Earticle

The Nearest Surrounder (NS) query is to find a set of all the visible objects that are not obstructed by other objects around the query location. Formally, for a given query Q and dataset D, NS(Q) returns a set of tuples, ni : <Oi,Θi→,Θi←> if and only if (i) Oi □ R and Oi is visible to Q, and (ii) □Oj□R□{Oi} , dist (Q,Oi)□ dist (Q,Oj) at angular range [Θi→,Θi←), where i≠ j. Using the R-tree index, NS query processing algorithm is based on the not only distance bounding properties but also angle-based bounding properties. Although NS query has a wide spectrum of applications, such as surveillance and augmented reality services, the existing work is not able to effectively support the 3D geospatial environments. Motivated by the weaknesses, we suggests a solution, termed 3D Nearest Surrounder (3DNS) query, to maintain NS query result from a dataset of 3D geospatial objects. In this paper, we propose heuristics for 3DNS query based on R-tree spatial index without pre-computing the visible region.

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.

최근 모바일 기기의 발달과 기기의 보급으로 인하여, 사용자의 이동성에 따른 위치 정보에 관한 질의 요구가 증가되고 있다. 이러한 사회적 특성에 맞추어 현재 위치를 중심으로 주변 객체를 찾는 최근접주변 객체 질의에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존 최근접 주변객체 질의는 2차원 공간에서 질의 점 주변에 보이는 모든 객체를 검색하며 보이지 않는 객체는 제외시킨다. 하지만 3차원 공간 환경일 경우 객체들의 높이를 감안해야 하기 때문에 기존 기법들로는 3차원 근접주변 객체를 검색하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 이런 문제점을 해결하는 새로운 3차원 최근접 주변객체 질의 (3dimensional Nearest Surrounder Query: 3dNS)를 제안한다. 객체들 간의 Z_angle 수직각도를 사용함으로써 3차원 공간 환경에서 객체 검색을 가능하게 하며 질의 처리의 정확성을 높일 수 있다.