• Journal of KIISE:Databases
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• v.35 no.5
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• pp.447-458
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• 2008

In this paper, we address an efficient processing scheme for k-nearest neighbor queries to retrieve k static objects in road network databases. Existing methods cannot expect a query processing speed-up by index structures in road network databases, since it is impossible to build an index by the network distance, which cannot meet the triangular inequality requirement, essential for index creation, but only possible in a totally ordered set. Thus, these previous methods suffer from a serious performance degradation in query processing. Another method using pre-computed network distances also suffers from a serious storage overhead to maintain a huge amount of pre-computed network distances. To solve these performance and storage problems at the same time, this paper proposes a novel approach that creates an index for moving objects by approximating their network distances and efficiently processes k-nearest neighbor queries by means of the approximate index. For this approach, we proposed a systematic way of mapping each moving object on a road network into the corresponding absolute position in the m-dimensional space. To meet the triangular inequality this paper proposes a new notion of average network distance, and uses FastMap to map moving objects to their corresponding points in the m-dimensional space. After then, we present an approximate indexing algorithm to build an R*-tree, a multidimensional index, on the m-dimensional points of moving objects. The proposed scheme presents a query processing algorithm capable of efficiently evaluating k-nearest neighbor queries by finding k-nearest points (i.e., k-nearest moving objects) from the m-dimensional index. Finally, a variety of extensive experiments verifies the performance enhancement of the proposed approach by performing especially for the real-life road network databases.

• Annual Conference of KIPS
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• 2007.05a
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• pp.61-62
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• 2007

본 논문에서는 도로 네트워크 데이터베이스에서 k-최근접 이웃 질의를 효율적으로 처리하기 위한 방안에 대하여 논의한다. 네트워크 거리는 삼각형 부등식 성질(triangular inequality property)을 만족하지 못하므로 기존의 기법들은 네트워크 거리를 기반으로 하는 인덱스를 사용하지 않았다. 이러한 기법들은 질의 처리 시 심각한 성능 저하의 문제를 가진다. 사전 계산된 네트워크 거리를 이용하는 또 다른 기법은 저장 공간의 오버헤드가 크다는 문제를 갖는다. 본 논문에서는 이러한 두 가지 문제점들을 동시에 해결하기 위하여 객체들 간의 네트워크 거리를 근사하여 객체들에 대한 인덱스를 구축하고, 이를 이용하여 k-최근접 이웃 질의를 처리하는 새로운 기법을 제안한다. 실제 도로 네트워크를 이용한 정확도 검증 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 규명한다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.12D no.5 s.101
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• pp.673-682
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• 2005

Distance browsing queries, namely k-nearest neighbor queries, are the most important queries in spatial database applications, e.g., Geographic Information Systems(GISs). Recently, GIS applications trends to extend themselves toward wide multi-user environments such as the Web. Since many techniques for such queries, where Hjaltason and Samet's algorithm is the most efficient one, were optimized for only one query, we need to complement them suitable for multi-user environments. It can be a good approach that we store many individual query results in a cache, i.e., query result caching and reuse them in evaluating incoming queries, j.e., query result matching. In this paper, we propose a complementary Hjaltason and Samet's algerian capable of reusing previous query results in a cache for answering distance browsing queries in multi-user GIS environments. Our experimental results conform the efficiency of our approach.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.124-129
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• 2007

지금까지 질의 점을 중심으로 최근접 객체(Nearest Neighbor : NN)를 찾는 다양한 연구가 진행되었다. 하지만 이 방법은 질의 점과 객체의 거리만을 고려하기 때문에 질의 점을 둘러싸고 있는 객체들을 찾을 수 없다는 문제점이 있다. 이것을 해결하기 위해서 제안 된 것이 최근접 주변객체(Nearest Surrounder : NS) 질의 처리이다. 최근접 주변 객체는 질의 점을 둘러싸고 있으면서 가장 가까운 객체들을 찾는 것에 대한 연구이다. 기존의 NS를 찾는 방법은 객체 인덱싱을 위하여 R-tree를 사용하며, 질의 점과 최소경계사각형(minimum bounding rectangle : MBR)이 이루는 각의 범위를 계산한다. 계산 수행 결과 각 MBR들 이 이루는 각의 범위가 겹치는 부분이 발생하면 해당 각 범위 내에서 질의 점으로부터 최소거리에 있는 MBR을 선택해야 하므로 범위별 질의 점과 MBR들의 최대 최소 거리를 구해야 한다. 이러한 범위별 계산 과정은 계산 비용을 높이는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 NS를 필요로 하는 영역에서 각 범위별 겹쳐지는 MBR들의 꼭지점 좌표만을 비교한다. 이것은 기존 연구에서 계산 비용을 높이는 공통 각 계산 절차를 개선하고, 최대 최소 거리 계산 수행은 생략하여 NS를 찾는다. 제안 기법을 위해 논문에서 사용하는 각 알고리즘은 이전 연구보다 나은 계산비용 절감 효과를 가져 올 수 있다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.12 no.8
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• pp.47-58
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• 2012

