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.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.11a
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pp.1390-1393
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2013
인터페이스가 제한된 단말에서 정보 검색 서비스를 제공하는 경우, 검색 재현율보다는 정확도가 중요하다. 데이터를 쉽게 구조화할 수 있고 검색 정확도가 중요한 한정된 도메인에서는 시맨틱 검색 기술을 통해 강력한 정보 검색 서비스를 제공할 수 있지만, 사용자 키워드 질의를 시스템 질의로 변환하는 과정에서 다양한 해석들이 존재할 수 있기에 개선의 여지도 많다. 본 논문에서는 해석 정확도와 확장성을 동시에 향상시키기 위한 새로운 모델을 제안한다. 제안 모델은 공간의 구조와 요소들의 해석을 제한함으로써 중간 탐색 공간의 크기를 점진적으로 줄이면서 사용자의 검색 의도는 가능한 보존할 수 있다. 실제 데이터로 이루어진 대용량 지식을 이용해 다른 최신 기술과 비교하여 실험적 평가를 제시하였다.
Structure information contained in a structured document supports various access paths to document. In order to use structure information contained in a structured document, it is required to construct an index structural on document structures. Content indexing and structure indexing per document require high memory overhead. Therefore, processing of pure structure queries based on document structure like relationship between elements or element orders, low memory overhead for indexing are required. This paper suggests the GDIT(Global Document Instance Tree) data structure and indexing scheme about structure of document which supports low memory overhead for indexing and powerful types of user queries. The structure indexing scheme only index the lowest level element of document and does not effect number of document having retrieval element. Based on the index structure, we propose an query processing algorithm about pure structure, proof the indexing schemes keeps up indexing efficient in terms of space. The proposed index structure bases GDR concept and uses index technique based on GDIT.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2004.11a
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pp.39-42
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2004
공간 질의 및 색인에 관한 기존 연구는 주로 실외 환경에 기반을 두고 있다. 실내 환경은 실외 환경과는 달리 질의 특성 및 환경적 요소가 다르다. 실내 환경 질의의 대표적인 특징은 객체의 현재 위치를 파악하고 즉시 응답해야하며, 질의 범위도 지역적으로 제한되어 있는 점이다. 본 논문에서는 기존 연구가 가진 문제점을 해결하기 위해 메인 메모리 기반의 DBMS를 사용하며, 실내 환경에서 객체의 위치 탐색시 효율적으로 적응할 수 있는 비트맵 인덱스 기법을 제안한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10a
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pp.199-201
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2001
무선 단말기는 저장공간, 연산능력, 통신등에 대한 계약을 가지고 있다. 무선 단말기의 공간데이터 검색의 경우 사용자의 요구를 효과적으로 처리하기 위해서 질의 생성, 데이터 관리, 색인관리등과 같은 연산들을 필요로 한다. 그러나 추가되는 영역과 저장된 영역의 데이터 사이에 중복객체가 존재하는 문제가 있고 추가되는 영역에 대해 색인을 구성하기 위해 공간 데이터의 정렬과 같은 고비용의 연산이 필요하다. 특히 무선 단말기에서 색인관리는 서버로부터 공간 데이터를 전송받을 때 마다 색인을 재 구성하기 위해 Bulk-Insertion 기법의 사용이 효율적이다. 따라서 이 논문에서는 낮은 컴퓨팅 능력을 가지는 무선 단말기에서 고비용의 연산 처리를 줄이기 위해 데이터 정렬, 색인 구성 등의 연산을 처리하는 에이전트를 제시한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2003.11c
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pp.1383-1386
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2003
최근 공간 데이터베이스의 선택률 추정 문제에 대한 관심이 증가하면서, 데이터분포의 편중, 중복 계산, 메모리 공간 최소화등의 문제를 고려한 다양한 기법들이 제안되고 있다. 그러나 이들 기법들 간의 성능 분석을 통한 비교평가는 이루어지지 않고 있다. 따라서, 이 논문에서는 공간 영역 객체의 범위질의에 관한 선택률 추정 기법인 Min-Skew, 웨이블릿, 누적밀도, 오일러 히스토그램을 비교 분석한다. 즉, 실제 데이터셋을 기반으로 여러 형태의 질의에 대한 성능 비교를 통해 각 기법들을 비교 평가한다. 이 연구 결과는 새로운 기법 도출에 이용될 수 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06c
