• Journal of KIISE:Databases
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• v.31 no.1
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• pp.39-47
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• 2004

Spatio-temporal databases have been mostly studied in the area of access methods. However, without considering an extraordinary update maintenance overhead after building up a spatio-temporal index, most indexing techniques have focused on fast query processing only. In this paper, we propose an efficient update management method that reduces the number of disk accesses required in order to apply the updates of moving objects to a spatio-temporal index. We consider realistic update patterns that can represent the movements of objects properly. We present a memory based structure that can efficiently maintain a small number of very frequently updating objects. For an experimental environment with realistic update patterns, the number of disk accesses of our method is about 40% lower than that of a general update method of existing spatio-temporal indexes.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.13D no.4 s.107
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• pp.477-490
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• 2006

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.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2003.11a
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• pp.129-134
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• 2003

이동체란 시간 변화에 따라 연속적으로 위치가 변화하는 객체를 말한다. 이러한 이동체는 기존의 공간 데이터와는 달리 이동체의 위치변경 보고에 따라 지속적인 갱신연산을 발생시키는 특징을 가지고 있다. 이동체의 현재 색인에 있어 트리 기반의 색인 구조는 빈번한 갱신에 대한 색인의 변경 비용이 크므로 부적합하다. 확장 해쉬 기반의 그리드 파일 색인은 갱신연산의 비용이 적고, 그리드를 동적으로 구성하므로 공간 활용도가 높으며 영역 질의에 우수한 장점을 가지고 있다. 그러나 빈번한 갱신연산으로 인하여 해당 색인의 반복적인 분할/합병 비용을 발생시키는 문제점을 가지고 있다. 이 논문에서는 메인 메모리 기반의 그리드 파일을 구성하고, 빈번한 갱신연산에 따른 색인의 반복적인 분할/합병 비용을 제거하기 위한 합병정책을 제안한다. 특히 시간에 따라 해당 이동체의 수가 지역에 따라 변화하므로 이동체의 이동을 고려한 합병정책을 제안한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.8 no.2
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• pp.154-163
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• 2005

Because most researches that were studied so far on XML documents used an absolute coordinate system in most of the index techniques, the update operation makes a large burden. To express the structural relations between elements, attributes and text, we need to reconstruct the structure of the coordinates. As the reconstruction process proceeds through out the entire XML document in a cascade manner, which is not limited to the current changing node, a serious performance problem may be caused by the frequent update operations. In this paper, we propose an index technique based on extensible index that does not cause serious performance degradations. It can limit the number of node to participate in reconstruction process and improve lots of performance capacities on the whole. And extensible index performs the containment relationship query by the simple expression using SQL statement.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.4 no.4
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• pp.141-152
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• 2004

In this paper, we propose the index structure supporting the future position retrievals with efficiently updating continuous positions of moving objects in location based services. For reducing update costs of moving objects, our index structure directly accesses to the leaf node with moving objects using secondary index structure and performs bottom up update when node information is changed. Positions of moving objects are stored in primary index structure. In primary index structure, the split information similar to kd-tree is stored to internal node for increasing node's fanout. And the proposed index structure supports the future position retrievals using velocity of moving objects in the child node.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2004.12a
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• pp.60-65
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• 2004

