대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.138-143
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2002
This paper describes a framework for extending GIS databases to support moving object data type and query language. The rapid progress of wireless communications, positioning systems, and mobile computing devices have led location-aware applications to be essential components for commercial and industrial systems. Location-aware applications require GIS databases system to represent moving objects and to support querying on the motion properties of objects. For example, fleet management applications may require storage of information about moving vehicles. Also, advanced CRM(Customer Relationship Management) applications may require to store and query the trajectories of mobile phone users. In this trend, maintaining consistent information about the location of continuously moving objects and processing motion-specific queries is challenging problem. We formally define a data model and query language for mobile objects that includes complex evolving spatial structure, and propose core algebra to process the moving object query language. Main profit of proposed moving objects query language and algebra is that proposed model can be constructed on the top of GIS databases.
Recently, the services using position information of moving objects is embossed. Theses services needs the moving objects databases to manage moving object data with efficiency. To build the moving object databases, we must develop the moving object engine to mange, store, and search the spatio temporal data of moving object. The moving object engine has to support query syntax to search data that suitable for user need like LBS, Telematics, ITS, vehicle management system. In this paper, we design and implement the moving object engine to support service with moving object data. The moving object engine is able to support system environment that users are able to get the moving object data easily even they don't know complex data structure.
최근 비디오 데이타의 사용이 증가되면서 비디오 데이타에 포함된 이동 객체에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 비디오 데이타에 포함된 이동 객체는 시간의 변화에 따라 시각적 특징, 공간적인 위치가 변화한다. 또한 이동 객체는 다른 객체 또는 사건과 연관되어 나타난다. 본 논문에서는 비디오 데이타에서 이동 객체에 대한 내용 검색을 지원하기 위한 모델링과 다양한 검색 유형을 제안한다. 제안하는 모델링은 시간의 변화에 따른 객체의 시각적 특징, 이동 궤적 그리고 연관된 의미적 내용을 표현한다. 이를 통해 다양한 검색 유형을 지원한다. 이를 위한 다양한 검색 연산자를 제안한다. 제공하는 모델링의 우수성을 입증하기 위해 검색 시스템을 구현하고 제공되는 질의 유형 관점에서 기존의 기법들과 비교한다. 제안하는 기법은 기존 검색 기법에서 제공하지 않은 다양한 유형의 검색을 지원하며 검색 처리의 효율성을 향상시킨다.
이동체는 시간에 따라 위치를 변경하는 특성과 이동체의 경로는 궤적으로 표현되는 특성을 가진다. 이동체 궤적 데이타에 대한 저장 및 검색을 처리하는 이동체 데이타베이스 시스템에서는 효율적인 데이타 접근 방법이 필요하다. 특히 궤적 검색을 위한 대표적인 질의 유형인 복합 질의는 영역내의 궤적 검색과 궤적의 일부분을 추출하는 과정을 포함한다. 그러나, 영역 질의에 우수한 색인 방법은 부분 궤적을 추출하기 위한 비용이 높은 단점을 가진다. 반면, 궤적 질의를 위한 색인 방법의 경우 노드간의 중첩이 매우 높아 영역내의 궤적 검색 비용이 높은 단점이 있다. 이 논문에서는 이동체 데이타베이스에서 복합 질의를 효율적으로 처리하기 위해 TR-tree를 제시한다. TR-tree는 궤적 질의를 위해 궤적 보존 및 단말 노드의 용량을 증가시키고, 영역 질의 처리를 위해 사장영역과 MBB(Minimum Bounding Box)의 중첩을 감소시키는 논리적 궤적 분할을 지원하는 특징을 가진다. 실험 평가에서 TR-tree는 STR-tree, TB-tree의 복합 질의 성능 비교에서 평균 25%의 노드 접근 회수를 감소시킨다.
시간의 흐름에 따라 누적되는 대용량의 과거 위치를 관리하는 이동 객체 데이타베이스에서 이동 객체의 과거 위치를 효율적으로 검색하기 위해서는 이동 객체의 특성을 고려한 색인 구조가 필요하다. 그러나, 영역 질의 성능이 우수한 다차원 색인인 KDB-tree를 이동 객체 데이타베이스에 적용할 경우 시간 도메인이 증가하는 이동 객체 데이타베이스의 특성으로 인해 공간 도메인 가중 분할이 발생한다. 공간 도메인 가중 분할은 하나의 노드가 차지하는 MBR의 공간 영역이 분할 횟수에 반비례하게 감소되어 시공 간 영역 질의 처리시 색인의 검색 비용을 증가시키는 문제가 있다. 이 논문에서는 이동 객체 데이타베이스에서 시공간 영역 질의를 효율적으로 처리하기 위한 KDB-tree의 동적 분할 정책을 제안한다. 동적 분할 정책은 공간 우선 분할 방법을 적용하는 분할 도메인 선정 방법과 포인터 페이지에서 공간 활용도를 최대화시킬 수 있는 최근 시간 분할 정책, 영역 페이지에서 적용되는 최후 시간 분할 정책으로 구성된다. 제안한 동적 분할 정책의 성능을 평가하기 위해 3DR-tree, MV3R-tree, KDB-tree와의 성능을 비교한다. 영역 질의를 위한 성능 평가에서 동적 분할 정책을 적용한 MKDB-tree는 기존 색인에 비해 평균 30% 이상의 노드 접근 회수를 감소시킨다.
