분산 그리드 기법을 위한 연속 k-최근접 질의처리 알고리즘

Countinuous k-Nearest Neighbor Query Processing Algorithm for Distributed Grid Scheme

  • 김영창 (전북대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 장재우 (전북대학교 컴퓨터공학과)
  • 발행 : 2009.09.30

초록

최근 GPS 및 무선 이동 컴퓨팅 기술의 발달로 인해, 텔레매틱스(telematics) 및 위치기반 서비스(LBS) 응용이 활발하게 연구되고 있다. 이러한 위치 기반 서비스 응용에서는 이동객체의 위치 정보가 시간의 흐름에 따라 계속적으로 변하기 때문에, 이를 위한 빈번한 업데이트 연산은 시스템에 많은 부하를 가중시키며 이로 인해 검색 성능의 저하를 초래한다. 이를 해결하기 위해 공간 네트워크에서 대용량 이동객체의 위치정보를 분산 처리하기 위한 DS-GRID(distributed S-GRID) 및 이를 위한 k-최근접 질의처리 알 고리즘이 제안되었다[1]. 그러나 k-최근접 질의처리 기법은 질의점 및 이동객체의 위치가 변경되면 그 결과 가 유효하지 않기 때문에, 연속 k-최근접(CKNN:continuous k-nearest neighbor) 질의처리 알고리즘의 연구가 필요하다. 본 연구에서는 DS-GRID를 위한 MCE-CKNN 알고리즘 및 MBP-CKNN 알고리즘을 제안한다. MCE-CKNN 알고리즘은 주어진 경로를 셀 단위로 분할하여 각 셀에서 질의 처리를 병렬적으로 수행하여 검색 성능을 향상시킨다. 아울러 MBP-CKNN 알고리즘은 그리드 셀의 각 경계점에서 가까운 POI를 미리 저장하여 인접셀 탐색 횟수를 줄임으로써 검색 성능을 향상시킨다. 마지막으로, 제안하는 알고리즘의 성능 분석을 통해, 기존 알고리즘보다 15-53% 검색 성능이 우수함을 나타내었다.

참고문헌

  1. 김영창, 김영진, 장재우, "대용량 이동객체의 위치정보 관리를 위한 S-GRID를 이용한 분산 그리드 기법", 한국공간정보시스템학회 논문지, 10권, 4호, 2008, pp. 11-19.
  2. M. Kolahdouzan, C. Shahabi, "Voronoi-based k Nearest Neighbor Search for Spatial Network Databases", In Proc. of VLDB, 2004, pages 840-851.
  3. X. Huang, C.S. Jensen, S. Saltenis, "The Islands Approach to Nearest Neighbor Querying in Spatial Networks", In Proc. of SSTD 2005, LNCS 3633, 2005, pp. 73-90.
  4. 김용기, 니하드 카림 초우더리, 이현조, 장재우, "공간 네트워크 데이터베이스에서 실체화 기법을 이용한 범위 및 k-최근접 질의처리 알고리즘", 한국공간정보시스템학회 논문지, 9권, 2호, 2007, pp. 67-79.
  5. X. Huang, C.S. Jensen, H. Lu, S. Saltenis, "S-GRID: A Versatile Approach to Efficient Query Processing in Spatial Networks", In Proc. of SSTD 2007, LNCS 4605, 2007, pp. 93-111.
  6. M.R. Kolahdouzan, C. Shahabi, "Continuous K Nearest Neighbor Queries in Spatial Network Databases", In Proc. of STDBM, 2004, pp. 33-40.
  7. Z. Song, N. Roussopoulos, "K-Nearest Neighbor Search for Moving Query Point", In Proc. of SSTD, 2001, pp. 79-96.
  8. T. Brinkhoff, "A Framework for Generating Network-Based Moving Objects", In Proc. of GeoInformatica, 2002, pp. 153-180.