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최근 이동 객체의 위치 데이터를 이용하기 위한 무선 측위 기술과 모바일 컴퓨팅 기술이 급 속도로 발전하였다. 이동 객체의 수가 많고 위치 획득 간격이 짧을수록 위치 데이터가 급격히 늘어나기 때문에 대용량의 위치 데이터 처리가 가능해야 하며, 위치 기반 서비스를 위한 다양한 시공간 인덱싱을 지원해야 하고, 또한 이동 객체의 불확실성 문제를 해결할 수 있어야 한다. 따라서, 본 논문에서는 이동 객체의 위치 데이터를 효과적으로 갱신하면서 현재 데이터와 과 거 데이터의 인덱싱을 지원하는 색인 구조로 3DR-tree 기법을 활용하여 색인시 노드간의 겹침 을 보완하고 사장 공간을 줄이는 Rend 3DR-tree 기법을 제안한다.

Recently, the wireless positioning techniques and mobile computing techniques have rapidly developed to use location data of moving objects. The more the number of moving objects is numerous and the more periodical sampling of locations is frequent, the more location data of moving objects become very large. Hence the system should be able to efficiently manage mass location data, support various spatio-temporal queries for LBS, and solve the uncertainty problem of moving objects. Therefore, in this paper, innovating the location data of moving object effectively, we propose Rend 3DR-tree method to decrease the dead space and complement the overlapping of nodes by utilizing 3DR-tree with the indexing structure to support indexing of current data and history data.

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.

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 PDA, 휴대폰, 노트북, GPS, RFID와 같은 모바일 장치의 발달과 범용적인 사용으로 위치 기반 서비스(LBS: Location Based Service)에 대한 요구가 점점 증대되고 있다. 위치 기반 서비스의 핵심 기술로는 이동체의 위치를 저장 및 관리하기 위한 이동체 데이타베이스를 들 수 있다. 이러한 데이타베이스는 이동체 정보를 빠르게 검색하기 위해 색인을 필요로 하며, 이 색인은 다수의 이동체에 의해 갱신되는 업데이트를 관리하고 실시간으로 위치를 추적할 수 있어야 한다. 따라서 이동체 데이터베이스를 위한 색인은 실시간 처리를 위해서 메인 메모리에서 동작하는 색인의 구조를 가져야 하며, 다수 이동체의 위치 정보를 관리하기 위해 색인의 일부분을 메모리에서 디스크로 이동하거나 디스크에서 메모리로 로딩하는 기법을 지원해야 한다. 이 논문에서는 이러한 색인의 요구 조건을 충족시키기 위해서 메인 메모리와 디스크를 연동하는 통합색인 기법과 메모리 공간 부족 시에 색인의 일부를 디스크로 이동시키는 이주 정책들을 제시하였다 이주 정책은 디스크 I/O를 줄이기 위해 노드 단위가 아닌 서브트리 단위로 이동하도록 함으로써, 벌크 연산 및 동적 클러스터링의 효과를 얻게 된다. 통합 색인은 이주 정책에 따라 다른 형태로 구성될 수 있으며, 본 논문에서는 Oldest Node 정책과 LRU Buffer 정책을 적용하였다. 또한 통합 색인을 구현하고, 각 이주 정책 별로 실험 평가를 수행하여 성능을 측정하였다

Recently the need for Location-Based Service (LBS) has increased due to the development and widespread use of the mobile devices (e.g., PDAs, cellular phones, labtop computers, GPS, and RFID etc). The core technology of LBS is a moving-objects database that stores and manages the positions of moving objects. To search for information quickly, the database needs to contain an index that supports both real-time position tracking and management of large numbers of updates. As a result, the index requires a structure operating in the main memory for real-time processing and requires a technique to migrate part of the index from the main memory to disk storage (or from disk storage to the main memory) to manage large volumes of data. To satisfy these requirements, this paper suggests a unified index scheme unifying the main memory and the disk as well as migration policies for migrating part of the index from the memory to the disk during a restriction in memory space. Migration policy determines a group of nodes, called the migration subtree, and migrates the group as a unit to reduce disk I/O. This method takes advantage of bulk operations and dynamic clustering. The unified index is created by applying various migration policies. This paper measures and compares the performance of the migration policies using experimental evaluation.

