• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.10 no.2
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• pp.15-37
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• 2004

With the growth in the size of datasets, data mining has recently become an important research topic. Especially, interests about spatio-temporal data mining has been increased which is a method for analyzing massive spatio-temporal data collected from a wide variety of applications like GPS data, trajectory data of surveillance system and earth geographic data. In the former approaches, conventional clustering algorithms are applied as spatio-temporal data mining techniques without any modification. In this paper, we focused to SOM that is the most common clustering algorithm applied to clustering analysis in data mining wet and develop the spatio-temporal data mining module based on it. In addition, we analyzed the clustering results of developed SOM module and compare them with those of K-means and Agglomerative Hierarchical algorithm in the aspects of homogeneity, separation, separation, silhouette width and accuracy. We also developed specialized visualization module fur more accurate interpretation of mining result.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.110-112
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• 2000

이미지와는 달리, 비디오 데이터는 객체에 대한 움직임 정보(motion trajectory)를 가지고 있으며, 이러한 움직임 정보는 비디오 데이터만이 가지는 매우 중요한 특징으로 비디오 데이터에 대한 색인과 내용 기반 검색을 수행하는 데 있어 중요한 역할을 한다. 따라서, 본 논문에서는 비디오 데이터베이스에서 효율적인 내용기반 검색을 위해 하나의 객체에 대한 움직임 정보를 나타내는 single motion trajectory와 두 객체에 대한 움직임 정보를 나타내는 multiple motion trajectory를 위한 새로운 시공간 표현 기법을 제안한다. 아울러, 움직임 정보에 대한 사용자 질의에 대해 유사성을 측정하여 순위부여와 Time Interval을 지원하는 새로운 유사성 측정 알고리즘인 SIST와 SIMT를 제안한다.

• 한국게임학회지
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• v.6 no.1
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• pp.55-57
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• 2009

멀티미디어 정보 표현에 있어서 서로 다른 미디어간의 동기화를 효과적으로 처리하는 것이 아주 중요하다. 멀티미디어 특성이 적용된 게임 개발에 있어서 각각의 시각 객체들이 시간 경과에 따라 공간 영역에서 동시에 움직여야 하므로 게임에서 필요한 멀티미디어적인 게임 요소들을 게임 운용상에 적절히 배치시키기 위해서는 게임 장면을 통한 시간과 공간 개념의 동기화가 필요하고 게임 객체 자신이 가지고 있는 시공간 특성이 논리적으로 설계되어 게임을 운용시켜야 한다. 따라서 멀티미디어 시스템에서 혼합된 형태의 미디어로 구성된 데이터의 표현을 위해서는 객체가 나타내는 상대적인 위치와 상대적인 시간을 나타내 주는 공간 합성과 시간 합성을 명시할 수 있는 정형화된 표현 연구가 요구된다. 간(刊)기존 연구들은 대부분 시간적 동기화와 공간적 동기화 각각에 대한 표현에 많이 치우쳐 있으므로 시간과 공간이 통합된 미디어들의 동기화 표현에 대한 연구가 필요하다. 시공간이 통합되지 않는 기존의 멀티미디어 표현법을 게임 개발에 적용할 때에는 게임에 사용되는 미디어 객체간의 원활한 동기화 표현이 쉽지 않다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 게임 시나리오 스케치에서 나타난 게임 객체들의 시공간 개념이 적절히 표현될 수 있는 정형적 연구가 필요하다. 간(刊)본 논문에서는 시간 개념과 공간 개념이 통합된 형태의 시공간 동기화를 표현하기 위하여 명세 단계에서 멀티미디어 데이터가 시간 및 공간 개념을 적절히 변형하여 표현될 수 있도록 시간 및 공간 동기화가 통합된 새로운 표현법을 제안한다. 이를 위하여 게임 요소들의 시간적, 공간적 동기화를 표현하기 위한 방법을 언명으로 정의하고 시공간 관계성에 대한 확장을 제시한다. 간(刊)본 논문이 제안하는 언명 기반 멀티미디어 객체의 시공간 동기화 모델(an Assertion-based Multimedia objects Spatio-TEmporal Synchronization model : AMSTES)는 시간과 공간 모두에 적용되는 게임 객체들의 시공간 동기화 표현 방법과 이를 이용하여 실제 실행 가능한 코드 생성을 위한 시공간 공식을 제공한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.496-498
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• 2000

