A Efficient Method of Extracting Split Points for Continuous k Nearest Neighbor Search Without Order

무순위 연속 k 최근접 객체 탐색을 위한 효율적인 분할점 추출기법

Recently, continuous k-nearest neighbor query(CkNN) which is defined as a query to find the nearest points of interest to all the points on a given path is widely used in the LBS(Location Based Service) and ITS(Intelligent Transportation System) applications. It is necessary to acquire results quickly in the above applications and be applicable to spatial network databases. This paper proposes a new method to search nearest POIs(Point Of Interest) for moving query objects on the spatial networks. The method produces a set of split points and their corresponding k-POIs as results. There is no order between the POIs. The analysis show that the proposed method outperforms the existing methods.

최근 이동 중인 경로 상에 존재하는 모든 지점에 대해 k개의 최근접 객체를 탐색하는 연속 k 최근접 객체 탐색 질의가 위치기반 서비스와 지능형 교통 시스템의 응용 분야에 폭넓게 사용되고 있다. 이러한 질의는 위와 같은 응용에 빠른 응답을 요구하고, 공간 네트워크 데이터베이스에 적용가능 해야 한다. 이 논문에서는 공간네트워크 상에서 움직이는 질의 객체를 위한 최근접 객체를 효율적으로 탐색하는 새로운 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 기법은 다수의 분할점과 그에 상응하는 k개의 최근접 객체 집합들을 결과로 추출하며, POI들 간에는 순서가 없다. 분석을 통해 제안한 기법에 기존기법에 비해 우수함을 보인다.