본 논문에서는 감시 비디오의 검색을 위해 객체 단위의 특징을 이용한 새로운 비디오 색인 및 탐색 방법을 제안한다. 의미론적인 레벨에서 각각의 객체에 접근하기 위해 객체의 움직임 궤적 모델을 색인 인자(Key)로 이용하였다. 객체 움직임 궤적을 이용한 내용 기반의 비디오 색인을 위해 비디오 시퀀스에서 움직임 분할에 의해 객체를 검지한 다음, 분할된 객체를 추적하여 움직임 궤적을 생성하고 이를 기호적인 표현으로 모델링한다. 제안된 검색 시스템은 query by example, query by sketch 및 query on weighting parameters 등의 사건 기반의 비디오 검색을 위한 다양한 질의 유형을 지원할 수 있도록 설계되었다. 관심있는 비디오 클립(clip)을 검색했을 때, 제안된 시스템은 유사도에 따라 순서대로 정합된 사건들을 결과로 출력한다.
본 논문에서는 위치 기반 서비스에서 이동 객체의 궤적을 색인하기 위해 기존에 제안되었던 TB-트리의 성능을 개선시킬 수 있는 확장된 TB-트리(Extented TB-Tree:ETB-Tree)를 제안한다. ETB-트리는 선행 노드를 직접적으로 접근하기 위해 이동 객체의 처음 세그먼트와 마지막 세그먼트가 저장된 단말 노드를 가리키는 포인터 정보와 더불어 디스크에서의 페이지를 가리키는 페이지 번호를 별도의 테이블에 같이 유지함으로써 저장시 동일한 이동 객체의 선행노드를 빨리 검색할 수 있고, 궤적 질의시에도 바로 디스크에 접근해 해당 객체의 제적들을 검색함으로써 검색 성능을 향상시킬 수 있다. 아울러 ETB-트리는 새로운 이동 객체의 제적 정보가 삽입될 때마다 메모리 상의 트리 구조 뿐만 아니라 디스크에 반영함으로써 트리의 일관성을 유지한다. 마지막으로, 성능 평가를 분석한 결과, 제안하는 색인 기법이 기존의 색인 기법들에 비해 삽입과 제적 질의의 검색 측면에서 더 우수함을 보임을 알 수 있다.
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.
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.
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.
시공간 상에서 움직이는 물체의 이동경로는 일반적으로 MBR이 매우 크므로, R-tree 계열의 다차원 인덱싱 기법을 적용할 때 질의시 겹침 영역이 많이 발생하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 time slice에 따라 이동경로의 MBR을 나누어 별도의 인덱스에 저장하는 기법을 제안한다. 이 기법을 적용하면 MBR의 평균 크기가 줄어들어 인덱스 페이지 및 데이터 페이지 접근횟수를 감소시킬 수 있을 뿐만 아니라, 시간이 지나 질의가 매우 드물게 수행되는 데이터에 대한 엔트리를 삭제하여 검색 범위를 줄이는 것이 용이하다. 또한 본 논문에서는 질의 성능을 최적화하기 위해서 time slice를 어떻게 설계해야 하는지에 대해서도 논의한다.
무선 네트워크 기술의 발달로, 지속적으로 위치가 변화하는 시공간 오브젝트의 위치 정보는 다양한 어플리케이션에서 사용되고 있다. 이런 시공간 오브젝트는 많은 위치 정보를 가지고 있지만 이 오브젝트의 모든 궤적 정보를 저장한다는 것은 비효율적이다. 이것은 저장 매체의 저장 공간은 한정되어 있기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 제한된 저장 공간에서 효율적으로 궤적을 분할하는 방법을 제시한다. 개선된 분할 알고리즘을 바탕으로, MBR들의 면적을 최소로 하는 궤적들을 분할하는 k split 알고리즘을 제시한다. 실험의 결과로 제시하는 분할 방법이 다른 알고리즘보다 더 효율적인 것을 알 수 있다.
무선 네트워크 기술의 발달로, 시공간 오브젝트의 위치 정보를 저장하는 것은 아주 필수적인 일이 되었다. 하지만, 시공간 오브젝트의 움직임은 필요하지 않은 너무 많은 위치 정보를 포함하기 때문에 모든 위치 정보를 저장하는 것은 검색에 있어서 아주 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 시공간 오브젝트에서 필요하지 하지 않는 정보를 제거하여 검색의 효율을 높일 수 있는 효율적인 궤적을 분할하는 방법을 제시한다. 이 선형병합 분할 알고리즘은 EMBR을 이용하여 MBR들의 면적을 최소로 하는 궤적을 분할 알고리즘이다. 실험의 결과로 제시하는 분할 방법이 다른 알고리즘보다 더 효율적인 것을 알 수 있다.
이 논문은 효율적인 차량 이동 궤적 관리를 지원하는 e-logistics 시스템을 제안한다. 최근의 무선통신의 발전은 물류 차량의 추적, 휴대폰 사용자 위치 서비스, 위치기반 상거래를 포함한 위치기반서비스들이 등장하게 하였다. 물류 시스템은 물류 센터에서 차량과 배송품의 위치를 계속적으로 파악해야 하므로 차량 추적을 필수적으로 수반하게 된다. 좀 더 나아가서, 계속적으로 이동하는 차량과 배송품의 위치 궤적을 저장하고 관리하는 것은 효율적인 물류 계획과 배송을 지원하기 위해 필수 불가결한 요소이다. 제안된 시스템은 실세계 모바일 환경에서 물류 배송 정보의 효과적인 관리뿐만 아니라, 기존의 공간 데이터베이스가 갖는 공간객체 관리 기능을 포함한다. 또한 효과적인 물류 이동 경로 관리 및 검색을 수행하기 위하여 기존의 TB 트리의 데이터 갱신 성능을 개선하고, 다중버전 기법을 도입한 색인을 사용하였다. 제안된 시스템은 소포관제와 유사한 차량 추적 시스템, 위치기반서비스 등과 같이 실시간 모바일 환경에서 연속적으로 위치를 변경하는 이동객체 관련 분야에 적용 가능하다.
To index the object's trajectory is an important aspect in moving object database management. This paper implements an optimizing index structure named Rend 3D R-tree based on 3D R-Tree. This paper demonstrates the time period update method to reconstruct the MBR for the moving objects in order to decrease the dead space that is produced in the closed time dimension of the 3D R-tree, then a rend method is introduced for indexing both current data and history data. The result of experiments illustrates that given methods outperforms 3D R-Tree and LUR tree in query processes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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