Kim, Bum-Jin;Shin, In-Su;Kim, Joung-Joon;Han, Ki-Joon
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2010.09a
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pp.50-58
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2010
최근 무선 통신 기술의 발전과 모바일 단말기 사용의 보편화됨에 따라 GIS 서비스가 점차 모바일 환경으로 이동하는 추세이다. 그러나 기존의 모바일 GIS 응용 시스템들은 파일 시스템을 이용하거나 공간 데이타 처리 기능을 지원하지 않는 모바일 DBMS를 이용하고 있기 때문에 효율적인 GIS 응용 시스템을 개발하기 위해서는 OGC에서 제공하는 다양한 공간 데이타 타입 및 공간 연산자를 지원하는 공간 질의 처리 시스템이 필요한 형편이다. 따라서, 본 논문에서는 효율적인 공간 데이타 처리를 위해 기존 모바일 DBMS에 기반하여 공간 질의를 처리하는 시스템을 개발한다. 모바일 DBMS 기반의 공간 질의 처리 시스템은 효율적인 공간 질의 처리를 위해 공간 데이타 타입 및 공간 연산자를 제공하고, 공간 데이타 캐싱 기능, 인덱스 압축 기법을 지원하고, 그리고 공간 데이타 타입을 변환하여 모바일 DBMS에 저장하는 기능을 제공한다. 마지막으로, 본 논문에서는 모바일 DBMS 기반 공간 질의 처리 시스템을 부동산 정보 서비스에 적용해 봄으로써 효용성을 입증하였다.
For the USN(Ubiquitous Sensor Network) environment which generally uses spatial sensor data as well as aspatial sensor data, a sensor database system to manage these sensor data is essential. In this reason, some sensor database systems such as TinyDB, Cougar are being developed by many researchers. However, since most of them do not support spatial data types and spatial operators to manage spatial sensor data, they have difficulty in processing spatial sensor data. Therefore, this paper developed a spatial sensor database system by extending TinyDB. Especially, the system supports spatial data types and spatial operators to TinyDB in order to manage spatial sensor data efficiently and provides the memory management function and the filtering function to reduce the system overload caused by sensor data streams. Lastly, we compared the processing time, accuracy, and memory usage of the spatial sensor database system with those of TinyDB and proved its superiority through the performance evaluation.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2008.06a
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pp.59-66
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2008
최근 유비쿼터스 컴퓨팅 환경이 발전함에 따라 교통(u-Transport), 복지(u-Care), 문화(u-Fun), 환경(u-Green), 산업(u-Business), 행정(u-Government), 도시(u-City) 뿐만 아니라 사용자의 위치와 다양한 공간 정보를 제공하는 u-GIS가 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 핵심 요소 기술로 대두되고 있다. 이에 본 논문에서는 기존의 PC용 MMDBMS인 HS QLDB를 확장하여 모바일 장치에서 시공간 데이타를 효율적으로 처리 및 관리할 수 있는 내장형 시공간 DBMS를 설계 및 구현하였다. 내장형 시공간 DBMS는 OpenGIS "Simple Features Specification for SQL"에서 명시하는 공간 데이타 타입과 공간 연산자를 확장하여 시공간 데이타 타입과 시공간 연산자를 제공하며, 시공간 데이타 특성들 고려한 산술 연산 코딩 압축 기법을 제공하고, 모바일 저장 장치인 플래쉬 메모리에서 효율적인 시공간 데이타 검색을 위한 시공간 인덱스를 지원한다. 그리고, 내장형 시공간 DBMS와 U-GIS 서버 사이에서 시공간 데이타 수입/수출의 성능 향상을 위한 데이타 캐슁 기능과 DBMS의 안정성을 위한 백업/복구 기능을 지원한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10c
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pp.244-246
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2002
최근 무선 인터넷과 핸드폰, PDA, HPC 등과 같은 모바일 장치의 발전으로 인하여 이동체의 위치를 중심으로 하는 LBS가 점차적으로 많은 분야에서 사용되고 있다. 이동체의 위치 데이타는 GPS와 같은 위치 측정 시스템을 이용하여 대용량으로 발생하게 되는데 기존의 정적인 데이타를 처리하기 위한 GIS를 사용하여 이러한 데이타를 처리하는 것은 비효율적이다. 그러므로, 본 논문에서는 이러한 동적인 데이타를 효과적으로 처리할 수 있는 LBS를 위한 실시간 GIS 엔진을 설계 및 구현하였다. 본 논문에서의 실시간 GIS 엔진은 LBS에서 필요한 공간, 비공간, 위치 데이타를 효과적으로 관리할 수 있다. 실시간 GIS 엔진은 인터페이스 관리자, 질의 관리자, 인덱스 관리자, 데이타 로더, 레이어 관리자, 위치 데이타 관리자, 메타 데이타 관리자, 객체 관리자로 구성되어 있으며 기존의 HP 실시간 데이타베이스 시스템에 공간 데이타 타입, 공간 연산자, 가변 길이 데이타 처리, 테이블 자동 확장 기능 등을 추가하여 LBS에서 사용되는 대용량 가변 길이 데이타를 효과적으로 처리할 수 있도록 하였다.
