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.
본 연구에서는 3차원 지상 레이저 스캐너로부터 취득된 대용량 포인트 클라우드로부터 효과적인 포인트 탐색을 수행하기 위한 인덱싱 방법으로서 3D R-tree와 옥트리를 비교하였다. 포인트 클라우드의 각 포인트로부터 일정 거리 이내의 포인트를 조회하는 방식으로 탐색을 수행하였으며, 탐색 시간 및 메모리 사용량을 측정하였다. 실제 건물과 석탑을 대상으로 취득된 포인트 클라우드에 적용한 결과, 옥트리는 3D R-tree에 비하여 생성 및 탐색 속도가 우수하며 3D R-tree는 보다 메모리 효율적임을 확인할 수 있었다. 3D R-tree는 인덱스 용량과 리프 용량이, 옥트리는 계층 수가 탐색 성능을 좌우함을 확인하였으며, 주어진 자료에 대한 최적의 수치를 도출할 수 있었다.
이동 객체를 효율적으로 처리하기 위해 여러 가지 색인 기법들이 제안되었다. 이들 중 3D R-tree와 같은 색인 기법은 시간과 공간을 동일한 차원으로 생각하고 있으나, 실제로 이 두 차원은 단위와 성격이 다르므로 분리해서 처리해야 한다. 특히 본 논문에서 고려하는 환경은 실내와 같은 한정된 공간이므로, 이런 환경에서는 시간과 공간이 같이 성장하는 것이 아니라 공간은 한정되어 있는 반면 시간 차원만이 성장한다. 따라서 R-tree와 1차원(시간차원)의 TB-tree 두 개의 색인을 유지하여, 공간정보와 고정된 객체는 R-tree에, 시간 정보와 이동 객체는 TB-tree에 저장하는 시공간 분리 트리(STS-tree : Separation of Time and Space tree)를 제안한다.
유비쿼터스 환경에서 대표적인 장치들 가운데 하나인 이동장치가 이동성 덕분에 주목받고 있다. 일반적인 이동장치의 흐름은 스마트폰의 애플리케이션에 주목하고 있으며, 이 가운데 증강현실 등 객체들에 대한 지리적인 위치 및 현실적용 사례가 증가하고 있고, 이들에 대한 데이터 처리가 매우 중요해지고 있다. 이와 같이 사용자에게 제공하는 모바일응용서비스들은이동객체에기반한다양한서비스에대한기술이요구되어지며, 또한이들기술을활용하여 데이터를 시각적으로 인덱싱하여 신속하게 데이터가 처리되는 것을 시각적으로 표현하는 기술도 요구되어지고 있다. 그러나 이와 같이 사용자의 작업 이해를 높이기 위한 시각화 작업이 부족한것이 사실이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 하위 트리를 갖는 R tree 인덱스를 활용하여 객체 생성을 수행하며, 생성된 객체들을 기반으로 3차원 도형으로 표현한 구현 결과를 보인다. 특히, 객체 생성과 이를 3차원으로 보여주며, 미니맵을 통해 사용자의 위치를 파악할 수 도 있으며, R tree의 노드안에 포함관계를 시각화시켜서 사용자의 이해를 향상시킬 수 있었다.
이동체 데이터베이스는 연속적으로 이동하는 이동체의 위치와 궤적을 검색하기 위한 데이터베이스 질의를 효과적으로 처리해야 한다. 질의 처리의 성능 향상을 위하여, 연속적으로 이동하는 이동체를 위한 효과적인 색인 기법이 필요하다. 3D R-tree와 TB-tree는 현재 위치에 대한 영역 질의를 처리할 수 없다. 현재와 과거 위치에 대한 영역 질의를 처리하기 위하여, 기존의 3D R-tree를 태그 now를 가지도록 수정하였다. 대부분의 시공간 색인 구조들은 이동체의 과거 위치에 대한 영역 질의를 효과적으로 처리할 수 없다. 이와 같은 쟁점을 설명하기 위하여 기존의 3D R-tree를 기반으로 하는 TA3DR-tree이라 불리는 색인 방법을 제안한다. TA3DR-tree는 기존의 3D R-tree와 TB-tree와의 성능 평가의 우수한 성능 결과를 보였다.
