• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05c
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• pp.1503-1506
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• 2003

시공간 데이터베이스는 실세계에 존재하는 다양한 유형의 객체에 대한 공간 관리와 이력정보를 동시에 제공함으로써 사용자에게 시공간 데이터에 대한 저장 및 질의 수단을 제공한다. 질의 연산 중 집계 연산은 특정한 조건을 만족하는 데이터에 대하여 계산을 수행한 결과 값을 반환하는 연산으로, 다양한 분야에서 데이터의 분석을 위해 사용된다. 그러나 기존의 집계에 대한 연구는 시간 또는 공간에만 편중되어 시간과 공간 제약을 모두 가진 실세계의 응용에 직접 적용할 수 없다. 따라서 이 논문에서는 실세계 응용들의 분석을 위한 시공간 집계함수를 제안하고, 실제 응용에서의 분석을 위한 질의 예를 보인다. 제안된 시공간 집계함수에 의해 사용자는 응용시스템에 따른 시공간데이터 분석을 위해 간략하고 편리한 질의 할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.401-404
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• 2008

u-GIS 환경에서 발생하는 시공간 데이터는 지속적으로 발생하는 데이터 스트림의 특성을 갖으며, 그런 특성으로 인하여 데이터 발생량이 급격히 증가함에 따라 데이터 손실 및 시스템 성능 저하현상이 발생한다. 이를 해결하기 위해 부하 분산 연구들이 활발히 진행되어 오고 있다. 그러나 기존의 연구 방식인 랜덤 부하 분산 방식과 의미적 부하 분산 방식은 현 u-GIS 환경에서 부하 분산 속도 및 질의 결과의 정확도 측면에 만족스럽지 못한 결과를 준다. 그래서 본 논문에서는 우선순위를 이용한 차등적 부하 분산(DLSM : Different Load Shedding using MAP table)기법을 제안한다. DLSM 기법은 등록된 공간질의의 공간연산을 통해 영역의 우선순위를 미리 부여하고, 데이터가 발생하여 질의 처리기로 유입되기 전 우선순위를 파악한다. 데이터는 우선순위 단계에 따라 유입량을 확인 후 삭제 여부가 결정된다. 결과적으로 부하 분산 속도와 질의 결과의 정확도를 향상시켰다.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.9 no.2
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• pp.93-107
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• 2007

In this paper, an adaptive range aggregation spatial index method is proposed for spatial range query in ubiquitous sensor networks. As the ubiquitous sensor networks are the new information-oriented paradigm, many energy efficient spatial range query methods in ubiquitous sensor networks environment are studied vigorously. In sensor networks, users can monitor environment scalar data such as temperature and humidity during user defined time and spatial ranges. In order to execute spatial range query efficiently, rectangle based index methods are proposed, such as SPIX. But they define the return path as the opposite of its query transmit path. However, the sensor nodes in queried ranges are closed to each other, they can't aggregate the sensed value in a queried range because their query transmission paths are different. As a result, the previous methods waste energy unnecessarily to aggregate sensing data out of the queried range. In this paper, an adaptive aggregation index method is proposed that can aggregate values in a user defined range adaptively by using its neighbor information. It is shown that sensor power is saved efficiently by using the proposed method over the performance evaluation.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.775-776
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• 2009

공간데이터를 관리하는 공간 index structure는 대부분 순차처리를 위한 구조를 가지고 있다. 많은 응용분야에서 방대한 양의 공간 데이터는 보조기억장치(예: disk)에 저장이 되어 사용이 되고 공간 index structure의 operation은 I/O에 대한 의존도가 크므로, I/O operation의 병렬처리는 공간 index structure의 질의반응시간을 현저하게 줄일 수 있다. 본 논문에서는 PPR-tree라는 병렬형 공간 index structure를 제안한다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.31 no.4
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• pp.362-372
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• 2004

One of the most difficult problems in building a distributed GIS lies in the heterogeneity of spatial databases. In particular, positional mismatches between spatial databases, which arise due to several reasons, may incur incorrect query results. They result in unreliable outputs of query processing. One simple solution is to correct positional data in spatial databases at each site, according to the most accurate one. This solution is however not practical in cases where the autonomy of each database should be respected. In this paper, we propose a spatial query processing method without correcting positional data in each spatial database. Instead of correcting positional data, we dynamically transform a given query region or position onto each space where spatial objects of each site are located. Our proposed method is based on an elastic transformation method by using delaunay triangulation. Accuracy of this method is proved mathematically, and is confirmed by an experiment. Moreover, we implemented using common use database system for usefulness verification of this method.

