• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06c
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• pp.52-54
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• 2006

RFID를 이용하는 물류 시스템에서 태그 객체의 위치 추적을 위해서는 태그 객체의 궤적을 모델링하고 효율적으로 검색하기 위한 색인 구성이 필수적이다. 태그 객체의 궤적은 리더의 인식 영역에 들어오고 나가는 두 점을 연결한 시공간 선분으로 표현할 수 있다. 그러나 태그 객체가 리더의 인식영역 밖으로 벗어나게 되면 태그 객체의 궤적을 표현 할 수 없으므로 위치 추적이 불가능하게 되는 문제를 가진다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 리더의 비 인식 영역에서 GPS를 이용한 태그 객체의 위치 추적을 병행할 필요가 있다. 본 논문에서는 RFID 시스템과 LBS 시스템을 연동한 환경에서 태그 궤적을 표현하기 위한 위치 추적 시스템의 모델을 제시하고. 제시된 모델에서 태그 객체의 위치 추적을 효율적으로 처리하기 위한 색인 구조를 제안한다. 제안된 색인 구조는 태그 객체의 현재 위치뿐만 아니라 과거 궤적을 효율적으로 처리하기 위한 새로운 삽입 및 분할 알고리즘을 제안하여 노드가 차지하는 영역을 최소화한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10c
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• pp.205-209
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• 2006

무선 네트워크의 기술 발달과 이동기기들의 많은 보급에 따라 GIS, LBS 등의 위치기반 서비스 등이 널리 사용되고 있다. 이러한 서비스를 수행하기위하여 방대한 양의 이동 객체들의 효율적인 관리, 검색에 대한 연구가 많이 이루어지고 있으며 이동 객체들의 특성과 사용목적에 따라 다양한 연구결과가 제시되고 있다. 본 논문에서는 시간에 따라 다양한 속도와 방향으로 이동하는 다차원 이동 공간 데이터를 위한 효율적인 색인 기법을 제시한다. 제안된 방법은 KDB-Tree와 QSF-Tree에 기반을 두고 있으며 색인 구조의 검색 성능을 향상시키기 위한 분할, 갱신 방법을 제시하여 시간에 따라 현재 속도와 방향이 다양하게 변화하는 데이터를 신속히 데이터를 색인하고 영역 질의 뿐만 아니라 미래 예측 질의에 대하여 현재 보유한 데이터 정보를 기반으로 미래 예측 결과를 신속히 산출할 수 있도록 한다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2003.11a
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• pp.163-168
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• 2003

현실 세계에서 자동차, 비행기, 태풍의 이동 등과 같이 시간에 따라 연속적으로 위치 및 모양이 변화하는 객체를 이동 객체라 한다. 이와 같은 이동 객체 정보를 다루기 위해서는 연속적으로 변화하는 정보를 저장해야 하며, 이로 인해 대용량 정보를 효과적으로 다루기 위한 색인이 필요하다. 특히, LBS를 제공을 위한 GPS 환경에서의 차량 관리 시스템 등에서는 이동 객체 관리를 위해 빠른 검색을 필요로 한다. 그리고, 기존의 이동 객체 색인은 대부분 R-트리의 구조를 가지기 때문에, 데드 스페이스 및 오버랩 등 R-트리의 문제점을 갖게 되고, 고려하는 초점에 따라 이 문제가 더 커진다. 따라서, 이 논문에서는 PDA를 활용한 차량 추적 시스템을 개발하고, R-트리의 문제점을 해결하기 위한 MP-트리 노드 연산 기법을 제안한다. 제안된 노드 연산 기법은 하위 노드의 경계 정보를 순서대로 저장함으로써, 데드 스페이스 및 오버랩으로 인한 불필요한 검색 비용과 분할 비용을 줄이고, 특정 시점 질의 및 시공간 범위 질의를 효과적으로 처리한다. 기존 이동 객체 색인과 비교한 실험으로부터 이동 객체 질의 처리 및 공간 활용에 대해 노드 연산이 유용하게 쓰임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.397-400
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• 2006

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.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.5 no.1 s.9
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• pp.65-74
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• 2003

