선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 그러뜨로 이 논문에서는 적정한 통신비용을 유지하기 위해서 30분 이상의 긴 시간 간격으로 이동체의 위치보고가 이루어지는 환경을 대상으로 한다. 그리고 이동체는 이동체의 식별자, 이동속도와 방향 정보를 보고한다.
- 문제정의에서 언급했듯이, TPR-tree에서 이동체의 현재 이동 방향과 속도만으로 위치를 예측하는 것은 오차가 크게 발생하기 때문에, 이 논문에서는 이동체의 이동이 가눙한 영역을 이동체 위치 예측의 오차를 고려하여 설정하는 방법을 제안한다. 이동체 위치 예측의 오차는 TPR-tree에서 갱신시에 이 동체의 선형함수로 예측된 위치와 실제 보고된 위치 사이의 차이를 말한다.
- 이 논문에서는 이동체 위치 예측의 불확실성을 반영한 불확실성 기반의 확장 TPR-tree를 제시한다. 이동체 위치 예측의 불확실성을 처리하기 위해서 이동체의 불확실성 영역을 설정한다.
- 이 논문에서는 일정한 시간 간격으로 보고되는 이동체에 대해 대표적인 현재 및 미래 위치 색인인 TPR-tree에 적용할 수 있는 방법을 제시하였다. 이동체 위치의 불확실성올 반영한 불확실성 영역을 설정하고, 이것을 색인의 BR에 반영하는 방법으로 TPR-tree에 적용하였다.
가설 설정
- 불확실성 영역은 a2. b2의 BR을 설정할 때 이동체의 예측한 위치와 실제 보고된 위치 사이의 오차를 반영해서 확대한 영역이다. t3시간에 a3, b3의 위치를 보고했을 때, TPR-tree의 BRe 사각형의 영역이 되치만 불확실성 영역은 회색 영역과 같이 확대되어서 a3, b3를 검색할 수 있다.
- 둘째, 이동체의 검색의 정확도가 낮아진다. 이는 검색 영역에해당되는 객체의 정보를 검색하지 못하는 경우가 많이 발생한다는 것이다.
- 이동체의 속도와 방향으로 이동체의 향후 위치를 알아내는 방법으로 [기은 MOST 데이터모델을 소개하고 있다. 이 방법 역시 이동체의 속도와 방향이 이동체의 이동경게 내부에 존재한다는 가정으로 이동체의 위치를얘측하고 있다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.