• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.184-186
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• 2003

실세계의 공간 객체는 시간이 흐름에 따라 위치 또는 모양과 같은 속성이 변경되고, 이로 인해 대용량의 이력 데이터가 발생된다. 이러한 시공간 객체의 이력을 효율적으로 저장하고 빠르게 검색하기 위하여 색인 기법들에 대한 연구가 최근까지 활발히 진행되어 왔다. 그러나 기존의 공간 데이터베이스의 색인 기법들은 시공간 객체의 이력을 지원하기에 적절치 못하거나 실세계의 객체에 직접 적용하기 어려운 문제점을 갖는다. 따라서 이 논문에서는 이산적으로 변화하는 시공간 객체의 이력을 효율적으로 관리하기 위해 다중 버전 구조의 색인을 설계한다. 그리고 실세계의 시공간 객체가 갖는 일반적인 특징을 분석하여 그 결과를 토대로 확장된 알고리즘을 제안한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.9
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• pp.1039-1051
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• 1999

시공간 데이타베이스는 현실세계의 객체에 대하여 효율적인 공간 관리와 이력 관리를 지원한다. 이러한 시공간 데이타베이스는 시간차원과 공간차원이라는 이질적 데이타 공간을 관리하여야 하는 대단히 복잡한 시스템이다. 따라서 데이타에 대한 효율적 접근 방법에 대한 연구가 필수적이며, 이는 효율적 색인 기법의 개발을 통하여 이룰 수 있다. 그러나 시공간 데이타에 대한 접근방법 연구는 거의 이루어지지 않고 있으며 극소수의 사례들마저도 공간 객체의 이력 개념을 지원하는 것이 아니라 멀티미디어 객체의 상대적 시간만을 지원하고 있다. 따라서 이 논문에서는 공간 데이타의 이력을 표현하는 시공간 데이타에 대하여 효율적으로 색인하기 위한 방안으로서 시간과 공간을 단일화된 색인 영역으로 통합하는 단일화된 시공간 색인 모델을 제시하고, 이를 기존의 R-트리를 기반으로 확장한 색인을 설계 및 구현하였으며, 아울러 다양한 유형의 시공간 연산에 대한 색인의 성능을 평가하였다.Abstract Spatiotemporal databases are able to support an efficient spatial management as well as historical management for an object in the real world. It is very complex to manage these two dimensions why there exists on difference of inborn property of temporal and spatial dimensions. Therefore an efficient access method should be studied, and it can be done by means of development of efficient indexing technology.However, there is a few related work in the research of access methods of spatiotemporal data. Also the previous works do not support the concept of history for spatial object, and only support the relative time among multimedia objects. Therefore, in this paper, we propose a unified Spatiotemporal index model as an efficient index for Spatiotemporal data. And we not only design Spatiotemporal index that has been extended to historical management facility on the basis of conventional R-tree, but also implement it. Finally we have evaluated performance of index for the various kinds of Spatiotemporal operations.

• 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.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.32 no.2
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• pp.129-141
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• 2005

Although spatio-temporal databases have received considerable attention recently, there has been little work on processing range sum queries on the historical records of moving objects despite their importance. Since to answer range sum queries, the direct access to a huge amount of data incurs prohibitive computation cost, materialization techniques based on existing index structures are recently suggested. A simple but effective solution is to apply the materialization technique to the MVR-tree known as the most efficient structure for window queries with spatio-temporal conditions. However, the MVR-tree has a difficulty in maintaining pre-aggregated results inside its internal nodes due to cyclic paths between nodes. Aggregate structures based on other index structures such as the HR-tree and the 3DR-tree do not provide satisfactory query performance. In this paper, we propose a new indexing technique called the Adaptive Partitioned Aggregate R-Tree (APART) and query processing algorithms to efficiently process range sum queries in many situations. Experimental results show that the performance of the APART is typically above 2 times better than existing aggregate structures in a wide range of scenarios.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11c
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• pp.1395-1398
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• 2003

최근 위치기반 기술의 급속한 발전으로 인하여 이동 객체를 효율적으로 관리하기 위한 색인 구조의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 KDB-트리를 기반으로 하는 새로운 형태의 시공간 색인 구조인 TPKDB-트리 (Time Parameterized KDB-Tree)를 제안한다. 제안하는 색인 구조는 갱신 비용을 최소화 하여 이동 객체 검색의 효율성을 증가시키고 노드 내에 포함되어 있는 이동 객체의 변화를 시간에 대한 파라미터로 유지함으로서 효율적으로 이동 객체의 미래 위치 검색을 지원한다. 또한, 공간활용도를 최대화하기 위해 EFP 분할 (Enhanced First Division Splitting) 기법을 제안한다. 제안하는 색인 구조의 우수성을 입증하기 위해 실험을 통해 다른 색인 구조차의 성능 비교를 수행한다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.30 no.1
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• pp.41-51
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• 2003

