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위치 기반 서비스에서 연속 범위 질의와 k-최근접 질의 처리에 대한 조사
이성민(Sungmin Yi),정하림(HaRim Jung),정연돈(Yon Dohn Chung),이기용(Ki Yong Lee) 한국정보과학회 2011 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.38 No.1
최근 위치기반 정보 서비스는 GPS를 탑재한 스마트폰의 대중화 및 다양한 무선통신 기술의 발달에 힘입어 새로운 성장 국면을 맞이하고 있다. 본 논문에서는 효과적인 위치기반 정보 서비스 제공의 초석이 될 수 있는 위치 기반 질의 처리 기법 동향을 소개·분석한다 (본 논문에서 소개하는 연속 공간 범위 질의 기법들은 VCI, Q-Indexing, MQM, MobiEyes, P2P-MQM, 연속 k-최근접 질의 기법들은 Yu-CNN, SEA-CNN, CPM, iSEE, disMKNN, P2P-MQM이다). 특히, 질의 및 데이터의 위치 변화에 따라 지속적으로 질의 결과의 유효성을 검증하고 새로운 결과를 신속하고 에너지 효율적으로 제공하기 위한 연속 위치기반 질의 처리 기법에 초점을 맞추어 진행한다. 또한, 기존의 위치기반 질의의 한계점과 향후 연구 방향을 제시한다. With the wide spread of smart phones and the development of wireless communication technologies, the popularity of location-based information services has recently gained momentum. In this paper, we study on the methods of processing location-based queries, which are one of the core building blocks for supporting location based information services (This paper covers the following methods - VCI, Q-Indexing, MQM, MobiEyes, and P2P-MQM for continuous spatial range queries, and Yu-CNN, SEA-CNN, CPM, iSEE, disMKNN, and P2P-MQM for continuous k-NN queries). In particular, we focus on the methods for fast and energy-efficient processing of continuous location-based queries, which require continual re-evaluation as their results become easily invalid due to the movement of queries and/or data. In addition, we present a new research direction inspired by the limitations of existing work.
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이성민(Yi Sungmin),정하림(HaRim Jung),박준표(Jun Pyo Park),정연돈(Yon Dohn Chung) 한국정보과학회 2011 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.38 No.1C
최근 많은 관심을 받고 있는 증강현실 위치기반 서비스와 같이 사용자의 한정된 시야각이 존재하는 상황에서 사용자가 원하는 데이터를 효과적으로 제공하기 위하여 본 논문에서는 새로운 위치기반 질의인 시야 최근접 질의 (VFNN: View Field Nearest Neighbor Queries)를 소개한다. VFNN 질의는 사용자의 시야각내에 위치하는 가장 가까운 데이터를 검색한다. 본 논문에서 제안하는 VFNN 질의 처리 알고리즘은 가장 널리 활용되고 있는 공간 데이터 색인 구조인 R<SUP>*</SUP>-tree를 사용한다. 특히, 질의 점과 MBR 사이의 최소거리인 MINDIST뿐만 아니라, 질의 점과 MBR 사이의 최대 각, 최소 각을 정의한다. 이를 활용하여 R<SUP>*</SUP>-tree 탐색 시 질의 결과 값을 포함하지 않는 노드들을 연산에서 제외함으로써 질의 처리의 효율성을 향상시킨다. 마지막으로 실험을 통하여 VFNN 질의 처리 알고리즘의 성능을 평가한다.
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이성민(Sungmin Yi),정연돈(Yon Dohn Chung),박준표(Jun Pyo Park),정하림(HaRim Jung) 한국정보과학회 2012 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.18 No.1
In many location based services with augmented reality, it is critical to provide valuable data to users of diverse interests based on their locations as well as their view-fields. This paper introduces a novel type of spatial queries, which we call the View Field Nearest Neighbor (VFNN) query. Given a user's view-field, VFNN finds the nearest data object that falls within the users' view-field. In this paper, we utilize the R*-tree, one of the most representative index structures, to index spatial data objects and search VFNN in an efficient manner. In particular, we employ (i) MINDIST to compute the minimum possible distance from a query point (i.e., user's location) to each data object and (ii) min_angle (max_angle), which is the starting (ending) angle in the user's view-field boundary, for pruning unnecessary search paths in the R*-tree. Finally, we conduct the simulation experiments to investigate the performance of the proposed VFNN search algorithm. 최근 많은 관심을 받고 있는 증강현실 위치기반 서비스와 같이 사용자의 한정된 시야각이 존재하는 상황에서 사용자가 원하는 데이터를 효과적으로 제공하기 위하여 본 논문에서는 새로운 위치기반 질의인 시야 최근접 질의 (VFNN: View Field Nearest Neighbor Query)를 소개한다. VFNN 질의는 사용자의 시야각 또는 한정된 각내에 위치하는 가장 가까운 데이터를 검색한다. 본 논문에서 제안하는 VFNN 질의 처리 알고리즘은 가장 널리 활용되고 있는 공간 데이터 색인 구조인 R*-tree를 사용한다. 특히, 질의 점과 MBR 사이의 최소거리인 MINDIST뿐만 아니라, 질의 점과 MBR 사이의 최대 각, 최소 각을 정의한다. 이를 활용하여 R*-tree 탐색 시 질의 결과 값을 포함하지 않는 노드들을 연산에서 제외하여 질의 처리의 효율성을 향상시킨다. 마지막으로 실험을 통하여 VFNN 질의 처리 알고리즘의 성능을 평가한다.
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