최근 이동 중인 경로 상에 존재하는 모든 지점에 대해 k개의 최근접 객체를 탐색하는 연속 k 최근접 객체 탐색 질의가 위치기반 서비스와 지능형 교통 시스템의 응용 분야에 폭넓게 사용되고 있다. 이러한 질의는 위와 같은 응용에 빠른 응답을 요구하고, 공간 네트워크 데이터베이스에 적용가능 해야 한다. 이 논문에서는 공간네트워크 상에서 움직이는 질의 객체를 위한 최근접 객체를 효율적으로 탐색하는 새로운 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 기법은 다수의 분할점과 그에 상응하는 k개의 최근접 객체 집합들을 결과로 추출하며, POI들 간에는 순서가 없다. 분석을 통해 제안한 기법에 기존기법에 비해 우수함을 보인다.
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.
지금까지 제시된 최근접 질의 알고리즘은다소간의 cklms 있으나 기본적으로 질의 점과 MBR간의 최소거리에 기반한 분기와 한정 기법을 이용하고 있다. 그러나 차원이 증가함에 따라 질의 구와 겹치는 노드가 급속히 증가하기 때문에 최근접 질의 알고리즘의 성능은 매우 비효율적이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 MBR 간의 중첩을 줄이고 MBR 내에 가급적 많은 점을 포함할 수 있는 다양한 다차원 색인 구조가 제시도 되었다. 그러나 우리의 실험에 의하면 이러한 방법이 근본적인 해결책이 되지 못함을 알 수 있다. 고차원 백터 공간 모델이 가지는 문제로써 임의의 질의 점으로부터 모든 데이터 점들까지의 거리가 차원이 올라감에 따라 유사해지는 현상 때문에 비효율적인 성능이 나옴을 본 논문에서 지적한다.
효율적인 이미지 검색을 위해 고차원 데이터 색인에 대한 연구가 진행되고 있다. 거리 기반 색인 구조는 다차원 데이터를 색인하는데 자주 활용되는데, k-최근접 질의 처리에서 초기 탐색 범위를 전체 영역의 1%만으로 결정한다. 본 논문에서는 거리 기반 색인구조에서 k-최근접 질의를 효율적으로 처리하기 위해 데이터 분포 기반의 최적화 및 질의 처리 비용 기반 최적화 기법을 제안한다.
최근접 질의(nearest neighbor query)는 멀티미디어 데이타베이스에서 주어진 질의 객체와 가장 유사한 객체를 찾기 위한 매우 중요한 연산으로 사용된다. 대부분의 최근접 질의 처리 기법들은 객체의 효과 적인 인덱싱을 위하여 다차원 인덱스(multidimensional index)를 사용한다. 그러나 N차원 사각형 혹은 원을 사용하여 객체 클러스터의 캡슐 표현하는 기존의 다차원 인덱스들은 타원 수가 높아짐에 따라 검색 성능이 크게 떨어진다. 본 논문에서는 이러한 단순한 캡슐 표현 방식이 최근접 질의 처리의 성능을 저하시키는 주요 원인임을 지적하고, (1) 클러스터에 적합한 새로운 축 시스템(axis system)의 채택, (2) 원과 사각형의 조합 에 의한 다양한 캡슐 형태의 표현. (3) 아웃 라이어(outlier)의 별도 관리 등의 해결 방안을 제안한다. 또한, 이러한 개념들을 채택하는 인덱싱 구조를 제시하고. 이를 이용하는 최근접 질의 처리 방안을 제안한다. 끝으 로, 다양한 실험에 의한 성능 평가를 통하여 제안된 기법의 우수성을 검증한다.
최근 모바일 기기 및 무선 통신의 발달로 인하여 다양한 위치 기반 서비스에 대한 연구가 증대되고 있으며, 이러한 위치 기반 서비스의 대표적 질의인 k-최근접 질의를 효율적으로 처리하기 위한 연구가 활발히 수행되어 왔다. 그러나 기존 연구들은 단일 서버 구조로서 대용량 이동객체의 위치정보를 효율적으로 관리할 수 없다는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 대용량 이동객체의 위치정보를 분산된 서버에서 효율적으로 관리하기 위하여 분산 그리드 기법을 설계한다. 아울러 제안하는 분산 그리드 기법을 위한 k-최근접 질의처리 알고리즘을 제시한다.
