Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04b
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pp.100-102
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2004
속도와 방향이 바뀔 때마다 이동체의 위치를 보고하는 TPR-tree는 이동체의 위치를 예측하는 오차가 적다. 그러나 긴 시간 간격으로 이동체의 위치를 보고하면 위치 예측의 불확실성이 높아져서 위치 예측의 오차값이 증가한다. 불화실성이 높은 이동체를 TPR-tree에 적용할 때 이동체의 위치 정보를 갱신하기 위한 색인 검색 비용이 증가하고, 질의 결과의 정확도가 낮아지는 문제가 발생한다. 이 논문에서는 긴 시간 간격으로 이동체 위치를 보고할 때 발생하는 이동체 위치의 불확실성을 고려하기 위해서 불확실성 영역(uncertainty region)을 이용한 확장 TPR-tree를 제시한다. 불확실성이 높은 이동체의 위치 데이터를 처리하기 위해서 이동체의 이동 가능한 영역을 위치 예측의 오차 값을 이용하여 계산한 불확실성 영역을 설정하고, 검색을 위하여 노드외 BR을 계산할 때 불확실성 영역을 이용하여 BR을 확장한다.
Seo Dong-Min;Bok Kyoung-Soo;Yoo Jae Soo;Lee Byoung-Yup
Journal of Internet Computing and Services
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v.5
no.4
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pp.77-94
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2004
Recently, the needs of index structure which manages moving objects efficiently have been increased because of the rapid development of location-based techniques. Existing index structures frequently need updates because moving objects change continuatively their positions. That caused entire performance loss of the index structures. In this paper, we propose a new index structure called the TPKDB-tree that is a spatio-temporal index structure based on KDB-tree. Our technique optimizes update costs and reduces a search time for moving objects and reduces unnecessary updates by expressing moving objects as linear functions. Thus, the TPKDB-tree efficiently supports the searches of future positions of moving objects by considering the changes of moving objects included in the node as time-parameter. To maximize space utilization, we propose the new update and split methods. Finally, we perform various experiments to show that our approach outperforms others.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.07b
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pp.49-51
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2005
시간의 흐름에 따라 그 위치가 빈번히 변화하는 이동 객체의 특성으로 인해 실시간으로 증가하는 이동객체의 연산 정보를 효과적으로 관리할 수 있는 효율적인 연산 기법이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 이동 객체의 시공간 연산을 위해 기존에 제안되었던 HR 트리의 성능을 개선시킬 수 있는 확장된 HR-트리(Extended HR-Tree : EHR-Tree)를 제안한다. 기존의 HR 트리는 삽입, 삭제, 갱신과 같은 연산이 빈번한 경우에 단말 노드 및 비단말 노드를 새로 생성해야 함으로 인하여 성능이 떨어지고, 공간의 낭비가 있게 된다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서 제안하는 EHR-트리는 연산이 발생할 때마다 새로운 HR-트리를 생성하는 것이 아니라 시간 구간을 두어서 새로 발생한 연산이 같은 시간 구간에 있을 경우 그 단위시간에 생성된 HR-트리에 그대로 삽입, 삭제, 갱신과 같은 연산을 수행하게 된다. 따라서 기존 HR-트리에서 단말 노드 및 비단말 노드를 새로 생성해야함으로 발생되던 많은 저장 공간 요구를 감소시킴으로, 즉 전체 연산 크기를 작게 하여 디스크 I/O수를 감소시킴으로써, 시공간 질의의 처리 속도를 향상시켜 효율적인 질의가 가능하도록 한다.