• Journal of Platform Technology
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• v.11 no.1
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• pp.52-59
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• 2023

The importance of spatio-temporal trajectories for contact tracing has increased due to the recent COVID-19 pandemic. Spatio-temporal trajectories store time and spatial data of moving objects. In this paper, I propose query processing for spatio-temporal trajectories of moving objects. The spatio-temporal trajectory model of moving objects has point type spatial data for storing locations and timestamp type temporal data for time. A trajectory query is a query to search for pairs of users who have been in close contact by boarding the same bus. To process the trajectory query, I use the Geolife dataset provided by Microsoft. The proposed trajectory query processing method divides trajectory data by date and checks whether users' trajectories were nearby for each date to generate information about contacts as the result.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.512-515
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• 2012

부분 영상 검색은 질의 영상을 입력으로 사용해서 질의 영상을 부분 영상으로 포함하는 대상 영상을 찾아낸다. 본 논문에서는 부분 영상 검색에 생물정보학에서 사용하는 정렬(Alignment)을 이용한다. 생물정보학에서는 두 DNA 서열 간에 유사도를 비교하고 시각화하는 방법으로 점 행렬을 널리 사용한다. 두 영상을 정렬하기 위해서 먼저 질의 영상과 대상 영상을 일차원 명암도 영상 서열로 변환하고 정렬하여 부분 영상 후보 영역을 찾는다. 이전 연구[1]에서 정렬하는 방법은 두 서열의 길이의 곱만큼의 메모리 공간이 필요하므로 두 서열의 길이가 길어지면 필요한 메모리 공간이 선형적으로 증가했다. 본 논문에서는 영상 데이터의 특성을 이용해서 부분 서열 정렬로 필요한 메모리 공간을 줄였고 부가적인 효과로 처리시간이 감소하고 정확도가 상향되었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06c
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• pp.201-204
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• 1998

강당, 회의실, 강의실 등과 같은 닫혀진 공간에서 포착된 소리의 질은 반향음과 간섭 잡음 등에 의해 영향을 받는다. 마이크로폰에 수신되는 신호는 직접전달파와 벽면에 의한 반사파들이 더해지므로 해서 실제 발생음을 명확히 얻기가 어렵다. 수신측 마이크로폰에서 반사음의 영향을 제거하면 실제 발생음에 가까운 양질의 소리를 얻을 수 있을 것이다. 잡음과 반향음의 영향이 큰 음향 공간에서 고음질의 소리를 얻기 위한 방법으로 마이크로폰 배열의 병렬 신호 처리 기법이 있다. 본 연구에서 제시된 마이크로폰 배열의 병렬 신호처리 기법은 공간적 음량 선택성을 제공하기 위해 각 마이크로폰 센서들의 matched filter 처리와 병렬 처리 기법을 결합한다. 이 기법은 다중경로 왜곡(반향)과 간섭 잡음을 제거하는 수단을 제공한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.85-90
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• 2008

최근 유클리드 공간 상에서 효율적인 연속 k-최근접(k-Nearest Neighbors) 질의 처리를 위해 그리드 구조 기반의 많은 색인 기법들이 연구되었다. 하지만 기존 기법들은 k-최근접 객체들을 연산하기 위해 불필요한 셀을 접근하여 연산 자원을 낭비하거나 근접한 셀을 알아내는데 너무 큰 연산 비용을 초래한다. 그래서 본 논문에서는 한 셀과 주변 셀과의 거리 관계 패턴을 이용하여 k-최근접 질의 처리시 적은 연산비용과 적은 저장 공간을 사용하는 새로운 k-최근접 질의 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 k-최근접 질의 처리 시 거리 값을 기준으로 정렬된 거리 관계 패턴의 상대좌표를 순차적으로 적용하여 근접한 셀을 알아내기 때문에 O(n)의 셀 검색 비용이 요구된다. 또한 본 논문에서는 CPM[1]과 성능을 비교하여 제안하는 기법의 우수성을 입증한다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.19 no.8
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• pp.535-544
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• 2018

As the spread of mobile devices equipped with various sensors and high-quality wireless network communications functionsexpands, the amount of spatio-temporal data generated from mobile devices in various service fields is rapidly increasing. In conventional research into processing a large amount of real-time spatio-temporal streams, it is very difficult to apply a Hadoop-based spatial big data system, designed to be a batch processing platform, to a real-time service for spatio-temporal data streams. This paper extends the MapReduce online framework to support real-time query processing for continuous-input, spatio-temporal data streams, and proposes a load management method to distribute overloads for efficient query processing. The proposed scheme shows a dynamic load balancing method for the nodes based on the inflow rate and the load factor of the input data based on the space partition. Experiments show that it is possible to support efficient query processing by distributing the spatial data stream in the corresponding area to the shared resources when load management in a specific area is required.