무선 통신 기술의 발달로 인하여 LBS(Location Based System)와 같은 새로운 이동체 관련 서비스가 생겨나고 있다. 위치 기반 서비스에서 클라이언트인 이동체들이 주기적으로 보고하는 위치 데이터를 실시간으로 처리하기 위해 서버에서는 메인 메모리 DBMS를 유지하는 것이 필요한데, 데이터의 양이 계속적으로 증가하는 특성으로 인해 메인 메모리의 공간이 부족할 때 데이터를 디스크로 옮기는 시스템 설계가 필요하다. 그러나 기존의 연구는 대용량 이동체 환경에서의 색인 이주를 위한 노드 선택 정책과 이주를 위해 선택된 노드들의 디스크 배치 정책을 통합하여 나타내지 못하였다. 그러므로 대용량 이동체 데이터베이스 시스템 환경에 적합한 이주 정책들에 대한 연구가 필요하다. 이 논문에서는 대용량 이동체 데이터베이스 환경을 고려한 노드 선택 정책과 디스크 배치 정책을 분류하고 새로운 이주 정 책을 제시한다. 노드 선택 정책으로는 질의 성능을 위해서 캐쉬의 LRU(Least Recently Used) 정책을 이용한 변형된 LRU정책을 제시하고, 삽입 우선 정책으로는 이동체 색인인 R-tree의 삽입 알고리즘을 역이용한 정책을 제시한다. 또한 이주되는 노드들에 대한 디스크 페이지 배치가 시스템의 질의 성능에 영향을 미치므로 이를 고려한 디스크 배치 정책을 제시한다.

이동체 데이터베이스에서 이동체 궤적의 양은 엄청나게 많아서 기존의 단일 디스크 기반에서는 특정영역의 질의에 대한 빠른 응답과 처리율의 향상을 볼수 없다. 따라서 고성능 질의 처리를 위한 시스템의 성능 향상을 위해서는 병렬 처리 기법의 도입이 필요하다. 이런 병렬 처리 기법 중, 기존의 디클러스터링 방법에서는 시간이 지남에 따라 연속적으로 보고되는 이동체 특성을 고려하지 않고 있다. 그러므로 대용량 이동체 데이터에 대하여 고성능 질의 처리를 위한 새로운 디클러스터링 방법이 필요하다. 이 논문에서는 대용량 이동체 데이터베이스에 대한 고성능 질의 처리를 위한 새로운 디클러스터링 정책을 제시하였다. 이동체 데이터의 MBB중 공간 좌표의 근접성만을 고려하여 하나의 SemiAllocation Disk 값을 설정하고 그 값과 시간 도메인을 다시 고려하여 근접성을 계산함으로써 디클러스터링을 할 수 있다. 또한 디스크별 Load Balancing을 고려하여 보다 정확한 디클러스터링 효과를 가지도록 하였다. 이와 같이 이동체의 특성을 고려한 새로운 디클러스터링 정책으로 시스템의 성능을 향상 시킬 수 있다.

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.

Moving object databases manage a large amount of past location data which are accumulated as the time goes. To retrieve fast the past location of moving objects, we need index structures which consider features of moving objects. The KDB-tree has a good performance in processing range queries. Although we use the KDB-tree as an index structure for moving object databases, there has an over-split problem in the spatial domain since the feature of moving object databases is to increase the time domain. Because the over-split problem reduces spatial regions in the MBR of nodes inverse proportion to the number of splits, there has a problem that the cost for processing spatial-temporal range queries is increased. In this paper, we propose the dynamic split strategy of the KDB-tree to process efficiently the spatial-temporal range queries. The dynamic split strategy uses the space priority splitting method for choosing the split domain, the recent time splitting policy for splitting a point page to maximize the space utilization, and the last division policy for splitting a region page. We compare the performance of proposed dynamic split strategy with the 3DR-tree, the MV3R-tree, and the KDB-tree. In our performance study for range queries, the number of node access in the MKDB-tree is average 30% less than compared index structures.

