• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2004.03a
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• pp.31-37
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• 2004

GIS 분야에서 다루는 공간 데이터는 대부분 2차원의 데이터이다. 현실 공간에 존재하는 3차원 객체의 2차원 정보만을 취하거나 혹은 2차원 공간으로 투영하는 등의 방법으로 데이터를 저장한다. 이러한 방법은 정보의 손실로 인한 데이터 활용범위가 축소되고, 현실 공간을 정확하게 반영하지 못하는 문제가 있다. 최근 3차원 공간 데이터를 저장, 관리 가능한 DBMS가 개발되고, 3차원 데이터에 대한 관심과 요구가 높아가고 있다. 하지만 3차원 데이터를 단순 저장만 가능할 뿐 공간 연산에 대한 연구가 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 3차원 공간 모델을 이용하여 공간 데이터베이스 표준에서 정의하고 있는 공간 관계 연산을 설계하였다. 공간 데이터 모델로는 OGC에서 제시한 GML3에서 정의하는 모델을 사용하였고, 공간 관계 연산에 대한 설계 도구로는 공간 관계를 연산하는데 가장 좋은 방법으로 알려진 DE-9IM을 이용하였다.

• Spatial Information Research
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• v.13 no.2 s.33
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• pp.119-128
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• 2005

Most spatial data handled in GIS is two-dimensional. These two-dimensional data is established by selecting 2D aspects form 3D, or by projecting 3D onto 2D space. During this conversion, without user's intention, data are abstracted and omitted. This unwanted data loss causes disadvantages such as restrictingof the range of data application and describing inaccurate real world. Recently, three dimensional data is getting wide interests and demands. One of the examplesis Database Management System which can store and manage three dimensional spatial data. However, this DBMS does not support spatial query which is the essence of the database management system. So, various studies are needed in this field. This research designs spatial relationship that is defined in space database standard using the three-dimension space model. The spatial data model, which is used in this research, is the one defined in OGC for GMS3, and designing tool is DE-9IM based on Point-Set Topology blow as the best method for topological operation.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1997.10a
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• pp.233-236
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• 1997

퍼지 관계 개념을 응용한 퍼지 정보 검색은 형태론에 입각한 기존의 정보 검색과는 달리 문서와 용어의 의미론에 근거하는 정보검색을 할 수 있다. 퍼지 정보 검색은 문헌의 집합 용어의 집합으로 나누고 문헌과 용어의 관계성을 문서 $\times$ 용어이 관계 행렬로 나타내며 퍼지 관계곱 연산을 이용하여 시소러스(thesaurus)를 형성하고 사용자로부터 주어진 질의 적합한 문서를 제공한다. 그러나 이러한 퍼지 관계곱 연산은 매우 큰 시간 복합도를 요구하는 연산이고 퍼지값은 부동소수점으로 표현해야하므로 대용량의 문서 시스템에 적용할 수 없어 비현실적이다. 부동소수점 연산은 연산속도가 느리고 저장공간도 많이 요구하므로 부동소수점 연산을 비트 연산으로 대체할 수 있다면 처리속도와 처리공간에 있어 성능 향상을 기대할 수 있다. 본 연구는 퍼지 정보 검색의 시소러스 형성에 있어 $\alpha$-cut 적용의 시기를 조정하여 성능을 향상하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.79-81
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• 2001

2차원 공간데이터를 시간차원으로 확장한 데이터모델은 최상위의 TGeometry 컴포넌트를 갖는다. TGeometry 컴포넌트는 시공간에 관한 연산뿐만 아니라 다양한 연산들을 제공한다. 2차원 시공간 데이터모델에 대한 시공간 연산자를 설계하기 위하며, 공간에 대한 방법으로서 차원으로 확장된 9IM 방법을 이용하였는데, 이것은 공간 객체를 내부, 경계, 그리고 외부로 구분하고, 이것들간의 관계를 차원으로 나타내는 방법이고, 또한 시간에 대한 방법으로서, OpenGIS에서 제안한 8개의 연산들을 시간에 적용했으며, 이들 두 가지 방법을 통합하여 시공간 객체에 대한 위상관계 tContains, tWithin, tOverlaps, tlntersects, tTouches, tEquals, tDisjoint, tCrosses 연산을 설계하였으며, 실제 예를 통해 적용하였다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.10D no.2
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• pp.211-220
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• 2003

