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공간 네트워크상의 이동객체를 위한 궤적기반 색인구조의 설계 및 구현 (Design and Implementation of a Trajectory-based Index Structure for Moving Objects on a Spatial Network)

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최초등록일 2025.03.01 최종저작일 2008.04
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공간 네트워크상의 이동객체를 위한 궤적기반 색인구조의 설계 및 구현
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    서지정보

    · 발행기관 : 한국정보과학회
    · 수록지 정보 : 정보과학회논문지 : 데이타베이스 / 35권 / 2호 / 169 ~ 181페이지
    · 저자명 : 엄정호, 장재우

    초록

    대부분의 이동객체들은 공간 네트워크상을 움직이기 때문에, 그들의 궤적을 효과적으로 색인검색할 수 있는 궤적 기반 색인 구조가 필요하다. 하지만 도로와 같은 공간 네트워크상의 궤적 기반 색인구조에 대한 연구는 FNR-트리나 MON-트리와 같은 연구가 진행되었을 뿐 연구가 많이 진행되어 있지 않다. 하지만, FNR-트리나 MON-트리 또한 이동객체의 세그먼트만을 저장할 뿐 전체 궤적을 유지하지 못하여, 궤적 질의에 대해 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 공간 네트워크상의 이동객체를 위한 궤적기반 색인 구조인 TMN -Tree(Trajectory of Moving objects on Network-Tree)를 제안한다. 이를 위해, 이동객체를 공간과 시간 특성으로 분류하고, 궤적을 유지함으로써 영역질의와 궤적질의를 동시에 처리 할 수 있는 색인 구조를 설계한다. 아울러, 사용자 질의를 시공간영역 내 궤적 질의, 시간영역 내 유사궤적 질의, k-최근접 질의로 분류하고, 이들을 처리하기 위한 질의 처리 알고리즘을 제안한다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 궤적 기반 색인 구조가 기존의 색인구조인 FNR-Tree, MON-Tree보다 성능이 향상되었음을 보여준다.

    영어초록

    Because moving objects usually move on spatial networks, efficient trajectory index structures are required to achieve good retrieval performance on their trajectories. However, there has been little research on trajectory index structures for spatial networks such as FNR-tree and MON-tree. But, because FNR-tree and MON-tree are stored by the unit of the moving object"s segment, they can"t support the whole moving objects" trajectory. In this paper, we propose an efficient trajectory index structure, named Trajectory of Moving objects on Network Tree(TMNTree), for moving objects. For this, we divide moving object data into spatial and temporal attribute, and preserve moving objects" trajectory. Then, we design index structure which supports not only range query but trajectory query. In addition, we divide user queries into spatio-temporal area based trajectory query, similar-trajectory query, and k-nearest neighbor query. We propose query processing algorithms to support them. Finally, we show that our trajectory index structure outperforms existing tree structures like FNR-Tree and MON-Tree.

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