무선인터넷 기술의 발달과 응용의 확산으로 인하여 위치정보(LocationInformation)를 이용한 서비스 형태는 아주 다양하여 지고 있으며, LBS(Location-Based Services)라는 형태로 국내외 시장에서 급속히 학장하고 있다. 이러한 서비스의 기본정보인 위치정보는 고부가가치의 정보로 인정되고 있으며 또한 이러한 위치를 기반으로 한 서비스는 기존의 GIS(Geographic Information System)를 일반사람들에게 생활 속의 정보로 밀접하게 홀용할 수 있게 되었다. 즉, LBS로 인하여 GIS는 새로운 패러다임의 전환을 맞이하게 되었으며 대용량 이동체 데이터베이스 (MODB : Moving Object Database) 는 LBS를 위한 핵심 플랫폼 기능으로 인식되고 있다, 이러한 대용량 이동체 데이터베이스와 이동통신망과의 위치획득 인터페이스를 통한 위치정보 획득 기능은 아주 중요한 요소가 되며, 향후 위치를 기반으로 한 다양한 서비스가 제공될 경우, 이동성을 가지는 수많은 고객의 위치정보를 획득함으?? 심각한 시스템의 부하는 미리 예측할 수가 있다. 즉, 대용량의 이동체의 위치정보를 획득함에 있어서, 심각한 통신부하로 인한 LBS 플랫폼의 성능 저하가 발생 할 수가 있다. 따라서, MODB에서는 위치획득 기능은 안정적인 LBS플랫폼이 이동통신망으로부터 대용량의 위치정보를 획득함에 있어서, 이동체의 과거 이동 패턴을 이용하여 불필요한 위치정보 획득 회수를 줄임으로써 시스템 부하를 줄이고자 한다. 본 논문에서는 이러한 이동체의 이동 패턴을 이용하여 다양한 위치획득 모델을 설계하였으며, 시뮬레이션 환경에서 위치획득 모델을 구현함으로써 성능을 평가하였다.A가 다른 처리보다 높았다.구된다.을 나타냈다. 정소, 난소 및 자궁의 조직검사에서는 모든 투여구간에 커다란 변화는 없었다.이라는 중요성에 비추어, 사회문화주의 이론의 제안을 통해 아동의 수학 학습에서의 교사의 적극적인 역할의 가능성을 제시하고 있다. 삼림경관를 나타내었다. 각 화분대 및 아분대 우점수목의 기후환경에 대응하는 생태적 특징으로 작성한 가상 기온변화곡선의 내용은 다음과 같다: 화분대 I은 Butula우점기로서 약 57,000년 BP까지 형성되었으며, 상대적 한냉기로 간주된다. 화분대 II는 EMW우점시기로서 $57,000{\sim}43$,000년 BP에 형성되었으며, Alt Wurm에서 mittel W${\"{u}}$rm으로 전환되는 Interstadial로 간주된다. 화분대 III은 43,000~15,000년 BP간의 가장 오랜 시기를 포함하며, mittel Wurm${\sim}$Jung Wurm기에 해당한다. 한냉기인 화분대 III시기 중에는 Betula, Pinus, Picea 등의 목본류가 교대로 우점하는데, YY1에서 Quercus 와 Picea의 화분조성 변화로 볼 때 아분대 IIId시기가 가장 한냉하였을 것으로 추정된다. 화분아분대 IVa는 하부 화분대와 상부 화분대간의 전환기층으로서 피나무(Tilia)속 우점기로 나타나며, Holocene에 해당하는 화분대 IVb와 V는 약 7,000년 BP부터 현재까지 식생변화로 각각 Quercus와 Pinus가 우점하는 시기로 한국 동해안의 曺(1979)의 화분대 I과 II에 각각 대비된다. Bartlein et al.(1986)의 diagram을 통해 볼 때, 영양지역의
