RFID 시스템에서 태그의 위치를 추적하기 위해서 궤적은 모델링되고 색인되어야 한다. 궤적은 태그가 판독기의 인식영역으로 들어갈 때와 나갈 때 보고되는 두 개의 시공간 위치를 연결한 선분으로 표현될 수 있다. 만약 태그가 판독기의 인식영역에 들어와 나가지 않으면 시공간 위치는 오직 태그가 인식영역에 들어올 때만 보고된다. 따라서 판독기에 머물고 있는 태그는 궤적을 표현할 수가 없으므로 질의 시 이러한 태그를 검색할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 이 논문에서는 태그의 궤적을 간격으로 정의하고 새로운 색인인 Interval R-tree를 제안한다. 또한 효율적인 질의처리를 위한 새로운 삽입 및 분할 알고리즘을 제안한다. 마지막으로 제안된 색인을 구현하여 다양한 데이터 집합에서 R-tree와 R*-tree와 성능을 비교하여 우수성을 입증한다.
For tracing tag locations, the trajectories should be modeled and indexed in a radio frequency identification (RFID) system. The trajectory of a tag is represented as a line that connects two spatiotemporal locations captured when the tag enters and leaves the vicinity of a reader. If a tag enters but does not leave a reader, its trajectory is represented only as a point captured at entry. Because the information that a tag stays in a reader is missing from the trajectory represented only as a point, it is impossible to find the tag that remains in a reader. To solve this problem we propose the data model in which trajectories are defined as intervals and new index scheme called the Interval R-tree. We also propose new insert and split algorithms to enable efficient query processing. We evaluate the performance of the proposed index scheme and compare it with the R-tree and the R*-tree. Our experiments show that the new index scheme outperforms the other two in processing queries of tags on various datasets.
