Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.04a
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pp.734-736
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2003
이동체의 궤적을 저장하는 대용량 이동체 DB는 대규모의 이동 객체 궤적의 효과적인 검색을 위하여 디클러스터링 기법을 통한 객체 궤적의 분산 배치가 필수적으로 요구된다. 그러나 기존 공간 객체의 디클러스터링 기법은 이동체의 특성과 시간 영역에 대한 고려 없이 디클러스터링을 수행한다. 또한, 단순히 현재 시점에서 색인 노드의 공간 관련성안을 판단의 근거로 삼고 있어서 효과적인 디클러스터링이 되지 않는 단점이 있다. 이러한 이유로 이동체 데이터베이스에서 빠른 질의 수행을 위한 디클러스터링 기법이 필요하다. 이 논문에서는 이동체 궤적에 대한 질의 시 빠른 응답 시간을 얻고 전제 시스템의 처리율 향상을 위한 디클러스터링 방법을 제시한다. 제시되는 방법은 이동체의 진행 방향에 대하여 이동 시간에 의한 이동 궤적의 관성을 정의하고, 이를 색인의 노드 단위로 확장한 노드의 관성을 정의한다. 정의된 관성을 이용하여 이동체 궤적의 노드가 저장될 디스크를 정의함으로써 궤적 데이터의 디클러스터링을 효과적으로 수행할 수 있다.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.9
no.3
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pp.51-65
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2007
In order to analyze moving object trajectories on road networks, its representation needs to be defined correctly. The most previous methods representing moving object trajectories on road networks defined moving object trajectories as a set of passed location and its time. It is required much time in processing analysis such as retrieval for moving object trajectories. In this paper, we focus on POI(Points of Interest) on road networks and propose methods simplifying moving object trajectories based on it. Our method simplifies moving object trajectories by reducing the number of POIs that moving object trajectories passed and maintains its form after moving object trajectories were simplified.
The trajectory of a tag in RFID system is represented as a interval that connects two spatiotemporal locations captured when the tag enters and leaves the vicinity of a reader. Whole trajectories of a tag are represented as a set of unconnected interval because the location of the tag which left the vicinity of a reader is unknown until it enters the vicinity of another reader. The problems are that trajectories of a tag are not connected. It takes a long time to find trajectories of a tag because it leads to searching the whole index. To solve this problem, we propose a technique that links two intervals of the tag and an index scheme called SLR-tree. We also propose a sharing technique of link information between two intervals which enhances space utilization of nodes, and propose a split policy that preserves shared-link information. And finally, we evaluate the performance of the proposed index and prove that the index processes history queries efficiently.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.8
no.2
s.17
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pp.109-120
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2006
This paper addresses techniques for predicting a future path of an object moving on a road network. Most prior methods for future prediction mainly focus their attention on objects moving in Euclidean space. A variety of applications such as telematics, however, deal with objects that move only over road networks in most cases, thereby requiring an effective method of future prediction of moving objects on road networks. In this paper, we propose a novel method for predicting a future path of an object by analyzing past trajectories whose changing pattern is similar to that of a current trajectory of a query object. We devise a new function that measures a similarity between trajectories by reflecting the characteristics of road networks. By using this function, we predict a future path of a given moving object as follows: First, we search for candidate trajectories that contain subtrajectories similar to a given query trajectory by accessing past trajectories stored in moving object databases. Then, we predict a future path of a query object by analyzing the moving paths along with a current position to a destination of candidate trajectories thus retrieved. Also, we suggest a method that improves the accuracy of path prediction by regarding moving paths that have just small differences as the same group.
The importance of spatio-temporal trajectories for contact tracing has increased due to the recent COVID-19 pandemic. Spatio-temporal trajectories store time and spatial data of moving objects. In this paper, I propose query processing for spatio-temporal trajectories of moving objects. The spatio-temporal trajectory model of moving objects has point type spatial data for storing locations and timestamp type temporal data for time. A trajectory query is a query to search for pairs of users who have been in close contact by boarding the same bus. To process the trajectory query, I use the Geolife dataset provided by Microsoft. The proposed trajectory query processing method divides trajectory data by date and checks whether users' trajectories were nearby for each date to generate information about contacts as the result.
차량과 같이 시간의 흐름에 따라 위치를 변경하는 객체를 이동체라 한다. 이동체의 과거 궤적은 시간이 지남에 따라 누적되므로 대용량 정보가 된다. 대용량 궤적 정보를 저장하는 이동체 데이터베이스에서 효율적으로 궤적을 검색하기 위해서는 색인이 필요하다. 특히 궤적을 선택하는 과정과 선택된 궤적의 일부분을 추출하는 과정으로 이루어진 복합 질의를 처리하기 위해서는 궤적 보존을 지원하는 TB-tree와 같은 색인 구조가 적합하다. 그러나 TB-tree와 같이 시간적으로 잘 구성된 색인은 공간적인 겹침이 괴지는 문제가 있고, 반대로 공간적으로 잘 구성된 색인은 시간 도메인의 겹침을 심화시키는 문제점이 있다. 이 논문에서는 시간 도메인 중심의 분할 정책과 공간 도메인 중심의 분할 정책을 분석하여 서로 다른 두 도메인 사이의 관계를 밝힐 수 있는 파라미터를 제안하고, 이를 TB-tree에 적용하여 78-tree의 장점을 유지하면서 영역 질의껜 효과적인 분할 정책을 설계 및 구현한다. 또한 성능평가를 통하여 제안된 분할 정책이 기존의 TB-tree 보다 영역 질의에서 우수함을 보인다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.10a
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pp.418-421
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2014
Because of the rapid growth of mobile communication and wireless communication, Location-based services are handled in many applications. So, the management and analysis of spatio-temporal data are a hot issue in database research. Index structure and query processing of such contents are very important for these applications. This paper addressees algorithms that make index structure by using Douglas-Peucker Algorithm and process nearest neighbor search query efficiently on moving objects trajectories. We compare and analyze our algorithms by experiments. Our algorithms make small size of index structure and process the query more efficiently.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.12
no.9
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pp.1584-1590
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2008
The combined query which consists of the region and trajectory query finds trajectories of moving objects which locate in a certain region. The trajectory query is very informant factor to determine query performance because it processes a point query continuously to find predecessors. This results in bad performance due to revisiting nodes in an index. This paper suggests an efficient method for the combined query based on the 3-dimensional R-tree which has good performance of the region query. The basic idea is that we define the least common search line which enables to search single path and a filtering method based on prediction without revisiting nodes.
In recent, proliferation of mobile smart devices have led to big-data era, the importance of location-based services is increasing due to the exponential growth of trajectory related data. In order to process trajectory data, parallel processing platforms such as cloud computing and MapReduce are necessary. Currently, the researches based on MapReduce are on progress, but due to the MapReduce's properties in using batch processing and simple key-value structure, applying MapReduce framework for real time LBS is difficult. Therefore, in this research we propose a suitable system design on efficient indexing and search techniques for real time service based on detailed analysis on the properties of MapReduce.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.10
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pp.2188-2194
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2011
With the development of wireless network technology, Storing the location information of a spatiotemporal object was very necessary. Each spatiotemporal object has many unnecessariness location information, hence it is inefficient to search all trajectory information of spatiotemporal objects. In this paper, we propose an efficient method which increase searching efficiency. Using EMBR(Extend Minimun Bounding Rectangle), an LinearMarge split algorithm that minimizes the volume of MBRs is designed and simulated. Our experimental evaluation confirms the effectiveness and efficiency of our proposed splitting policy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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