위치 기반 서비스는 이동중인 사용자에게 위치와 관련된 정보를 제공한다. 최소한의 자원으로 사용자에게 유용한 정보를 개인화하여 제공하는 것은 위치 기반 서비스가 가져야 할 필수적인 기능이다. 이 기능은 데이타 마이닝을 통해 실현될 수 있다. 하지만 기존의 데이터 마이닝 연구는 시간 및 공간 속성을 동시에 고려하고 있지 않다. 따라서 시간에 따라 공간 위치 속성이 변경되는 특성을 갖는 위치 기반 서비스의 대상에는 적절하지 않다. 이 논문에서는 시간 및 공간 속성을 가지는 이동 객체의 위치 데이타로부터 유용한 시간 패턴을 탐사하기 위한 새로운 데이타 마이닝 기법을 제안하였다. 평면 상에서 좌표로 표현되는 이동 객체의 위치 정보를 일반화하기 위하여 contains와 같은 공간 연산을 사용하였다. 또한 이동 패턴 탐사 시 실제 유효한 시퀀스를 만들기 위해 객체의 위치 사이에 시간 제약조건을 적용하였다. 이렇게 생성된 이동 객체 위치의 시퀀스로부터 빈발 이동 시퀀스를 구하여 시간 패턴을 생성하였다. 제안한 기법은 기존과는 다른 시, 공간적 접근을 취함으로써 시간과 공간 의미가 중요시되는 위치 기반 서비스에 적합한 새로운 유형의 지식을 제공할 수 있다.
블로그가 웹 공간에서 중요한 정보 전달 매체로 떠오름에 따라, 블로그 공간의 현상들이 중요한 사회 현상으로 취급되게 되었다. 이러한 블로그 공간의 출현은 기업들에게 블로그 공간을 대상으로 하는 새로운 비즈니스 모델 수립의 기회를 제공한다. 블로그 공간은 시간이 경과함에 따라 지속적으로 변화한다. 블로그 공간에서의 성공적인 비즈니스 정책 수립을 위해서는 시간의 흐름에 따른 블로그 공간의 변화에 대한 이해가 필요하다. 본 논문에서는 한국 블로그 공간 고유의 특징들이 한국 블로그 공간의 특성에 미치는 영향에 중점을 두어 한국 블로그 공간의 변화에 대해 심도 있는 분석을 수행한다. 본 연구의 결과가 효과적인 알고리즘들을 개발 및 새로운 비즈니즈 정책 수립에 도움이 될 것으로 기대한다.
데이터베이스 관리시스템에서 데이터를 디스크에서 읽어오는 작업은 많은 비용을 필요로 한다. 따라서 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는 I/O의 횟수를 최소화는 것이 가장 중요한 문제이다. 특히 공간데이터베이스 환경에서는 클라이언트 버퍼의 크기가 데이터베이스의 크기에 비해 매우 작기 때문에 버퍼를 효율적으로 사용하여 I/O 회수를 줄이는 문제는 더욱 중요하게 고려하여야 한다. 지금까지 디스크 I/O 횟수를 줄이기 위해서 많은 버퍼관리 기법들이 제안되었지만, 그 기법들은 시간적 근접성만을 고려해왔기 때문에 공간적 근접성도 존재하는 공간데이터베이스 환경에서는 최적의 성능을 보여주지 못했다. 본 논문에서는 공간 데이터베이스의 시간적 근접성과 공간적 근접성을 동시에 고려하는 새로운 버퍼관리기법인 SLM-tree Buffer Management Strategy를 제안한다. 제안한 버퍼관리기법은 공간 데이터베이스 환경에서 디스크 I/O의 횟수를 현저하게 줄임으로서 기존의 방법들에 비해 월등한 성능을 보여준다.