동영상 비디오 시퀸스에서 필요로 하는 장면을 빠르고 쉽게 찾을 수 있도록 해주는 내용 기반 검색에 대한 연구가 활발히 이루어져 오고 있다. 특히, 내용 기반 검색 시스템의 기초 기술인 비디오 데이터의 샷(shot)에 따른 분할 연구는 다양한 방법으로 소개되었으나 정확도가 높은 분할 알고리즘이 아직 개발되지 않고 있는 실정이다. 본 논문에서는 비압축 비디오에서 컷(cut) 검출의 효율성을 향상시키기 위해 기존의 히스토그램 비교법과 시공간 영상을 활용하는 계층적인(hierarchical) 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저 동영상의 각 프레임에서 한 행(row)씩 추출하여 동영상 전체를 대표하도록 시공간 영상을 생성하고, 생성된 시공간 영상에서 수평 에지(edge)를 이용한 프레임(frame) 특징값으로 장면 전화의 후보 영역을 선택하였다. 그리고 선택된 후보 영역을 히스토그램 비교법으로 분석하게 된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.67-70
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• 2002

시공간 접근 방법들을 위한 효율적인 성능평가 환경은 최소한 다음과 같은 모듈들을 포함해야 한다. 종합적인 데이터집합의 생성, 데이터집합의 저장, 접근 구조들의 수집과 실행, 실험적인 결과의 시각화 등이다. 데이터집합 저장 모듈에 초점을 맞추어서 다양한 실제 세계 시나리오를 실험하기 위한 종합적인 데이터의 생성이 요구된다. 과거의 여러 알고리즘들은 작업공간에서 미리 분배된 정적인 공간데이터를 생성하기 위하여 구현되어져왔다. 하지만 시간에 따라 변화하는 공간객체인 시공간 데이터를 생성하기에는 어렵다. 이 논문에서 시공간 데이터 타입의 데이터 생성기에서 고려하여야 할 매개변수들에 대하여 논의한다. "Generate_Spatio_Temporal_Data"라는 알고리즘은 움직이는 점 또는 사각형데이터를 생성하고 거래시간과 유효시간을 구별하지 않았으며 시간 점만을 표현하였다. 이 논문에서는 정확한 시간적 개념을 표현하기 위하여 거래시간과 유효시간간격 모두를 지원하는 데이터 생성기에 관하여 논의하기 위한 알고리즘을 제시하고 실제적인 데이터집합 생성을 위한 매개변수들을 나타낸다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.105-108
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• 2004

데이터 양이 급증함에 따라 축적된 데이터로부터 의미있는 지식을 추출해 내고자 하는 데이터 마이닝에 대한 연구가 활발하게 진행되어 왔다. 특히 최근, 환경이 이동 분산화 되어감에 따라 감시${\cdot}$모니터링 시스템, 기상 관측 시스템, GPS 시스템과 같은 다양한 응용 시스템으로부터 방대한 양의 시공간 데이터가 발생하게 되었고, 이른 효율적으로 분석하고자 하는 시공간 데이터 마이닝 연구에 대한 관심이 더욱 높아지고 있다. 기존의 데이터 마이닝 기법의 경우 문자나 숫자 데이터를 대상으로 최적화 되어있기 때문에 시${\cdot}$공간 속성을 동시에 가지는 데이터를 분석하기에는 한계가 있는 것이 사실이다. 본 논문에서는 SOM(Self-Organizing Map)을 적용하여 시공간 클러스터링 모듈을 개발하고, 개발된 모듈의 성능 및 클러스터링 정확성을 다른 세 가지 군집분석 알고리즘과 비교, 분석하였다. 또한 가시화 모듈을 개발하여 입력 데이터의 특성과 결과를 더욱 정확하게 분석할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.79-81
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• 2001

