시간에 따라 변화하는 공간 속성을 다루는 시공간 데이터베이스는 이동 통신 환경에서 위치 기반 서비스를 제공하기 위한 중요한 연구 분야이다. 이동 통신, 교통 관리 그리고 군사 목적의 지휘 통제 시스템 등의 다양한 영역에서 시공간 데이터의 효율적인 관리가 요구되고 있지만, 지속적인 위치 변화로 인한 객체들의 정확한 위치 정보를 데이터베이스에 유지하는 것은 어렵다. 본 논문에서는 다중 버전 B-트리 기반의 $B^{st}$ -트리 색인 구조를 제안 한다 $B^{st}$-트리는 이동 객체들의 퀘적에 대한 효율적인 이력 및 미래 영역 질의를 지원할 수 있다. 또한 동적 버전 관리 알고리즘을 통하여 항상 일정한 질의 처리 성능이 유지될 수 있도록 객체들의 이동 형태에 따라 버전을 유지한다. 그리고 다양한 실험을 통하여 본 논문에서 제안된 색인 방법의 유용성을 보인다.
최근 부각되고 있는 텔레매틱스와 위치기반서비스의 효율적인 구축을 위해서는 실시간으로 수집되는 방대한 분량의 위치 데이터의 저장, 질의, 프리젠테이션 동을 포함하는 이동체 기술이 필요하다. 특히 물류분야에서 이동중인 차량의 데이터에 대한 효과적인 검색과 분석을 위해서는 응용별 특화된 형태의 데이터를 획득할 수 있는 질의구문이 요구되며, 전통적인 데이터베이스 질의어와 비교할 때 그 구조는 복잡한 양상을 보인다. 이에 대한 효과적인 대안으로는 SQL과 같은 표준화 데이터베이스 언어를 통한 접근을 고려할 수 있다. 따라서 이 논문에서는 e-로지스틱스 기반의 차량관제에서 요구하는 질의에 대하여 SQL를 확장한 이동체 질의어 (MOOU)를 제안하고, 이를 효과적으로 처리하기 위한 질의처리기를 설계 및 구현한다.
Object motion is an important feature of content in video sequences. By now, various methods to exact feature about the object motion have been reported[1,2]. However they are not suitable to index video using the motion, since a lot of bits and complex indexing parameters are needed for the indexing [3,4] In this paper, we propose object motion map which could provide efficient indexing method for object motion. The proposed object motion map has both global and local motion information during an object is moving. Furthermore, it requires small bit of memory for the indexing. to evaluate performance of proposed indexing technique, experiments are performed with video database consisting of MPEG-1 video sequence in MPEG-7 test set.
최근 이동 통신과 GPS 기술의 발달로 위치 기반 서비스에 대한 요구 및 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 이동체 색인에 관한 기존 연구는 시간 도메인에 따라 과거 궤적 색인과 현재 및 미래 위치 색인으로 분류된다. 그러나 실세계 응용에서는 과거 궤적뿐만 아니라 현재 및 미래 위치 검색을 모두 요구하므로 모든 시간 도메인에 대한 질의를 지원하는 통합 색인을 개발해야 한다. 이 논문에서는 이동체의 과거 궤적을 표현하는 3차원 공간상의 선분과 이동체의 현재 및 미래 위치를 표현하는 시간에 대한 선형 함수를 하나의 색인에 구성함으로써 이동체의 과거, 현재, 미래의 위치 데이터가 통합된 새로운 색인인 PCR-tree(Past, Current R-tree)을 제안한다. PCR-tree 는 노드 내에 포함된 과거, 현재, 미래 위치 데이터에 대한 새로운 경계 영역을 가지며 색인의 모든 엔트리에 대한 단일 인터페이스를 제공한다. 그리고, 제안된 색인과 색인 실험 도구를 구현하여 모든 시간 도메인에 대한 질의 처리가 가능함을 보인다.
