차량과 같이 시간의 흐름에 따라 위치가 변경되는 객체를 이동체라 한다. 이동체의 과거 궤적은 시간이 지남에 따라 누적되므로 대용량 정보가 된다. 대용량 궤적 정보를 저장하는 이동체 데이터베이스에서 효율적으로 궤적을 검색하기 위해서는 색인이 필요하다. 특히 궤적을 선택하는 과정(영역 질의)과 선택된 궤적의 일부분을 추출하는 과정(궤적 질의)으로 이루어진 복합 질의를 처리하기 위해서는 궤적 보존을 지원하는 TB-tree와 같은 색인 구조가 적합하다. 그러나 TB-tree는 비단말 노드에서의 공간적인 특성을 고려하지 못하여 영역 질의시 불필요한 노드 접근이 발생하는 문제가 있다. 이 논문에서는 영역 질의를 효율적으로 처리하기 위하여, TB-tree의 비단말 노드의 사장 영역을 감소시킬 수 있는 분할정책을 제안하고 이를 TB-tree에 적용하여 구현한다. 이 논문에서 제안하는 분할 정책은 높은 공간 활용도, 효과적인 궤적 추출과 같은 TB-tree의 장점을 유지하면서 비단말 노드의 사장 영역을 줄임으로써 영역 질의에 효과적인 특징이 있다. 제안된 분할 정책은 성능평가를 통하여 기존의 TB-tree보다 영역 질의에서 우수함을 보인다.
RFID 시스템에서의 태그의 궤적은 태그가 리더의 인식영역에 들어왔을 때와 벗어날 때의 시공간 위치를 선분으로 연결하여 표현한다. 그러나 태그가 리더의 인식영역을 벗어난 후 다음 리더의 인식영역에 들어올 때까지는 태그의 위치를 파악할 수 없으므로 태그의 궤적은 연결되어 있지 않고 단절된 간격의 집합으로 표현된다. 그러므로 태그의 이력을 검색하기 위해서는 전체 색인을 검색해야 하는 문제가 발생한다. 이 논문에서는 높은 궤적 검색 비용문제를 해결하기 위해 전자태그의 간격을 연결하기 위한 기법을 제시하고 이 기법을 적용한 색인인 SLR-tree를 제안한다. 또한, 연결 정보의 추가로 인한 노드의 공간 활용도의 저하를 최소화하기 위하여 두 간격간의 연결정보를 공유하기 위한 기법을 제안하고 노드의 분할 시 공유정보를 유지하기 위한 분할 정책을 제안한다. 마지막으로 제안된 색인에 대한 성능을 비교평가 함으로써 이력검색 성능의 우수성을 입증한다.
현재 및 과거 위치 질의를 위해 연속적으로 변경되는 위치의 이동은 저장되고 색인화 되어야 한다. 기존의 R-트리에 시간을 다른 차원으로 추가하여 간단하게 확장한 3차원 R-트리는 현재 위치 질의를 다루지 않고 있으며, 색인 노드들의 많은 중첩으로 인하여 공간 활용도가 낮다는 문제점이 있다. 이 논문에서는 분할된 노드의 공간 활용도를 높이기 위하여 향상된 3차원 R-트리의 동적 분할 정책을 제안한다. 또한, 이동체들의 현재 및 과거 위치를 질의하기 위해 새로운 태그 색인 구조를 소개함으로서 기존의 3차원 R-트리를 확장하였다. 현재 및 과거 위치 질의에서 제안하는 태그 동적 3차원 R-트리는 기존의 3차원 R-트리와 TB-트리 보다 성능이 우수하였다.
