• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.7A
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• pp.1200-1211
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• 2001

최근 각광을 받고 있는 데이터 마이닝 분야에서 데이터 마이닝 툴과 시스템의 등장으로 상호적이고 사용하기 쉬운 GUI 환경의 강력한 데이터 마이닝 질의 언어가 필요하게 되었다. 공간 데이터 마이닝은 공간 데이터에서 유용한 지식을 발견하기 위한 데이터 마이닝의 한 부문이며 공간 데이터는 점, 선, 사각형, 다각형 등으로 이루어져 있다. 공간 데이터 마이닝은 지리정보시스템(GIS)과 더불어 최근에 많은 관심과 연구가 활발히 진행되고 있다. 한편, 공간 데이터 마이닝을 위한 질의 언어와 그 언어에 기반한 공간 데이터 마이닝 질의 처리 및 최적화에 대한 연구가 중요하게 대두되고 있다. 공간 데이터에 대한 마이닝은 일반 관계형 데이터베이스에서의 질의 언어로는 표현이 불가능하다. 본 연구에서는 먼저 공간 데이터 마이닝 질의언어를 정의, 설계하고 질의 언어에 결과 표현 방식과 결과 데이터 집합의 저장을 명시하여 질의 표현의 효율을 높이는 방식을 제시하였다. 또한 공간 데이터 마이닝을 위한 질의 처리 및 최적화 과정을 질의에 기반한 공간 실체화 뷰의 생성과 유지, 인덱스 활용을 통한 질의 재사용, sampling 마이닝 질의 option 등의 방법론을 이용하여 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.76-78
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• 2004

최근 원격 탐사 시스템 등이 발전함에 따라 축적된 공간 데이터의 양이 증가했고 이를 공간 데이터 웨어하우스 분야에서 의사 결정에 활용하는 방안이 중요한 이슈가 되고 있다. 기존의 활용 방법은 주어진 영역을 기준으로 공간 범위-집계를 검색하는 형태였지만, 최근 특정 성향 분석을 위해 분포 질의를 요청하고 그 결과 지역에 대한 공간 분석을 통한 의사결정의 필요성이 대두되었다. 하지만 기존의 처리 방법으로 비공간 질의를 처리하기 위해서는 모든 데이터를 검색해야 하므로 분포 질의를 처리하기 위한 비용이 증가하게 된다. 본 논문에서는 분포 지역 질의 처리를 위한 확장된 큐브 트리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 분석하고자 하는 사실 테이블의 비공간 속성을 큐브 트리의 키로 사용하고, 이 속성과 관련된 공간 데이터의 포인터 집합을 관리한다. 본 논문의 제안 기법을 공간 데이터 웨어하우스에 적용함으로써 비공간 속성 질의를 통해 공간 객체를 결과로 요청하는 형태의 질의를 지원할 수 있게 되며 사실 컬럼을 계층화시킴으로서 사용자에게 좀 더 다각적인 분석을 지원할 수 있다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.14 no.2
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• pp.196-200
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• 2008

Recently, the query processing algorithm in spatial network database (SNDB) has attracted many interests. However, there is little research on route-based query processing algorithm in SNDB. Since the moving objects moves only in spatial networks, the route-based algorithm is very useful for LBS and Telematics applications. In this paper, we analyze In-Route Nearest Neighbor (IRNN) query, which is an typical one of route-based queries, and propose a new IRNN query processing algorithm with time constraint. In addition, we show from our performance analysis that our IRNN query processing algorithm with time constraint is better on retrieval performance than the existing IRNN query processing one.

• 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.

• 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.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2010.06a
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• pp.303-305
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• 2010

실내공간의 특성을 고려하여 u-GIS 서비스를 제공하기 위해서는 그에 맞는 적절한 모델과 질의처리 방법이 필요하다. 프리즘 모델은 실내공간을 표현하기 위한 3차원 기하 모델이며, 이에 대한 질의처리 방법이 제안된 바 있다. 하지만 이에 대한 실험적 근거가 부족하므로, 본 논문에서는 프리즘 모델의 질의 처리 방법을 적용한 시스템과 B-Rep 기반의 3차원 공간 DBMS 시스템간의 연산 수행을 비교 실험하였다. 그 결과 프리즘 모델 기반의 질의처리 방법이 B-Rep 기반의 공간 DBMS 보다 질의 처리 성능이 우수한 것으로 검증되었다.

• 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.9 no.3
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• pp.67-80
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• 2007

Recently, many studies on query processing algorithms has been done for spatial networks, such as roads and railways, instead of Euclidean spaces, in order to efficiently support LBS(location-based service) and Telematics applications. However, both a closest pairs query and an e-distance join query require a very high cost in query processing because they can be answered by processing a set of POIs, instead of a single POI. Nevertheless, the query processing cost for closest pairs and e-distance join queries is rapidly increased as the number of k (or the length of radius) is increased. Therefore, we propose both a closest pairs query processing algorithm and an e-distance join query processing algorithm using a POI-based materialization technique so that we can process closest pairs and e-distance join queries in an efficient way. In addition, we show the retrieval efficiency of the proposed algorithms by making a performance comparison of the conventional algorithms.