무선인터넷 기술의 발달과 응용의 확산으로 인하여 위치정보(Location Information)를 이용한 서비스 형태는 아주 다양하여 지고 있으며, LBS(Location-Based Services)라는 형태로 국내외 시장에서 급속히 학장하고 있다. 이러한 서비스의 기본정보인 위치정보는 고부가가치의 정보로 인정되고 있으며 또한 이러한 위치를 기반으로 한 서비스는 기존의 GIS(Geographic Information System)를 일반사람들에게 생활 속의 정보로 밀접하게 홀용할 수 있게 되었다. 즉, LBS로 인하여 GIS는 새로운 패러다임의 전환을 맞이하게 되었으며 대용량 이동체 데이터베이스 (MODB : Moving Object Database) 는 LBS를 위한 핵심 플랫폼 기능으로 인식되고 있다, 이러한 대용량 이동체 데이터베이스와 이동통신망과의 위치획득 인터페이스를 통한 위치정보 획득 기능은 아주 중요한 요소가 되며, 향후 위치를 기반으로 한 다양한 서비스가 제공될 경우, 이동성을 가지는 수많은 고객의 위치정보를 획득함으?? 심각한 시스템의 부하는 미리 예측할 수가 있다. 즉, 대용량의 이동체의 위치정보를 획득함에 있어서, 심각한 통신부하로 인한 LBS 플랫폼의 성능 저하가 발생 할 수가 있다. 따라서, MODB에서는 위치획득 기능은 안정적인 LBS플랫폼이 이동통신망으로부터 대용량의 위치정보를 획득함에 있어서, 이동체의 과거 이동 패턴을 이용하여 불필요한 위치정보 획득 회수를 줄임으로써 시스템 부하를 줄이고자 한다. 본 논문에서는 이러한 이동체의 이동 패턴을 이용하여 다양한 위치획득 모델을 설계하였으며, 시뮬레이션 환경에서 위치획득 모델을 구현함으로써 성능을 평가하였다.A가 다른 처리보다 높았다.구된다.을 나타냈다. 정소, 난소 및 자궁의 조직검사에서는 모든 투여구간에 커다란 변화는 없었다.이라는 중요성에 비추어, 사회문화주의 이론의 제안을 통해 아동의 수학 학습에서의 교사의 적극적인 역할의 가능성을 제시하고 있다. 삼림경관를 나타내었다. 각 화분대 및 아분대 우점수목의 기후환경에 대응하는 생태적 특징으로 작성한 가상 기온변화곡선의 내용은 다음과 같다: 화분대 I은 Butula우점기로서 약 57,000년 BP까지 형성되었으며, 상대적 한냉기로 간주된다. 화분대 II는 EMW우점시기로서 $57,000{\sim}43$,000년 BP에 형성되었으며, Alt Wurm에서 mittel W${\"{u}}$rm으로 전환되는 Interstadial로 간주된다. 화분대 III은 43,000~15,000년 BP간의 가장 오랜 시기를 포함하며, mittel Wurm${\sim}$Jung Wurm기에 해당한다. 한냉기인 화분대 III시기 중에는 Betula, Pinus, Picea 등의 목본류가 교대로 우점하는데, YY1에서 Quercus 와 Picea의 화분조성 변화로 볼 때 아분대 IIId시기가 가장 한냉하였을 것으로 추정된다. 화분아분대 IVa는 하부 화분대와 상부 화분대간의 전환기층으로서 피나무(Tilia)속 우점기로 나타나며, Holocene에 해당하는 화분대 IVb와 V는 약 7,000년 BP부터 현재까지 식생변화로 각각 Quercus와 Pinus가 우점하는 시기로 한국 동해안의 曺(1979)의 화분대 I과 II에 각각 대비된다. Bartlein et al.(1986)의 diagram을 통해 볼 때, 영양지역의
The typws of service using location Information are being various and extending their domain as wireless internet tochnology is developing and its application par is widespread, so it is prospected that LBS(Location-Based Services) will be killer application in wireless internet services. This locat...
