이미지와는 달리, 비디오 데이터는 객체에 대한 움직임 정보(motion trajectory)를 가지고 있으며, 이러한 움직임 정보는 비디오 데이터만이 가지는 매우 중요한 특징으로 비디오 데이터에 대한 색인과 내용 기반 검색을 수행하는 데 있어 중요한 역할을 한다. 따라서, 본 논문에서는 비디오 데이터베이스에서 효율적인 내용기반 검색을 위해 하나의 객체에 대한 움직임 정보를 나타내는 single motion trajectory와 두 객체에 대한 움직임 정보를 나타내는 multiple motion trajectory를 위한 새로운 시공간 표현 기법을 제안한다. 아울러, 움직임 정보에 대한 사용자 질의에 대해 유사성을 측정하여 순위부여와 Time Interval을 지원하는 새로운 유사성 측정 알고리즘인 SIST와 SIMT를 제안한다.
비디오 데이터에서 의미적 인식을 위해 활용되는 요소 중 하나가 객체에 대한 움직임 정보로 이는 비디오 데이터에 대한 색인과 내용 기반 검색을 수행하는데 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 효율적인 객체기반 비디오 검색과 비디오의 움직임 해석을 위한 시공간 관계 표현 방법을 제시한다. 비디오의 객체표현 방법은 Polygon-based Bounding Volume의 3차원 Mesh 모델을 생성한 후 이를 이용하여 비디오 내 개체의 구조적 내용을 저차원적 속성과 움직임에 대한 기본 구조로 활용하였다. 또한, 움직임 객체에 대해 시공간적 특성과 시각적 특성을 동시에 고려하여 표현되도록 하였다. 각 Vertex는 시각적 특징 중 일부분이고, 비디오 내 개체의 공간적 특성과 개체의 움직임은 Volume Trajectory로 모델링되고, 개체와 개체간의 시공간적 관계를 표현하기 위한 Operation을 정의한다.
이동체 데이터베이스 시스템은 연속적으로 위치와 방향을 바꾸는 이동체 집합을 관리해야 한다. 전통적인 공간색인 기법은 정적인 공간 데이터를 관리하는 목적으로 사용되기 때문에 이동체를 위한 색인으로 부적합하다. 이동체의 위치는 연속적으로 변하기 때문에, 이동체의 색인은 변경된 위치 정보를 유지하기 위하여 빈번한 갱신 연산을 수행해야 한다. 이 논문에서는 이동체들의 이동을 처리하기 위한 삽입/삭제 비용을 분석하였다. 실험 결과에서 제안하는 동적 해싱 색인이 기존의 R-트리와 고정 그리드 보다 성능이 우수하였다.
RFID 시스템의 주요목적 중 하나는 사물에 태그(tag)를 부착하여 사물의 이동을 추적하는 것이다. 태그는 공간적 위치와 시간정보를 모두 갖기 때문에 기존의 시공간 객체와 같이 궤적을 색인화 할 수 있다. 태그 궤적을 구성하면 보다 효율적인 추적이 가능하지만 현재까지 태그궤적색인에 대한 연구는 많지 않다. 태그가 기존 시공간 객체와 다른 점은 리더(reader)에 진입(enter)한 후 이탈(leave) 함으로써 리더 별로 독립적인 궤적이 생성되는 것이다. 따라서, 리더 사이에는 태그를 찾을 수 없는 궤적 단절구간이 나타나며, 태그의 추적을 어렵게 한다. 또한 리더에 진입 한 후 이탈하지 않은 포인트 태그(point tag)는 궤적을 형성하지 못하기 때문에 질의에서 탐색되지 않는다. 우리는 이러한 문제를 해결하기 위해 각 리더에 분산된 궤적을 하나의 궤적으로 구성하고 포인트 태그를 탐색하는 태그궤적색인인 TR-tree(Tag trajectory R-tree in RFID system)를 제안한다. 실험결과는 리더별 궤적 단절구간을 극복한 TR-tree가 기존의 TPIR-tree 그리고 R-tree 보다 향상된 성능을 나타낸다.
위치 기반 서비스는 이동 통신 단말기의 위치를 GPS 등을 이용하여 실시간 위치 정보와 관련된 정보를 제공하는 응용 서비스로서 이동 통신망의 고도화에 따라 교통, 물류, 전자 상거래 등의 분야에서 시공간 데이터베이스의 주요한 응용 영역으로 부각되고 있다. 속도와 이동 방향과 같은 궤적 정보가 제공되지 않는 이동 통신 환경에서 지속적으로 변화하는 이동 객체의 위치를 효율적으로 색인하는 방법으로 본 논문에서는 A-Quadtree를 제시한다. A-Quadtree는 2차원 위치 정보를 실시간 갱신을 지원하는 구조로서 객체 식별자에 대한 색인과 통합하여.Net 콤포넌트로서 구현함으로써 다양한 플랫폼에 적용이 가능하도록 하였다. 또한 실험을 통하여 A-Quadtree는 기존의 다차원 색인 구조보다 갱신과 검색 성능이 효율적임을 보인다.