Location-based service is an important spatiotemporal database application area that provides the location-aware information of wireless terminals via positioning devices such as GPS. With the rapid advances of wireless communication systems, the requirement of mobile application areas including traffic, mobile commerce and supply chaining management became the center of attention for various research issues in spatiotemporal databases. In this paper we present the A-Quadtree, an efficient indexing method for answering location-based queries where the movement vector information (e.g., speed and velocity) is not presented. We implement the A-Quadtree with an index structure for object identifiers as a.Net component to apply the component to multiplatforms. We present our approach and describe the performance evaluation through various experiments. In our experiments, we compare the performance with previous approaches and show the enhanced efficiency of our method.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.10 no.3
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• pp.1-18
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• 2008

Because we can usually get many information through analyzing trajectories of moving objects on spatial networks, efficient trajectory index structures are required to achieve good retrieval performance on their trajectories. However, there has been little research on trajectory index structures for spatial networks such as FNR-tree and MON-tree. Also, because FNR-tree and MON-tree store the segment unit of moving objects, they can't support the trajectory of whole moving objects. In this paper, we propose an efficient trajectory index structures based on signatures on a spatial network, named SigMO-Tree. For this, we divide moving object data into spatial and temporal attributes, and design an index structure which supports not only range query but trajectory query by preserving the whole trajectory of moving objects. In addition, we divide user queries into trajectory query based on spatio-temporal area and similar-tralectory query, and propose query processing algorithms to support them. The algorithm uses a signature file in order to retrieve candidate trajectories efficiently Finally, we show from our performance analysis that our trajectory index structure outperforms the existing index structures like FNR-Tree and MON-Tree.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.10 no.4 s.36
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• pp.65-75
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• 2005

Moving-objects databases should efficiently support database queries that refer to the trajectories and positions of continuously moving objects. To improve the performance of these queries. an efficient indexing scheme for continuously moving objects is required. To my knowledge, range queries on current positions cannot be handled by the 3D R-tree and the TB-tree. In order to handle range queries on current and past positions. I modified the original 3D R-tree to keep the now tags. Most of spatio-temporal index structures suffer from the fact that they cannot efficiently process range queries past positions of moving objects. To address this issue. we propose an access method, called the Tagged Adaptive 3DR-tree (or just TA3DR-tree), which is based on the original 3D R-tree method. The results of our extensive experiments show that the Tagged Adaptive 3DR-tree outperforms the original 3D R-tree and the TB-tree typically by a big margin.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.12D no.4 s.100
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• pp.507-520
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• 2005

The R-trees are usually used for an index of trajectories in moving-objects databases. However, they need to access a number of nodes to trace same trajectories because of considering only a spatial proximity. Overlaps and dead spaces should be minimized to enhance the performance of range queries in moving-objects indexes. Trajectories of moving-objects should be preserved to enhance the performance of the trajectory queries. In this paper, we propose the TP3DR-tree(Trajectory Preserved 3DR-tree) using clusters of trajectories for range and trajectory queries. The TP3DR-tree uses two split policies: one is a spatial splitting that splits the same trajectory by clustering and the other is a time splitting that increases space utilization. In addition, we use connecting information in non-leaf nodes to enhance the performance of combined-queries. Our experiments show that the new index outperforms the others in processing queries on various datasets.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.7 no.2 s.14
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• pp.67-79
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• 2005

For tracing tag locations, the trajectories should be modeled and indexed in a radio frequency identification (RFID) system. The trajectory of a tag is represented as a line that connects two spatiotemporal locations captured when the tag enters and leaves the vicinity of a reader. If a tag enters but does not leave a reader, its trajectory is represented only as a point captured at entry. Because the information that a tag stays in a reader is missing from the trajectory represented only as a point, it is impossible to find the tag that remains in a reader. To solve this problem we propose the data model in which trajectories are defined as intervals and new index scheme called the Interval R-tree. We also propose new insert and split algorithms to enable efficient query processing. We evaluate the performance of the proposed index scheme and compare it with the R-tree and the R*-tree. Our experiments show that the new index scheme outperforms the other two in processing queries of tags on various datasets.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.10a
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• pp.143-146
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• 2008

For tracing tag locations, a trajectories should be modeled and indexed in radio frequency identification (RFID) systems. The trajectory of a tag can be represented as a line that connects two spatiotemporal locations captured when the tag enters and leaves the vicinity of a reader. If a tag enters but does not leave a reader, its trajectory is represented only as a point captured at entry and we should extend the region of a query to find the tag that remains in a reader. In this paper, we propose an interval data model of tag's trajectory in order to solve the problem. For the interval data model. we propose a new index scheme called the IR-tree(Interval R-tree) and algorithms of insert and split for processing query efficiently. We also evaluate the performance of the proposed index scheme and compare it with the previous indexes.