The typws of service using location Information are being various and extending their domain as wireless internet tochnology is developing and its application par is widespread, so it is prospected that LBS(Location-Based Services) will be killer application in wireless internet services. This location information is basic and high value-added information, and this information services make prior GIS(Geographic Information System) to be useful to anybody. The acquisition of this location information from moving object is very important part in LBS. Also the interfacing of acquisition of moving object between MODB and telecommunication network is being very important function in LBS. After this, when LBS are familiar to everybody, we can predict that LBS system load is so heavy for the acquisition of so many subscribers and vehicles. That is to say, LBS platform performance is fallen off because of overhead increment of acquiring moving object between MODB and wireless telecommunication network. So, to make stable of LBS platform, in this MODB system, acquisition of moving object location par as reducing the number of acquisition of unneccessary moving object location. We study problems in acquiring a huge number of moving objects location and design some acquisition model using past moving patternof each object to reduce telecommunication overhead. And after implementation these models, we estimate performance of each model.
The typws of service using location Information are being various and extending their domain as wireless internet tochnology is developing and its application par is widespread, so it is prospected that LBS(Location-Based Services) will be killer application in wireless internet services. This location information is basic and high value-added information, and this information services make prior GIS(Geographic Information System) to be useful to anybody. The acquisition of this location information from moving object is very important part in LBS. Also the interfacing of acquisition of moving object between MODB and telecommunication network is being very important function in LBS. After this, when LBS are familiar to everybody, we can predict that LBS system load is so heavy for the acquisition of so many subscribers and vehicles. That is to say, LBS platform performance is fallen off because of overhead increment of acquiring moving object between MODB and wireless telecommunication network. So, to make stable of LBS platform, in this MODB system, acquisition of moving object location par as reducing the number of acquisition of unneccessary moving object location. We study problems in acquiring a huge number of moving objects location and design some acquisition model using past moving patternof each object to reduce telecommunication overhead. And after implementation these models, we estimate performance of each model.
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문제 정의
본 논문에서는 이러한 LBS의 안정적인 구동을 위하여 위치획득 컴포넌트에서 대용량의 이동체의 위치정보를 획득함에 있어서 통신부하를 최소화하는 부분에 대한 기법에 관하여 기술하였다. 일반적으로 이동체는 목적지를 향하여 이동하며, 최적의 경로를 선택하는 경향이 있고[8], 이동체는 동일한 이동 패턴을 반복할 확률이 높다[9].
일반적으로 이동체는 목적지를 향하여 이동하며, 최적의 경로를 선택하는 경향이 있고[8], 이동체는 동일한 이동 패턴을 반복할 확률이 높다[9]. 이에 본 논문에서는 이동체의 이동 패턴을 파악하여 획득 회수를 줄임으로써 통신\부하를 줄이기 위한 획득 모델과 전체 시스템의 안정적인 구동을 위하여 동적으로 이동체의 획득 시간 간격을 조절하는 획득 모델에 대하여 연구하였다. 즉, 이동체 데이터베이스 관리 시스템에서의 위치정보를 획득함에 있어서, 통신부하를 줄이기 위한 획득 모델을 제시하고, 성능 평가를 한다.
본 논문에서는 이동통신망과 LBS 플랫폼의 이동체 데이터베이스간의 위치정보를 요구하고 획득하는 회수를 줄임으로써 비용을 줄이는 것이 목적이다. 이를 통하여 이동통신망에서의 단말기의 불 필요한 위치를 파악하기 위한 오버헤드와 이동체 데이터베이스에서의 불확실성의 최소화, 그리고 저장하기 전 필터링 오버헤드의 최소화를 유지하는 것이다.
비용을 줄이는 것이 목적이다. 이를 통하여 이동통신망에서의 단말기의 불 필요한 위치를 파악하기 위한 오버헤드와 이동체 데이터베이스에서의 불확실성의 최소화, 그리고 저장하기 전 필터링 오버헤드의 최소화를 유지하는 것이다. 본 논문에서 이동체의 이동패턴 또는 시스템의 안정화를 유지할 수 있는 획득 데이터 모델을 통하여 LBS 플랫폼의 이동체 데이터베이스의 안정화를 유지할 수가 있다.