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pp.153-156
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2011
최근 많은 관심을 받고 있는 증강현실 위치기반 서비스와 같이 사용자의 한정된 시야각이 존재하는 상황에서 사용자가 원하는 데이터를 효과적으로 제공하기 위하여 본 논문에서는 새로운 위치기반 질의인 시야 최근접 질의 (VFNN: View Field Nearest Neighbor Queries)를 소개한다. VFNN 질의는 사용자의 시야각내에 위치하는 가장 가까운 데이터를 검색한다. 본 논문에서 제안하는 VFNN 질의 처리 알고리즘은 가장 널리 활용되고 있는 공간 데이터 색인 구조인 $R^*$-tree를 사용한다. 특히, 질의 점과 MBR 사이의 최소거리인 MINDIST뿐만 아니라, 질의 점과 MBR 사이의 최대 각, 최소 각을 정의한다. 이를 활용하여 $R^*$-tree 탐색 시 질의 결과 값을 포함하지 않는 노드들을 연산에서 제외함으로써 질의 처리의 효율성을 향상시킨다. 마지막으로 실험을 통하여 VFNN 질의 처리 알고리즘의 성능을 평가한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10b
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pp.118-120
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2003
이동체 데이터베이스에서 이동체 궤적의 양은 엄청나게 많아서 기존의 단일 디스크 기반에서는 특정영역의 질의에 대한 빠른 응답과 처리율의 향상을 볼수 없다. 따라서 고성능 질의 처리를 위한 시스템의 성능 향상을 위해서는 병렬 처리 기법의 도입이 필요하다. 이런 병렬 처리 기법 중, 기존의 디클러스터링 방법에서는 시간이 지남에 따라 연속적으로 보고되는 이동체 특성을 고려하지 않고 있다. 그러므로 대용량 이동체 데이터에 대하여 고성능 질의 처리를 위한 새로운 디클러스터링 방법이 필요하다. 이 논문에서는 대용량 이동체 데이터베이스에 대한 고성능 질의 처리를 위한 새로운 디클러스터링 정책을 제시하였다. 이동체 데이터의 MBB중 공간 좌표의 근접성만을 고려하여 하나의 SemiAllocation Disk 값을 설정하고 그 값과 시간 도메인을 다시 고려하여 근접성을 계산함으로써 디클러스터링을 할 수 있다. 또한 디스크별 Load Balancing을 고려하여 보다 정확한 디클러스터링 효과를 가지도록 하였다. 이와 같이 이동체의 특성을 고려한 새로운 디클러스터링 정책으로 시스템의 성능을 향상 시킬 수 있다.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.6
no.2
s.12
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pp.23-37
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2004
Location Based Services(LBSs) in mobile environments become very popular recently. For efficient LBSs, spatial database management systems must need a spatial indexing scheme such as R-trees in order to manage the huge spatial database. However, it may need unnecessary disk accesses since it needs to access objects which are not actually concerned to user's location-based queries. In this paper, to support the location-based queries efficiently, we propose a CLR-tree(Cell Leveling R-tree) in which a dynamic cell is built up within the minimum bounding rectangle of R-trees' node. The cell level of nodes is compared with the query's cell level in location-based query processing and determines the minimum search space. Also, we propose the insertion, split, deletion, and search algorithms for CRL-trees. From the experimental results, we see that a CLR-tree is able to decrease $5{\sim}20%$ of disk accesses from those of R-trees. So, a CLR-tree can be used for fast accessing spatial objects to user's location-based queries in LBSs.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2005.11a
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pp.105-108
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2005
공간 연관 규칙은 공간적 특성을 바탕으로 발견되는 연관 정도를 나타낸다. 그러나 일반적인 공간 데이터베이스에서는 공간 연관 규칙을 발견하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 공간 데이터베이스에서 사용되는 질의를 확장하여 공간 연관 규칙을 찾는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 위상 정보에 따른 데이터를 구성한 후 비공간 객체 속성간의 연관규칙을 발견한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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