Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.20
no.2
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pp.81-91
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2012
As the recent development of the ubiquitous computing environment, u-GIS is being highlighted as the core technology of the ubiquitous computing environment, and thereby, studies on spatio-temporal data are being actively conducted. In this u-GIS environment, it is still difficult for existing mobile devices to efficiently manage the massive spatio-temporal data of u-GIS that are increasing day by day. Therefore, this paper develops a spatio-temporal query processing system for mobile devices in order to solve the problem. The system provides various spatio-temporal operators to insert/delete/update/search spatio-temporal data and supports a query optimization function that uses a spatio-temporal index for the flash memory and a spatio-temporal histogram for guaranteeing query execution speed. Lastly, by applying the spatio-temporal query processing system developed in this paper to the virtual scenario, this paper has proved that the system can be utilized in various application fields necessary to process spatio-temporal data in the mobile environment.
It is occurred frequently the reverse nearest neighbor queries to find objects where a query point can be the nearest neighbor object in recently applications like the encrypted spatial database. In a search space of the real world, however, there are many physical obstacles(e.g., rivers, lakes, highways, etc.). It is necessary the accurate measurement of distances considered the obstacles to increase the retrieval performance such as this circumstance. In this study, we present the algorithm and the measurement of distance to optimize the processing performance of reverse nearest neighbor queries in a search space with the presence of obstacles.
Proceedings of the Korean Institute of Industrial Safety Conference
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2001.11a
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pp.225-231
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2001
최근 인구 증대 및 도시 집중화에 따른 지상공간 부족의 대안 및 택지 이용도 효율 방안으로 지하공간 개발의 필요성이 증대되고 있다 특히 날로 증대되고 있는 지하공간에서의 문제점으로 설계 및 용도에 적합한 환기 시스템의 도입 및 운영의 미흡으로 공기질 악화 현상과 국민 보건상의 문제로 노출되고 있는 실정이다. 환기시스템은 일상적 공간환기는 물론 화재시의 배연기능을 포함한다. 따라서, 정상적인 작동(일반 환기)과는 별도로 비정상 환경(화재시의 배연)에서의 중요성이 인식되고 있다. 따라서, 시스템 설계 오류는 화재발생시 중대한 인명피해로 연결됨으로서 그 중요성은 아무리 강조하여도 지나침이 없다 이미 미국, 일본, 노르웨이 등의 선진 외국에서는 지하공간의 최적환경 개선은 국민 삶의 질 향상이라는 관점 하에 꾸준히 진행되어오고 있다. $^{(1~3)}$ 우리나라에서도 서울1기 지하철을 시작으로 교통난의 해소를 위하여 2005년까지 총연장 60km에 이를 것으로 전망됨에 따라 지하공간의 공기질 개선 및 화재시의 배연설비의 최적화가 요구된다.(중략)
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.10b
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pp.91-93
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2004
이동 객체의 현재와 미래 위치 질의에 최적화된 색인 구조로써 TPR-트리가 있다 TPR-트리는 기존의 공간 색인 구조와 달리 이동 객체와 경계 사각형을 참조 위치와 속도 벡터를 매개 변수로 한 시간에 대한 선형 함수 형태로 모델링 함으로써 갱신 비용을 줄이고 현재 및 가까운 미래 위치 정보의 예측을 가능하도록 한다 . 하지만 TPR- 트리는 시간의 정파에 따라 경계 사각형이 선형적으로 환장됨으로 인해 경계 사각형 내의 객체를 제외한 나머지 공간인 사장 공간과 경계 사각 혈들 간의 겹침 현상을 증가시켜 정의 성능이 떨어진다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 질의 성능을 향상시키기 위하여 경계 사각형 내의 이동 객체들이 이동함에 따라 변경되는 최소 경계 사각형 (MBR: Minimim Bounding Rectangle)을 베지어 곡선 함수를 이용하여 근사함으로써 사장 공간을 줄이는 적응 경계 사각형 (ABR: Adaptive Bounding Rectangle) 기법을 제안한다.