위치 기반 서비스는 이동체의 위치에 따라 종속적인 결과를 얻는 위치 기반 질의를 필요로 하게 하였다. 연속적으로 이동하는 이동체의 위치를 추적하는 것은 위치 기반 서비스에서는 중요한 응용 중의 하나이다. 효과적인 질의 처리를 위해 이동체 데이터베이스는 연속적으로 위치를 변경하는 이동체의 이동을 관리하는 3차원 색인을 필요로 한다. 2차원 R-tree의 확장으로 시간 도메인을 포함하는 3DR-tree와 같은 이동체 색인은 노드 간의 높은 중복과 사장 공간으로 인하여 낮은 공간 활용도와 검색 성능이 저하되는 문제점이 있다. 이 논문에서 제시하는 TR-tree는 R-tree 기반의 색인으로서, 시간 도메인의 성장을 고려하여 시간 축 분할 시 비균등 분할 정책을 사용하여 공간 활용도를 높였다. 노드간의 중복과 사장 공간을 최소화 하기 위하여 강제 합병 정책을 사용하여 중복이 심한 노드를 강제 합병 시킨다. 또한 오버플로우 노드의 분할 시에 노드간의 중복을 심하게 하는 원인이 되는 긴 선분을 절단 정책을 사용하여 2개의 선분으로 절단하여 분할 노드 간의 중복을 제거한다. 실험 평가 결과에서 TR-tree는 3DR-tree와 TB-tree 보다 성능이 우수하였으며, 특히 R-tree와 R*-tree보다 색인의 크기가 작다.
최근 모바일 환경의 급속한 발달로 이동 중인 사용자의 위치에 기반한 다양한 서비스가 가능하게 되면서 모바일 기기에서 지도를 처리하는 모바일 소프트웨어의 개발이 증대되고 있다. 본 논문은 지도를 처리하는 모바일 소프트웨어에서 성능을 결정짓는 가장 중요한 요소인 공간 인덱스를 효율적으로 구성하는 새로운 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 $AR^*$-tree는 기존의 $R^*$-tree를 변형하여 2차원 공간 데이터의 x축 및 y축에 면적 (a) 축을 추가하여 3차원 데이터를 저장한다. 그리고, 검색 시에도 면적 축에 대한 조건을 추가함으로써 작은 화면을 갖는 모바일 기기에서의 지도 가독성을 증대시키고 시간 효율성도 동시에 향상시킨다.
본 논문은 3차원 모델의 모양 기반 검색을 하기 위한 모델의 특징을 추출하는 방법을 제시한다. 3차원 모델의 특징 기술자는 모델에 대한 위치, 회전, 크기 변환에서 그 특징이 불변해야 하기 때문에, 모델을 정규 좌표계로 표시하기 위한 선(先)처리 작업이 필요하다. 우리는 선처리 작업을 위해서 주성분 분석 방법을 사용하였으며, 이 방법은 최소 경계 상자와 외접구의 생성을 위해서도 이용되었다. 제안한 알고리즘은 다음과 같다. 반지름 1인 외접구를 만들고, 구의 중심에 3차원 모델을 위치시킨 후, 반지름이 다른 동심구($r_i=i/n,\;i=1,2,{\ldots},n$)를 생성하고, 이 동심구들과 모델이 접하는 면을 구한 다음 그 면에 대한 곡률을 계산한다. 여기서 구한 곡률을 3차원 모델의 특징 기술자로 사용하게 된다. 실험 결과는 타 알고리즘에 비해 제안하는 방법이 상대적으로 적은 빈(bin) 수를 가졌음에도 불구하고 ANMRR 평가 함수에 의해 최소 0.1에서 0.6 이상의 성능 개선 효과가 나타나고 있음을 보여 준다. 본 논문은 색인 기법으로 $R{^*}-tree$를 사용하였다.
영역 질의와 궤적 질의로 구성된 복합질의는 특정 영역에 위치하는 이동체의 궤적을 검색하는 질의이다. 궤적질의는 선행궤적을 찾기 위해 점질의를 계속 반복하기 때문에 복합질의의 성능을 결정짓는 중요한 요소이다. 이 경우에 점질의는 인덱스의 노드를 중복해서 방문하기 때문에 질의처리의 수행속도가 매우 느려진다. 이 논문은 영역 질의에 우수한 성능을 가진 R-tree 기반의 이동체 색인을 대상으로 궤적 질의를 효율적으로 처리함으로써 복합 질의의 성능을 향상시키기 위한 방법을 제시한다. 기존 연구의 문제점인 노드의 중복 방문을 방지하기 위해 최소 공통 탐색 선분을 정의하여 단일 방향으로만 탐색하며 궤적을 예측하고 예측된 선분을 이용하여 연속된 궤적을 동시에 탐색하는 예측기반 여과 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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