In this paper, we propose a continuous k-nearest neighborhood query processing method for updating the query results in real-time over mobile peer-to-peer environments. The proposed method disseminates a monitoring region to efficiently monitor the k-nearest neighbor peers. The Monitoring Region is created to assure at least k peers as the result of the query within the time range using the vector of neighbor peers. In the propose method, the monitoring region is valid for a long time because it is calculated by the vector of neighbor peers of the query peer. Therefore, the proposed method decreases the cost of re-processing by monitoring region invalidation. In order to show the superiority of the proposed method, we compare it with the previous schemes through performance evaluation.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.15-16
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• 2012

본 논문에서는 이동 P2P 환경에서 연속적인 서비스 제공을 위한 k-최근접 질의 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 질의 피어와 근접한 k개의 피어를 효율적으로 모니터링하기 위하여 MR(Monitoring-Region)을 배포한다. MR은 주변 피어들의 이동 벡터를 이용하여 시간 범위 내에서 최소 k개의 질의 결과를 보장하기 위해 만들어진 영역이다. 제안하는 기법은 주변 피어들의 벡터를 이용하여 MR을 계산하기 때문에 장시간 유효하며 MR 영역의 무효화에 따른 질의 재수행 비용을 절약한다. 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해 기존 기법과의 성능평가를 수행한다.

• Spatial Information Research
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• v.20 no.4
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• pp.83-92
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• 2012

Location-based services (LBS) are increasingly popular due to the improvement of geo-positioning capabilities and wireless communication technology. However, in order to enjoy LBS services, a user requesting a query must send his/her exact location to the LBS provider. Therefore, it is a key challenge to preserve user's privacy while providing LBS. To solve this problem, the existing method employs a 2PASS cloaking framework that not only hides the actual user location but also reduces bandwidth consumption. However, 2PASS does not fully guarantee the actual user privacy because it does not take the real user distribution into account. Hence, in this paper, we propose a nearest neighbor query processing algorithm that supports K-anonymity property based on the weighted adjacency graph(WAG). Our algorithm not only preserves the location of a user by guaranteeing k-anonymity in a query region, but also improves a bandwidth usage by reducing unnecessary search for a query result. We demonstrate from experimental results that our algorithm outperforms the existing one in terms of query processing time and bandwidth usage.

• Annual Conference of KIPS
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• 2004.11a
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• pp.67-70
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• 2004

수십, 수백만의 이동 객체가 존재하는 환경에서 전체 이동 객체의 궤적을 중앙 서버가 모두 관리하는 것은 적절한 접근 방법이 아니다. 통신 메시지들이 서버에 집중되기 때문에, 높은 네트워크 대역폭, 처리 능력, 그리고 방대한 저장 공간을 보유한 서버를 필요로 하기 때문이다. 이에 본 논문에서는 중앙 서버없이 각각의 이동 객체들이 자기 자신의 궤적을 관리하는 방식을 통해 앞서의 문제를 해결하려한다. 중앙 서버없이 데이터가 네트워크에 분산되어 있는 경우, 특정 데이터에 효율적으로 접근하기 위해서는 색인이 필요하게 되는데, 본 논문에서는 헤더 객체와 헤더 검색 트리라는 것을 정의하여 IPv6의 모바일 IP를 이용한 P2P방법으로 영역 질의, 최근접 질의, 궤적 질의 처리를 할 수 있는 모델을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.121-123
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• 2005

유클리디언(Euclidean)공간을 가정한 이동객체를 위한 색인구조 연구가 많이 진행되어 왔다. 그러나 LBS(Location Based System) 및 텔레매틱스 응용이 활발해짐에 따라, 이를 효과적으로 지원하기 위해서 도로 철도와 같은 공간 네트워크를 고려한 색인구조 연구가 요구된다. 따라서 본 논문에서는 공간 네트워크상에서 이동객체를 효율적으로 색인할 수 있는 궤적기반 색인구조를 설계한다. 이를 위해 공간 데이터와 시간 데이터를 분리하여 색인하고, 실세계에서 공간네트워크상의 이동객체에 대한 질의를 시공간+궤적 질의, k-최근접 질의, 시간+궤적 질의로 분류하고, 이를 위한 질의 처리 알고리즘을 설계한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.12
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• pp.2919-2925
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• 2014

Because of the rapid growth of mobile communication and wireless communication, Location-based services are handled in many applications. So, the management and analysis of spatio-temporal data are a hot issue in database research. Index structure and query processing of such contents are very important for these applications. This paper addressees algorithms that make index structure by using Douglas-Peucker Algorithm and process nearest neighbor search query efficiently on moving objects trajectories. We compare and analyze our algorithms by experiments. Our algorithms make small size of index structure and process the query more efficiently.