KR100776824B1 - Method for searching nearest-neighbor in wireless broadcast environment, recording medium thereof, apparatus for searching nearest-neighbor in wireless broadcast environment and system thereof - Google Patents
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Abstract
Description
도 1은 종래의 그리드 파티션 인덱스(Grid-partition index)의 구조를 도시한 것이다.1 illustrates a structure of a conventional grid-partition index.
도 2는 본 발명이 적용되는 격자 셀 내에서 방송되는 패킷들의 구조를 도시한 것이다.2 shows a structure of packets broadcast in a grid cell to which the present invention is applied.
도 3은 본 발명에 따른 무선 방송 환경에서 최근접점 질의 탐색 장치의 블럭도이다.3 is a block diagram of an apparatus for searching for a nearest point query in a wireless broadcasting environment according to the present invention.
도 4는 본 발명에 따른 무선 방송 환경에서 최근접점 질의 탐색 시스템의 구조도이다.4 is a structural diagram of a near-point query search system in a wireless broadcasting environment according to the present invention.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 방송 환경에서 최근접점 질의 탐색 방법의 흐름도이다.5 is a flowchart of a method for searching for a nearest point query in a wireless broadcasting environment according to an embodiment of the present invention.
도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따른 무선 방송 환경에서 최근접점 질의 탐색 방법의 흐름도이다.6 is a flowchart of a method for searching for a nearest point query in a wireless broadcasting environment according to another embodiment of the present invention.
도 7은 본 발명에 따른 최근접점(NN) 탐색 방법의 일 예를 알고리즘으로 도시한 것이다.7 illustrates an example of a method for searching for the nearest point (NN) according to the present invention.
도 8a는 본 발명 및 종래 기술에 균일한 공간 데이터를 적용하여 얻어지는 접근시간을 나타내는 그래프이다.8A is a graph showing an access time obtained by applying uniform spatial data to the present invention and the prior art.
도 8b는 본 발명 및 종래 기술에 실제의 공간 데이터를 적용하여 얻어지는 접근시간을 나타내는 그래프이다.8B is a graph showing an access time obtained by applying actual spatial data to the present invention and the prior art.
도 9a는 본 발명 및 종래 기술에 균일한 공간 데이터를 적용하여 얻어지는 튜닝시간을 나타내는 그래프이다.9A is a graph showing tuning time obtained by applying uniform spatial data to the present invention and the prior art.
도 9b는 본 발명 및 종래 기술에 실제의 공간 데이터를 적용하여 얻어지는 튜닝시간을 나타내는 그래프이다.9B is a graph showing the tuning time obtained by applying the actual spatial data to the present invention and the prior art.
도 10은 본 발명 및 종래 기술을 통해 얻어지는 접근시간을 데이터의 크기에 따라 나타낸 도면이다.10 is a view showing the access time obtained according to the present invention and the prior art according to the size of the data.
도 11은 본 발명 및 종래 기술을 통해 얻어지는 튜닝시간을 데이터의 크기에 따라 나타낸 도면이다.11 is a diagram illustrating tuning time obtained through the present invention and the prior art according to the size of data.
본 발명은 방송 환경에서의 최근접점(NN) 탐색에 관한 것으로서, 특히 무선 방송 환경에서 최근접점 질의 탐색 방법, 그 기록매체, 무선 방송 환경에서 최근접점 질의 탐색 장치 및 그 시스템에 관한 것이다.BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention [0001] The present invention relates to the search for a nearest point (NN) in a broadcast environment, and more particularly, to a method for searching for a nearest point query in a wireless broadcast environment, a recording medium, an apparatus for searching for a nearest point query in a wireless broadcast environment and a system thereof.
최근접점(NN) 질의는 위치기반서비스에서 가장 중요한 질의중 하나로 연구되고 있다. 무선 방송 방식은 부족한 대역폭의 효율적인 활용과 채널을 듣는 모든 사용자를 지원할 수 있다는 확장성 측면에서 각광받고 있으며, 최근접점(NN) 질의를 효과적이고 효율적으로 수행하기 위한 많은 색인 방법이 무선 방송 환경에서 연구된다.Recent contact (NN) queries are being studied as one of the most important queries in location-based services. The wireless broadcasting method has been in the spotlight in terms of the efficient use of insufficient bandwidth and the scalability of supporting all users listening to the channel, and many indexing methods for efficiently and efficiently performing the nearest point (NN) query have been studied in the wireless broadcasting environment. do.
무선 방송 환경에서의 최근접점(NN) 탐색을 수행하기 위한 많은 색인들이 존재한다. 무선 방송 환경에서의 색인 방법은 종래의 온-디멘드 방식과는 다른 색인이 요구된다. 즉, 종래의 온-디멘드 방식에서는 사용자가 서버에 공간 정보를 요청하면 서버에서 공간 데이터베이스 내의 색인을 통해 탐색을 하지만, 무선 방송 환경에서는 방송 채널 내의 색인을 통해 탐색을 한다. 따라서 종래 온-디멘드 방식에서 가능했던 백트랙킹(Backtracking)이 불가능함으로 새로운 색인이 필요하게 되었다. 이러한 색인으로서 순차 탐색을 이용한 R-tree, D-tree, 그리드 파티션 인덱스(Grid-partition index)가 제안되었다.There are many indexes for performing the nearest point (NN) search in a wireless broadcast environment. Indexing method in a wireless broadcasting environment requires a different index than the conventional on-demand method. That is, in the conventional on-demand method, when a user requests spatial information from a server, the server searches through an index in a spatial database, but in a wireless broadcasting environment, searches through an index in a broadcast channel. Therefore, a new index is required because backtracking is not possible, which was possible in the on-demand method. As such an index, an R-tree, a D-tree, and a grid-partition index using sequential search have been proposed.