이 절에서 제시하는 위치획득 모델의 목적은 이동체데이터베이스에 이동체의 위치 이동정보를 저장, 관리하기 위하여, 위치정보를 획득하려고 할 때, LBS 플랫폼의 이동체데이터베이스와 이동통신망사이의 통신부하를 최소화하기 위한 것이다. 우선 이동체의 이동패턴을 파악하여 불필요한 위치정보를 획득하지 않음으로 해서 획득 회수를 줄이는 방법, 그리고 시스템의 안정적인 구동을 위하여 동적으로 이동체의 위치획득 간격을 적절히 조절함으로써 이동체 데이터베이스 시스템의 안정을 도모하는 것이다.
획득 모델을 제시한다. 또한 이후에 획득 모델 각각의 성능 평가를 하기 위한 벤치마킹 모델을 제시한다.
위치획득 모델을 구현하여 성능을 평가한다. 본 논문에서는 이동통신망과 LBS 플랫폼의 이동체데이터베이스 사이에 위치정보를 획득하는 과정에서 발생하는 통신부하를 최소화하고, 이동체 데이터베이스의 안정적인 구동을 보장하는 획득 모델에 대하여 연구하였다. 본 논문에서 제시하고 있는 획득 모델은 성격상 크게 두 분류로 나눌 수가 있다.
대용량의 이동체를 획득함에 있어서, 이동체 데이터베이스와 위치정보를 제공하는 이동통신망 사이의 심각한 통신부하는 쉽게 예측할 수 있으며, 전체 시스템의 성능을 보장하기 위해서 통신부하를 최소화시킬 필요가 있다. 이에 본 논문에서는 이러한 통신부하를 최소화시키기 위한 6가지의 위치획득 모델에 대해서 연구해 보았나. 6가지의 위치획득 모델은 이동체의 이동 패턴에 따라서 획득 회수를 줄임으로써 통신부하를 최소화하거나, 또는 시스템의 안정적인 구동을 위하여 획득 시간 간격을 동적으로 조절 또는 예측하는 기능들을 포함하고 있다.
제안 방법
이에 본 논문에서는 이동체의 이동 패턴을 파악하여 획득 회수를 줄임으로써 통신\부하를 줄이기 위한 획득 모델과 전체 시스템의 안정적인 구동을 위하여 동적으로 이동체의 획득 시간 간격을 조절하는 획득 모델에 대하여 연구하였다. 즉, 이동체 데이터베이스 관리 시스템에서의 위치정보를 획득함에 있어서, 통신부하를 줄이기 위한 획득 모델을 제시하고, 성능 평가를 한다. 먼저, 2장에서는 이동체 데이터베이스 및 위치획득의 관련연구에 대해서 살펴 볼 것이며, 3장에서는 이동통신망에서의 위치정보를 획득함에 있어서, 통신부하를 최소화하기 위한 몇 가지 위치획득 모델에 대해서 살펴 볼 것이다.
본 논문에서는 다양한 상황에 적용할 수 있는 정적, 거리기반, 개별 거리기반, 그룹기반, 예측기반, 동적 위치획득의 6가지 획득 모델을 제시한다. 또한 이후에 획득 모델 각각의 성능 평가를 하기 위한 벤치마킹 모델을 제시한다.
왜냐하면 과거 이동 정보를 이용하는 데에는 한계가 있고, 이동체 별로 복잡한 예측 모델을 적용하기에는 그 오버헤드가 크기 때문이다. 따라서, 이 모델은 가장 기본적인 벡터 정보인 (방향, 속도, 시작점)을 이용하여 위치를 예측하며, 이동정보의 정확도 및 신뢰도를 보장하기 위하여 (그림 13)과 같이 일정 회수까지는 실제 위치를 획득한 후 통신부하를 고려하여 위치를 예측한다.
시스템의 상태가 안정적인지 그렇지 않은지의 판단은 획득 효율을 측정하여 판단한다. 획득 효율은 이동체 별로 획득 시간 간격(Δt)을 파악하여, 획득 지연 없이 정확한 시간에 획득을 수행하는지의 여부를 기준으로 하여 판단한다.
효율을 측정하여 판단한다. 획득 효율은 이동체 별로 획득 시간 간격(Δt)을 파악하여, 획득 지연 없이 정확한 시간에 획득을 수행하는지의 여부를 기준으로 하여 판단한다.
