Return to search

Geração e indexação de dados espaço-temporais

Orientador: Mario A. Nascimento / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-25T09:04:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1
Silva_JeffersonRodriguesdeOliveirae_M.pdf: 2634169 bytes, checksum: b478313fdf7fe057a44d625f7ce288d0 (MD5)
Previous issue date: 1999 / Resumo: O trabalho de dissertação tem como objetivo o desenvolvimento, implementação e teste de uma estrutura de acesso à dados espaço-temporais. A dissertação é uma coleção de quatro artigos escritos em inglês, com uma introdução e uma conclusão escritas em português. O primeiro artigo faz um levantamento de índices espaciais e índices persistentes de dados tradicionais. Além disso, descreve uma nova estrutura, a HR-tree, bem como algoritmos para inserir, remover, atualizar e consultar dados. O segundo artigo trata da criação de um algoritmo para geração de dados espaço-temporais, chamado GSTD (Generate Spatiotemporal Data). O algoritmo permite a criação de dados espaço-temporais seguindo algumas distribuições estatísticas para alguns parâmetros definidos pelo usuário, que tratam, por exemplo, da localização espacial inicial, o tempo de duração da instância de um objeto e movimentação dos dados espaciais. O terceiro artigo apresenta uma comparação da HR-tree com outras duas estruturas. A primeira é uma estrutura espacial 3D, baseada na R-tree, e trata o tempo como outra dimensão. Nessa estrutura, o tempo inicial e final dos objetos têm que ser conhecidos antes de serem inseridos. A segunda é basicamente uma estrutura que combina duas estruturas espaciais, também baseadas na R-tree: uma estrutura 2D que indexa objetos correntes (com tempo final desconhecido), e outra, uma estrutura 3D que indexa objetos já "fechados" (tempos inicial e final conhecidos). O quarto e último artigo descreve uma aplicação da HR-tree em um outro domínio de problemas, mais precisamente indexação de dados bitemporais. A conclusão geral do trabalho é que a HR-tree tem o melhor desempenho (quando comparada às duas outras estruturas) em consultas espaciais em um ponto específico no tempo e em intervalos pequenos de tempo, mas a HR-tree é muito maior que as outras duas. No entanto, atualmente espaço não é um problema tão severo como o tempo de resposta, desse modo acreditamos que a HR-tree é uma boa estrutura de acesso à dados espaço-temporais. / Abstract: The goal of the dissertation is the design, implementation and evaluation of an access structure for spatiotemporal data. The dissertation is a collection of four papers written in English, with an introduction and a conclusion written in Portuguese. The first paper presents a survey of spatial data indices and traditional data persistent indices. In addition, the paper describes a novel structure, the HR-tree, as well as its algorithms to insert, delete, update and search data. The second paper addresses the development of an algorithm to generate spatiotemporal data, called GSTD (Generate Spatiotemporal Data). The algorithm allows the generation of spatiotemporal data following A few statistical distributions for some user defined parameters, that control, for example, the initial spatial location, the dinamicity of updates (in time) and the spatial data movements. The third paper presents a comparison of the HR-tree to two other structures. The first one is a 3D spatial structure, based on the R-tree, that treats time as another dimension. In that structure, the initial and end time of the objects have to be known beforehand. The second one is basically a structure that combines two spatial structures, also based on the R-tree: a 2D structure that indexes current objects (i.e., objects with an end time unknown) and a 3D structure that indexes objects ahead closed (i.e., objects with initial and end time known). The fourth and last paper describes an application of the HR-tree in another problem domain, namely bitemporal data indexing. The overall conclusion of this work is that the HR-tree has the best performance (when compared to the other two structures) to answer spatial queries in a specific point in time and for small time intervals, but the HR-tree is much bigger than the other two structures. However, nowadays space requirements are not as problematic as response time, hence, we believe the HR-tree is a good access structure for spatiotemporal data. / Mestrado / Mestre em Ciência da Computação

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unicamp.br:REPOSIP/275879
Date25 July 2018
CreatorsSilva, Jefferson Rodrigues de Oliveira e
ContributorsUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS, Nascimento, Mario Antonio do, 1965-, Nascimento, Mario A., Gattass, Marcelo, Buzato, Luiz Eduardo
Publisher[s.n.], Universidade Estadual de Campinas. Instituto de Computação, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Format85p. : il., application/octet-stream
Sourcereponame:Repositório Institucional da Unicamp, instname:Universidade Estadual de Campinas, instacron:UNICAMP
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

Page generated in 0.0159 seconds