Moving objects' trajectories play an important role in indexing video data on their content and semantics for content-based video retrieval. In this paper, we propose new similar sub-trajectory retrieval schemes based on k-warping algorithm for efficient retrieval on moving objects' trajectories in video data. The proposed schemes are fixed-replication similar sub-trajectory retrieval(FRSR) and variable-replication similar sub-trajectory retrieval(VRSR). The former can replicate motions with a fixed number for all motions being composed of the trajectory. The latter can replicate motions with a variable number. Our schemes support multiple properties including direction, distance, and time interval as well as a single property of direction, which is mainly used for modeling moving objects' trajectories. Finally, we show from our experiment that our schemes outperform Li's scheme(no-warping) and Shan's scheme(infinite-warping) in terns of precision and recall measures.
Moving objects have characteristics that they change continuously their positions over time. The movement of moving objects should be stored on trajectories for processing past queries. Moving objects databases need to provide spatio-temporal index for handling moving objects queries like combined queries. Combined queries consist of a range query selecting trajectories within a specific range and a trajectory query extracting to parts of the whole trajectory. Access methods showing good performance in range queries have a shortcoming that the cost of processing trajectory Queries is high. On the other hand, trajectory-based index schemes like the TB-tree are not suitable for range queries because of high overlaps between index nodes. This paper proposes new TR(Trajectory Riving)-tree which is revised for efficiently processing the combined queries. This index scheme has several features like the trajectory preservation, the increase of the capacity of leaf nodes, and the logical trajectory riving in order to reduce dead space and high overlap between bounding boxes of nodes. In our Performance study, the number of node access for combined queries in TR-tree is about 25% less than the STR-tree and the TB-tree.
Recently, the location-based service for moving customers is becoming one of the most important service in mobile communication area. For moving object applications, there are lots of update operations and such update loads are concentrated on some particular area unevenly. Range queries, whose range can be window or circular, are the most essential query types in LBS. We need to distinguish completely contained cells from partially contained cells in those range queries. Also, it is necessary to consider temporal dimension to filter out qualifying objects correctly. In this paper, we adopt two-level index structures with fixed grid file structures in the second level, which are designed to minimize update operations. We propose a spatial ceil filtering method using VP filtering and a combined spatio-temporal filtering method using time gone concepts. Some experimental results are shown for various window queries and circular queries with different filtering combinations to show the performance tradeoffs of the proposed methods.
This paper addresses an indexing scheme capable of efficiently processing range queries in a large-scale trajectory database. After discussing the drawbacks of previous indexing schemes, we propose a new scheme that divides the temporal dimension into multiple time intervals and then, by this interval, builds an index for the line segments. Additionally, a supplementary index is built for the line segments within each time interval. This scheme can make a dramatic improvement in the performance of insert and search operations using a main memory index, particularly for the time interval consisting of the segments taken by those objects which are currently moving or have just completed their movements, as contrast to the previous schemes that store the index totally on the disk. Each time interval index is built as follows: First, the extent of the spatial dimension is divided onto multiple spatial cells to which the line segments are assigned evenly. We use a 2D-tree to maintain information on those cells. Then, for each cell, an additional 3D $R^*$-tree is created on the spatio-temporal space (x, y, t). Such a multi-level indexing strategy can cure the shortcomings of the legacy schemes. Performance results obtained from intensive experiments show that our scheme enhances the performance of retrieve operations by 3$\sim$10 times, with much less storage space.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10a
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pp.205-207
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2001