As Geographic Information Systems represent three dimensional topological information, The Systems provide accurate and delicate services for users. In order to execute three dimensional topological operations, a dimensional transformation and heterogeneous spatial models should be used. However, the existing systems that use the dimensional transformation and the heterogeneous models, is not only difficult to operate the spatial operators, but also happened to support non-interoperability. Therefore, in order to solve the problems, we proposed three dimensional spatial object models that supported two dimensional object models and implemented them to show validity of the proposed models. When designing the three dimensional topological operators, we used 3DE-9IM which extended DE-9IM to support three dimensional concepts, and implemented operators on the component environment with object oriented concepts. The proposed three dimensional spatial object models and topological operators can support interoperability between systems, and execute spatial queries efficiently on three dimensional spatial objects.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2004.11a
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• pp.251-256
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• 2004

This paper will show examples and methods of spatial relationship operations that extract spatial information from satellite images. Geographical information system phenomena of complex and variant real world can abstract and implement simple features. The abstract features classify geo_objects and geo_field. The geo_object and the geo_field can represent vector and raster respectively. The raster based satellite image can use remote sensing applications. This paper needs topology operations and geometric operations for extracting the remote sensing. The spatial information transforms the raster based image to the vector based object, and extract from the spatial information. The extracted information will contribute on the application of the remote sensing satellite images.

• 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.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.5 no.8
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• pp.181-188
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• 2016

Recently, as the amount of spatial information increases, an interest in the study of spatial information processing has been increased. Spatial database systems extended from the traditional relational database systems are difficult to handle large data sets because of the scalability. SpatialHadoop extended from Hadoop system has a low performance, because spatial computations in SpationHadoop require a lot of write operations of intermediate results to the disk, resulting in the performance degradation. In this paper, Spatial Computation Spark(SC-Spark) is proposed, which is an in-memory based distributed processing framework. SC-Spark is extended from Spark in order to efficiently perform the spatial operation for large-scale data. In addition, SC-Spark based on the GPGPU is developed to improve the performance of the SC-Spark. SC-Spark uses the advantage of the Spark holding intermediate results in the memory. And GPGPU-based SC-Spark can perform spatial operations in parallel using a plurality of processing elements of an GPU. To verify the proposed work, experiments on a single AMD system were performed using SC-Spark and GPGPU-based SC-Spark for Point-in-Polygon and spatial join operation. The experimental results showed that the performance of SC-Spark and GPGPU-based SC-Spark were up-to 8 times faster than SpatialHadoop.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.180-182
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• 1999

지리 정보 시스템(Geographic Information System, GIS)에서 가장 주요한 부분을 차지하는 것 중의 하나가 공간 데이터 모델(spatial data model)에서 정의된 각 공간 데이터들간의 공간 관계 연산자(spatial relational operator)의 효과적인 구현이다. 공간 데이터는 점(point), 선(line), 면(area)으로 표현될 수 있다. 이들 사이의 모든 공간 관계는 Disjoint, Touch, Cross, In, Overlap의 다섯 가지 연산자로 표현 가능함이 알려져 가능함이 알려져 있으며, 이들에 대한 실체적인 위상 관계를 표현하는 다양한 수학적 모델링 방법이 존재한다. 하지만, 실제 이들 공간 연산자들을 수학적 모델에 따라 그대로 구현하려고 하면, 컴퓨터 상에서는 표현할 수 없다거나 많은 자원을 차지하는 데이터 구조를 필요로 한다거나, 또는 비효율적인 알고리즘으로 구현할 수 밖에 없는 현실적인 어려움에 봉착한다. 그 중에서도 구현하기 어려운 연산은 면과 선과의 관계, 면과 면과의 공간 관계를 찾아내는 공간 연산자이다. 본 논문에서는 선분의 양끝점을 이용하여 면과 선분(line segment)과의 관계를 찾아내는 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘을 사용하여 면과 선, 면과 면과의 관계를 찾아내는 공간 연산자를 효율적으로 구현할 수 있다.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.38 no.4
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• pp.575-590
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• 2003

It was the landscape phase that social relations were extended by production of landscapes during the 16C～17C. Core lineage groups in study area had extended socio-spatial nexus through making of the landscape of ‘authority-ostentation’(권력-과시형 경관) and of ‘kindness-civilization’(시혜ㆍ교화형 경관). Therefore they could gain a result that their power and authority took root in community perfectly. In the case of the Kims of Kwangsan(광산김씨), the first landscape of ‘kindness-civilization’ was Jungheodang(the learning room Jungheo), and next it was built Yangsungdang(the learning room Yangsung), and Imlijung(the pavilion Imli). Through this landscape production, the consciousness of scholastic genealogy was born, and this genealogy consciousness could be deepened and extended in regional scale. One more important feature in this phase is the point that the Kims of Kwangsan in Yeonsan area and the Songs of Unjin(은진송씨) in Hoiduk area could unite socially by the landscape production of ‘kindness-civilization type’ becoming intermediation. And these social union, that is to say, it do connote enlargement of the territoriality. It tells that community of ‘regional’ scale was formed by of core lineage groups of ‘local’ uniting each other.