Recently, the location-based service for moving customers is becoming one of the most important service in mobile communication area. For moving object applications, there are lots of update operations and such update loads are concentrated on some particular area unevenly. Range queries, whose range can be window or circular, are the most essential query types in LBS. We need to distinguish completely contained cells from partially contained cells in those range queries. Also, it is necessary to consider temporal dimension to filter out qualifying objects correctly. In this paper, we adopt two-level index structures with fixed grid file structures in the second level, which are designed to minimize update operations. We propose a spatial ceil filtering method using VP filtering and a combined spatio-temporal filtering method using time gone concepts. Some experimental results are shown for various window queries and circular queries with different filtering combinations to show the performance tradeoffs of the proposed methods.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.06a
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pp.151-153
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2006
본 논문은 NAND 플래시 메모리를 기반으로 한 임베디드 시스템에서 빠른 부팅을 지원하는 파일 시스템을 제안한다. 플래시 메모리는 비휘발성이며 기존의 하드디스크와 같은 자기 매체에 비해서 크기가 작고 전력소모도 적으며 내구성이 높은 장점을 지니고 있다. 그러나 제자리 덮어쓰기가 불가능하고 지움 연산단위가 쓰기 연산 단위보다 크다. 또한 지움 연산 획수가 제한되는 단점이 있다. 이러한 특성 때문에 기존의 파일 시스템들은 갱신 연산 발생 시, 갱신된 데이터를 다른 위치에 기록한다. 따라서 마운팅 시, 최신의 데이터를 얻기 위해 전체 플래시 메모리 공간을 읽어야만 한다. 이러한 파일 시스템의 마운팅 과정은 전체 시스템의 부팅 시간을 지연시킨다. 본 논문은 임베디드 시스템에서 빠른 부팅을 제공할 수 있는 NAND 플래시 메모리 파일 시스템의 구조를 제안한다. 제안된 시스템은 플래시 메모리 이미지 정보와 메타 데이터 블록만을 읽어 파일 시스템을 구축한다. 메타 데이터가 데이터 위치를 포함하기 때문에 마운팅 시, 전체 플래시 메모리 영역을 읽을 필요가 없으며 파일 데이터 위치 저장을 위한 별도의 자료 구조를 RAM 상에 유지할 필요가 없다. 실험 결과, YAFFS에 비해 $76%{\sim}85%$ 마운팅 시간은 감소시켰다. 또한 YAFFS에 비해 $64%{\sim}75%$ RAM 사용량을 감소시켰다.
In mobile environments, the locations of moving objects such as vehicles, airplanes and users of wireless devices continuously change over time. For efficiently processing moving object information, the database system should be able to deal with large volume of data, and manage indexing efficiently. However, previous research on indexing method mainly focused on query performance, and did not pay attention to update operation for moving objects. In this paper, we propose a novel moving object indexing method, named ACAR-Tree. For processing efficiently frequently updating of moving object location information as well as query performance, the proposed method is based on fixed grid structure with auxiliary R-Tree. This hybrid structure is able to overcome the poor update performance of R-Tree which is caused by reorganizing of R-Tree. Also, the proposed method is able to efficiently deal with skewed-. or gaussian distribution of data using auxiliary R-Tree. The experimental results using various data size and distribution of data show that the proposed method has reduced the size of index and improve the update and query performance compared with R-Tree indexing method.