도 1은 그리드 파티션 인덱스(Grid-partition index)의 구조를 도시한 것이다.1 illustrates a structure of a grid-partition index.
그리드 파티션 인덱스(Grid-partition index)는 색인화하려는 공간을 보로노이 다이어그램을 통해 미리 최근접점(NN)을 연산하여 이를 색인화한다. 그리드 파티션 인덱스(Grid-partition index)는 미리 연산된 공간을 일정한 규칙에 따라 격자로 나눈후 그 격자 내에서 최근접점(NN)이 될 가능성이 있는 객체만을 색인화한다.The grid-partition index calculates the nearest point NN in advance using a Voronoi diagram and indexes the space to be indexed. The grid-partition index divides the precomputed space into grids according to certain rules and then indexes only those objects that are likely to be the nearest point (NN) within the grid.
그리드 파티션 인덱스(Grid-partition index)는 격자 내에서의 최근접점(NN)을 탐색할 때 해당 격자 내의 객체에 대해서 각각 질의점과의 거리를 측정 비교한다. 객자 내의 객체와 질의점이 도 1와 같을 때, 탐색과정은 다음의 표 1과 같다.The grid-partition index measures and compares distances from query points for objects in the grid when searching for the nearest point NN in the grid. When the object and the query point in the object are the same as in FIG. 1, the search process is shown in Table 1 below.
최근접점(NN) 탐색은 다음과 같이 행해진다. 우선 각 객체는 한 축에 대해서 정렬된다. 정렬된 순서는 O1, O2, O3, O4, O5이다. 질의가 수행되고 해당 질의에 대한 격자가 결정되면, 해당 격자 내에서 그 격자와 정렬한 축에서의 거리(dis_sd)가 작은 순서대로 객체를 검색해 나가면서 질의점과의 거리(cur_dis)를 측정하여 최소 거리(min_dis)를 가지는 객체를 찾는다. 이때, 해당 격자 내의 객체를 검색하기 위해 이들 객체를 읽고 두개의 리스트로 저장하여야 한다. dis_sd가 min_dis보다 크게 되면 현재의 최소 거리를 가지는 객체가 NN이 되므로 탐색을 멈추게 된다. 이와 같은 탐색 방법을 통해 모든 객체를 검색하지 않고 최근접점(NN) 탐색을 수행할 수 있다.The search for the nearest point NN is performed as follows. First, each object is aligned about one axis. The sorted order is O 1 , O 2 , O 3 , O 4 , O 5 . When the query is executed and the grid for the query is determined, the distance (dis_sd) from the axis aligned with the grid in the grid is searched for the objects in order, and the distance to the query point (cur_dis) is measured. Find the object with distance (min_dis). At this time, these objects should be read and stored as two lists to search for objects in the grid. If dis_sd is larger than min_dis, the object with the current minimum distance becomes NN, so the search stops. Through this search method, the nearest point (NN) search can be performed without searching all objects.
종래의 그리드 파티션 인덱스(Grid-partition index)에서는 질의점을 기준으로 한축에 대한 거리가 가까운 객체 순으로 탐색을 수행하여 클라이언트의 메모리가 충분히 있다는 것으로 가정한다.In the conventional grid-partition index, the search is performed in the order of objects having a close distance to one axis based on the query point, and it is assumed that there is sufficient memory of the client.
따라서, 종래의 최근접점 질의 탐색 방법은 모바일 클라이언트가 제한된 메모리를 가질 경우 해당 격자 내의 모든 정보를 저장할 수 없어 최근접점(NN) 탐색이 수행되지 못하고, 접근 시간 및 튜닝 시간이 길고, 에너지의 사용이 효율적이지 못한 문제점이 있다.Therefore, in the conventional near-point query search method, when the mobile client has limited memory, all information in the grid cannot be stored, so that the search for the closest point (NN) cannot be performed, the access time and tuning time are long, and the use of energy is reduced. There is a problem that is not efficient.
상기의 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명이 이루고자 하는 첫번째 기술적 과제는 모바일 클라이언트가 제한된 메모리를 가지더라도 최근접점(NN) 탐색을 원활히 수행하고, 접근 시간 및 튜닝 시간을 단축시키고, 에너지를 효율적으로 사용할 수 있는 무선 방송 환경에서 최근접점 질의 탐색 방법을 제공하는데 있다.In order to solve the above problems, the first technical problem to be solved by the present invention is to smoothly perform the nearest point (NN) search, reduce the access time and tuning time, and use energy efficiently even if the mobile client has limited memory. The present invention provides a method for searching for a nearest-point query in a wireless broadcasting environment.
본 발명이 이루고자 하는 두번째 기술적 과제는 상기의 무선 방송 환경에서 최근접점 질의 탐색 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공하는데 있다.A second technical object of the present invention is to provide a computer-readable recording medium having recorded thereon a program for executing a near-point query search method in a wireless broadcasting environment.
본 발명이 이루고자 하는 세번째 기술적 과제는 모바일 클라이언트가 제한된 메모리를 가지더라도 최근접점(NN) 탐색을 원활히 수행하고, 접근 시간 및 튜닝 시간을 단축시키고, 에너지를 효율적으로 사용할 수 있는 무선 방송 환경에서 최근접점 질의 탐색 장치를 제공하는데 있다.The third technical problem to be solved by the present invention is that the mobile station has a limited memory to perform the nearest point (NN) search smoothly, reduce the access time and tuning time, and use the energy efficiently in the near point in the wireless broadcast environment To provide a query search device.
