효율적인 위치 기반 서비스를 제공하기 위해 서버가 데이터를 모든 클라이언트들에게 주기적으로 브로드캐스트하고 수신한 정보를 이용하여 질의를 처리하는 다양한 기법들이 연구되고 있다. 최근 브로드캐스트 환경에서 객체의 이동성을 고려한 다양한 연속 질의 처리 기법들이 제안되었다. 하지만 기존 브로드캐스트 기법은 특정 주기로 데이터를 배포하고 그 주기의 시작 시점을 기준으로 색인을 구축하기 때문에 클라이언트는 항상 과거의 정보를 이용하여 질의를 처리하게 된다. 이는 질의 처리 결과의 정확성을 저하시키며 다음 주기의 질의 처리 시기까지 정적인 결과를 유지하기 때문에 객체의 이동성을 고려한 연속 질의 처리에는 적합하지 않다. 본 논문은 브로드캐스트 환경에서 연속 질의 처리를 위한 새로운 색인 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 객체 정보에 벡터 정보를 추가하여 데이터 배포 주기 사이의 객체 위치를 예측하고 서버로부터 받는 데이터와 실제 데이터 사이의 오차를 감소시킨다. 클라이언트에서는 다음 주기까지 질의 결과에 영향을 주는 객체를 모두 파악하기 위한 추가 탐색 영역을 최소화한다. 제안하는 기법의 우수성을 보여주기 위해 다양한 관점에서 성능평가를 수행한다.
Various methods for efficient location based services in broadcast environments have been researched. These methods broadcast object data periodically and the clients receive the data and process a query with the data. Recently, continuous query processing methods considering the mobility of objects have been proposed. However, the client processes the query with past data because the object data broadcasts in a certain period and the data are decided on the beginning of the period while the objects move continuously. Therefore, the existing methods are not suitable to process a continuous query with the mobility of the objects. In this paper, we propose a new indexing method to provide a continuous query in broadcast environments. The proposed method uses the vector information of objects and estimates the location between the periods. It increases the accuracy by the estimation. In addition, we minimize the search area increased by the vectors according to the length of a period. To show the superiority of the proposed method, we evaluate its performance through various experiments.
