• 디지털융복합연구
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• 제3권1호
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• pp.149-163
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• 2005

Researches for NN(nearest neighbor) query which is often used in LBS system, have been worked. However. Conventional NN query processing techniques are usually meaningless in moving object management system for LBS since their results may be invalidated as soon as the query and data objects move. To solve these problems, in this paper we propose a new nearest neighbor query processing technique, called CTNN, which is possible to meet continuous trajectory nearest neighbor query processing. The proposed technique consists of Approximate CTNN technique which has quick response time, and Exact CTNN technique which makes it possible to search accurately nearest neighbor objects. Experimental results using GSTD datasets shows that the Exact CTNN technique has high accuracy, but has a little low performance for response time. They also shows that the Approximate CTNN technique has low accuracy comparing with the Exact CTNN, but has high response time.

• 한국디지털정책학회:학술대회논문집
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• 한국디지털정책학회 2005년도 춘계학술대회
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• pp.517-530
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• 2005

Researches for NN(nearest neighbor) query which is often used in LBS system, have been worked. However, Conventional NN query processing techniques are usually meaningless in moving object management system for LBS since their results may be invalidated as soon as the query and data objects move. To solve these problems, in this paper we propose a new nearest neighbor query processing technique, called CTNN, which is possible to meet continuous trajectory nearest neighbor query processing. The proposed technique consists of Approximate CTNN technique which has quick response time, and Exact CTNN technique which makes it possible to search accurately nearest neighbor objects. Experimental results using GSTD datasets showed that the Exact CTNN technique has high accuracy, but has a little low performance for response time. They also showed that the Approximate CTNN technique has low accuracy comparing with the Exact CTNN, but has high response time.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.715-717
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• 2003

Some previous works for nearest neighbor (NN) query processing technique can treat a case that query/data are both moving objects. However, they cannot find exact result owing to vagueness of criterion. In order to escape their limitations and get exact result, we propose new NN query techniques, exact CTNN (continuous trajectory NN) query, approximate CTNN query, and dynamic CTNN query. These are all superior to pervious works, by reducing of number of calculation, considering of trajectory information, and using of continuous query concept. Using these techniques, we can solve any situations and types of NN query in location-aware environment.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제31권5호
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• pp.492-504
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• 2004

최근 위치 기반 서비스 기술에 관한 관심이 증가하면서, 시간에 따라 연속적으로 변하는 이동 객체에 관한 많은 연구들이 활발하게 수행되고 있다. 또한 이 시스템들이 자주 사용되는 질의 처리 기법 중 하나인 최근접(nearest neighbor, NN) 질의에 대한 연구도 다양하게 수행되고 있다. 그러나, 기존의 최근접 질의 처리 기법들은 질의와 객체가 이동하면 그들이 결과가 유효하지 않게 되므로, LBS를 위한 이동객체 관리 시스템에는 적합하지 않을 수 있다. 이러한 문제들을 해결하기 위해서 이동객체에 대한 정확하고 연속적인 질의 처리가 가능한 새로운 최 근접 질의 처리 기법을 제안하였으며, 이를 연속 궤적 최근접(continuous trajectory NN, CTNN) 질의라 부른다. 이 논문에서는 빠른 응답 시간을 얻기 위한 근사 연속 궤적 최근접(approximate CTNN, ACTNN) 질의 처리 기법과 정확한 최근접 탐색을 가능하게 하는 정확 연속 궤적 최근접(exact CTNN, ECTNN) 질의 처리 기법을 제안하였다. 우리는 여러 데이타 셋을 기반으로 실험을 하였으며, 실험결과는 제안된 ECTNN 기법의 경우 정확도는 상당히 높은 반면, 응답시간은 약간 낮은 성능을 보였다 또한 ACTNN 기법의 경우 정확도는 ECTNN 기법에 비해 낮은 반면, 응답시간은 높은 성능을 보였다. 제안된 기법들은 항해 시스템, 교통 통제 시스템, 물류정보 시스템 등 각종 위치 기반 서비스에 다양하게 사용될 수 있고, 특히 질의 객체와 데이타 객체가 모두 이동 점 객체이면서 이들의 궤적 정보를 미리 파악할 수 있는 경우에 가장 적합하다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 2003년도 추계학술대회
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• pp.169-174
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• 2003

이동 객체에 대한 기존 최근접(nearest neighbor, NN) 질의 처리 기법들은 질의 궤적에 대해 연속적으로 정확하게, 질의와 가장 가까운 위치를 유지하면서 움직이는 최근접 객체를 선택할 수 있는 충분한 기준을 가지고 있지 못하다. 이 논문은 질의 객체와 데이터 객체가 모두 이동 객체인 경우에 가장 적합하게 사용되는 객체 궤적에 대한 연속적인 질의 처리를 통해 정확한 결과를 얻을 수 있는 새로운 최근접 질의 처리 기법, 연속 궤적 최근접 질의(CTNN, continuous trajectory nearest neighbor query)를 제안한다. 우리는 두 가지 Approximate, Exact CTNN 기법을 제안하며 이들은 모두 항해 시스템, 교통 통제 시스템, 물류정보 시스템 등 각종 위치 기반 서비스(L8S: location based services) 상에서 다양하게 사용될 수 있다. 이들은 이동 객체 궤적이 미리 알려져 있는 경우 그리고 질의와 데이터 객체가 모두 이동 객체인 경우에 가장 적합하다.