• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.30 no.4C
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• pp.191-199
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• 2005

Space-time turbo codes have been studied extensively as a powerful and bandwidth efficient error correction code over the wireless communication environment. In this paper, the efficient algorithm for decoding space-time turbo codes is proposed. The proposed method reduces the computational complexity by approximating a prior information for a iterative decoder. The performance of space-time turbo codes is also analyzed by using the fixed point implementation and the efficient method for approximating the Log-MAP algorithm is proposed. It is shown that the BER performance of the proposed method is close to that of the Log-MAP algorithm.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.11D no.1
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• pp.69-82
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• 2004

A moving object has a special feature that it's spatial location, shape and size are changed as time goes. These changes of the object accompany the continuous movement that is called the trajectory. In this paper, we propose an index structure that users can retrieve the trajectory of a moving object with the access of a page. We also propose the multi-complex query that is a new query type for trajectory retrieval. In order to prove the excellence of our method, we compare and analyze the performance for query time and storage space through experiments in various environments. It is shown that our method outperforms the existing index structures when processing spatio-temporal trajectory queries on moving objects.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.31 no.1
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• pp.39-47
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• 2004

Spatio-temporal databases have been mostly studied in the area of access methods. However, without considering an extraordinary update maintenance overhead after building up a spatio-temporal index, most indexing techniques have focused on fast query processing only. In this paper, we propose an efficient update management method that reduces the number of disk accesses required in order to apply the updates of moving objects to a spatio-temporal index. We consider realistic update patterns that can represent the movements of objects properly. We present a memory based structure that can efficiently maintain a small number of very frequently updating objects. For an experimental environment with realistic update patterns, the number of disk accesses of our method is about 40% lower than that of a general update method of existing spatio-temporal indexes.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.15 no.4
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• pp.527-532
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• 2014

Recently, due to the proliferation of mobile smart devices, the inovation of bigdata, which analyzes and processes massive data collected from various sensors implaned in smart devices, expands to LBSs. Many location prediction techniques for moving objects have been studied in literature. However, as the majority of studies perform location prediction which depends on specific applications, they hardly reflect the technical requirements of next-generation spatio-temporal information services. Therefore, this paper proposes the design of general-purpose distributed moving object prediction query processing framework that is capable of performing primitive and various types of queries effectively based on massive spatio-temporal data of moving objects in real-world space networks.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.308-308
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• 2022

가뭄은 지구 대기 형성만큼이나 오래된 현상으로 생태계, 수문학, 농업 및 경제에 중대한 영향을 주며 세계 어디에서나 발생할 수 있는 자연재해 중 하나이다. 가뭄에 의한 사회·경제적 피해를 줄이고 가뭄 위험을 관리하기 위해서는 가뭄의 시공간적 특성을 이해하는 것이 중요하다. 하지만, 기존의 가뭄 감시는 가뭄 지표를 계산하여 산정된 결과 값을 바탕으로 해당 지역의 가뭄 유무의 정보를 제공하는 1차원적 방법으로 가뭄 감시 및 관리를 위해서는 시·공간적 정보제공이 필요하다. 본 연구에서는 시·공간적 가뭄 전이 분석을 위해 GPM(Global Precipitation Measurement) 자료를 활용하여 2000년부터 2020년까지 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)를 산정하였으며, 산정된 SPI를 Spatial drought tracking (S-TRACK) 방법을 적용하여 가뭄의 대륙규모(continetal scale) 시공간적 변화와 전이현상을 살펴보고자 하였다. 본 연구를 결과를 바탕으로 가뭄의 시·공간적 변화에 대한 이해 및 광역규모에서의 가뭄현상의 이동과정을 알아볼 수 있으며, 더 나아가 본 연구의 성과는 기존의 국지적 가뭄 감시 및 예측 방법에 적용하여 가뭄에 대한 효율적인 대응방안을 마련하는 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.27 no.4
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• pp.585-595
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• 2000

비디오 데이터에서 움직임 객체에 대한 움직임 경로는 내용-기반 검색을 위해 비디오 데이터를 색인하는 데 있어 매우 중요한 역할을 한다. 따라서, 본 논문에서는 비디오 데이터에서 움직임 객체의 움직임 경로를 모델링하기 위한 새로운 시공간 표현 기법을 제안한다. 비디오 데이터를 위한 보다 효율적인 내용-기반 검색을 위해, 제안하는 기법은 시간, 공간 관계성과 더불어 일정 시간 간격 동안 움직인 객체의 이동 거리(moving distance)를 고려한다. 아울러, 제안하는 표현 기법에 기반하여 단일 움직임 객체의 움직임 경로와 다수 움직임 객체들의 움직임 경로를 위한 새로운 유사성 측정 알고리즘을 제시하며, 이들 알고리즘은 검색 결과에 대해서 유사성에 준하여 순위(Ranking)를 부여할 수 있다. 마지막으로, 성능 평가를 통하여 제안된 시공간 표현 기법은 기조의 Li 방법과 Shan의 방법에 비해 동등한 재현율을 유지하며, 정확율 측면에서 약 20%의 성능 향상을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.46-48
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• 2003

