In this paper, we explore the efficient processing of continuous range queries over a huge number of moving objects, each of which retrieves the moving objects that are currently located within a geographic query region of interest. The moving objects should continually communicate with the server to report their current locations, so as to keep the results of the continuous range queries up-to-date. However, this increases the server workload and involves a enormous amount of communication as the number of continuous range queries and the moving objects becomes enormous. In this paper, we adopt an approach where we leverage available memory and computational resources of the moving objects in order to resolve these problems. To this end, we propose a query indexing structure, referred to as the Space Partitioning Query Index(SPQI), which enables the server to efficiently cooperate with the moving objects for processing continuous range queries. SPQI improves system performance in terms of server workload and communication cost. Through simulations, we show the superiority of SPQI.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2006.11a
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pp.381-384
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2006
센서 네트워크 환경에서 스트림 데이터를 모니터링 하기 위해서는 스트림 데이터에 대한 연속적인 질의들을 효과적으로 처리하는 것이 필요하다. 이러한 연속적인 질의를 빠르게 검색하고 처리하기 위하여 낮은 저장 비용과 빠른 탐색 성능을 가진 질의 색인 기법이 많이 활용되고 있다. 기존 연구들은 사전에 삽입될 Interval 을 알고 트리를 구성하므로 동적인 삽입, 삭제가 불가능하거나 삽입된 Interval 수와 Interval 의 범위에 따라 높은 저장 비용이나 상대적으로 느린 탐색 속도를 보인다. 따라서 이 논문에서는 연속적인 질의 처리를 효율적으로 하기 위하여 Hashed Multiple Lists 를 제안한다. 제안된 기법은 빠른 선형 탐색 성능과 낮은 저장 비용을 요구하며 삽입, 삭제가 용이하고 다양한 범위를 표현할 수 있는 장점이 있다. 제안된 색인 기법은 센서 네트워크를 응용한 시스템과 상황 인식 시스템 등에서 연속적인 질의를 처리하는데 활용할 수 있다.
Recent applications on continuous queries on moving objects are extended quickly to various parts. These applications need not only 2-dimensional space data but also high-dimensional space data. If we use previous index for overlapped continuous range queries on high-dimensional space data, as the number of continuous range queries on a large number of moving objects becomes larger, their performance degrades significantly. We focus on stationary queries, non-exponential increase of storage cost and efficient processing time for large data sets. In this paper, to solve these problems, we present a novel query indexing method, denoted as PAB(Projected Attribute Bit)-based query index. We transfer information of high-dimensional continuous range query on each axis into one-dimensional bit lists by projecting technique. Also proposed query index supports incremental update for efficient query processing. Through various experiments, we show that our method outperforms the CES(containment-encoded squares)-based indexing method which is one of the most recent research.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2004.11a
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pp.285-290
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2004
Processing the continuous queries which perform the identical query in given time interval is required because of the continuous change of location of the moving object. Thus the continuous query may cause loads to the server or network and take the cost of processing time because the continuous query is performed in server as the moving object's location changes. In this paper, we propose the query processing technique to perform the continuous range query that is a sort of continuous query effectively The proposed query processing technique predicts the query result and the validity of query answer to perform the continuous query for reciprocal moving object. And it enables to process effectively the query that moves dynamically.
최근 이동체 또는 센서 데이터에 대한 연속 질의를 처리하기 위해 다양한 질의 색인 기법들이 연구되고 있다. 그러나 RFID 미들웨어는 이전 연구에서 고려되지 않은 특징이 존재한다. 첫째, 질의 색인에 삽입되는 질의는 Industry, Product, Serial의 세 부분으로 구성되며, 각 값은 범위 값으로 표현될 수 있기 때문에 색인 공간에서 비연속적인 간격의 조각들이 반복해서 나타난다. 둘째, TagID가 가지는 Industry, Product, Serial의 값은 포함관계를 가진다. 즉, 하나의 Industry에 여러 Product가 존재하며, 하나의 Product에 여러 Serial Item이 존재한다. 따라서 이러한 특징을 고려하지 못하는 기존의 질의 색인을 적용하면 다수의 질의 조각을 삽입하게 되어 색인의 성능이 급격히 저하되는 문제점이 있다. 이 논문에서는 RFID 미들웨어의 실시간 필터링 및 컬렉션을 위해서 Tag 스트림에 대한 질의 색인 기법을 제안한다. 이 논문은 ECSpec 필터링 범위의 3단계 계층구조 특징을 고려한 코드 분할(Code Segmented) 도메인을 제시하고 이를 위한 그리드 기반 색인 구조를 제안한다. 또한 ECSpec의 필터링 패턴 특징에 의해 나타나는 질의 조각의 반복 현상을 정의하고 이를 위한 질의 처리 기법을 제시한다.