Kang Hong-Koo;Kim Joung-Joon;Hong Dong-Suk;Han Ki-Joon
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.06d
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pp.52-54
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2006
최근 데이타 중심 저장 방식의 센서 네트워크에서 다차원 범위 질의를 위한 인덱스들이 제시되고 있다. 기존에 제시된 다차원 범위 질의 인덱스는 일반적으로 다차원 속성 도메인과 센서 노드의 공간 도메인을 직접 매핑하여 데이타를 관리하는 구조로 되어있다. 그러나, 이러한 구조는 센서 노드의 공간 도메인을 정적으로 분할하기 때문에 센서 노드를 포함하지 않는 영역이 생성되어 데이타 저장 및 질의 처리에서 불필요한 통신이 발생하는 문제가 있다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 센서 노드의 공간 도메인이 센서 노드를 포함하도록 센서 네트워크 영역을 동적으로 분할하는 다차원 범위 질의 인덱스를 제안한다. 제안하는 인덱스는 센서 노드의 위치에 따라 센서 네트워크 영역을 동적으로 분할하여 데이타 저장 및 질의 처리시 목적 영역으로의 라우팅 경로를 최적화한다. 그리고, 분할된 영역은 모두 센서 노드를 포함함으로 센서 노드에서 발행하는 저장 부하를 분산시켜 전체 네트워크에서 발생하는 전체 통신비용을 줄인다. 실험 결과 제안한 인덱스는 DIM보다 전체 센서 네트워크와 hotspot의 통신비용에서 각각 최대 35%, 60%의 성능 향상을 보였다.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.37
no.2
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pp.11-20
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2000
Topological relationships play an important role in query optimization in spatial databases. If topological relationships are known a priori, then expensive query processing can be avoided. In this paper we address the problems of: ⅰ) identifying topological relationships among spatial objects, ⅱ) checking consistency of specified topological relationships, and ⅲ) exhaustively deriving new topological relationships from the ones specified. These activities lead to an efficient query processing when queries associated with topological relationships are invoked. Specifically, eight types of topological relationships ({equal, disjoint, overlap, meets, contains, contained-in, properly-contains, and properly-contained-in}) are considered. We present an algorithm to check the consistency of specified topological relationships and to derive all possible relationships from the given set of known relationships.
Recently there is a need to store and process enormous spatial data in spatio-temporal databases. For effective query processing in spatio-temporal databases, selectivity estimation in query optimization techniques, which approximate query results when the precise answer is not necessary or early feedback is helpful, has been studied. There have been selectivity estimation techniques such as sampling-based techniques, histogram-based techniques, and wavelet-based techniques. However, existing techniques in spatio-temporal databases focused on selectivity estimation for future extent of moving objects. In this paper, we construct a new histogram, named T-Minskew, for query optimization of past spatio-temporal data. We also propose an effective selectivity estimation method using T-Minskew histogram and effective histogram maintenance technique to prevent frequent histogram reconstruction using threshold.
Hybrid query processing method is used for preventing server overload that is created by heavy user connection in Web GIS. In Hybrid query processing method, both server and client participate in spatial query processing. But, Hybrid query processing method is restricted in scalability of server and it can't be fundamentally solution for server overload. So, it is necessary for Web GIS to be brought in web clustering technique. In this thesis, we propose load-balancing method that uses proximity of query region. In this paper, we create tile groups that have relation each tile in same group is very close, and forward client request to the server that can have maximum rate of buffer reuse with considering characteristic of spatial query. With out load balancing method, buffet in server is optimized for exploring spatial index tree and increase rate of buffer reuse, so it can be reduced amount of disk access and increase system performance.
Recently, there has been much interest in the spatial query which energy-efficiently acquires sensor readings from sensor nodes inside specified geographical area of interests. The centralized approach which performs the spatial query at a server after acquiring all sensor readings, though simple, it incurs high wireless transmission cost in accessing all sensor nodes. In order to remove the high wireless transmission cost, various in-network spatial indexing schemes have been proposed. They have focused on reducing the transmission cost by performing distributed spatial filtering on sensor nodes. However, these in-network spatial indexing schemes have a problem which cannot optimize both the spatial filtering and the wireless routing among sensor nodes, because these schemes have been developed by simply applying the existing spatial indexing schemes into the in-network environment. Therefore, we propose a new distributed spatial indexing scheme of the GR-tree. The GR-tree which form s a MBR-based tree structure, can reduce the wireless transmission cost by optimizing both the efficient spatial filtering and the wireless routing. Finally, we compare the existing spatial indexing scheme through extensive experiments and clarify our approach's distinguished features.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.4
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pp.841-850
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1999
Many commercial database systems maintain histograms to summarize the contents of relations, permit efficient estimation of query result sizes, and access plan costs. In spatial database systems, most query predicates consist of topological relationship between spatial objects, and ti is ver important to estimate the selectivity of those predicates for spatial query optimizer. In this paper, we propose a selectivity estimation scheme for spatial topological predicates based on the multi-dimensional histogram and the transformation scheme. Proposed scheme applies two partition strategies on transformed object space to generate spatial histogram, and estimates the selectivity of topological predicates based on the topological characteristic of transformed space. Proposed scheme provides a way for estimating the selectivity without too much memory space usage and additional I/Os in spatial query optimizer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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