최근 시공간 데이타에 대한 OLAP연산 효율을 증가시키기 위한 여러 가지 연구들이 행하여지고 있다. 이들 연구의 대부분은 다중트리구조에 기반하고 있다. 다중트리구조는 공간차원을 색인하기 위한 하나의 R-tree와 시간차원을 색인하기 위한 다수의 B-tree로 이루어져 있다. 하지만, 이러한 다중트리구조는 높은 유지비용과 불충분한 질의 처리 효율로 인해 현실적으로 시공간 OLAP연산에 적용하기에는 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 근본적으로 개선하기 위한 접근 방법으로서 힐버트큐브(Hilbert Cube, H-Cube)를 제안하고 있다. H-Cube는 집계질의(aggregation query) 처리 효율을 높이기 위해 힐버트 곡선을 이용하여 셀들에게 완전순서(total-order)를 부여하고 있으며, 아울러 전통적인 누적합(prefix-sum) 기법을 함께 적용하고 있다. H-Cube는 적응적이며, 완전순서화되어 있으며, 또한 누적합을 이용한 셀 기반의 색인구조이다. 본 논문에서는 H-Cube의 성능 평가를 위해서 다양한 실험을 하였으며, 그 결과로서 유지비용과 질의 처리 효율성면 모두에서 다중트리구조보다 높은 성능 향상이 있음을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.34-36
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• 2005

선택도 추정 기법은 상용 데이터베이스에서 질의 최적화를 위해 많이 사용하고 있다. 그 중 선택도 추정 기법에 가장 많이 사용되고 있는 기법은 히스토그램이다. 최근 시공간 데이터베이스 관련 연구에서 시간$\cdot$공간 데이터베이스의 선택도 추정 기법이 활발하게 이루어지고 있다. 이 히스토그램 추정 기법이 과거에서 현재시점까지 범위 질의 수행을 성공적으로 이루어지고 있지만 대량의 데이터들을 효율적으로 관리하기에는 저장오버헤드가 너무 크다. 본 논문에서는 시공간데이터베이스에서 성공적으로 선택도 추정을 다룬 히스토그램 추정 기법을 보완하여 과거 이력데이터들의 저장을 효율적으로 할 수 있는 압축기법을 제안한다. 현재 객체에 대해서는 기존 연구에서 성공적으로 이루어진 히스토그램 기반 추정 기법을 응용하고 과거 이력데이터에 대해서는 압축기법인 웨이블렛을 응용하여 선택도추정의 오류율과 저장오버헤드의 향상이 기대된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.629-631
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• 2003

대부분의 상용 CIS 소프트웨어에서는 시공간분석 결과를 2 차원상에 가시화 하거나 해당 분석결과를 단순히 출력해 주는 형태이다. 3차원상의 질의 볼륨에 대한 3차원 공간분석 또한 이론 및 실험적으로 많은 연구가 이루어져 왔으나, 3 차원상의 공간분석 결과 가시화 기능을 통합한 시스템은 아직까지 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 3 차원상의 공간연산 및 3 차원에 시간속성을 부가한 4 차원 시공간 연산을 처리할 있는 4 차원 CIS 시스템을 소개한다. 제안된 기법은 2차원 수치지도와 3 차원 부가속성을 가진 데이터베이스를 이용하여 2 차원, 3 차원, 미디어 데이터간의 상호연계 및 통합된 가시화 프레임워크를 제공한다. 또한 가상세계 매핑기법을 이용하여 수작업에 의존한 별도의 이미지 프로세싱 과정 없이도 비디오상의 특정 프레임의 건물에 대한 속성질의 및 2D/3D 간의 상호 연계 기능을 제공할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.22-24
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• 2012

소셜 애플리케이션은 GPS 센서가 내장된 스마트폰의 보급과 더불어 위치 기반 서비스와 융합된 형태로 발전하고 있다. 기존의 위치기반 서비스는 물류관제, 교통관제, 주문배달 등의 실시간 서비스 제공에 초점을 맞추었기 때문에, 소셜 애플리케이션에서 제공하는 취미, 선호도 기반의 추천 서비스 등의 개인화 서비스 제공에 적합하지 않다. 본 연구에서는 개인화된 소셜 애플리케이션에 적용 가능한 시공간 데이터의 그래프 모델링 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 시공간 데이터 모델링 기법의 유용성을 보인다.