• Journal of Korea Spatial Information System Society
• /
• v.11 no.3
• /
• pp.9-18
• /
• 2009

Recently, due to the advanced technologies of mobile devices and wireless communication, there are many studies on telematics and LBS(location-based service) applications. because moving objects usually move on spatial networks, their locations are updated frequently, leading to the degradation of retrieval performance. To manage the frequent updates of moving objects' locations in an efficient way, a new distributed grid scheme, called DS-GRID (distributed S-GRID), and k-NN(k-nearest neighbor) query processing algorithm was proposed[1]. However, the result of k-NN query processing technique may be invalidated as the location of query and moving objects are changed. Therefore, it is necessary to study on continuous k-NN query processing algorithm. In this paper, we propose both MCE-CKNN and MBP(Monitoring in Border Point)-CKNN algorithmss are S-GRID. The MCE-CKNN algorithm splits a query route into sub-routes based on cell and seproves retrieval performance by processing query in parallel way by. In addition, the MBP-CKNN algorithm stores POIs from the border points of each grid cells and seproves retrieval performance by decreasing the number of accesses to the adjacent cells. Finally, it is shown from the performance analysis that our CKNN algorithms achieves 15-53% better retrieval performance than the Kolahdouzan's algorithm.

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

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

• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.12 no.8
• /
• pp.47-58
• /
• 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 Information Processing Society Conference
• /
• 2015.10a
• /
• pp.469-470
• /
• 2015

우리는 그룹핑 k-최근접 (Grouping k Nearest Neighbor; GkNN)질의를 지원하기 위하여 유연한 최근접객체(Flexible Nearest Neighbor; FNN)검색 방법을 제안한다. GkNN이란 기존에 제안된 kNN과 다르게 질의자가 요청한 k개의 객체를 모두 확인한 후에 이동 경로의 총합이 가장 작은 k개의 객체를 검색하는 방법이다. 기존 연구에서 제안된 최근접 객체들 (Nearest Neighborhood; NNH) 또한 이 문제를 해결하기 위하여 제안되었다. 그러나 NNH의 문제점은 객체 k와 p가 고정되어 있기 때문에 이동 환경에서 q에서 C까지의 거리가 증가하는 것이다. FNN의 환경은 NNH의 환경과 유사하다. 우리는 NNH의 q에서 집합 C 중 거리 중 가장 짧은 $c_i$ 선택한 후 q에서 $c_i$에 포함된 객체들 모두 검색하는 이동 경로의 총합과 FNN의 이동경로의 총 합을 비교하여 NNH의 문제점을 해결하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.17 no.1
• /
• pp.203-209
• /
• 2012

Recently, k-nearest neighbors query methods based on wireless broadcasting environment are actively studied. The advantage of wireless broadcasting environment is the scalability that enables collective query processing for unspecified users connected to the server. However, in case existing k-NN query is applied in wireless broadcasting environment, there can be a disadvantage that backtracking may occur and consequently the query processing time is increasing. In this paper proposes a hierarchical bitmap-based spatial index in order to efficiently process the k-NN queries in wireless broadcasting environment. HBI reduces the bitmap size using such bitmap information and tree structure. As a result, reducing the broadcast cycle can reduce the client's tuning time and query processing time. In addition, since the locations of all the objects can be detected using bitmap information, it is possible to tune to necessary data selectively. For this paper, a test was conducted implementing HBI to k-NN query and the proposed technique was proved to be excellent by a performance evaluation.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2006.05a
• /
• pp.59-62
• /
• 2006

최근접 질의 (NN: Nearest Neighbor Query)는 질의 요청자와 가장 가까운 곳에 위치한 대상 객체를 검색하기 위한 질의로서, 이 질의 방법을 실세계 이동 객체에 바로 적용하였을 경우, 실세계의 도로정보를 고려하지 않아 적절한 결과를 제공하지 못한다. 예를 들어, 사용자의 이동 방향과는 반대 방향에 위치한 객체가 질의 결과로 반환 될 경우, 사용자가 검색된 객체에 접근하기 위한 시간과 비용이 증가하는 문제가 발생한다. 또한 질의 객체와 대상 객체가 모두 이동할 경우에는 일정시점에서 질의한 결과는 조금만 시간이 지나면 유효하지 않게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 질의 객체와 데이터 객체가 모두 이동 객체인 경우에 적합하게 사용될 수 있도록 이동체의 궤적 정보를 방향정보 가중치로 환산한 근접 질의처리 방법을 제안한다.

• Journal of KIISE:Databases
• /
• v.37 no.4
• /
• pp.203-208
• /
• 2010

This paper deals with an efficient index scheduling technique based on Hilbert curve and MBR for k-NN query in a single wireless broadcast channel environment. Previous works have two major problems. One is that they need a long time to process queries due to the back-tracking problem. The other is that they have to download too many spatial data since they can not reduce search space rapidly. Our proposed method broadcasts spatial data based on Hilbert curve order where a distributed index table is also broadcast with each spatial data. Each entry of index table represents the MBR which groups spatial data. By predicting the unknown location of spatial data, our proposed index scheme allows mobile clients to remove unnecessary data and to reduce search space rapidly. As a result, our method gives the decreased tuning time and access latency.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2009.04a
• /
• pp.336-339
• /
• 2009

본 논문에서는 최단 경로 탐색 및 거리 계산의 필요성을 가지고 근사 인덱싱 방법의 후처리 부분을 제안한다. 근사 인덱싱 방법이란 오프라인에서 네트워크 공간상의 객체들을 유클리드 공간 상의 절대 좌표로 사상하여 인덱싱한 후, k-최근접 이웃 질의를 처리하는 방법이다. 그러나 기존 연구는 질의 점으로부터 각 정적 객체까지의 경로를 탐색해주지 않을 뿐만 아니라 착오 기각이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 질의 점으로부터 k개의 정적 객체까지의 경로를 효과적으로 탐색할 수 있는 방법을 제안한다. 또한, 이 방법을 통하여 착오 기각 역시 완화시킬 수 있는 방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 방법이 기존 경로 탐색 기법들에 비해 노드 탐색 횟수 및 실행 성능이 크게 향상시킨 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2012.11a
• /
• pp.1410-1411
• /
• 2012

최근 모바일 사용자의 안전한 위치기반 서비스의 사용을 위한 아웃소싱 데이터베이스에서 객체 및 사용자의 위치 정보를 보호하는 연구가 위치 데이터를 보호하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 연구는 불필요한 객체 정보를 요구하기 때문에, 높은 질의 처리 시간을 지니는 단점을 지닌다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 기준 POI를 중심으로 객체의 방향성 정보와 변환된 거리를 이용하여, 사용자와 객체의 정보를 보호하는 k-최근접 질의처리 알고리즘을 제안한다.