공간 네트워크 상을 움직이는 많은 이동객체들의 궤적 분석을 통해서 많은 정보를 얻을 수 있다. 이를 위해서, 궤적을 효과적으로 검색 할 수 있는 궤적 기반 색인 구조가 필요하다. 하지만 도로와 같은 공간 네트워크상의 궤적 기반 색인 구조에 대한 연구는 FNR-트리나 MON-트리를 제외하고는 연구가 많이 부족한 실정이다. 또한, FNR-트리나 MON-트리는 에지를 지난 이동객체의 이동정보인 세그먼트만을 저장할 뿐 전체 궤적을 유지하지 못하며, 궤적 질의에 대해 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 공간 네트워크상의 이동객체를 위한 시그니처 기반의 궤적 색인 구조인 SigMO-트리를 제안한다. 이를 위해, 이동객체를 공간과 시간 특성으로 분류하고, 전체 궤적을 유지함으로써 영역질의와 궤적질의를 동시에 처리할 수 있는 색인 구조를 설계한다. 아울러, 사용자 질의를 시공간영역 내 궤적 질의, 시간영역 내 유사궤적 질의로 분류하고, 이들을 처리 하기 위한 질의 처리 알고리즘을 제안한다. 각 질의처리 알고리즘은 효율적인 검색을 위하여 시그니처 파일 기법을 이용하여 궤적을 검색한다. 마지막으로 성능평가를 통해 본 논문에서 제안한 궤적 기반 색인 구조가 기존의 색인구조인 FNR-트리, MON-트리보다 성능이 우수함을 보인다.
이동성을 지원하는 모바일 환경에서 위치정보의 활용에 대한 사용자 요구가 증가되고 있으며, 시간 흐름에 따라 변화가 크게 증가되는 차량 위치와 관련된 교통 정보를 효과적으로 유지 관리하기 위한 이동체 데이터베이스 시스템의 활용이 지속적으로 제기되고 있다. 이에 반해 객체의 공간적 속성이 시간에 따라 연속적으로 변하는 이동체에 대해 위치기반서비스를 위한 지도 데이터베이스와 연계된 연구가 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 시간의 변화에 따른 이동체의 위치와 질의 처리가 가능한 효율적인 시공간 이동체 색인 구조와 이를 지원하는 새로운 실증적 모델의 정립을 목적으로 한다. 본 연구에서 제시한 단계별 고정 그리드 인덱스를 이용한 시공간 이동체 모델은 대용량의 위치 기반 데이터의 효율적인 필터링을 통해 검색을 위한 공간 개체 수를 줄일 수 있었다. 또한 축척별 지도 표시를 위해 레벨을 조건으로 제약시켜 계층적 데이터 접근이 허용도록 효율적으로 구성되었음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 이동 카메라 환경에서 이동 및 이동 중 정지물체를 검출하기 위한 방법을 제안한다. 이동 중에 일시적으로 정지한 물체는 검출 결과의 응용관점에서 볼 때 이동물체의 검출만큼이나 중요한데, 기존의 이동물체 검출 방법들은 이들을 배경과 구분하지 못하는 한계를 갖는다. 이러한 문제를 해결하기 위해 제안하는 방법에서는 이동 가능성 큐, 위치 가능성 큐, 그리고 색 분포 유사성 큐를 정의하여 이동물체 검출 및 지속적인 추적에 이용한다. 그래프 컷 알고리즘은 세 개의 큐를 결합하여 시공간 영상분할을 수행함으로써 이동 및 이동 중 정지물체를 검출한다. 제안하는 방법은 이동물체 뿐 아니라 이동 중 정지물체에 대해서도 검출이 가능함을 실험을 통해 증명하였다.
기존의 차량 위치 추적 시스템은 기존의 상용 DBMS에 단순히 모든 차량 정보를 저장하여 관리하기 때문에 시간에 따라 연속적으로 변화하는 차량의 위치 데이타를 효과적으로 검색하지 못한다. 따라서 이 논문에서는 모바일 환경에서 차량의 위치 정보를 효과적으로 관리하고, 사용자에게 차량 관련 정보를 제공할 수 있는 차량 위치 관리 시스템을 설계하고 구현한다. 제안 시스템은 차량 위치 관리 서버와 모바일 클라이언트로 구성되며 이동 차량의 위치와 관련된 시공간 질의를 처리한다. 아울러 시스템에 저장되지 않은 차량의 위치 정보까지도 추정하여 사용자에게 제공한다. 이 시스템은 차량 위치 관리 서버의 이동 객체 색인 관리 모듈을 사용하여 차량의 위치 정보를 효과적으로 관리한 수 있다.