본 발명이 이루고자 하는 네번째 기술적 과제는 상기의 무선 방송 환경에서 최근접점 질의 탐색 장치를 포함하는 클라이언트와 서버를 포함하는 무선 방송 환경에서 최근접점 질의 탐색 시스템을 제공하는데 있다.A fourth technical object of the present invention is to provide a near-contact query search system in a wireless broadcast environment including a client and a server including a near-point query search device in the wireless broadcast environment.
상기의 첫번째 기술적 과제를 이루기 위하여, 본 발명은, 패킷(packet)을 방송하는 서버와 상기 패킷을 수신하는 클라이언트를 포함하는 무선 방송 환경에서, 상기 클라이언트에 의해 실행되는 최근접점 질의 탐색 방법에 있어서, 보로노이 다이어그램의 어느 한 격자 셀 내에서 발생한 질의에 대해, 방송되는 패킷을 수신하는 단계, 상기 패킷에 포함된 객체의 순서대로 상기 객체의 좌표와 상기 질의가 발생된 좌표와의 거리인 객체 거리를 연산하면서, 최소 거리를 가장 작은 크기의 객체 거리로 갱신하는 단계 및 상기 객체 거리의 연산 과정에서, 상기 패킷에 포함된 다음 객체의 좌표와 상기 보로노이 다이어그램상의 소정의 기준 축 사이의 거리가 상기 최소 거리보다 크면, 상기 최소 거리에 대응하는 객체를 최근접점으로 설정하는 단계를 포함하는 무선 방송 환경에서 최근접점 질의 탐색 방법을 제공한다.In order to achieve the first technical problem, the present invention, in a wireless broadcast environment comprising a server for broadcasting a packet (packet) and the client receiving the packet, in the nearest-contact query searching method executed by the client, Receiving a broadcasted packet for a query occurring in any grid cell of the Voronoi diagram, the object distance, which is the distance between the coordinates of the object and the coordinates from which the query was generated, in the order of the objects contained in the packet. During the operation of updating the minimum distance to the smallest object distance and calculating the object distance, the distance between the coordinates of the next object included in the packet and a predetermined reference axis on the Voronoi diagram is the minimum. If greater than a distance, setting an object corresponding to the minimum distance to the nearest point; The recent offer quality contacts how to navigate in line broadcast environment.
상기의 두번째 기술적 과제를 이루기 위하여, 본 발명은 상기의 무선 방송 환경에서 최근접점 질의 탐색 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공한다.In order to achieve the above second technical problem, the present invention provides a computer-readable recording medium having recorded thereon a program for executing a near-contact query searching method in a wireless broadcasting environment.
상기의 세번째 기술적 과제를 이루기 위하여, 본 발명은 보로노이 다이어그램의 어느 한 격자 셀 내에서 발생한 질의에 대해, 방송되는 패킷을 수신하는 패킷 수신부, 상기 패킷에 포함된 객체의 순서대로 상기 객체의 좌표와 상기 질의가 발생된 좌표와의 거리인 객체 거리를 연산하는 객체 거리 연산부, 상기 객체 거리 연산부의 연산 과정에서, 최소 거리를 가장 작은 크기의 객체 거리로 갱신하는 최소 거리 설정부 및 상기 패킷에 포함된 다음 객체의 좌표와 상기 보로노이 다이어그램상의 소정의 기준 축 사이의 거리가 상기 최소 거리보다 크면, 상기 최소 거리에 대응하는 객체를 최근접점으로 설정하는 최근접점 설정부를 포함하는 무선 방송 환경에서 최근접점 질의 탐색 장치를 제공한다.In order to achieve the third technical problem, the present invention relates to a packet receiver for receiving a broadcast packet, and a coordinate of the object in order of an object included in the packet, for a query generated in one lattice cell of the Voronoi diagram. An object distance calculator configured to calculate an object distance which is a distance from the coordinates at which the query is generated, a minimum distance setter configured to update a minimum distance to an object distance having the smallest size in a calculation process of the object distance calculator, and included in the packet If the distance between the coordinates of the next object and a predetermined reference axis on the Voronoi diagram is greater than the minimum distance, the nearest point query in a wireless broadcast environment including a closest point setting unit for setting the object corresponding to the minimum distance to the nearest point Provide a navigation device.
상기의 네번째 기술적 과제를 이루기 위하여, 본 발명은 서버와 클라이언트 를 포함하는 무선 방송 시스템에 있어서, 상기 서버는 보로노이 다이어그램을 이용하여 공간 정보에 최근접점 정보를 미리 저장하고, 상기 최근접점 정보를 소정의 규칙에 따라 격자로 분할한 색인을 생성하고, 상기 클라이언트는 무선 방송 채널에서 상기 색인을 독출하고, 상기 색인 따른 격자 셀 내에서 발생한 질의에 대해, 방송되는 패킷을 수신하는 패킷 수신부, 상기 패킷에 포함된 객체의 순서대로 상기 객체의 좌표와 상기 질의가 발생된 좌표와의 거리인 객체 거리를 연산하는 객체 거리 연산부, 상기 객체 거리 연산부의 연산 과정에서, 최소 거리를 가장 작은 크기의 객체 거리로 갱신하는 최소 거리 설정부 및 상기 패킷에 포함된 다음 객체의 좌표와 상기 보로노이 다이어그램상의 소정의 기준 축 사이의 거리가 상기 최소 거리보다 크면, 상기 최소 거리에 대응하는 객체를 최근접점으로 설정하는 최근접점 설정부를 포함하는 무선 방송 환경에서 최근접점 질의 탐색 시스템을 제공한다.In order to achieve the fourth technical problem, the present invention provides a wireless broadcasting system including a server and a client, wherein the server stores the nearest point information in advance in spatial information by using a Voronoi diagram, and specifies the closest point information. A packet receiver configured to generate an index divided into grids according to a rule of the present invention, wherein the client reads the index from a wireless broadcast channel and receives a broadcasted packet for a query generated in the grid cell according to the index; An object distance calculating unit that calculates an object distance, which is a distance between coordinates of the object and coordinates in which the query is generated, in order of objects included, and updating the minimum distance to the smallest object distance in the calculation process of the object distance calculating unit A minimum distance setting unit and coordinates of the next object included in the packet and the Voronoi Following the distance between on the gram predetermined reference axis is greater than the minimum distance, provided the closest point search query system in a wireless broadcast environment in recent years it includes the contact setting portion for setting an object corresponding to the minimum distance to the closest point.
