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J-GLOBAL ID：201902250178071245   整理番号：19A1553337

ユーザの視野における障害物の存在下での可視KNNオブジェクトの発見【JST・京大機械翻訳】

Finding Visible kNN Objects in the Presence of Obstacles within the User’s View Field †

著者 (4件)： Su I-Fang (NCTU Office of Research and Development, National Chiao Tung University, Hsinchu 300, Taiwan) ,  Chen Ding-Li (MediaTek Inc., Hsinchu 300, Taiwan) ,  Lee Chiang (Department of Computer Science and Information Engineering, National Cheng Kung University, Tainan City 701, Taiwan) ,  Chung Yu-Chi (Department of Industrial Engineering and Management, National Kaohsiung University of Science and Technology, Kaohsiung City 807, Taiwan)
資料名： ISPRS International Journal of Geo-Information (Web)  (ISPRS International Journal of Geo-Information (Web))
巻： 8  号： 3  ページ： 151  発行年： 2019年 
JST資料番号： U7212A  ISSN： 2220-9964  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多くの空間応用において,ユーザはそれらに見えるデータオブジェクトのみに関心を持っている。したがって,可視データオブジェクトの発見は,これらの実世界の空間応用における重要な操作である。本研究では,新しいタイプの空間質問,View場認識可能な可視k最近傍(V2-kNN)質問に取り組んだ。ユーザの位置と彼の視野を与えると,V2-kNN質問はデータオブジェクトpを発見するので,pはユーザに最も近く見える。そこでは,データオブジェクトは(1)障害物によって隠されず,(2)ユーザの視野内にある。可視NN質問に関する以前の研究は,これらの2つの因子のうちの1つだけを考慮したが,両方ではなかった。著者らの知る限りでは,本研究は,障害物の影響と解の発見における視野の制限の両方を考察する最初のものである。V2-kNN質問の効率的処理をサポートするために,グリッド構造を用いて,データオブジェクトと障害物をインデックスした。また,データオブジェクトと最終質問結果に関連する障害物だけがアクセスされるように,剪定ヒューリスティックスを設計した。提案したアルゴリズムの有効性を検証するために,実データと合成データセットの両方を用いた包括的実験評価を行った。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 有効性 ,  アルゴリズム ,  *発見的方法
準シソーラス用語： 実験評価 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 視野の場 ,  可視K最近傍クエリー ,  インデックス設計 ,  空間データベース ,  質問処理アルゴリズム

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

引用文献 (35件)：

• Sharifzadeh, M.; Shahabi, C. VoR-Tree: R-trees with Voronoi Diagrams for Efficient Processing of Spatial Nearest Neighbor Queries. In Proceedings of the VLDB Endowment, Singapore, 13-17 September 2010.
• Bohm, C.; Ooi, B.C.; Plant, C.; Yan, Y. Efficiently Processing Continuous k-NN Queries on Data Streams. In Proceedings of the International Conference on Data Engineering (ICDE), Istanbul, Turkey, 15-20 April 2007; pp. 156-165.
• Field of View. Available online: https://en.wikipedia.org/wiki/Field_of_view (accessed on 20 March 2019).
• Gao, Y.; Zheng, B.; Chen, G.; Li, Q.; Guo, X. Continuous visible nearest neighbor query processing in spatial databases. Int. J. Very Large Data Bases (VLDB) 2011, 20, 371-396.
• Chung, Y.C.; Su, I.F.; Lee, C.; Chen, D.L. Finding Visible kNN Objects with the View Field Constraint. In Proceedings of the First International Cognitive Cities Conference (IC3 2018), Okinawa, Japan, 7-9 August 2018.

タイトルに関連する用語 (5件)： 視野 ,  障害物 ,  KNN ,  オブジェクト ,  発見