2차원 공간데이터를 시간차원으로 확장한 데이터모델은 최상위의 TGeometry 컴포넌트를 갖는다. TGeometry 컴포넌트는 시공간에 관한 연산뿐만 아니라 다양한 연산들을 제공한다. 2차원 시공간 데이터모델에 대한 시공간 연산자를 설계하기 위하며, 공간에 대한 방법으로서 차원으로 확장된 9IM 방법을 이용하였는데, 이것은 공간 객체를 내부, 경계, 그리고 외부로 구분하고, 이것들간의 관계를 차원으로 나타내는 방법이고, 또한 시간에 대한 방법으로서, OpenGIS에서 제안한 8개의 연산들을 시간에 적용했으며, 이들 두 가지 방법을 통합하여 시공간 객체에 대한 위상관계 tContains, tWithin, tOverlaps, tlntersects, tTouches, tEquals, tDisjoint, tCrosses 연산을 설계하였으며, 실제 예를 통해 적용하였다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.35 no.1
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• pp.54-66
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• 2008

A spatio-temporal join is an expensive operation that is commonly used in spatio-temporal database systems. In order to generate an efficient query plan for the queries involving spatio-temporal join operations, it is crucial to estimate accurate selectivity for the join operations. Given two dataset $S_1,\;S_2$ of discrete data and a timestamp $t_q$, a spatio-temporal join retrieves all pairs of objects that are intersected each other at $t_q$. The selectivity of the join operation equals the number of retrieved pairs divided by the cardinality of the Cartesian product $S_1{\times}S_2$. In this paper, we propose aspatio-temporal histogram to estimate selectivity of spatio-temporal join by extending existing geometric histogram. By using a wide spectrum of both uniform dataset and skewed dataset, it is shown that our proposed method, called Spatio-Temporal Histogram, can accurately estimate the selectivity of spatio-temporal join. Our contributions can be summarized as follows: First, the selectivity estimation of spatio-temporal join for discrete data has been first attempted. Second, we propose an efficient maintenance method that reconstructs histograms using compression of spatial statistical information during the lifespan of discrete data.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.61-63
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• 2002

최근 무선 환경에서 객체의 공간정보를 얻을 수 있는 기술들이 발전함에 따라 이동 객체를 대상으로 하는 여러 응용 시스템들이 등장하였다 이런 응용들의 요구사항을 만족시키기 위해서는 연속적으로 변화하는 이동 객체의 공간 정보를 저장 및 관리 할 수 있어야 하며 다양한 사용자 질의를 처리해야 한다. 그리나 기존의 이동객체 데이터베이스에 대한 연구는 실세계의 사용자 질의 처리시 질의 대상이 되는 객체나 간을 제한한다는 단점이 있다. 따라서 이 논문에서는 연속적으로 변화하는 이동 객체의 공간 정보를 관리하기 위한 데이터베이스 구조를 제시하고 이를 기반으로 사용자 질의 처리를 위한 시공간 이동 객체 연산자를 설계한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.63-66
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• 2004

최근 시공간 데이터에 대한 관심이 늘어나면서 시간에 따라 이동하는 객체에 대한 처리와 이력 공간 정보를 처리하는 영역에 대한 연구가 활발하게 일어나고 있다. 이러한 시공간 데이터베이스에서의 효과적인 질의 처리를 위해 선택도 추정 기술의 요구가 생겨났다. 본 논문에서는 이력 공간 정보에 대한 선택도 추정을 위하여 T-Minskew 히스토그램을 구축하고 이를 이용하여 선택도 추정 방법을 제시한다. 또한 임계치 기법을 이용한 효과적인 히스토그램 유지 기법을 제시한다.