최근 무선/이동 통신 기술과 GPS 기술의 발달은 휴대폰을 소지하고 이동하는 사람이나 GPS 수신기를 탑재한 차량과 같은 이동객체의 위치 정보와 관련된 서비스의 제공을 가능하게 하였다. 이러한 환경에서 연속적으로 변경되는 이동객체의 위치 정보는 데이터베이스에 빈번한 갱신 연산을 요구하게 되고, 이는 전체 시스템의 성능을 저하시키는 원인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 R-Tree와 같은 공간색인 구조를 확장하여 갱신 효율을 높이기 위한 연구가 진행되어 왔지만, 시스템의 전체 성능은 오히려 저하되는 문제를 가져왔다. 이 논문에서는 이동객체의 질의 처리 성능뿐만 아니라 객체의 빈번한 위치 갱신을 효율적으로 처리할 수 있는 방법으로 고정 그리드와 R-Tree를 혼합한 형태의 색인 기법을 제안한다. 제안된 색인 기법은 R-Tree에서 색인의 재조직화로 인해 갱신 성능이 저하되는 문제를 해결하기 위하여 셀 기반 색인 기법인 고정 그리드를 이용하여 이동객체의 위치 정보를 저장하고, 고정 그리드에서 객체의 편중 분포로 인한 오버플로 문제를 처리하기 위하여 오버플로가 발생한 각각의 셀들을 R-Tree로 관리한다. 또한, 객체의 밀도가 낮은 셀들을 하나의 버켓으로 공유하여 관리함으로써 저장 공간을 효율적으로 활용한다. 제안된 방법을 다양한 평가 요소를 통해 실험한 결과, 기존의 R-Tree보다 뛰어난 갱신 성능을 보였으며, 질의 처리에 대해서도 성능이 향상되었음을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.40-42
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• 2005

1990년대 중반 이후 위치 기반 서비스에 대한 활용이 증가되면서 이동 객체를 효과적으로 저장, 관리하기 위한 않은 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 미래 위치를 검색하기 위한 시공간 색인 구조에서 계속적인 이동 객체의 위치 변화를 효과적인 갱신하기 위한 기법을 제안한다. 제안하는 갱신 기법은 이동 객체의 위치 변화에 따른 색인 구조의 재구성 시간을 감소시키기 위해 전통적인 공간 분할 방식의 색인 구조를 변형한다. 이동 객체의 위치 변화를 처리하기 위해 보조 색인 구조를 통해 단말 노드를 직접 접근하여 상향식으로 갱신을 수행한다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.5 no.4
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• pp.171-180
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• 2016

As social networking services such as twitter become increasingly popular, data streams are widely prevalent these days. In order to search data accumulated from data streams efficiently, the use of an index structure is essential. In this paper, we propose an update-efficient, disk-based inverted index structure for efficient keyword search on data streams. When new data arrive at the data stream, the index needs to be updated to incorporate the new data. The traditional inverted index is very inefficient to update in terms of disk I/O, because all index data stored in the disk need to be read and written to the disk each time the index is updated. To solve this problem, we divide the whole inverted index into a sequence of inverted indices with exponentially increasing size. When new data arrives, it is first inserted into the smallest index and, later, the small indices are merged with the larger indices, which leads to a small amortize update cost for each new data. Furthermore, when indices stored in the disk are merged with each other, we minimize the disk I/O cost incurred for the merge operation, resulting in an even smaller update cost. Through various experiments, we compare the update efficiency of the proposed index structure with the previous one, and show the performance advantage of the proposed structure in terms of the update cost.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.34 no.4
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• pp.328-342
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• 2007

We propose a new cache conscious indexing structure for processing frequently updated data efficiently. Our proposed index structure is based on a KDB-Tree, one of the representative index structures based on space partitioning techniques. In this paper, we propose a data compression technique and a pointer elimination technique to increase the utilization of a cache line. To show our proposed index structure's superiority, we compare our index structure with variants of the CR-tree(e.g. the FF CR-tree and the SE CR-tree) in a variety of environments. As a result, our experimental results show that the proposed index structure achieves about 85%, 97%, and 86% performance improvements over the existing index structures in terms of insertion, update and cache-utilization, respectively.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.7 no.3 s.15
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• pp.55-65
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• 2005

This paper presents a bulk insertion technique for efficiently inserting data items. Traditional moving object database focused on efficient query processing that happens mainly after index building. Traditional index structures rarely considered disk I/O overhead for index rebuilding by inserting data items. This paper, to solve this problem, describes a new bulk insertion technique which efficiently induces the current positions of moving objects and reduces update cost greatly. This technique uses buffering technique for bulk insertion in spatial index structures such as R-tree. To analyze split or merge node, we add a secondary index for information management on leaf node of primary index. And operations are classified to reduce unnecessary insertion and deletion. This technique decides processing order of moving objects, which minimize split and merge cost as a result of update operations. Experimental results show that this technique reduces insertion cost as compared with existing insertion techniques.