본 발명은 이동 방송 환경에서 모바일 클라이언트의 제한된 자원을 고려한 에너지와 메모리 효율적인 최근접점(NN) 탐색 알고리즘을 제공한다.The present invention provides an energy and memory efficient nearest point (NN) search algorithm considering limited resources of a mobile client in a mobile broadcasting environment.
본 발명은 그리드 파티션 인덱스(Grid-partition index)를 기초로 그리드 파티션 인덱스(Grid-partition index)에서 이용한 색인을 사용하여 최근접점(NN) 탐색 방법을 메모리 효율적인 방법으로 변경한다.The present invention uses the index used in the grid-partition index based on the grid-partition index to change the nearest point (NN) search method to a memory-efficient method.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 설명하기로 한다. 그러나, 다음에 예시하는 본 발명의 실시예는 여러 가지 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 다음에 상술하는 실시예에 한정되는 것은 아니다.Hereinafter, with reference to the drawings will be described a preferred embodiment of the present invention. However, embodiments of the present invention illustrated below may be modified in many different forms, and the scope of the present invention is not limited to the embodiments described below.
도 2는 본 발명이 적용되는 격자 셀 내에서 방송되는 패킷들의 구조를 도시 한 것이다.2 shows a structure of packets broadcast in a grid cell to which the present invention is applied.
도 2에 도시된 바와 같이, 격자 G2에는 O1,O2,O3,O4 와 O5가 연관되어, 이들 객체가 하위 색인으로 구성된다. 본 발명에서는 도 2와 같이 패킷에 포함된 객체들(예를 들어, O1,O2,O3,O4 등)을 이용하여 최근접점 질의를 탐색한다.As shown in FIG. 2, the lattice G 2 is associated with O 1 , O 2 , O 3 , O 4 and O 5 , so that these objects are composed of sub-indexes. In the present invention, as shown in FIG. 2, the nearest point query is searched using objects (eg, O 1 , O 2 , O 3 , O 4, etc.) included in the packet.
본 발명에서는 채널상에서 방송되는 순서에 따라 순차적으로 객체를 검색하므로 제한된 메모리로도 충분히 수행이 가능하다. 본 방법의 탐색 예제는 다음의 표 2와 같다.In the present invention, since the objects are sequentially searched according to the order of broadcasting on the channel, even limited memory can be sufficiently performed. A search example of this method is shown in Table 2 below.
이때, (-)는 객체의 위치가 질의점과 비교하여 y축을 기준으로 왼쪽에 위치함을 나타낸다.In this case, (-) indicates that the position of the object is located on the left side of the y axis compared to the query point.
위의 표 2를 보면 객체는 방송되는 패킷 순서를 따라서 탐색된다. 현재 질의점이 위치한 격자 G2 내에는 3개의 패킷이 있고 이 패킷의 방송되는 순서는 P1,P2,P3이다. 이에 각각의 패킷 내에 있는 객체 순서(O1, O2, O3, O4, O5)로 탐색을 진행한다. 탐색은 객체와 소정의 기준 축 사이의 거리가 현재 최소 거리보다 클 때(dis_sd > min_dis) 수행을 멈춘다. 이때, 현재의 최소 거리를 가지는 객체를 최근접점(NN)으로 설정된다.In Table 2 above, objects are searched according to the broadcast packet order. There are three packets in the grid G 2 where the current query point is located, and the broadcast order of these packets is P 1 , P 2 , and P 3 . The search proceeds to the object order (O 1 , O 2 , O 3 , O 4 , O 5 ) in each packet. The search stops performing when the distance between the object and the predetermined reference axis is greater than the current minimum distance (dis_sd> min_dis). In this case, the object having the current minimum distance is set as the nearest point NN.
이때, 사용되는 거리는 유클리디안 거리로 연산될 수 있다.In this case, the distance used may be calculated as the Euclidean distance.
n개의 행 벡터 과 이 있다고 할 때, 다음과 같이 유클리디안 거리(Euclidean distance)가 정의된다.n row vectors and Given this, the Euclidean distance is defined as
예를 들어, 3차원 공간의 경우, n = 3이 된다.For example, for three-dimensional space, n = 3.
도 3은 본 발명에 따른 무선 방송 환경에서 최근접점 질의 탐색 장치의 블럭도이다.3 is a block diagram of an apparatus for searching for a nearest point query in a wireless broadcasting environment according to the present invention.
