• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.10 no.3
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• pp.19-30
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• 2008

Recently, the query processing algorithm in the field of spatial network database(SNDB) has been attracted by many Interests. But, there is little research on route-based queries. Since the moving objects move only in spatial networks, the efficient route-based query processing algorithms, like in-route nearest neighbor(IRNN), are essential for Location-based Service(LBS) and Telematics application. However, the existing IRNN query processing algorithm has a problem that it does not consider traffic jams in the road network. In this thesis, we propose an IRNN query processing algorithm which considers space restriction. Finally, we show that space-constrained IRNN query processing algorithm is efficient compared with the existing IRNN algorithm.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.348-351
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• 2009

유비쿼터스 사회를 실현하는 핵심기술인 u-GIS 공간정보 기술은 데이터 스트림 처리 시스템(Data Stream Management System)과 지리정보 시스템(Geography Information System)이 결합된 플랫폼인 u-GIS DSMS를 요구한다. u-GIS DSMS는 GeoSeonsor에서 수집되는 센서 테이터와 GIS의 공간정보 데이터를 결합하여 처리하는 공간영역질의가 다수 요구된다. 이런 공간영역질의들은 특정 지역에 밀집하게 등록되는 경향이 있으며, 유사한 프리디킷을 가질 가능성이 높다. 이러한 특징은 공간영역질의가 특정 지역에 밀집되면 다수의 비슷한 연산들이 반복적으로 처리하기 때문에 시스템 성능이 저하 될 것이다. 이를 해결하기 위해 영역질의 색인기법 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존의 VCR-Index와 CQI-Index 기법은 질의영역을 셀 구조나 가상구조로 분할하여 처리하기 때문에 자원 및 연산을 공유 할 수 없어 질의 처리 속도가 현저히 저하되기 때문에 대량의 공간영역질의 처리에는 부적합하다. 그래서 본 논문에서는 공간영역질의의 효율적인 연산 공유를 위한 질의영역 밀집도 기반의 그룹화 기법을 제안한다. 이 기법은 질의영역의 밀집도를 이용하여 공간영역질의들을 그룹화 후 색인을 구성한다. 색인된 영역들의 데이터는 단일 큐로 구성 후 질의들의 프리디킷을 분석하여 자원 및 연산 공유기법을 통해 기존의 기법보다 처리 속도 향상 및 메모리 사용을 감소시켰다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.214-216
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• 2001

웹 GIS에서의 인터넷 서비스 이용자의 집중 현상으로 발생하는 서버의 과부하 현상을 막고 안정적인 서비스 제공을 위해서는 웹 클러스터링 기술의 도입이 필요하다. 공간 질의는 웹 데이터와는 달리 인접 영역에 대한 질의가 매우 잣으며, 질의 처리 결과가 대용량이라는 특성을 가지고 있다. 이러한 공간 질의의 특성을 고려하지 않을 경우, 서버에서 처리되는 질의들의 지역적 인접성이 낮아지고 낮은 버퍼 재 사용율은 디스크로의 접근 빈도를 높여 질의 처리 비용을 증가시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 웹 GIS 클러스터링 시스템을 위한 질의 영역의 인접성을 이용한 로드 밸런싱 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 공간 데이터를 타일을 기반으로 인접한 타일의 그룹을 생성하여 각 서버에 할당하여, 질의 영역 및 공간 연산을 고려하여 서버에서 질의가 처리되는 동안 버퍼 재사용율이 최대가 되도록 클라이언트의 질의 요청을 적절한 서버에 전달한다. 제안하는 기법은 서버의 버퍼를 공간 인덱스 탐색에 최적화함으로써 서버의 버퍼 재상용율을 높이고, 클러스터링 시스템에서 디스크의 접근 횟수를 낮추어, 전체적인 서버 시스템의 처리 능력을 형상시킨다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.129-131
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• 1998

인터넷 사용자의 확산과 더불어 인터넷의 장점, 즉 정보의 공유, 전송 수단의 제공 등으로 인해 공간 정보 서비스 지원을 위한 많은 웹을 기반으로 하는 소프트웨어들이 활발히 연구되고 있다. 이 논문에서는 공간 질의 및 질의 처리에 요구되는 공간 질의구문, 공간 연산자 및 사용자에게 질의 결과를 반환해 주기 위해 필요한 전체적인 공간 질의 처리 시스템을 설계한다. 또한 인터넷의 장점을 이용하기 위한 웹과의 연동을 고려하여 네트워크와 분산 언어라는 특성을 지니고 있는 객체지향 언어인 자바를 이용하여 구현한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.211-213
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• 2001