과거 우리나라의 부엌은 주부의 노동공간으로 여겨져 왔지만 현대에 와서는 주방의 기능적 측면이 충분히 반영되어 적극적인 서비스 공간으로 인식되고 있다. 또 핵가족 시대의 가족유대를 도모할 수 있는 공간으로 변화하고 있다. 한 가족이라 하더라도 각자 다른 생활패턴을 가지고 있어 가족구성원이 서로 얼굴을 대할 수 있는 시간은 식사시간 정도가 전부일 것이다. 따라서 주방은 조리 휴식 대화의 복합기능을 수행할 수 있는 기능성 편의성 안락함을 지닌 공간이 되고 있다. 최근에는 주방이 식사와 더불어 가족들간의 자연스런 대화를 가능하게 하는 생활중심공간이라고 여겨지고 있으며, 아울러 주방을 하나의 '문화공간'으로 간주하기도 하여 주택의 내부와 조화를 이루는 주방인테리어의 필요성이 대두되고 있다.
본 논문에서는 가장 덜 복잡한 공간부터 청소하는 공간 효율적인 새로운 로봇 청소 알고리즘인 SetClean 알고리즘을 제안한다. 청소 완료 시간이 길어지거나, 예측하기 어려운 경우에는 전체 청소 완료시간을 최적화하기보다는 가능한 빠른 시간에 가장 넓은 공간을 최대한 청소하는 것이 유리한 경우가 있다. 이를 위해 SetClean 알고리즘에서는 전체 공간을 셋 커버 알고리즘을 이용하여 청소 가능한 공간으로 구분하고, 단위 시간 당 청소 효율이 가장 높은 공간부터 청소를 진행하게 된다. SetClean 알고리즘은 해당 청소 가능 구역의 면적뿐만 아니라 로봇의 현재위치로부터 해당 청소 구역까지의 이동 거리, 청소 구역 내에서의 로봇의 회전으로 인한 지연 시간 등을 고려하여 최적의 청소 순서를 결정한다. 실험을 통해 SetClean 알고리즘의 동작 과정 및 성능을 보여준다.
본 연구는 사회복지공급체계의 불평등 현상의 한 단면을 보여주고 있는 공간접근성에 대한 착목으로부터 출발한다. 본 연구는 실증연구로서 사회복지 서비스를 제공하는 사회복지시설의 공간접근성을 측정하고 분석하였다. 특히, 공간접근성 측정에 있어 거리측정과 시간거리측정을 실시하여 이에 대한 비교분석을 실시하였다. 그리고 사회복지조직을 분석단위로 하여 향후 사회복지조직의 실천적 노력을 모색하였을 뿐만 아니라 공간접근성에 대한 실증연구를 통한 정책제언을 한다는데 본 연구의 의의가 있다. 주요한 연구결과로는 공간접근성 개입의 대상으로 이동 취약계층인 장애인뿐 아니라 노인, 그리고 이동수단이 취약한 사회복지시설을 포함해야 함을 알 수 있었다. 또한 사회서비스공급과 교통체계가 취약한 소도시와 농촌지역에서 공간접근성의 불평등 현상을 관찰할 수 있었다. 무엇보다 공간접근성을 파악하는데 거리측정법을 통해서는 현재 서비스 공급현황의 지역적 불평등을, 시간거리측정법을 통해서는 시간적 노력을 요구해야 하는 서비스 대상을 발견하게 하였으며, 이러한 연구결과는 공간접근성 향상을 위한 사회복지실천 개입에 유용성을 제공할 것이다.
실세계 객체의 정보는 공간상에서 위치 또는 영역을 가지고 있으며 시간에 따라 변한다. 또한 여러 분야의 응용 업무들 또한 시간과 공간 개념을 합께 포함하고 있으므로 시간 데이터와 공간 데이터에 대한 동시 지원의 필요성이 부각되었으며 시공간 데이터베이스(spatiotemporal databases)의 필요성이 제기 되었다. 그러나, 지금까지 제안된 시공간 객체 모델은 2 차원 공간 데이터로 제한되어 있었으나, 이 논문에서는 3 차원 공간에 시간 영역을 확장하여 시공간 데이터를 제공하기 위한 통합데이터 모델을 제시한다. 여기서 제안된 3 차원 시공간 객체 모델은 이력 객체(discretely moving object)의 표현에 중점을 두었고, 이동 객체(continuously moving object)에 대한 모델은 연속적인 위치의 변화를 표현하기 위한 객체의 모델링에 초점을 맞추고 있다.