The spatiotemporal database concerns about the time-varying spatial attributes. One of the important research areas is related to the support of various location-based services in motile communication environments. It is known that database systems may be difficult to manage the accurate geometric locations of moving objects due to their continual changes of locations. However, this requirement is necessary in various spatiotemporal applications including mobile communications, traffic control and military command and control (C2) systems. In this paper we propose the $B^{st}$-tree that utilizes the concept of multi-version B-trees. It provides an indexing method (or the historical and future range query Processing on moving object's trajectories. Also we present a dynamic version management algorithm that determines the appropriate version evolution induced by the mobility patterns to keep the query performance. With experiments we .;hi)w that our indexing approach is a viable alternative in this area.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.64-66
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• 2001

비디오 데이터는 미디어의 특성상 시간의 흐름에 따라 객체의 위치가 변하는 움직임 객체(Moving Object)를 가지며, 움직임 객체를 기반으로 비디오 데이트를 색인 및 검색하기 위해서는 적합한 시공간 표현 기법이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 비디오 데이터가 지니는 움직임 객체의 움직임 경로(Trajectory)를 효율적으로 모델링하고 사용자에게 빠른 검색 결과를 제공할수 있는 근사 탐색(Approximation Search)이 가능한 새로운 시공간 표현 기법을 제안한다. 이는 사용자가 직접 스케치한 움직임 경로를 토대로 검색을 수행하는 내용 기반 검색과 움직임 객체의 일련의 움직임 경로들과 움직임 경로가 일어나는 위치 정보를 통해 얻어진 개념(의미)을 이용한 개념 기반 검색을 지원한다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.11D no.1
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• pp.69-82
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• 2004

A moving object has a special feature that it's spatial location, shape and size are changed as time goes. These changes of the object accompany the continuous movement that is called the trajectory. In this paper, we propose an index structure that users can retrieve the trajectory of a moving object with the access of a page. We also propose the multi-complex query that is a new query type for trajectory retrieval. In order to prove the excellence of our method, we compare and analyze the performance for query time and storage space through experiments in various environments. It is shown that our method outperforms the existing index structures when processing spatio-temporal trajectory queries on moving objects.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.19 no.5
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• pp.71-78
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• 2014

The RFID-tag objects can be recognized by a distinct reader where it is installed. The RFID-tag objects are likely described as storages rather than the mobiles in the use of GPS. As RFID tags are large in number compared to moving objects, so the storing and retrieval costs are highly expensive. Here, two solutions for spatio-temporal model taking account of the feature in the tagged objects are proposed. First, the moving-tag objects are expressed by the terms "now" as well as "path location". Second, the size of storing index was noticeably reduced by not saving the tag information of palletizing products but mapping the tagged objects.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.46-48
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• 2003

최근 시공간 데이타에 대한 OLAP연산 효율을 증가시키기 위한 여러 가지 연구들이 행하여지고 있다. 이들 연구의 대부분은 다중트리구조에 기반하고 있다. 다중트리구조는 공간차원을 색인하기 위한 하나의 R-tree와 시간차원을 색인하기 위한 다수의 B-tree로 이루어져 있다. 하지만, 이러한 다중트리구조는 높은 유지비용과 불충분한 질의 처리 효율로 인해 현실적으로 시공간 OLAP연산에 적용하기에는 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 근본적으로 개선하기 위한 접근 방법으로서 힐버트큐브(Hilbert Cube, H-Cube)를 제안하고 있다. H-Cube는 집계질의(aggregation query) 처리 효율을 높이기 위해 힐버트 곡선을 이용하여 셀들에게 완전순서(total-order)를 부여하고 있으며, 아울러 전통적인 누적합(prefix-sum) 기법을 함께 적용하고 있다. H-Cube는 적응적이며, 완전순서화되어 있으며, 또한 누적합을 이용한 셀 기반의 색인구조이다. 본 논문에서는 H-Cube의 성능 평가를 위해서 다양한 실험을 하였으며, 그 결과로서 유지비용과 질의 처리 효율성면 모두에서 다중트리구조보다 높은 성능 향상이 있음을 보인다.