패킷 수신부(310)는 보로노이 다이어그램의 어느 한 격자 셀 내에서 발생한 질의에 대해, 방송되는 패킷을 수신한다. 바람직하게는, 패킷 수신부(310)는 격자 셀 내에서 모든 패킷을 수신하지 않은 경우 방송되는 다음 패킷을 수신하는 것을 특징으로 할 수 있다.The
객체 거리 연산부(320)는 수신된 패킷에 포함된 객체의 순서대로 객체의 좌표와 질의가 발생된 좌표와의 거리인 객체 거리를 연산한다. 바람직하게는, 객체 거리는 객체의 좌표와 질의가 발생된 좌표와의 유클리디안 거리로 구할 수 있다.The
최소 거리 설정부(330)는 객체 거리 연산부(320)의 연산 과정에서, 최소 거리를 가장 작은 크기의 객체 거리로 갱신한다.The minimum
최근접점 설정부(340)는 패킷에 포함된 다음 객체의 좌표와 보로노이 다이어 그램상의 소정의 기준 축 사이의 거리가 현재의 최소 거리보다 크면, 현재의 최소 거리에 대응하는 객체를 최근접점으로 설정한다. 바람직하게는, 소정의 기준 축은 2차원 좌표 공간 상에서 질의가 발생된 좌표를 지나는 x축 또는 y축 중 어느 하나의 축일 수 있다. 바람직하게는, 최근접점 설정부(340)는 격자 셀 내에서 모든 패킷을 수신한 경우 현재의 최소 거리에 대응하는 객체를 최근접점으로 설정할 수 있다.The nearest
도 4는 본 발명에 따른 무선 방송 환경에서 최근접점 질의 탐색 시스템의 구조도이다.4 is a structural diagram of a near-point query search system in a wireless broadcasting environment according to the present invention.
도 4의 시스템은 서버(450)와 클라이언트(400)를 포함하는 무선 방송 시스템이다.4 is a wireless broadcasting system including a
클라이언트(400)는 패킷 수신부(410), 객체 거리 연산부(420), 최소 거리 설정부(430) 및 최근접점 설정부(440)를 포함한다.The
패킷 수신부(410)는 무선 방송 채널에서 서버(450)의 색인(451)을 독출하고, 색인에 따른 격자 셀 내에서 발생한 질의에 대해, 방송되는 패킷을 수신한다. 바람직하게는, 패킷 수신부(410)는 격자 셀 내에서 모든 패킷을 수신하지 않은 경우 방송되는 다음 패킷을 수신하는 것을 특징으로 할 수 있다.The
객체 거리 연산부(420)는 수신된 패킷에 포함된 객체의 순서대로 객체의 좌표와 질의가 발생된 좌표와의 거리인 객체 거리를 연산한다. 바람직하게는, 객체 거리는 객체의 좌표와 질의가 발생된 좌표와의 유클리디안 거리로 구할 수 있다.The
최소 거리 설정부(430)는 객체 거리 연산부(420)의 연산 과정에서, 최소 거 리를 가장 작은 크기의 객체 거리로 갱신한다.The minimum
최근접점 설정부(440)는 패킷에 포함된 다음 객체의 좌표와 보로노이 다이어그램상의 소정의 기준 축 사이의 거리가 현재의 최소 거리보다 크면, 현재의 최소 거리에 대응하는 객체를 최근접점으로 설정한다. 바람직하게는, 최근접점 설정부(440)는 격자 셀 내에서 모든 패킷을 수신한 경우 현재의 최소 거리에 대응하는 객체를 최근접점으로 설정할 수 있다. 최근접점 설정부(440)는 설정된 최근접점에 대한 정보를 질의 결과로 출력할 수 있다.The nearest
서버(450)는 보로노이 다이어그램을 이용하여 공간 정보에 최근접점 정보를 미리 저장하고, 최근접점 정보를 소정의 규칙에 따라 격자로 분할한 색인(451)을 생성한다. 서버(450)의 무선 전송부(452)는 생성된 색인을 방송한다.The
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 방송 환경에서 최근접점 질의 탐색 방법의 흐름도이다.5 is a flowchart of a method for searching for a nearest point query in a wireless broadcasting environment according to an embodiment of the present invention.
먼저, 보로노이 다이어그램의 어느 한 격자 셀 내에서 발생한 질의에 대해, 방송되는 패킷을 수신한다(510 과정).First, in response to a query occurring in one grid cell of the Voronoi diagram, a broadcast packet is received (step 510).
패킷이 수신되면, 수신된 패킷에 포함된 객체의 순서대로 객체의 좌표와 질의가 발생된 좌표 즉, 질의점과의 거리인 객체 거리를 연산하면서(520 과정), 최소 거리를 가장 작은 크기의 객체 거리로 갱신한다(530-540 과정). 바람직하게는, 객체 거리는 객체의 좌표와 질의가 발생된 좌표와의 유클리디안 거리로 연산할 수 있다. 즉, 현재 연산된 객체 거리가 이전에 설정된 최소 거리보다 작으면(530 과정), 최소 거리의 값을 현재 연산된 객체 거리로 설정한다(540 과정).When the packet is received, the minimum distance is determined by calculating the minimum distance by calculating the coordinates of the object in the order of the objects included in the received packet and the distance of the query, that is, the distance of the query. Update to a distance (steps 530-540). Preferably, the object distance may be calculated as the Euclidean distance between the coordinates of the object and the coordinates from which the query is generated. That is, when the currently calculated object distance is smaller than the previously set minimum distance (step 530), the value of the minimum distance is set as the currently calculated object distance (step 540).
패킷에 포함된 다음 객체의 좌표와 보로노이 다이어그램상의 소정의 기준 축 사이의 거리가 현재의 최소 거리보다 큰지 판단한다(550 과정). 바람직하게는, 이 과정(550 과정)에서, 소정의 기준 축은 2차원 좌표 공간 상에서 질의가 발생된 좌표를 지나는 x축 또는 y축 중 어느 하나의 축일 수 있다.In
이때, 패킷에 포함된 다음 객체의 좌표와 보로노이 다이어그램상의 소정의 기준 축 사이의 거리가 현재의 최소 거리보다 크면, 현재의 최소 거리에 대응하는 객체를 최근접점으로 설정한다(560 과정).At this time, if the distance between the coordinates of the next object included in the packet and the predetermined reference axis on the Voronoi diagram is greater than the current minimum distance, the object corresponding to the current minimum distance is set as the nearest point (step 560).