이동체 데이터베이스를 위한 과거 궤적 색인으로 R-tree계열이 많이 사용된다. 그러나 R-tree계열의 색인은 공간 근접성만을 고려하였기 때문에 동일 궤적을 검색하기에는 많은 노드 접근이 필요하다. 이동체 색인의 검색에서 영역 질의와 궤적 질의는 공간 근접성과 궤적 연결성과 같이 상반된 특징으로 인하여 함께 고려되지 않았다. 이동체 색인에서 영역 질의의 성능개선을 위해서는 노드 간의 심한 중복과 사장 공간(Dead Space)을 줄여야 하고, 궤적 질의의 성능 개선을 위해서는 이동체의 궤적 보존이 이루어져야 한다. 이와 같은 요구 조건을 만족하기 위해, 이 논문에서는 R-tree 기반의 색인 구조에서 새로운 분할 정책을 제안한다. 제안하는 색인 구조의 노드 분할 정책은 궤적 클러스터링을 위한 동일 궤적을 그룹화해서 분할하는 공간 축 분할 정책과 공간 활용도를 높이는 시간 축 분할 정책을 제안한다. 본 논문에서는 R-tree기반의 색인 구조에서 변경된 분할 정책을 구현하고, 실험 평가를 수행한다. 이 성능 평가를 통해서 검색성능이 우수함을 보인다.

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.

Recently, together with increasing use of multimedia data, many works on moving objects in video databases have been made. Moving objects change visual features and spatial positions with the lapse of time in video data. And they arc related to the other objects or events. In this paper, we propose a new modeling and various query types of moving objects for content based retrieval in video databases. The proposed modeling represents visual features, moving trajectories and semantic contents related to objects. Therefore, it allows to process various query types. And we propose various query operators for the retrieval types. To show the superiority of our modoling, we implement the retrieval systems and compare it with the existing methods in terms of the supporting query types. The proposed method supports various query types and improves the efficiency of the query processing over the existing methods.

본 논문에서는 비디오 데이터가 지니는 이동 객체의 움직임 궤적(moving objects'trajectories)에 대해 유사 부분 움직임 궤적 검색을 효율적으로 지원하는 N-워핑(N-warping) 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 기존의 시계열 데이터베이스에서 유사 서브시퀸스 검색을 위해 사용되었던 타임 워핑 변환 기법(time-warping transformation)을 변형란 알고리즘이다. 또한 제안하는 알고리즘은 움직임 궤적을 모델링하기 위해 사용되는 단일 속성(property)인 각도뿐만 아니라, 거리와 시간과 같은 다중 속성을 지원하며, 사용자 질의에 대해 유사 부분 움직임 궤적 검색을 가능하게 하는 근사 매칭(approximate matching)을 지원한다

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.

Moving objects' trajectories play an important role in indexing video data on their content and semantics for content-based video retrieval. In this paper, we propose new similar sub-trajectory retrieval schemes based on k-warping algorithm for efficient retrieval on moving objects' trajectories in video data. The proposed schemes are fixed-replication similar sub-trajectory retrieval(FRSR) and variable-replication similar sub-trajectory retrieval(VRSR). The former can replicate motions with a fixed number for all motions being composed of the trajectory. The latter can replicate motions with a variable number. Our schemes support multiple properties including direction, distance, and time interval as well as a single property of direction, which is mainly used for modeling moving objects' trajectories. Finally, we show from our experiment that our schemes outperform Li's scheme(no-warping) and Shan's scheme(infinite-warping) in terns of precision and recall measures.