RFID 시스템에서 태그의 위치를 추적하기 위해서 궤적은 모델링되고 색인되어야 한다. 궤적은 태그가 판독기의 인식영역으로 들어갈 때와 나갈 때 보고되는 두 개의 시공간 위치를 연결한 선분으로 표현될 수 있다. 만약 태그가 판독기의 인식영역에 들어와 나가지 않으면 시공간 위치는 오직 태그가 인식영역에 들어올 때만 보고된다. 따라서 판독기에 머물고 있는 태그는 궤적을 표현할 수가 없으므로 질의 시 이러한 태그를 검색할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 이 논문에서는 태그의 궤적을 간격으로 정의하고 새로운 색인인 Interval R-tree를 제안한다. 또한 효율적인 질의처리를 위한 새로운 삽입 및 분할 알고리즘을 제안한다. 마지막으로 제안된 색인을 구현하여 다양한 데이터 집합에서 R-tree와 R*-tree와 성능을 비교하여 우수성을 입증한다.
최근 위치 기반 기술에 대한 활용이 증가하면서 이동 객체를 효율적으로 관리하기 위한 색인구조의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 미래 위치 검색 및 갱신 비용을 최소화하기 위한 새로운 시공간 색인 구조를 제안한다. 제안하는 색인 구조는 갱신 비용을 최소화하기 위해 이동 객체의 현재 위치를 직접 접근하기 위한 보조 색인 구조와 공간 분할 기반의 KDB-트리를 결합한 색인 구조이다. 제안하는 색인 구조에서는 이동 객체의 미래 위치 검색 및 갱신 비용을 줄이기 위해 KDB-트리의 중간 노드에 시간에 대한 파라미터를 유지한다. 또한 제안하는 색인 구조에서는 공간활용도 및 검색 효율을 극대화하기 위한 새로운 갱신 및 분할 기법을 제안한다. 제안하는 색인 구조의 우수성을 입증하기 위해 다양한 실험을 통해 성능 평가를 수행한다.
최근에는 GPS(Global Positioning System)와 무선 데이터 전송 능력이 있는 휴대용 전화기의 보급 및 이동/무선 컴퓨팅 기술의 발달로 인해 이를 이용한 응용 서비스에 대한 관심이 고조되고 있다. 특히, 이동 차량, PDA, 휴대용 전화기, 노트북 컴퓨터 등을 이용한 위치기반서비스(LBS: Location Based Services)가 무선 인터넷 시장의 중요한 이슈가 되고 있다. 위치 정보를 기반으로 다양한 위치기반서비스를 제공할 수 있는 플랫폼은 향후 무선 인터넷 응용의 핵심기술이므로, 모바일 환경에서는 이러한 이동 객체들의 위치정보를 효과적으로 관리할 수 있어야 한다. 따라서 이 논문에서는 현재 모바일 환경에서 위치기반서비스 관리 및 제공과정에서 얻어지는 데이터 형태를 살펴보고, 기존의 이동 객체 색인들을 이용하여 실세계에서 얻어지는 데이터를 처리하였을 때의 문제점들을 검토한다. 피리고 이러한 문제를 해결할 수 있는 색인방법으로 동일한 시공간 정보를 갖는 이동 객체들을 블록단위로 저장하는 색인 구조를 제시함으로써 전체 색인 크기를 줄여 중복검색을 해결하고 디스크 I/O수를 줄이도록 설계한다.
대부분의 이동객체들은 공간 네트워크상을 움직이기 때문에, 그들의 궤적을 효과적으로 색인 검색할 수 있는 궤적 기반 색인 구조가 필요하다. 하지만 도로와 같은 공간 네트워크상의 궤적 기반 색인 구조에 대한 연구는 FNR-트리나 MON-트리와 같은 연구가 진행되었을 뿐 연구가 많이 진행되어 있지 않다. 하지만, FNR-트리나 MON-트리 또한 이동객체의 세그먼트만을 저장할 뿐 전체 궤적을 유지하지 못하여, 궤적 질의에 대해 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 공간 네트워크상의 이동객체를 위한 궤적기반 색인 구조인 TMN -Tree(Trajectory of Moving objects on Network-Tree)를 제안한다. 이를 위해, 이동객체를 공간과 시간 특성으로 분류하고, 궤적을 유지함으로써 영역질의와 궤적질의를 동시에 처리할 수 있는 색인 구조를 설계한다. 아울러, 사용자 질의를 시공간영역 내 궤적 질의, 시간영역 내 유사궤적 질의, k-최근접 질의로 분류하고, 이들을 처리하기 위한 질의 처리 알고리즘을 제안한다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 궤적 기반 색인 구조가 기존의 색인구조인 FNR-Tree, MON-Tree보다 성능이 향상되었음을 보여준다.
본 논문에서는 위치기반 서비스에서 도로 네트워크 상을 움직이는 객체들의 현재 위치를 효율적으로 갱신하는 색인기법을 제안한다. 효율적인 시공간 질의 처리를 위하여 도로를 적절하게 분할하여 색인하게 된다. 기존의 도로 분할 방식은 연결정보를 포함하지 않기 때문에 객체가 현재의 도로 영역을 벗어났을 때 색인구조를 처음부터 검색해야 하는 단점이 있다. 제안하는 기법은 도로를 분할할 때 교차점을 포함하도록 분할하여 연결 정보가 유지되도록 한다. 이로 인해 제안하는 알고리즘은 객체가 색인된 현재의 도로 영역을 벗어났을 때 연결 정보와 NN(Nearest Neighbor) 검색 기법을 이용하여 벗어난 도로를 바로 찾아갈 수 있으므로 향상된 갱신 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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