이동객체는 시간에 따라 공간 객체의 위치 및 영역이 연속적으로 변경되는 시공간 데이터이다. 기존의 데이터베이스 시스템을 이용하여 시공간 이동 객체를 관리할 경우 다음의 두 가지 문제점을 가진다. 첫째, 시간에 따라 변화되는 위치 정보에 대한 빈번한 갱신이 발생된다. 둘째, 항상 객체의 현재 상태만이 저장되므로 시공간 이동 객체의 과거와 미래에 관한 정보를 제공하지 못한다. 따라서, 이 논문에서는 빈번한 갱신없이 이동 객체의 이력 정보를 관리할 뿐만 아니라 과거, 현재 그리고 가까운 미래에 관한 모든 위치 정보를 제공할 수 있는 시공간 이동 객체 관리 시스템을 제안한다. 제안 시스템에서 이동 객체 정보는 위치를 나타내는 위치정보와 이동 습성을 나타내는 행위 정보로 구분된다. 특히, 행위정보 변경 처리 알고리즘을 사용하여 최소한의 이력 정보만으로도 모든 객체의 위치 정보를 검색할 수 있는 방법을 제안한다. 그리고, 제안한 방법을 전장 분석 시스템에 적용하여 구현하였으며, 이를 통해 관계형 데이터베이스와 GIS 시스템을 이용하여 실세계의 시공간 이동 객체의 과거 , 현재 및 가까운 미래의 위치 정보를 관리할 수 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 네트워크 CCTV와 스마트 단말기를 연동한 이동체 추적 시스템을 소개한다. 긴급 상황 발생 시 신고자의 단말기는 GPS 위치 정보를 획득하고 이를 중앙 서버로 전송한다. 중앙 서버는 신고자 위치를 위험지역으로 저장하고 신고자 촬영이 가능한 CCTV를 선택하여 추적촬영 명령을 한다. 동시에 보호자 및 유관기관에 신고자의 CCTV영상을 전송하여 신속한 대처를 할 수 있게 한다. 신고자가 주변 및 목적지의 위험 여부를 알고 싶을 때 중앙 서버에서 위험지역 정보를 알려줌으로써 신고자 스스로 안전을 도모할 수 있도록 한다.
The integrated supply chain of business partners for e-Commerce in cyber space is defined as Logistics Chain if the cooperative activities are logistics-related. Logistics Chain could be managed effectively and efficiently by cooperative technologies of logistics chain execution. In this paper, we propose a routing and scheduling algorithm based on the Tabu search by adding geographical information into existing constraint for pick-up and delivery process to minimize service time and cost in logistics chain. And, we also consider an uncertainty processing for the tracing of moving object to control pick-up and delivery vehicles based on GPS/GIS/ITS. Uncertainty processing is required to minimize amount of telecommunication and database on vehicles tracing. Finally, we describe the Logistics Chain Execution (LCE) system to perform plan and control activities for postal logistics chain. To evaluate practical effects of the routing and scheduling system, we perform a pretest for the performance of the tabu search algorithm. And then we compare our result with the result of the pick-up and delivery routing plan generated manually by postmen.
현실 세계에서 시간에 따라 연속적으로 위치나 모양이 변하며 이동하는 데이타를 시공간 이동 객체라 한다. 기존의 이동 객체 색인은 R-트리의 구조를 가지기 때문에, dead spare, overlap 등 R-트리의 문제점을 그대로 갖고 있을 뿐만 아니라 고려하는 초점에 따라 이 문제가 더 커진다. 따라서, 이 논문에서는 이 문제점을 해결하기 위하여 MPR-트리(Moving Point R-tree)를 제안한다. 제안된 MPR-트리는 추출 연산을 활용하여 특정 시점 질의 및 시공간 범위 질의를 효과적으로 처리하며, 동일한 이동 객체 위치를 시간에 따라 연결리스트로 연결하여 궤적 질의 처리를 용이하게 처리한다. 기존 이동 객체 색인과 비교한 실험으로부터 이동 객체 질의 처리 및 공간 활용에 대해 추출 연산이 유용하게 산임을 확인하였다. 제안된 MPR-트리는 LBS, GPS를 활용한 차량 관리 시스템, 항법 시스템 등 이동 객체 관리를 위한 시스템에서 활용될 수 있다.
To manage and query moving objects efficiently in MMDBMS, a memory index structure should be used. The most popular index structure for storing trajectories of moving objects is 3DR-tree. The 3DR-tree also can be used for MMDBMS. However, the volume of data can exceed the capacity of physical memory since moving objects report their locations continuously. To accommodate new location reports, old trajectories should be migrated to disk or purged from memory. This paper focuses on migration policies of a main memory index structure. Migration policies consist of two steps: (i) node selection, (ii) node placement. The first step (node selection) selects nodes that should be migrated to disk. The criteria of selection are the performance of insertion or query. The second step (node placement) determines the order of nodes written to disk. This step can be thought as dynamic declustering policies.
최근 모바일 스마트 기기의 보급으로 스마트 기기에 탑재된 다양한 센서에서 수집되는 대량의 데이터를 분석하여 처리하는 빅 데이터의 시대는 위치기반 서비스(LBSs: Location-Based Services)에 까지 확대대고 있다. 이동객체 위치 예측 기술은 차세대 시공간 정보 서비스에서 요구하는 필수적인 기술로 많은 연구가 진행되어 왔다. 그러나 대부분의 기존연구는 특정 어플리케이션에 종속적인 이동객체 위치 예측 질의처리 연구로서 증가하는 차세대 시공간 정보 서비스의 기술적 요구를 반영하기가 어렵다. 따라서 본 논문은 실세계 공간 네트워크에서 이동객체들의 초대용량 시공간적 데이터를 토대로 필수적으로 예측에 필요한 기본적이고 다양한 질의를 효율적으로 처리할 수 있는 범용적 분산 이동객체 예측 질의처리 프레임워크 설계를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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