시간이 흐름에 따라 연속적으로 위치를 변경하는 객체를 이동 객체(Moving Objects)라고 한다. 이러한 이동 객체의 대용량 위치 정보를 효율적으로 검색하기 위하여 색인이 필요하며, 대표적인 색인으로 TB-tree가 제안되었다. 그러나 전통적인 R-tree 기반의 TB-tree는 엄격한 궤적 보존 정책에 의해 레코드가 삽입될 때마다 해당 레코드의 선행자(predecessor)를 포함하는 단말 노드를 검색해야 하며, 레코드 삽입으로 인한 단말 노드 MBB의 변경을 중간 노드들의 MBB에도 반영해야 하는 갱신 부하를 가지고 있다. 본 논문에서는 대용량 이동 객체 궤적 정보의 효율적인 색인을 위한 최소 전파 TB-tree를 제안한다. 본 기법은 앞으로 삽입될 이동 객체의 궤적을 포함하는 예상된 MBB(EMBB: Expected Minimum Bounding Box)를 트리에 먼저 반영한 후 레코드가 삽입될 때마다 중간 노드의 MBB를 갱신하지 않고, 객체가 EMBB을 벗어났을 때 중간 노드의 MBB를 조정하여 TB-tree의 MBB조정 횟수를 줄이고, 또한 TB-tree에 별도의 테이블 구조를 둠으로써 레코드 삽입을 위한 단말 노드 검색 비용을 줄여 전체적인 TB-tree의 갱신 비용을 감소시킨다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10b
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pp.145-147
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2003
시간이 흐름에 따라 위치가 연속적으로 변경되는 객체를 이동 객체(Moving Objects)라고 한다. 이러한 이동 객체의 대용량 궤적 정보를 효율적으로 검색하기 위해서 색인이 필요하며 대표적인 색인으로 TB-tree가 있다. 그러나 전통적인 공간 색인인 R-tree 기반의 TB-tree는 엄격한 궤적 보존 정책에 의해 레코드가 삽입될 때마다 해당 레코드의 선행자(predecessor)를 포함하는 단말 노드를 검색해야 하며, 레코드 삽입으로 인한 단말 노드 MBB의 변경을 해당 단말 노드에서부터 루트 노드까지 반영해야하는 갱신 부하를 가지고 있다. 본 논문에서는 대용량 궤적 정보의 효율적인 색인을 위한 TB-tree 갱신 기법을 제안한다. 본 기법은 앞으로 삽입될 이동 객체의 궤적을 포함하는 예상된 MBB(EMBB: Expected Minimum Bounding Box)를 트리에 먼저 반영한다. 그 후 새로운 레코드가 삽입될 때마다 중간 노드의 MBB를 갱신하지 않고, 삽입되는 레코드의 MBB가 EMBB을 벗어났을 때 EMBB를 재설정하여 실제로 삽입된 레코드의 MBB와 재설정된 EMBB를 포함하도록 중간 노드의 MBB를 조정하므로 TB-tree의 MBB 조정 횟수를 줄인다. 또한 TB-tree에 선행자를 포함하는 단말 노드를 직접적(direct)으로 접근하기 위하여 별도의 선행자 테이블(Predecessor Table) 구조를 두어 레코드 삽입을 위해 선행자를 포함하는 단말 노드의 검색비용을 줄여 전체적인 색인 갱신 비용이 감소된다.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.8
no.3
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pp.129-141
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2005
It is difficult to edit large-scale digital maps because of problems of cost and process and it is carried out by aerial photogrammetry in renewal periods. Five years of update period cannot provide exact data required in the fast-moving age. This study is to analyze applicability and impact for editing digital map of road system using the GPS-Van. Results are compared with accuracy of the data acquisition with GPS-Van positioning. INS data are affected by the barrier to receive GPS data. But high accuracy were achieved by thorough plans according to work order. By using GPS Van and fieldwork at the same time for editing and renewal of digital map, it is expected that this method can be used to reduce costs in the economic and temporal aspects, and provide rapid and accurate digital map of road system.
Recently, a foreground-background segmentation using codebook model has been researched actively. The codebook is created one for each pixel in the image. The codewords are vector-quantized representative values of same positional training samples from the input image sequences. The training is necessary for a long time in the most of codebook-based algorithms. In this paper, the initial codebook model is generated simply using median operation with several image frames. The initial codebook is updated to adapt the dynamic changes of backgrounds based on the frequencies of codewords that matched to input pixel during the detection process. We implemented the proposed algorithm in the environment of visual c++ with opencv 3.0, and tested to some of the public video sequences from PETS2009. The test sequences contain the various scenarios including quasi-periodic motion images, loitering objects in the local area for a short time, etc. The experimental results show that the proposed algorithm has good performance compared to the GMM algorithm and standard codebook algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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