반면에, 패킷에 포함된 다음 객체의 좌표와 보로노이 다이어그램상의 소정의 기준 축 사이의 거리가 현재의 최소 거리보다 크지 않으면, 다음 객체에 대해 객체 거리 연산을 수행한다(550 과정, 520 과정).On the other hand, if the distance between the coordinates of the next object included in the packet and a predetermined reference axis on the Voronoi diagram is not greater than the current minimum distance, the object distance operation is performed on the next object (
도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따른 무선 방송 환경에서 최근접점 질의 탐색 방법의 흐름도이다.6 is a flowchart of a method for searching for a nearest point query in a wireless broadcasting environment according to another embodiment of the present invention.
먼저, 보로노이 다이어그램의 어느 한 격자 셀 내에서 발생한 질의에 대해, 방송되는 패킷을 수신한다(610 과정).First, in response to a query occurring in one grid cell of the Voronoi diagram, a broadcasted packet is received (step 610).
패킷이 수신되면, 수신된 패킷에 포함된 객체의 순서대로 객체의 좌표와 질의가 발생된 좌표 즉, 질의점과의 거리인 객체 거리를 연산하면서(620 과정), 최소 거리를 가장 작은 크기의 객체 거리로 갱신한다(630-640 과정).When the packet is received, the minimum distance is determined by calculating the minimum distance by calculating the coordinates of the object in the order of the objects included in the received packet, and the object distance that is the coordinate where the query is generated, that is, the distance from the query point (step 620). Update to distance (steps 630-640).
패킷에 포함된 다음 객체의 좌표와 보로노이 다이어그램상의 소정의 기준 축 사이의 거리가 현재의 최소 거리보다 큰지 판단한다(650 과정).In
이때, 패킷에 포함된 다음 객체의 좌표와 보로노이 다이어그램상의 소정의 기준 축 사이의 거리가 현재의 최소 거리보다 크면(650 과정), 격자 셀 내의 모든 패킷을 수신하였는지 판단한다(655 과정). 반면에, 패킷에 포함된 다음 객체의 좌표와 보로노이 다이어그램상의 소정의 기준 축 사이의 거리가 현재의 최소 거리보다 크지 않으면, 다음 객체에 대해 객체 거리 연산을 수행한다(650 과정, 620 과정).At this time, if the distance between the coordinates of the next object included in the packet and the predetermined reference axis on the Voronoi diagram is greater than the current minimum distance (step 650), it is determined whether all packets in the grid cell have been received (step 655). On the other hand, if the distance between the coordinates of the next object included in the packet and a predetermined reference axis on the Voronoi diagram is not greater than the current minimum distance, the object distance operation is performed on the next object (
이때, 격자 셀 내의 모든 패킷을 수신하였으면(655 과정), 현재의 최소 거리에 대응하는 객체를 최근접점으로 설정한다(660 과정).In this case, when all packets in the grid cell are received (step 655), an object corresponding to the current minimum distance is set as the nearest point (step 660).
반면에, 격자 셀 내의 모든 패킷을 수신하지 않았으면(655 과정), 다음 패킷을 수신한다(610 과정).On the other hand, if all packets in the grid cell have not been received (step 655), the next packet is received (step 610).
도 7은 본 발명에 따른 최근접점(NN) 탐색 방법의 일 예를 알고리즘으로 도시한 것이다. 7 illustrates an example of a method for searching for the nearest point (NN) according to the present invention.
도 7의 알고리즘은 격자 셀과 연관된 객체를 얻고 이 객체들과 질의점과의 거리를 비교하여 최근접점(NN)을 찾는 과정이다. 도 7의 알고리즘에서 입력은 질의점의 좌표 p(x,y)이고, 출력은 데이터 객체에 대한 포인터 ptr 이다.The algorithm of FIG. 7 obtains an object associated with a grid cell and compares the distance between these objects and a query point to find the nearest point NN. In the algorithm of FIG. 7, the input is the coordinate p (x, y) of the query point and the output is a pointer ptr to the data object.
알고리즘은 질의점을 가지고 있는 격자 셀에 포인팅을 함으로서 시작한다(라인 1). 초기화하기 위해 현재의 가장 짧은 거리 즉, 최소 거리(min_dis)는 무한대로 설정한다(라인 2). 알고리즘은 최근접점(NN)을 찾을때까지 격자 셀 내에서 채널 상에서 방송되는 순서대로 패킷을 수신하면서 구간(라인 4-16)을 반복한다. The algorithm starts by pointing to the grid cell containing the query point (line 1). In order to initialize the current shortest distance, that is, the minimum distance min_dis, is set to infinity (line 2). The algorithm repeats the interval (lines 4-16) receiving packets in the order in which they are broadcast on the channel within the grid cell until the nearest point NN is found.
각각의 반복동안에, 패킷으로부터 객체를 읽어가면서 질의점과 객체와의 거리 즉, 객체 거리(cur_dis)를 연산한다(라인 5-8). 최소 거리(min_dis)는 현재의 개체 거리(cur_dis) < 최소 거리(min_dis) 일 때 갱신된다(라인 13-16). During each iteration, we read the object from the packet and compute the distance between the query point and the object, that is, the object distance (cur_dis) (lines 5-8). The minimum distance min_dis is updated when the current entity distance cur_dis <minimum distance min_dis (lines 13-16).