In this paper, we propose a new skyline query processing scheme to enhance accuracy of query processing and communication cost in mobile P2P environments. The proposed scheme consists of three stages such as the pre-skyline processing, the query transmission range extension policy, and the continuous skyline query processing. In the pre-skyline processing, a peer selects the candidate filtering objects who have the potential to be selected. By doing so, the proposed scheme reduces the filtering cost when processing the query. In the query transmission range extension policy, we have improved the accuracy by extending the query transmission range. In addition, it can handle continuous skyline query by performing the monitoring after the first skyline query processing. In order to show the superiority of the proposed method, we compare it with the existing schemes through performance evaluation. As a result, it was shown that the proposed scheme outperforms the existing schemes.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2016.07a
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pp.103-104
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2016
본 논문에서는 GPS의 보급과 무선 통신의 발달로 급격하게 성장 중인 위치 기반 서비스에 대한 연구를 진행하였다. 위치 기반 서비스를 효율적으로 활용하기 위해서 연속 범위 질의(continuous range query)에 비공간적 특성과 K-최근접 질의를 결합한 안전 영역 할당 기법에 대해서 연구를 진행했다. 기존의 안전 영역은 객체간의 거리만으로 할당을 했지만, 본 논문에서는 객체간의 속성이 다르면 안전 영역을 할당하지 않는 기법을 제안했다. 실험결과 기존의 알고리즘 보다 통신 비용이 감소함을 확인할 수 있었지만 K 값에 따른 오차가 발생함을 확인했고 향후, 연구를 지속할 필요가 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10c
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pp.10-12
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2002
최근에 많은 새로운 타입의 어플리케이션에서 정보 시스템들에 대한 사용의 증가로 인해 연속 질의들은 여러 연구 프로젝트들에서 초점이 되고 있으며 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 시계열에 대해서 미래의 값에 대한 예측 모델과 FFT(Fast Fourier Transform)을 이용하여 새로운 값이 입력될 때마다 신속하게 응답할 수 있는 이웃에 관한 연속 질의에 대해 이미 연구되었다. 그러나 이것은 이웃에 관한 질의이며 또한 방대한 데이터를 처리함에 있어서 매우 효율적이지 못하다. 이 논문에서는 시계열에 있어서 예측 모델을 이용하여 미래의 값을 예측한다. 다음 DFT(Discrete Fourier Transform)을 이용하여 변환한 후 R*-tree를 구성하고, 새로운 값이 입력될 때마다 신속하게 유사성 시계열들을 찾아서 응답하는 연속 범위 질의 과정과 시스템 구조에 대해 제안한다.
Skyline queries have recently received considerable attention in the searching services. The skyline contains interesting objects that are not dominated by any other objects on all dimensions. Many related works have processed a skyline on static data or on moving objects in Euclidean space. However, this paper assumes that the point of a skyline query continuously moves in road networks. We propose a new method that efficiently processes continuous skyline queries in road networks through pre-computed shortest range data of objects. Our experiments show that the proposed method is about 100 times faster than previous methods in terms of query processing time.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2006.11a
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pp.341-344
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2006
본 논문은 위치 기반 서비스에서 중요한 질의 형태중의 하나인 연속 범위 질의를 효율적으로 처리하기 위한 질의 처리 기법을 제안한다. 본 논문에서는 기존 그리드 기반 질의 색인 기법을 변형하여 분할된 셀들을 그룹 단위로 관리하고 객체의 이동 변화에 따른 질의 결과의 변화를 빠르게 처리하기 위해 각 그룹에 포함된 질의들에 비트 식별자를 부여한다. 이러한 기법은 다수의 셀에 포함된 질의를 표현하기 위해 저장되는 질의 식별자의 수를 감소시킬 수 있으며 각 질의에 부여된 비트 식별자를 이용하여 객체의 갱신으로 인해 영향을 받는 질의를 빠르게 판단할 수 있다. 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 질의 처리 기법에 비해 우수한 성능을 보여줌을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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