최근 모바일 기기의 발달과 기기의 보급으로 인하여, 사용자의 이동성에 따른 위치 정보에 관한 질의 요구가 증가되고 있다. 이러한 사회적 특성에 맞추어 현재 위치를 중심으로 주변 객체를 찾는 최근접주변 객체 질의에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존 최근접 주변객체 질의는 2차원 공간에서 질의 점 주변에 보이는 모든 객체를 검색하며 보이지 않는 객체는 제외시킨다. 하지만 3차원 공간 환경일 경우 객체들의 높이를 감안해야 하기 때문에 기존 기법들로는 3차원 근접주변 객체를 검색하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 이런 문제점을 해결하는 새로운 3차원 최근접 주변객체 질의 (3dimensional Nearest Surrounder Query: 3dNS)를 제안한다. 객체들 간의 Z_angle 수직각도를 사용함으로써 3차원 공간 환경에서 객체 검색을 가능하게 하며 질의 처리의 정확성을 높일 수 있다.
본 논문은 단일무선방송채널환경에서 힐버트곡선과 최소영역사각형을 이용하여 공간데이터를 방송하고 이를 가지고 k-최근접질의 처리를 효과적으로 처리하는 기법에 관한 논문이다. 기존 방식은 k-최근접질의 처리시 백트랙킹문제가 발생하여 질의처리에 오랜 시간이 걸리거나 검색범위를 빠르게 줄이지 못하여 많은 정보를 수신해야 하는 단점이 존재하였다. 제안하는 방법은 공간데이터를 힐버트 곡선 순서대로 방송하되 방송중인 공간데이터를 제외한 나머지 공간데이터를 최소영역사각형으로 그룹화하고 이를 인덱스 테이블로 구성하는 방법이다. 그리고 이를 이용하여 클라이언트가 알려지지 않은 데이터의 위치를 예측하여 빠르게 검색범위를 줄여나가 불필요한 정보를 제거하여 적은 튜닝시간과 접근지연시간을 갖도록 하는 것이다.
최근 많은 관심을 받고 있는 증강현실 위치기반 서비스와 같이 사용자의 한정된 시야각이 존재하는 상황에서 사용자가 원하는 데이터를 효과적으로 제공하기 위하여 본 논문에서는 새로운 위치기반 질의인 시야 최근접 질의 (VFNN: View Field Nearest Neighbor Queries)를 소개한다. VFNN 질의는 사용자의 시야각내에 위치하는 가장 가까운 데이터를 검색한다. 본 논문에서 제안하는 VFNN 질의 처리 알고리즘은 가장 널리 활용되고 있는 공간 데이터 색인 구조인 $R^*$-tree를 사용한다. 특히, 질의 점과 MBR 사이의 최소거리인 MINDIST뿐만 아니라, 질의 점과 MBR 사이의 최대 각, 최소 각을 정의한다. 이를 활용하여 $R^*$-tree 탐색 시 질의 결과 값을 포함하지 않는 노드들을 연산에서 제외함으로써 질의 처리의 효율성을 향상시킨다. 마지막으로 실험을 통하여 VFNN 질의 처리 알고리즘의 성능을 평가한다.
위치기반서비스와 지능형교통시스템 등의 응용분야에서는 이동 중인 경로 상에 존재하는 모든 지점에 대해 k개의 최근접 객체를 탐색하는 연속 k 최근접 객체 탐색 질의가 폭넓게 사용되고 있다. 최근접 질의는 위와 같은 응용에 빠른 응답을 요구하고, 공간 네트워크 데이터베이스에 적용가능해야 한다. 또한 잦은 POI(Point of Interest) 객체의 변경에 유연하게 대처해야 한다. 이 논문에서는 도로 네트워크에서 이동 중인 질의 객체를 위한 최근접 객체를 효율적으로 탐색하는 새로운 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 기법은 다수의 분할점과 그에 상응하는 k개의 최근접 객체 집합들을 결과로 추출하며, POI들 간에는 순서가 없다. 실제 데이터를 이용한 실험은 제안한 기법에 기존 기법에 비해 우수함을 보인다. 최적의 조건에서 제안한 기법이 기존 기법에 비해 짧은 연산 시간(15%)을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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