획득 시간을 벗어난다면, 어느 정도의 시간 오차에 획득하는지를 판단하여 획득 효율을 측정할 수 있다. 획득한 위치정보의 신뢰도의 측정을 위해서 본 논문에서는 이동거리의 변화율, 이동면적의 변화율을 측정하여 비교한다. 즉, Δt = 1인 정적 위치획득 모델의 이동거리 및 이동면적의 변화율과 다른 위치획득 모델의 상대적인 값을 비교함으로써 측정을 할 수가 있다.
이번 장에서는 위치정보 제공 시뮬레이션 환경에서 이동체 위치획득 모델을 구현하여 성능을 평가한다. 본 논문에서는 이동통신망과 LBS 플랫폼의 이동체데이터베이스 사이에 위치정보를 획득하는 과정에서 발생하는 통신부하를 최소화하고, 이동체 데이터베이스의 안정적인 구동을 보장하는 획득 모델에 대하여 연구하였다.
(그림 18)은 실험 데이터의 분포 현황이다. 그림에서 보는 바와 같이 10만개 이동체의 1000번의 위치획득 후 평균 이동거리 및 평균 이동면적을 측정하였다. 약 60~70%의 이동체가 전체적으로 움직임이 적은 경우의 데이터이다.
즉, 최대 예측 가능율은 50%가 된다. 그리고, 모든 이동체에 대해서 예즉을 수행하는 것이 아니고, 예측 정확도를 각각의 이동체 별로 측정하여 일정 threshold 이상인 이동체에 대해서만 예측을 수행한다. 그래프에서 획득 효율이 높으면 높을수록 시스템은 안정적으로 동작을 하며, 예측기반, 동적 획득 효율의 그래프가 낮은 시점은 획득 효율이 떨어지는 시점이고, 다시 높이 올라가는 시점은, 예측을 수행하였거나, 동적으로 획득 시간 간격을 조절하는 시점이다.
대상 데이터
구현한 모델의 성능을 실험하기 위하여 이동통신망에서의 실제 데이터를 이용하는 것은 거의 불가능한 현실이다. 따라서 본 논문에서는 위치정보제공 시뮬레이터인 CitySimulat0r[23]로부터 데이터를 생성하여 실험을 수행한다. 시뮬레이터의 데이터는 100,000개의 이동객체를 대상으로 하였으며, 위치보고는 무한정이다.
따라서 본 논문에서는 위치정보제공 시뮬레이터인 CitySimulat0r[23]로부터 데이터를 생성하여 실험을 수행한다. 시뮬레이터의 데이터는 100,000개의 이동객체를 대상으로 하였으며, 위치보고는 무한정이다. 테스트 환경은 팬티엄IV-2GHz, IGbytes 메모리에 Windows XP에서 Visual.
성능/효과
의한 성능은 심각하게 저하 될 수 있다. 즉, LBS 플랫폼의 MODB에서 위치정보를 저장하기 위해서 이동통신 망에 위치를 요구하고 획득한 후 저장하기까지의 일련의 과정에 있어서, 이동체의 개수가 수백만, 수천만이 될수록, 획득하여 저장하기까지의 시간이 계속 증가할 수 있다. 여기서 어느 정도의 획득 시간 간격(acquisition interval)을 가지고 획득하느냐에 따라서도 시스템의 성능을 좌우하게 된다.
이를 통하여 이동통신망에서의 단말기의 불 필요한 위치를 파악하기 위한 오버헤드와 이동체 데이터베이스에서의 불확실성의 최소화, 그리고 저장하기 전 필터링 오버헤드의 최소화를 유지하는 것이다. 본 논문에서 이동체의 이동패턴 또는 시스템의 안정화를 유지할 수 있는 획득 데이터 모델을 통하여 LBS 플랫폼의 이동체 데이터베이스의 안정화를 유지할 수가 있다.
