치를 삽입하는 과정을 반복하기 때문에 많은 갱신 비용을 소요한다. 본 논문에서는 연속적 이동 객체의 갱신 비용을 감소시키기 위한 새로운 색인 구조를 제안한다. 제안하는 색인 구조는 이동 객체의 위치를 저장한 공간 분할 방식의 색인 구조와 이동 객체의 위치를 직접 접근하기 위한 보조 색인 구조로 구성된다. 노드의 팬아웃을 증가시키기 위해 자식 노드에 대한 정보는 실제 분할 영역을 저장하는 것이 아니라 kd-tree로 저장한다. 또한, 이동 객체의 위치 갱신을 빠르게 처리하기 위해 색인 구조 전체를 순회하지 않고 단말 노드를 직접 접근하여 상향식으로 갱신을 수행한다. 제안하는 색인 구조의 우수성을 입증하기 위해 다양한 분포 특성에 따라 이동 객체를 생성하고 이동 객체에 대한 삽입, 갱신, 검색 성능을 비교 분석한다.