길이가 n인 알파벳 $\Sigma$상의 텍스트 T에서 패턴 P를 효율적으로 검색하기 위해 접미사 트리와 접미사 배열이 널리 쓰이고 있다. 접미사 배열이 접미사 트리보다 더 적은 공간을 사용하기 때문에 텍스트의 길이가 긴 경우에는 접미사 배열이 더 선호되고 있다. 최근에는 접미사 배열을 이용한 O(${\mid}P{\mid}{\codt}{\mid}{\Sigma}{\mid}) 시간과 O(${\mid}P{\mid}{\codt}log{\mid}{\Sigma}{\mid}$) 시간 검색 알고리즘들이 개발되었다. 본 논문에서는 접미사 배열을 이용한 시간과 공간 효율적인 알고리즘들을 제시한다. 하나의 알고리즘은 O(${\mid}P{\mid}{\codt}{\mid}{\Sigma}{\mid}$) 비트 공간을 사용하여 O(${\mid}P{\mid}$) 시간에 수행되고, 다른 하나는 O($n{\cdot}log{\mid}{\Sigma}{\mid}+{\mid}{\Sigma}{\mid}{\cdot}$nlog log n/logn)비트 공간을 사용하여 O(${\mid}P{\mid}{\codt}log{\mid}{\Sigma}{\mid}$) 시간에 수행되는데, 두 번째 알고리즘은 보다 효율적인 공간을 사용하면서 여전히 빠른 알고리즘이다. 본 논문이 제시하는 알고리즘들이 시간과 공간에 있어 기존의 알고리즘들보다 더 효율적인 알고리즘들임을 실험을 통해 보여주고 있다.
공간 질의 제약조건 검증을 위해서는 다양한 공간객체와 이에 대응하는 복잡한 공간 연산자를 고려한 최적화가 필요하다. 그러나 이에 대한 연구가 아직은 미진한 상태이고, 공간 데이터베이스 시스템의 공간 술어는 기존의 단순 비교 술어와 비교할 때 수행시 많은 시간이 소비되기 때문에 기존의 질의 최적화 기법을 공간 최적화 기법에 적용하기에는 부적합하므로 공간 술어가 포함된 제약 조건이나 질의에 대해 효과적인 최적화 기법의 확장이 요구된다. 본 논문에서는 공간 제약조건 검증시 최적의 수행계획을 얻기 위하여 먼저 중복되는 공간 연산을 제거하고 공간 연산을 위한 선택인자와 복잡도를 계산하여 산출된 랭킹을 기반으로 재배치 기법을 사용하는 공간 제약조건 최적화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 선택인자와 데이터베이스 접근시간 뿐만 아니라 공간 연산의 복잡도까지 반영하므로 최적화된 수행계획을 얻을 수 있는 장점을 지니고 있으며, 향후 공간 질의의 최적화 기법에도 적용이 가능하다.
SDETM(Spatial Database Engine)는 ESRI 회사에서 개발한 클라이언트-서버 구조의 공간 데이터베이스로서 빠르고 효율적인 공간 연산의 수행과 대규모의 공간 데이터 집합을 취급하며 다양한 공간 연산과 공간관계 매크로를 지원한다. 아울러 공간상의 지형객체는 공간 또는 속성 변경에 의한 이력데이타가 발생하지만, SDE와 같은 기존의 공간 도구는 지형객체의 스냅샷 정보만을 취급하므로 시간의 흐름에 따른 이력 데이터는 물론 이력질의를 지원하지 못한다. 따라서, 이 논문에서는 SDE를 이용한 지리정보 시스템의 이력질의 지원을 목표로 시공간 데이터 모델의 정립을 비롯하여 시공간탐색 조건식의 생성 알고리즘과 시간관계 매크로의 구현 알고리즘을 제시한다. 구현된 시공간 데이터 모델과 시간관계 매크로 확장은 지리정보시스템에서 시간변이 지형객체의 이력 데이터 관리와 시간관계 매크로에 의한 이력질의를 수행할수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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