Park, Chun-Geol;Park, Hee-Hyun;Kang, Hong-Koo;Han, Ki-Joon
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.9
no.2
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pp.1-11
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2007
Recently, with the development of collecting methods of spatial data, the spatial data is produced, circulated, and used in various fields of industry and research. To manage the mass spatial data efficiently, the researches on extension of the existing commercial DBMS, such as ESRI's ArcSDE or Oracle's Oracle Spatial, is making progress actively. However, the usage of the extension of the commercial DBMS Incurs an additional expense and causes an interoperability problem due to differences in spatial data types and spatial operators. Therefore, in this paper, we developed an OpenGIS Spatial Interface for Oracle, which supports a standard interface by fellowing the "Simple Features Specification for SQL" proposed by OGC(Open Geospatial Consortium). Since the OpenGIS Spatial Interface provides all spatial data types and spatial operators proposed in "Simple Features Specification for SQL", users can manage mass spatial data of Oracle efficiently by using the standard interface without additional expense. In addition, we proved that the OpenGIS Spatial Interface is superior to the Oracle Spatial in the response time through the performance evaluation.
지리정보의 응용 분야가 나날이 광범위해지고 각 분야에서 수집하고 사용하는 지형공간 데이타와 이를 처리하기 위한 소프트웨어의 양도 급속도로 팽창해 가고 있다. 분산된 이러한 GIS자원들을 활용하고 상호운용할 수 있게 하기 위한 해결책이 바로 OpenGIS이다. GEUS는 GIS기술과 데이타베이스 기술을 하나로 통합한 혁신적인 GIS 솔루션으로써 UniSQL을 기초로 한 DBMS 엔진 레벨에서 공간 데이타 타입과 연산자를 기본적으로 제공하고 있는 세계 최초의 객체관계형 공간 DBMS이다. 광범위하게 존재하고 있는 GIS 사용자들이 표준적인 인터페이스를 통해 GEUS에 저장된 지형공간 정보와 제공하는 공간 연산들을 사용할 수 있게 하기 위하여 OGC의 'OpenGIS Simple Feature Specification for CORBA'에 정의된 표준 인터페이스의 구현이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 GEUS에 기반한 OpenGIS 서버를 설계하고 구현하였다.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.1
no.1
s.1
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pp.5-18
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1999
Recently, the necessity of automatic knowledge extraction from spatial data stored in spatial databases has been increased. Spatial data mining can be defined as the extraction of implicit knowledge, spatial relationships, or other knowledge not explicitly stored in spatial databases. In order to extract useful knowledge from spatial data, an object management system that can store spatial data efficiently, provide very fast indexing & searching mechanisms, and support a distributed computing environment is needed. In this paper, we designed and implemented an open object management system for spatial data mining, that supports efficient management of spatial, aspatial, and knowledge data. In order to develop this system, we used Open OODB that is a widely used object management system. However, the lark of facilities for spatial data mining in Open OODB, we extended it to support spatial data type, dynamic class generation, object-oriented inheritance, spatial index, spatial operations, etc. In addition, for further increasement of interoperability with other spatial database management systems or data mining systems, we adopted international standards such as ODMG 2.0 for data modeling, SDTS(Spatial Data Transfer Standard) for modeling and exchanging spatial data, and OpenGIS Simple Features Specification for CORBA for connecting clients and servers efficiently.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.11
no.1
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pp.109-113
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2011
Recently, according to the development of ubiquitous computing, the u-GIS which not only used in u-Transport, u-Care, u-Fun, u-Green, u-Business, u-Government, and u-City but also used to provides various spatial information such as the location of user is being the core technology of the ubiquitous computing environment. In this paper, we implemented an mobile spatio-temporal Query Processing Systems for handling the Spatio-Temporal Data in mobile equipment.The mobile spatio-temporal Query Processing Systems provides the spatio-temporal data type and the spatio-temporal operator that is expanded by the spatial data type and the spatial operator from OepenGIS "Simple Feature Specification for SQL". It supports arithmetic coding compression techniques that is considered with a spatio-temporal data specific character. It also provides the function of data cashing for improving the importation and exportation of the spatio-temporal data between a embedded spatio-temporal DBMS and u-GIS server.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.9
no.1
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pp.45-57
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2007
Recently, the development of sensor devices has accelerated researches on advanced technologies like Wireless Sensor Networks. Moreover, spatial sensors using GPS lead to the era of the Ubiquitous Computing Environment which generally uses spatial information and non-spatial information together. In this new era, a real-time processing system for spatial sensor data is essential. In this reason, new data processing systems called DSMS(Data Stream Management System) are being developed by many researchers. However, since most of them do not support geometry types and spatial functions to process spatial sensor data, they are not suitable for the Ubiquitous Computing Environment. For these reasons, in this paper, we designed and implemented a spatial DSMS by extending STREAM which stands for STanford stREam datA Manager, to solve these problems. We added geometry types and spatial functions to STREAM in order to process spatial sensor data efficiently. In addition, we implemented a Spatial Object Manager to manage shared spatial objects within the system. Especially, we implemented the Simple Features Specification for SQL of OGC for interoperability and applied algorithms in GEOS to our system.
HTML is mostly stored in native file systems instead of specialized repositories such as a database. Like HTML, XML, the standard for the exchange and the representation of data in the Internet, is mostly resident on native file systems. However. since XML data is irregular and verbose, the disk space and the network bandwidth are wasted compared to those of regularly structured data. To overcome this inefficiency of XML data, the research on the compression of XML data has been conducted. Among recently proposed XML compression techniques, some techniques do not support querying compressed data, while other techniques which support querying compressed data blindly encode data values using predefined encoding methods without considering the types of data values which necessitates partial decompression for processing range queries. As a result, the query performance on compressed XML data is degraded. Thus, this research proposes an XML compression technique which supports direct and efficient evaluations of queries on compressed XML data. This XML compression technique adopts an encoding method, called dictionary encoding, to encode each tag of XML data and applies proper encoding methods for encoding data values according to the inferred types of data values. Also, through the implementation and the performance evaluation of the XML compression technique proposed in this research, it is shown that the implemented XML compressor efficiently compresses real-life XML data lets and achieves significant improvements on query performance for compressed XML data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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