시간의 흐름에 따라 누적되는 대용량의 과거 위치를 관리하는 이동 객체 데이타베이스에서 이동 객체의 과거 위치를 효율적으로 검색하기 위해서는 이동 객체의 특성을 고려한 색인 구조가 필요하다. 그러나, 영역 질의 성능이 우수한 다차원 색인인 KDB-tree를 이동 객체 데이타베이스에 적용할 경우 시간 도메인이 증가하는 이동 객체 데이타베이스의 특성으로 인해 공간 도메인 가중 분할이 발생한다. 공간 도메인 가중 분할은 하나의 노드가 차지하는 MBR의 공간 영역이 분할 횟수에 반비례하게 감소되어 시공 간 영역 질의 처리시 색인의 검색 비용을 증가시키는 문제가 있다. 이 논문에서는 이동 객체 데이타베이스에서 시공간 영역 질의를 효율적으로 처리하기 위한 KDB-tree의 동적 분할 정책을 제안한다. 동적 분할 정책은 공간 우선 분할 방법을 적용하는 분할 도메인 선정 방법과 포인터 페이지에서 공간 활용도를 최대화시킬 수 있는 최근 시간 분할 정책, 영역 페이지에서 적용되는 최후 시간 분할 정책으로 구성된다. 제안한 동적 분할 정책의 성능을 평가하기 위해 3DR-tree, MV3R-tree, KDB-tree와의 성능을 비교한다. 영역 질의를 위한 성능 평가에서 동적 분할 정책을 적용한 MKDB-tree는 기존 색인에 비해 평균 30% 이상의 노드 접근 회수를 감소시킨다.
내용 기반의 비디오 검색에 있어 텍스처는 중요한 변수로 사용될 수 있다. 모든 물체의 표면은 독특한 성질을 보유하고 있으므로, 텍스처는 형상이나 색과 더불어 중요한 변수로 사용될 수 있다. 어떤 영상의 특징을 올바르게 추출하고 잘 분류하여 표현하는 것은 비디오 검색에 있어서 매우 중요하다. Temporal texture는 무한한 시공간적 범위의 복잡하고, 추상적인 움직임 패턴이며 자연 세계에 흔히 나타난다. 그러므로 이를 특징화시킬 수 있고, temporal texture 패턴을 얼마나 잘 이용할 수 있느냐는 비디오 검색의 성능에 많은 영향을 끼칠 수 있다. 본 논문은 temporal texture 모델링들 중 서로 다른 특징을 가진 세 가지의 모델을 선정하여 비교, 분석한다. 특히, 특징 추출의 분류가 정확하게 이루어지느냐에 초점을 맞추어서 분석하였다. 분류의 성능은 두 가지 변수 즉, 어떤 성질의 모델이며 비디오 데이터인가에 따라 달라지게 된다. 이들 모델링이 분류하기까지 걸리는 시간의 차이는 무시할 수 있을 정도의 시간차이므로, 정확도를 위주로 성능을 분석했다.
모든 물체의 표면은 독특한 성질을 보유하고 있으므로, 비디오 검색에 있어 텍스처는 형상이나 색과 더불어 중요한 변수로 사용될 수 있다. 비디오 검색에 있어서 중요한 것은 어떤 영상의 특징을 올바르게 추출하고 잘 분류하여 표현하는 것이다. Temporal texture는 무한한 시공간적 범위의 복잡하고, 추상적인 움직임 패턴도 특징화시킬 수 있으므로, temporal texture 패턴을 얼마나 잘 이용할 수 있느냐는 비디오 검색의 성능에 많은 영향을 끼칠 수 있다. 본 논문은 temporal texture의 서로 다른 특징을 가진 세 가지의 모델을 선정하여 비교한다. 특히, 특징 추출의 분류가 정확하게 이루어지느냐에 초점을 맞추어서 분석하였다. 분류의 성능은 두 가지 변수 즉, 어떤 성질의 모델이며 비디오 데이터인가에 따라 달라지게 된다. 이들 모델링이 분류하기까지 걸리는 시간의 차이는 무시할 수 있을 정도의 시간차이므로 정확도를 위주로 성능을 분석했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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