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학술대회자료
저자정보
이강준 (건국대학교) 김정준 (건국대학교) 한기준 (건국대학교)
저널정보
대한공간정보학회 대한공간정보학회 학술대회 2007 GIS 공동춘계학술대회 논문집
발행연도
2007.6
수록면
3 - 8 (6page)

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최근 도로 네트워크 환경에서 이동 객체 위치 정보를 관리하고 이동 객체의 미래 위치를 예측하는 이동 객체 위치 예측 시스템의 필요성이 나날이 증가되고 있다. 이동 객체 위치 예측 시스템은 교통 관제 및 다양한 응급 상황 시 이동 객체의 미래 위치를 신속히 예측하기 위해 사용되며, 보다 편리한 위치 기반 서비스의 제공을 가능하게 해준다. 이러한 시스템을 위한 대부분의 미래 인덱싱 기법은 일반적으로 이동 객체의 미래 위치 예측을 위해 과거 이동 궤적을 이용하고 있다. 그러나, 수많은 이동 객체의 과거 이동 궤적 관리가 어렵고, 실시간으로 변화하는 이동 객체의 미래 궤적을 반영하기 위한 방대한 미래 인덱스의 갱신 요청으로 인해 인덱스 유지 비용이 증가하여 미래 위치 질의 요청에 대한 신속한 처리 성능이 떨어지게 된다.
따라서 본 논문에서는 이동 객체 위치 예측 시스템에서 방대한 이동 객체의 과거 이동 궤적으로부터 효율적으로 미래 위치를 예축하기 위해 셀 기반의 미래 인덱싱 방법인 PFCT - Tree(Probability Future Cell Trajectory-Tree)를 제시한다. PFCT - Tree는 방대한 과거 이동 궤적을 셀 단위로 재구성하여 인덱스 크기를 줄이고, 셀 내부 경험치를 기반으로 장기간 질의 시 빠른 미래 위치를 예측할 수 있다. 또한 신속한 미래 이동 궤적의 갱신 속도를 향상시키기 위해 미래 시간을 미래 궤적과 분리하여 인덱싱함으로써 위치 예측 오류로 인한 미래 인덱스 갱신 비용을 최소화 할 수 있다. 마지막으로 실험을 통해 도로 네트워크 환경에서 PFCT-Tree가 기존 인덱싱 기법들보다 갱신 및 검색 성능이 우수함도 입증하였다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련연구
3. PFCT-Tree
4. 성능 평가
5. 결론
참고문헌

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