이 프로세스는 다음 객체와 소정의 기준 축 사이의 거리(dis_sd) > 최소 거리(min_dis)인 경우에 수행을 멈춘다(라인 9-12).This process stops running if the distance (dis_sd)> minimum distance (min_dis) between the next object and the predetermined reference axis (line 9-12).
또한, 이 프로세스는 격자 셀안의 모든 패킷이 읽어졌을 때 수행을 멈추도록 설정될 수 있다.In addition, this process can be set to stop performing when all packets in a grid cell have been read.
본 발명의 성능 평가를 통한 실험 측정값은 도 8a 내지 도 11을 통해 나타난다. 성능 평가는 모바일 클라이언트가 제한된 메모리를 가지고 있다고 가정하고, R-tree와 그리드 파티션 인덱스(Grid-partition index)와 본 발명과 비교하였다. Experimental measurements through performance evaluation of the present invention are shown through FIGS. 8A-11. The performance evaluation assumes that the mobile client has limited memory, and compares the R-tree and grid-partition index with the present invention.
제한된 자원의 클라이언트 환경에 적용하기 위해 R-tree와 그리드 파티션 인덱스(Grid-partition index)는 종래의 수행 방법과 동일하지만, 제한된 환경에서 수행될 수 있게 수정하였다.R-tree and grid partition index (grid-partition index) are the same as the conventional method to apply to the client environment of limited resources, but modified to be performed in a limited environment.
수정된 R-tree와 그리드 파티션 인덱스(Grid-partition index)는 각각 종래 기술 1(BASE in R-tree)과 종래 기술 2(BASE in FP)로 표현한다. The modified R-tree and the grid-partition index are represented by the prior art 1 (BASE in R-tree) and the prior art 2 (BASE in FP), respectively.
방송 방법에서의 색인 기술의 주요 성능 측정 요소는 결과값을 얻는 시간인 접근 시간(Access Time)과 사용자가 활동 모드로 전력을 소모하게 되는 시간인 튜닝 시간(Tuning Time)이므로, 이 두 가지 요소를 측정하였다. The two key performance measurement factors for indexing techniques in the broadcast method are access time, which is the time to obtain the result value, and tuning time, which is the time when the user consumes power in the active mode. Measured.
사용된 데이터 집합은 각각 5922개의 객체를 가지고 있으며, 균등한 분포를 지닌 유니폼 데이터(Uniform Data)와 R-tree 포탈 웹사이트에 있는 그리스의 도시와 마을의 위치인 스큐드 데이터(Skewed Data)를 사용하였다.The data set used contains 5922 objects each, using uniform data with uniform distribution and Skewed Data, the location of Greek cities and towns on the R-tree portal website. It was.
도 8a는 본 발명 및 종래 기술에 균일한 공간 데이터(유니폼 데이터)를 적용 하여 얻어지는 접근시간을 나타내는 그래프이다.8A is a graph showing an access time obtained by applying uniform spatial data (uniform data) to the present invention and the prior art.
도 8b는 본 발명 및 종래 기술에 실제의 공간 데이터(스큐드 데이터)를 적용하여 얻어지는 접근시간을 나타내는 그래프이다.8B is a graph showing an access time obtained by applying actual spatial data (skew data) to the present invention and the prior art.
도 8a 및 도 8b에서와 같이, 본 발명에 따르면, 종래의 두 방법보다 더 단축된 접근 시간을 나타낸다. 이는 종래의 두 방법이 메모리가 제한된 상황에서는 충분한 정보를 수집할 수 없어 다음 방송 주기에 다시 필요한 정보를 읽어야 하는 상황이 발생하여 접근 시간이 늘어나게 된다. 이와는 반대로 본 발명은 읽는 즉시 연산하여 연산된 최근접점(NN)의 좌표만 저장하므로 극히 제한된 환경에서도 좋은 성능을 보인다.As shown in Figures 8A and 8B, the present invention exhibits shorter access times than the two conventional methods. This is because the two conventional methods cannot collect enough information in a memory-limited situation, and thus the access time is increased due to a situation in which necessary information is read again in the next broadcasting cycle. On the contrary, the present invention stores only the coordinates of the nearest point NN computed immediately upon reading and shows good performance even in an extremely limited environment.
도 9a는 본 발명 및 종래 기술에 균일한 공간 데이터(유니폼 데이터)를 적용하여 얻어지는 튜닝시간을 나타내는 그래프이다.9A is a graph showing tuning time obtained by applying uniform spatial data (uniform data) to the present invention and the prior art.
도 9b는 본 발명 및 종래 기술에 실제의 공간 데이터(스큐드 데이터)를 적용하여 얻어지는 튜닝시간을 나타내는 그래프이다.9B is a graph showing tuning time obtained by applying actual spatial data (skew data) to the present invention and the prior art.
튜닝시간은 종래 기술 1(BASE in R-tree)가 가장 길고 나머지의 두개의 방법은 거의 비슷한 성능을 보인다. 종래 기술 1(BASE in R-tree)의 성능이 가장 좋지 않은 것은 R-tree에서 순차적 탐색을 함에 따라 읽지 않아도 되는 패킷을 읽기 때문이다. 또한, 본 발명은 종래의 그리드 파티션 인덱스(Grid-partition index)의 방법과 비교해서 얼핏 보았을 경우, 더 많은 패킷을 읽어야 할 것으로 보이지만, 실제로는 본 발명은 해당 격자 셀 내의 정보를 한번만 읽으면 되지만. 종래 기술 2의 그리드 파티션 인덱스(Grid-partition index)의 방법에서는 다음 주기에 반복하 여 읽어야 하는 경우가 발생하여 실제로 두 경우의 성능은 거의 비슷하게 된다.The tuning time is the longest in the prior art 1 (BASE in R-tree), and the remaining two methods show almost the same performance. The performance of the prior art 1 (BASE in R-tree) is the worst because the sequential search in the R-tree to read packets that do not need to read. In addition, the present invention seems to have to read more packets at first glance compared to the conventional grid-partition index method, but in reality, the present invention only needs to read information in the grid cell once. In the method of the grid-partition index of the
도 10은 본 발명 및 종래 기술을 통해 얻어지는 접근시간을 데이터의 크기에 따라 나타낸 도면이다.10 is a view showing the access time obtained according to the present invention and the prior art according to the size of the data.