것이다. 획득 효율은, 획득 시간 간격 Δt = 1이고, 이동체의 개수가 100인 경우, Δt 동안 100개의 이동체의 위치를 획득 하였을 경우 100%이다. 실험 데이터의 경우 획득 시간 간격을 5초로 설정한 경우 10만개 이동체의 위치를 모두 획득할 수 있다.
후속연구
향후 LBS 대상 이동체가 증가하면 증가할수록 시스템의 통신 부하에 의한 성능은 심각하게 저하 될 수 있다. 즉, LBS 플랫폼의 MODB에서 위치정보를 저장하기 위해서 이동통신 망에 위치를 요구하고 획득한 후 저장하기까지의 일련의 과정에 있어서, 이동체의 개수가 수백만, 수천만이 될수록, 획득하여 저장하기까지의 시간이 계속 증가할 수 있다.
향후 위치기반 서비스의 핵심 부분인 LBS 플랫폼 중에서 이동체를 관리하는 이동체 데이터베이스 시스템은 이동체의 개수가 증가할수록 시스템 전체 성능의 저하를 초래하게 되며, 또한 과거 위치 이력 데이터를 관리하기 위해서도 시스템의 성능은 중요한 요소가 된다. 대용량의 이동체를 획득함에 있어서, 이동체 데이터베이스와 위치정보를 제공하는 이동통신망 사이의 심각한 통신부하는 쉽게 예측할 수 있으며, 전체 시스템의 성능을 보장하기 위해서 통신부하를 최소화시킬 필요가 있다.
6가지의 위치획득 모델은 이동체의 이동 패턴에 따라서 획득 회수를 줄임으로써 통신부하를 최소화하거나, 또는 시스템의 안정적인 구동을 위하여 획득 시간 간격을 동적으로 조절 또는 예측하는 기능들을 포함하고 있다. 향후에는 이러한 위치획득 모델을 실제 이동통신망의 GMLC, MPC등의 게이트웨이 서버에서 제공되는 위치 데이터를 이용하여 정확한 성능 분석이 필요하며, 또한 이동체 데이터베이스와 이동통신망과 어느 정도 분리되어서 구동되는 것이 아닌, 실제 이동통신망의 터미널 페이징 오버헤드와 이동체 데이터베이스에서의 저장 오버헤드를 직접적으로 최소화할 수 있는 방향으로 연구가 확장될 필요가 있다.
참고문헌 (32)
A. Bar-Noy, I. Kessler and M. Sidi, 'Mobile users: To update or not to update?,' Wireless Networks, Vol.1, No.2, pp.187-196, 1995
A. Abutaleb and V. O. K. Li, 'Location update optimization in personal communication systems,' Wireless Networks, Vol.3, No.3, pp.205-216, 1997
I. F. Akyildiz, S. M. Ho and Y. B. Lin, 'Movement-based location update and selective paging for PCS networks,' IEEE/ACM Trans. Networking, Vol.4, No.4, pp.629-638, Aug., 1996
Ouri Wolfson, Bo Xu, Sam Chamberlain, Liqin Jiang, 'Moving Objects Databases: Issues and Solutions,' Proc. of the 10th Int. Conf. on Scientific and Statistical Database Management (SSDBM '98), Capri, Italy, pp.111-122, July, 1998
Jensen, C. S. Jensen, A. Friis-Christensen, T. B. Pedersen, D. Pfoser, S. Saltenis and N. Tryfona, 'Location-Based Services A Database Perspective,' Proceedings of the Eighth Scandinavian Research Conference on Geographical Information Science, As, Norway, pp.59-68, June, 2001
Jean Marc saglio, Jose Moreira, 'Oporto : A Realistic Scenario Generator for Moving Objects,' Geoinformatica, pp. 71-93, 2001
Ming Hour Yang, Lien Wu Chen, Yu Chee Tseng, 'A Traveling Salesman Mobility Model and Its Location Tracking in PCS Networks,' International Conference on Distributed Computing Systems, pp.517-523, 200l
Ralf H. Guting, Mike H. Bohlen, Martin Erwig, Christian S. Jensen, Nikos A. Lorentzos, Markus Schneider, Michalis Vazirgiannis, 'A Foundation for Representing and Querying Moving Objects,' ICDE, pp.422-432, 1997
Zhexuan song, Nick Roussopoulos, 'Hashing Moving Objectors,' International Conference on Mobile Data Management, pp.161-172, 2001
류근호, 안윤애, 이준욱, 이용준, '이동 객체 데이터베이스와 위치기반 서비스의 적용', 데이터베이스연구, 제 17권 제3호, 2001
안윤애, 김동호, 류근호, '차량 위치 추적을 위한 이동 객체 관리 시스템의 설계', 정보처리논문지, 제9권 제5호, 2002
