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移動オブジェクトデータベース (MoDB: Moving Object Database)

2009/1/28 更新


移動オブジェクトデータベースとは

移動オブジェクト (Moving Object: mob)(注1)とは,「1) 時間経過に従って位置が変わる物体」のことで,特に「2) 移動先の単純予測が難しい」物体のことを指します.具体的には,歩行者や移動する車,野生の動物,台風やハリケーンなどがそれに当たります.天体や砲弾のように,物理法則を用いればかなりの精度で移動先が予測できる物体は,MoDB の研究の中では対象としません.画像処理技術などでは Moving Object という用語は「画像の中にある動いている物体全般」の意味で使われますが,MoDB の扱う mob はこれとは異なります.

MoDB は GPS などの測位システムで取得された mob の位置データを扱うデータベースです.位置データは「座標点 (x,y,z),時刻(t)」の組で表されます.ある mob の移動した位置のデータを時間軸に並べたものを「軌跡データ (Trajectory Data)」と呼びます.軌跡データは,位置データの列 L = (p1, p2, ..., pn) という形で表現できます.

MoDB が管理する対象データは,この位置データの列 L です.どのように L を取得するかという,測位方法については問いません.どのように位置を取得したとしても,軌跡データは L = (p1, p2, ..., pn) という形で表せます.MoDB の研究分野では,この測位によって得られた多数の軌跡データ L に対し,下記のクエリを処理する方法について議論されています.


奈良市内を走る車両の軌跡データ
(8時間/約20km)
  1. ある空間的/時間的範囲に存在している mob を検索するクエリ (spatial/temporal query)

  2. ある mob の軌跡と似た軌跡を持つ mob を検索するクエリ (similarity search query)

1 番目は一般的な spatial temporal database でもよく議論されているクエリです.2 番目の similarity search は軌跡データに特有のクエリです.mob に対するクエリは,通常の spatial database と同様に,range query (指定した範囲内にあるデータを探すクエリ)と k-nearest neighbor search query (指定したデータから近い順に k 個のデータを探すクエリ)と,上記のクエリを組み合わせた形で与えられます.

注1: mob という略称はこのページ内でのみ私が使っている略称であり,研究分野での一般的な呼称ではありません.オンラインゲーム等で「動く物体」を表わす用語として定着しているため,便宜上このページ内でのみ使用しています.


軌跡データ(移動オブジェクトデータ)の特徴

軌跡データは,地理情報のような「静的な」空間データと比べたとき,下記の点で異なる特徴を持っています.
  1. 時間的な連続性がある: ある時刻の位置 pt は,直前の時刻の位置 pt-1, pt-2, ... に大きく依存する.

  2. 形状を持つ: mob の各時刻における「位置」だけでなく,移動した軌跡が描く「形状」も重要な特徴のひとつである.

  3. 分散システム化の要請: MoDB は実質的に多数の mob (測位システム)とサーバ DB からなる分散システムである.

  4. 誤差と欠落: データ自体に測定誤差がある.測位失敗によって,データの欠落が起きる.


研究課題

前述の軌跡データの特徴に対して,以下の点が主な研究課題となっています.当研究チームでは,特に 2 と 3 の課題を中心に研究を行っています.

  1. 時間的な連続性を生かした効率的なデータ構造,クエリ処理手法

  2. 形状の類似度(距離)の計算方法

  3. mob とサーバ間の通信量を抑制するデータ管理手法,クエリ処理手法

  4. データの誤差や欠落に頑健なクエリ処理手法

また,対象とする mob を限定することで,その mob 特有の性質に特化したデータ構造,クエリ処理手法に関する研究も多くなされています.代表的な mob としては,車やトラックといった道路上を走る車両に特化した研究があります.車両は基本的に道路の上しか走らないため,移動の予測が容易です.データの欠落がおきても,道路地図や移動速度などからデータを補完することも可能です.配車管理,渋滞予測,交通管制といった多くの実用的なアプリケーションもあるため,車両に特化した MoDB は最もよく研究されている分野の一つです.
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