공간 데이터베이스 시스템에서는 데이터의 보안과 사용자의 편의성을 제공하기 위해 사용자가 원하는 공간데이터만으로 구성된 공간 뷰를 제공한다. 클라이언트/서버 환경의 공간 데이터베이스 시스템에서 다수의 클라이언트에 의해 공간 뷰에 대한 질의가 요청 될 시 대용량의 데이터를 처리하기 위한 서버의 I/O 연산의 수행비용과 질의처리 비용 및 결과 데이터의 전송을 위한 전송 비용이 서버의 부하를 일으키고 질의 처리속도의 저하를 야기시킨다. 본 논문에서는 클라이언트/서버 환경의 공간 데이터베이스 시스템에서 공간 뷰의 생성 과정을 서버와 클라이언트에 분산시킨 크라이언트 실체화 기법을 제안한다. 공간 뷰 생성의 질의처리를 서버와 클라이언트에 분산시켜 대용량의 데이터와 복잡한 공간 연산에 따른 공간 뷰 생성과정의 서버 부하를 감소시키고 클라이언트에 실체화 함으로 해서 공간뷰에 대한 질의처리 요구에 따른 서버의 병목현상과 서버 부하를 감소시켜 사용자 응답시간을 최소화한다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.21 no.7
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• pp.452-457
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• 2015

In this paper, we propose a spatial query processor, SQUERY, which can derive rich query results through spatial reasoning on the initial knowledge base, as well as, process both qualitative and quantitative queries about the topological and directional relationships between spatial objects. In order to derive richer query results, the query processor expands the knowledge base by applying forward spatial reasoning into the initial knowledge base in a preprocessing step. The proposed query processor uses not only qualitative spatial knowledge describing topological/directional relationship between spatial objects, but also utilizes quantitative spatial knowledge including geometric data of individual spatial objects through geometric computation. The results of an experiment with the OSM(Open Street Map) spatial knowledge base demonstrates the high performance of our spatial query processing system.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.11 no.1
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• pp.79-86
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• 2009

The tuple of constraint database consists of constraint logical formula and it could process the presentation and query of the constraint database simply. Query operation processing shall include the constraint formula between related tuple such as selection, union, intersection of spatial data through the constraint database. However, this could produce the increasing of duplicated or unnecessary data. Hence, it will drive up the cost as per quality. This paper identified problems regarding query processing result in the constraint database. Also this paper suggested the tuple minimization summary method for result relation and analyzed the effects for efficient query processing. We were able to identify that the effectiveness of the query processing was enhanced by eliminating unnecessary constraint formula of constraint relation using the tuple minimization method.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.7 no.3
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• pp.193-201
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• 2001

실시간 GIS 응용 시스템에서는 기존의 GIS 응용 시스템에서 고려되지 않은 실시간 공간데이타와 실시간 공간 질의에 대한 처리가 필요하다. 실시간 공간 질의는 공간 연산이 전체 실행 시간에서 차지하는 시간비중이 크기 때문에 실시간 공간 데이타의 유효성을 유지하면서 실시간 공간 질의의 시간제약조건을 만족시킬 수 있는 질의 처리 기법이 요구된다. 본 논문에서는 실시간 공간 데이타와 실시간 공간 질의의 시간제약조건을 최대한 만족시키기 위해 실시간 연산을 위해 실시간 연산을 후배치 시키는 실시간 연산 후배치 기법을 제안한다. 제안된 기법은 연산의 재배치를 통해서 전체 질의 수행시간을 증가시키지 않으면서 실시간 공간 질의의 시간제약조건을 최대한 만족시킨다.

• Spatial Information Research
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• v.21 no.2
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• pp.23-33
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• 2013

W ith the recent advancement of IoT (Internet of Things) technology, there has been much interest in the spatial query processing which energy-efficiently acquires sensor readings from sensor nodes inside specified geographical area of interests. Therefore, various kinds of spatial query processing algorithms and distributed spatial indexing methods have been proposed. They can minimize energy consumption of sensor nodes by reducing wireless communication among them using in-network spatial filtering technology. However, they cannot optimize multiple spatial queries which w ill be w idely used in IoT, because most of them have focused on a single spatial query optimization. Therefore, we propose a new multiple spatial query optimization algorithm which can energy-efficiently process multiple spatial queries in a sensor network. The algorithm uses a concept of 'query merging' that performs the merged set after merging multiple spatial queries located at adjacent area. Here, our algorithm makes a decision on which is better between the merged and the separate execution of queries. For such the decision making, we additionally propose the cost estimation method on the spatial query execution. Finally, we analyze and clarify our algorithm's distinguished features using the spatial indexing methods of GR-tree, SPIX, CPS.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.130-132
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• 2001

이동 컴퓨팅 환청에서 이동 사용자는 언제, 어디서나 현재 자신의 지리적 위치에서 유효성을 갖는 위치 기반 데이터를 액세스 하고자 하는 이동 사용자의 요구가 증가하고 있다. 따라서, 이러한 위치기반의 데이타를 얻기 위한 위치 기반 질의를 표현하고, 효율적으로 처리할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 위치 기반 질의를 효율적으로 처리 하기 위해 이동 사용자의 현재 위치를 중심으로 하는 원의 방정식을 이용하여 질의 탐색 공간을 표현하고, 질의 영역 분말 방법을 이용하여 탐색공간을 최적화하는 위치 기반 질의 처리 기법을 제안하였다. 또한 이동 사용자에게 적응하는 효율적인 부분 질의 통합 방안을 제시하였다.