• 한국통신학회논문지
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• 제42권2호
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• pp.453-459
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• 2017

사용자들은 그들의 관심이 관심지점 (POI: Point-of-Interest)과 관련이 있다는 사실을 언급하기 위해 위치 기반 소셜 네트워크에 체크인하거나 그들의 상태를 올리는 경향이 있다. 관심지역 (AOI: Area-of-Interest)을 찾는 기존 연구는 대부분 위치 기반 소셜 네트워크로부터 수집된 공간 태그된 사진과 함께 밀도 기반 군집화 기법을 사용하여 수행되었다. 반면, 본 연구에서는 POI 중심을 포함한 하나의 군집에 해당하는 POI 경계선을 추정하는 데에 초점을 맞춘다. 트위터 사용자들로부터의 공간 태그된 트윗을 사용하여 POI 중심으로부터 도달할 수 있는 적절한 반경을 찾음으로써 POI 경계선을 추정하는 밀도 기반 저복잡도 두 단계 방법을 소개한다. 두 단계 밀도 기반 추정을 통해 선택된 공간 태그의 convex hull로써 POI 경계선을 추정하는데, 각 단계에서 다른 크기의 반경 증가를 가정하여 진행한다. 제안한 방법은 기본 밀도 기반 군집화 방법보다 계산 복잡도 측면에서 우수한 성능을 가짐을 보인다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제11권3호
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• pp.55-62
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• 2009

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 LBS, 즉 u-LBS는 실세계의 수많은 객체가 위치정보와 밀접히 연관된 대용량 데이타를 대상으로 한다. 특히, 사용자의 위치 정보와 관련하여 검색하려고 하는 객체인 POI에 대한 빠른 검색이 중요하다. 따라서 u-LBS에서 POI의 효율적인 검색을 위한 인덱스 구조에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 u-LBS에서 정적 POI를 대상으로 이를 효율적으로 검색하기 위한 DGR-Tree를 제시한다. DGR-Tree는 변형된 R-Tree를 기본 인덱스로 하고 동적 레벨 그리드를 보조 인덱스로 사용하는 구조이다. DGR-Tree는 점 데이타에 적합하도록 최적화하고 있으며 리프 노드 간 겹침 문제를 해결한다. DGR-Tree에서 동적 레벨 그리드는 점 데이타의 밀집도에 따라 동적으로 구성되며, 각 셀은 DGR-Tree의 리프 노드와 연계를 위한 포인터를 저장하여 리프 노드를 직접 접근하도록 함으로써 인덱스 접근 성능을 향상시킨다. 또한, 본 논문에서는 DGR-Tree를 위한 KNN 검색 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘에서는 KNN 검색 시 후보 셀에 빠르게 접근하기 위하여 동적 레벨 그 리드를 활용하며, 후보를 노드별로 구분하여 저장함으로써 후보 리스트 내에서의 정렬 비용을 감소시킨다. 마지막으로 실험을 통해 DGR-Tree의 우수성을 입증하였다.