도 10에서도 역시 본 발명이 나머지 두개의 방법(종래 기술 1, 2)과 비교했을 때, 짧은 접근 시간을 보인다. 10 also shows a short access time when the present invention is compared with the other two methods (prior art 1, 2).
도 11은 본 발명 및 종래 기술을 통해 얻어지는 튜닝시간을 데이터의 크기에 따라 나타낸 도면이다.11 is a diagram illustrating tuning time obtained through the present invention and the prior art according to the size of data.
특이한 점은 데이터의 크기가 커졌을 경우 튜닝시간에 있어서 본 발명이 What is unique about the present invention is that the tuning time is increased when the size of data increases.
종래 기술 2(그리드 파티션 인덱스(Grid-partition index)의 방법)에 비해 성능이 많이 좋아짐을 볼 수 있다. 이는 종래의 그리드 파티션 인덱스(Grid-partition index)의 방법이 데이터가 커짐에 따라서 다음 주기에 읽어야 할 객체가 많아져서 보다 많은 객체를 읽기 때문이다.It can be seen that the performance is much improved compared to the prior art 2 (grid-partition index method). This is because the conventional grid-partition index method reads more objects because more objects need to be read in the next cycle as data increases.
다음의 표 3은 본 발명 및 종래 기술에서 사용하는 클라이언트의 메모리양을 비교한 표이다.Table 3 below is a table comparing the amount of memory of the client used in the present invention and the prior art.
표 3을 참조하면, 종래의 그리드 파티션 인덱스(Grid-partition index)에서는 해당 격자내의 객체의 정보를 저장해야 함으로서 클라이언트에게 많은 메모리를 요구하는 반면, 본 발명은 현재의 최근접점의 정보(좌표, 포인터)만을 저장하여 클라이언트에게 적양의 메모리를 요구한다.Referring to Table 3, the conventional grid-partition index requires a lot of memory to the client by storing the information of the objects in the grid, while the present invention requires the information of the current nearest point (coordinates, pointers). Saves only) and asks the client for the right amount of memory.
바람직하게는, 본 발명의 무선 방송 환경에서 최근접점 질의 탐색 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록하여 제공할 수 있다.Preferably, in the wireless broadcasting environment of the present invention, a program for executing the nearest-contact query searching method on a computer may be recorded and provided on a computer-readable recording medium.
본 발명은 소프트웨어를 통해 실행될 수 있다. 소프트웨어로 실행될 때, 본 발명의 구성 수단들은 필요한 작업을 실행하는 코드 세그먼트들이다. 프로그램 또는 코드 세그먼트들은 프로세서 판독 가능 매체에 저장되거나 전송 매체 또는 통신망에서 반송파와 결합된 컴퓨터 데이터 신호에 의하여 전송될 수 있다.The invention can be implemented via software. When implemented in software, the constituent means of the present invention are code segments that perform the necessary work. The program or code segments may be stored on a processor readable medium or transmitted by a computer data signal coupled with a carrier on a transmission medium or network.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 테이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 장치의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, DVD±ROM, DVD-RAM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 하드 디스크(hard disk), 광데이터 저장장치 등이 있다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 장치에 분산되어 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.The computer-readable recording medium includes all kinds of recording devices in which data is stored which can be read by a computer system. Examples of computer-readable recording devices include ROM, RAM, CD-ROM, DVD ± ROM, DVD-RAM, magnetic tape, floppy disks, hard disks, optical data storage devices, and the like. The computer readable recording medium can also be distributed over network coupled computer devices so that the computer readable code is stored and executed in a distributed fashion.
본 발명은 도면에 도시된 일 실시예를 참고로 하여 설명하였으나 이는 예시적인 것에 불과하며 당해 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 실시예의 변형이 가능하다는 점을 이해할 것이다. 그러나, 이와 같은 변형은 본 발명의 기술적 보호범위내에 있다고 보아야 한다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해서 정해져야 할 것이다.Although the present invention has been described with reference to one embodiment shown in the drawings, this is merely exemplary and will be understood by those of ordinary skill in the art that various modifications and variations can be made therefrom. However, such modifications should be considered to be within the technical protection scope of the present invention. Therefore, the true technical protection scope of the present invention will be defined by the technical spirit of the appended claims.
상술한 바와 같이, 본 발명에 의하면, 모바일 클라이언트가 제한된 메모리를 가지더라도 최근접점(NN) 탐색을 원활히 수행하고, 접근 시간 및 튜닝 시간을 단축시키고, 에너지를 효율적으로 사용할 수 있으며, 제한된 자원을 가지고 있는 어떤 종류의 통신 기기라도 효과적이고 효율적으로 최근접점을 탐색하게 할 수 있는 효과가 있다.As described above, according to the present invention, even if the mobile client has limited memory, it is possible to smoothly perform the nearest point (NN) search, reduce the access time and tuning time, efficiently use energy, and have limited resources. Any type of communication device that is present has the effect of effectively and efficiently searching for the nearest point.
Claims (10)
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