Rui Jos, Nigel Davies: Scalable and Flexible Location-Based Services for Ubiquitous Information Access, HUC pp,52-66, 1999(DBLP : conf/huc/joseD99)
Dieter Pfoser, Christian S, Jensen, 'Capturing the Uncertainty of Moving-Object Representations,' SSD, pp.111-132, 1999
Ouri Wolfson, S, Chamberlain, S. Dao, L. Jiang, G. Mendez 'Cost and Imprecision in Modeling the Position of Moving Objects,' Proceedings of the Fourteenth International Conference on Data Engineering (ICDEI4), 1998
P. Sistla, O.Wolfson, S.Chamberlain, S.Dao, 'Modelling and Querying Moving Objects,' Proceedings of the 13th International Conference on Data Engineering, Birmingham, UK, 1997
Ouri Wolfson, Sam Chamberlain, Son Dao, Liqin jiang, 'Location Management in Moving Objects Databases,' WOS BIS '97, pp.7-12, 1997
P. Sistla, O. Wolfson, S. Chamberlain, S. Dao, 'Querying the Uncertain Position of Moving Objects,' Springer Verlag Lecture Notes in Computer Science number 1399, 1998
Ouri Wolfson, Liqin jiang, A. Prasad Sistla, Sam Chamberlain, Naphtali Rishe, and Minglin Deng. 'Databases for Tracking Mobile Unitis in Real Time,' ICDT, pp.169-186, 1999
OpenLS Initiative, A Request for Technology In Support of an Open Location Services (OpenLS TM) Testbed, http:// www.openls.org, 2000
ISO TC/211, 19132 Geographic Information-Location based services possible standards, http://www.isotc211.org/sco pe.htm #19132
LIF (Location Inter-operability Forum), Statement Version 4, LIF
http://www.alphaworks.ibm.com/tech/ citysimulator
전화숙, 정동근, '차세대 이동통신망을 위한 사용자 이동패턴에 근거한 페이징 기법의 설계', 정보과학회논문지 : 정보통신, 제29권 제3호, pp.216-223, 2002
L.Forlizzi, R. H. Guting, E. Nardelli and M. Schneider, 'A Data Model and Data Stuctures for Moving Objects Databases,' In Proc. of the ACM SIGMOD Conf., pp.319-330. 2000
R. H. Guting and et al., 'A Foundation for Representing and Querying Moving Objects,' ACM Transactions on Database Systems, Vol.25, No.1, pp.1-42, 2000
D. Pfoser, Y. Theodoridis and C. S. Jensen, 'Indexing Trajectories of Moving Point Objects,' Chorochronos Techinical Report, CH-99-3, October, 1999
D. Pfoser, C. S. Jensen and Y. Theodoridis, 'Novel Approaches in Query Processing for Moving Objects,' In Proc. of the VLDB Conference, pp.395-406, 2000
S. Saltenis, C. S. Jensen, S. Leutenegger and M. Lopez, 'Indexing the Positions of Continuously Moving Objects,' In Proc. of the ACM SIGMOD International Conference on the Management of Data, pp.331-342, 2000
Yannis Theodoridis, Jefferson R. O. Silva, Mario A. Naschimento, 'On the Generation of Spatiotemporal Datasets,' CHOROCHRONOS Technical Report CH-99-01
Dietoer Pfoser, Yannis Theodoridis, 'Generating Semantics-Based Trajectories of Moving Objects,' International Workshop on Emerging Technologies for Ceo-Based Applications, Ascona, Switzerland, 2000
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