Miniaturization of computing devices, and advances in wireless communication and positioning systems will create a wide and increasing range of database applications such as location-based services, tracking and transportation systems that has to deal with Moving Objects. Various types of queries could be posted to moving objects, including past, present and future queries. The key problem is how to model the location of moving objects and enable Database Management System (DBMS) to predict the future location of a moving object. It is obvious that there is a need for an innovative, generic, conceptually clean and application-independent approach for spatio-temporal handling data. This paper presents behavioral aspect of the spatio-temporal databases for managing and querying moving objects. Our objective is to impelement and extend the Spatial TAU (STAU) system developed by Dr.Pelekis that provides spatio-temporal functionality to an Object-Relational Database Management System to support modeling and querying moving objecs. The results of the impelementation are demonstrated in this paper.
최근에 움직이는 객체의 미래 위치를 위한 TPR-tree가 제안되었으며, TPR-tree를 이용한 많은 연구들이 제안되었다. 그러나, TPR-tree가 시공간 데이타베이스에서 널리 사용됨에도 불구하고, TPR-tree를 위한 비용 모델은 제안되지 않았다. R-tree와 같은 공간 색인을 위한 비용 모델들은 움직이는 객체들의 미래 위치를 전혀 고려하지 않기 때문에, TPR-tree에 대한 시공간 질의를 위한 디스크 액세스 수를 정확하게 예측하지 못한다. 본 논문에서는 움직이는 객체들의 미래 위치를 고려한 TPR-tree를 위한 비용 모델을 처음으로 제안한다. 다양한 실험 결과, 제안된 TPR-tree의 비용 모델은 디스크 액세스 수를 정확하게 예측한다.
이동 객체(moving objects)의 궤적(trajectories)은 내용 기반 비디오 검색을 위해 비디오의 내용이나 의미를 색인하는 데 있어 매우 중요한 역할을 한다. 따라서 본 논문에서는 비디오 데이터가 지니는 이동 객체의 궤적(moving objects' trajectories)에 대한 효율적인 검색을 위해 k-워핑(k-warping) 알고리즘에 기반한 유사 부분궤적 검색(similar sub-trajectory retrieval) 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 궤적을 구성하는 움직임 요소 모두에 대해서 고정된 값(k)만큼까지의 반복을 허용하는 고정 반복 유사 부분궤적 검색(Fixed-Replication similar Sub-trajectory Retrieval: VRSR)과 움직임 요소 각각에 대해서 서로 다른 값으로 할당하고 그 값만큼까지의 반복을 허용하는 가변 반복 유사 부분궤적 검색(Variable-Replication similar Sub-trajectory Retrieval: VRSR) 방법이다. 제안하는 방법은 이동 객체의 궤적을 모델링하기 위해 주로 사용되는 방향만의 단일 속성(property) 뿐만 아니라, 방향, 거리, 그리고 시간 등을 포함하는 다중 속성(multiple properties)을 지원한다. 마지막으로, 성능 평가를 통해, 제안하는 k-워핑 알고리즘에 기반한 유사 부분궤적 검색 기법이 동등한 재현율을 유지하면서, 기존의 Li의 방법(no-warping)과 Shan의 OCMR방법(infinite-warping)에 비해 정확율 측면에서 좋은 성능을 보인다.
자동차, 모바일 폰, PDA와 같은 이동 객체를 모바일 데이터베이스에 정확히 색인하기 위해서는 위치 정보를 계속적으로 변경해주어야 하며 이는 많은 시간이 소요된다. 기존의 공간 색인에 관한 연구는 효율적인 검색 방법을 제시하였지만 이동체 데이터베이스에서는 질의처리의 효율성보다 이동객체의 위치정보를 빨리 획득하고, 최신 위치를 저장하는 것이 더 중요하다. 그러므로 가능한 한 정확한 현재 위치 정보를 제공해야 하는 이동체 데이터베이스를 위해서는 병렬 처리 시스템의 도입이 필요하다. 이 논문에서는 다중 처리기를 이용하여 모바일 객체를 공간 색인 하는 시스템을 제안한다. 구체적으로 데이터베이스의 변경 연산을 최소화하기 위해 이동객체의 특성을 이용한 버켓 분할 기법을 제안한다. 그리고 처리기간의 메시지 전송량을 줄이기 위한 데이터 획득 방법 및 버켓 경계 정보 전송 방법을 제안한다.
본 논문에서는 도로 네트워크 데이타베이스에서 정적 객체의 k-최근접 이웃 질의를 효율적으로 처리하기 위한 방안을 논의한다. 기존의 여러 기법들은 인덱스를 사용하지 못했는데, 이는 네트워크 거리가 순서화 된 거리함수가 아니며 삼각 부등식(triangular inequality) 성질 또한 만족하지 못하기 때문이다. 이러한 기존 기법들은 질의 처리 시 심각한 성능 저하의 문제를 가진다. 선계산된 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. 이를 위하여 본 논문에서는 먼저 네트워크 공간상의 객체를 유클리드 공간상으로 사상하기 위한 체계적인 방법을 제시한다. 특히, 삼각 부등식 성질을 만족시키기 위하여 평균 네트워크 거리라는 새로운 거리 개념을 제시하고, 유클리드 공간으로의 사상을 위하여 FastMap 기법을 사용한다. 다음으로, 평균 네트워크 거리와 FastMap을 사용하여 네트워크 공간상의 객체들로 인덱스를 구축하는 근사 색인 알고리즘을 제시한다. 또한, 구축한 인덱스를 사용하여 k-최근접 이웃 질의를 효과적으로 수행하는 알고리즘을 제안한다. 마지막으로, 실제 도로 네트워크를 이용한 다양한 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 규명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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