이동 객체는 현실 세계의 차량과 같이 시간에 따라 움직이는 모든 객체를 말한다. 이동체 데이터베이스는 이동 객체가 연속적으로 위치 정보가 변하기 때문에 기존의 데이터베이스 기법과 차이가 있다. 이동 객체의 위치 변경은 빈번한 갱신 연산을 수행해야 하는 문제점이 있고, 이동체의 움직임을 모두 저장할 수 없으므로 이동 객체의 움직임을 이산적 표현 방법을 사용하여 이동 객체의 현재와 미래 위치를 계산해야 한다. 이동 객체의 빈번한 위치 변경은 색인 처리 비용이 증가를 초래한다. 이 논문에서는 빈번한 갱신으로 발생하는 색인의 과부하를 최소화하는 해쉬 기반의 공간 색인 구조를 사용한 이동 객체의 위치 변경 처리 기법을 제안한다. 또한 이동 객체의 이산적 표현을 위한 자료 구조를 제시하며, 이동 객체의 밀집화 문제를 해결하기 위하여 오버플로우 처리 방법을 기존의 해슁 오버플로우 처리 방법을 응용하여 3가지 방법으로 제안한다. 버퍼질의를 이용하여 이동 객체의 영역 질의 방법을 제안한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10c
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pp.28-30
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2002
시간에 따라 연속적으로 위치가 변화하는 객체를 이동체라 한다. 기존의 R-Tree를 사용한 이동체 색인에 관한 연구에서는 현재 위치 질의 시 고비용의 연산이 요구되고, 시간축의 값이 증가하는 방향으로 보고되는 이동체의 위치데이터의 특징을 고려한 노드 분할 정책이 제안되지 않았다. 이 논문에서는 이동체의 현재 위치 및 과거 위치에 대한 색인 방법인 CPTR-Tree(Current Position and Trajectory R-Tree)를 제안한다. 특히, 제안 방법에서 이동체의 현재 위치에 대한 공간차원의 PMBR(Point MBR)을 유지함으로써, 현재 위치 질의 처리시 불필요한 노드 접근 횟수를 줄일 수 있어 성능향상을 할 수 있다. 그리고, 시간축의 값이 증가하는 형태로 보고되는 이동체 위치 데이터의 특징을 고려하여 시간축 분할시 SP(Split Parameter) 분할 방법을 제공함으로써 노드 공간 활용률을 높여 색인의 크기를 줄이고, 공간축 분할시 노드 겹침을 줄이는 동적 클리핑 분할 정책을 제시하여 이동체 과거 위치 검색 효율을 높인다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2007.05a
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pp.63-64
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2007
도로 네트워크 공간에서 이동 객체 데이터베이스에 들어올 수 있는 질의의 종류는 매우 다양하다. 따라서 이러한 이동 객체 질의들을 처리하기 위한 효과적인 인덱스 구성 기법이 요구된다. 기존에 연구되었던 인덱스들은 처리할 수 있는 질의의 종류가 매우 한정적이었다. 본 논문에서는 도로 네트워크 공간에서 사용될 수 있는 이동 객체 질의들을 정의하고 이를 처리하기 위한 인덱싱 프레임워크를 제안한다. 이러한 인덱싱 프레임워크를 기반으로 도로 네트워크 상의 다양한 이동 객체 질의들을 효과적으로 처리할 수 있다.
Positional data of moving objects can be regularly sampled in order to minimize the cost of data collection in LBS. Since position data which are regularly sampled cannot include the changes of position occurred between sampling periods, sampled position data differ from the data predicted by a time parameterized linear function. Uncertain position data caused by these differences make the accuracy of the range queries for present positions diminish in the TPR tree. In this paper, we propose the uncertainty region to handle the range queries for uncertain position data. The uncertainty region is defined by the position data predicted by the time parameterized linear function and the estimated uncertainty error. We also present the weighted recent uncertainty error policy and the kalman filter policy to estimate the uncertainty error. For performance test, the query processor based by the uncertainty region is implemented in the TPR tree. The experiments show that the Proposed query processing methods are more accurate than the existing method by 15%.
Seo Dong Min;Bok Kyoung Soo;Yoo Jae Soo;Lee Byoung Yup
Journal of KIISE:Databases
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v.31
no.6
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pp.624-640
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2004
Recently, with the rapid development of location-based techniques, index structures to efficiently manage moving objects have been required. In this paper, we propose a new spatio-temporal index structure that supports a future position retrieval and minimizes a update cost. The proposed index structure combines an assistant index structure that directly accesses current positions of moving objects with KDB-tree that is a space partitioning access method. The internal node in our proposed index structure keeps time parameters in order to support the future position retrieval and to minimize a update cost. Moreover, we propose new update and split methods to maximize the space utilization and the search performance. We perform various experiments to show that our proposed index structure outperforms the existing index structure.
The goal of this study is to propose a new method to capture the qualitative person spatial behavior. Beyond tracking or indexing the change of the location of a person, the changes in the relationships between a person and its environment are considered as the main source for the formal model of this study. Specifically, this paper focuses on the movement behavior of a person near the boundary of a region. To capture the behavior of person near the boundary of regions, a new formal approach for integrating an object's scope of influence is described. Such an object, a spatio-temporally extended point (STEP), is considered here by addressing its scope of influence as potential events or interactions area in conjunction with its location. The formalism presented is based on a topological data model and introduces a 12-intersection model to represent the topological relations between a region and the STEP in 2-dimensional space. From the perspective of STEP concept, a prototype analysis results are provided by using GPS tracking data in real world.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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