• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제29권5호
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• pp.335-346
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• 2002

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.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제6권2호
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• pp.23-37
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• 2004

최근 GPS기능을 탑재한 휴대폰 PDA등의 모바일 장치를 사용하여 위치 기반 서비스를 이용하는 사용자가 급증하고 있다. 이에 위치 정보를 지닌 공간 데이타를 저장하고 관리하는 대용량의 공간 데이타베이스는 사용자의 다양한 질의 조건과 빠른 검색을 가능하게 하기 위한 색인이 필요하며 대표적인 색인 기법으로는 R-tree가 널리 사용되고 있다. 기존의 R-tree를 이용한 검색은 질의 영역과 관계없는 공간 데이타까지 검색하여 불필요한 입출력을 유발하기 때문에 응답시간이 늦어진다. 본 논문에서는 공간 데이타가 위치 기반 질의를 지원하기 위해 자신이 속한 노드의 전체(Union) MBR 영역에 따라 동적으로 셀 레벨 값을 구성하는 CLR-트리(Cell Leveling R-tree)를 제안한다. 또한, CLR-트리에서의 새로운 공간 데이타의 삽입, 분할, 삭제, 검색 알고리즘을 제안한다. 제안된 CLR-트리에서는 위치 기반 질의 시 사용자 질의 영역의 셀 레벨 값과 공간 데이타의 셀 레벨 값을 비교하여, 겹치지 않는 셀에 대해서는 검색 대상으로부터 제거하고 연관된 셀만을 검색하기 때문에 빠른 응답시간을 제공한다. 디스크 입출력 실험에서 CLR-트리가 기존 R-tree보다 디스크 접근 수를 $5{\sim}20%$ 감소시켜 사용자의 위치 기반 질의에 대해 빠르게 처리함을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.211-213
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• 2005

최근의 위치 측위 기술과 무선 통신 기술의 발전에 따라 위치 기반 서비스에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 기존의 단일 노드 기반 시스템으로는 처리하기 힘든 휴대폰 사용자와 같은 대용량의 객체를 처리하기 위해 제시된 클러스터 기반 분산 컴퓨팅 구조로 GALIS 아키텍처가 제안되었다. 본 논문에서는 제시한 프로토타입은 그동안 구현된 기존 GALIS 프로토타입보다 개선된 구조로 SLDS에서 Global $Cell\_ID$를 적용하여 노드의 분할 합병 시 발생할 수 있는 처리 비용을 감소시켰다. 또한 LLDS에서는 필터링을 통해 손실들 수 있는 위치 데이타 정보를 보다 신뢰할 수 있는 데이타로 만들기 위한 기능을 추가하여 질의 시 발생할 수 있는 여러 가지 상황을 대비할 수 있게 되었다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제31권5호
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• pp.479-491
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• 2004

이동 객체의 위치 정보는 차량 추적, 디지털 전장, 위치 기반 서비스, 텔레메틱스 등에 적용되며, 일정한 시간의 주기마다 측정된 위치 좌표가 시스템에 저장된다. 이 때 시스템에 저장되지 않은 질의 시점에서의 위치 정보를 추정하기 위해 선형 함수가 주로 사용된다. 그러나 선형 함수를 사용한 위치 추정에는 오차가 발생되므로, 위치 표현의 부정확성을 보완하기 위한 방법이 필요하다. 이 논문에서는 선형위치 추정 함수의 오차를 감소시키기 위해 3차 스플라인 보간법의 적용을 제안한다. 먼저 2차원 공간에서 이동하는 객체의 위치 정보를 정의한다. 다음으로 3차 스플라인 보간법을 제안한 데이타 모델의 위치 추정에 적용하고, 위치 추정 연산 알고리즘을 기술한다. 마지막으로 제안한 위치 추정 연산 모델의 정확성을 실험한다. 실험 결과, 이 논문에서 제안한 위치 추정 연산은 적은 량의 위치 정보를 사용함에도 불구하고, 선형 함수를 사용한 경우보다 더 정확한 결과를 나타내었다. 제안 방법은 이동 객체의 위치 정보 관리를 위한 데이타 저장공간 및 통신비용을 감소시키는 장점을 가진다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.115-121
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• 2007

최근 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 위치 추적 및 길찾기 서비스와 같은 위치 기반 서비스가 빠르게 발전하고 있다. 또한, 사용자 또는 사물의 위치가 다양한 장치 및 방법으로 획득되고 있다. 그러나, 기존의 위치 데이터 관리 시스템은 단일 위치 획득 시스템만을 기반으로 하여 설계되어 있어서 이러한 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에는 많은 문제를 가지게 된다. 따라서, 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 다양한 센서로부터 획득되는 대용량의 위치 데이타를 효율적으로 저장하고 관리할 수 있는 위치 데이타 관리 시스템과 효율적인 위치 데이타 갱신을 위한 갱신 전략을 제시하였다. 특히, 본 논문에서 제시한 위치 데이타 관리 시스템은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 위치 기반의 효율적인 context-aware 서비스나, 자동화 서비스에 중요한 컴포넌트로 제공될 수 있다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 2004년도 국내 LBS 기술개발 및 표준화 동향세미나
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• pp.105-112
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• 2004

최근 이동 객체의 위치정보를 활용한 위치 찾기 서비스, 교통 정보 서비스, 긴급 구조 서비스, 모바일 광고 서비스와 같은 위치 기반 서비스가 부각되고 있다. 이와 같은 다양한 위치 기반 서비스를 제공하기 위해서는 대용량의 이동 객체의 위치정보를 신속하게 저장, 검색, 갱신할 수 있는 저장시스템이 필수적으로 요구된다. 그러나, 이동 객체 위치정보 저장시스템으로 기존의 데이타베이스 시스템을 사용할 경우 불필요한 트랜잭션 연산으로 인하여 저장 및 검색 시 오버헤드가 발생하고, 위치 기반 서비스에 필요한 다양한 질의 및 요구사항을 지원하지 못한다는 문제점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 대용량의 위치정보를 효과적으로 저장 및 검색할 수 있으며, 위치 기반 서비스에서 요구하는 궤적 질의 기능, 위치 트리거 기능, 위치 보정 기능, 이동 객체 아이디 기반 클러스터 기능 등을 지원하는 대용량 위치정보 저장시스템을 개발하였다. 또한, 대용량 위치정보 저장시스템의 성능 평가를 위해서 상용 데이타베이스 시스템인 SQL-Server와 비교 실험하여 성능의 우수함을 입증하였다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 2005년도 추계학술대회
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• pp.67-73
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• 2005

최근 이동체의 위치 데이타를 활용하는 위치 기반 서비스에 대한 관심이 급증하고 있다. 이러한 위치 기반 서비스에서 이용되는 대용량 위치 데이타를 효율적으로 관리하기 위한 아키텍처로서 클러스터 기반 분산 컴퓨팅 구조를 갖는 GALIS(Gracefully Aging Location Information System) 아키텍처가 제안되었다. GALIS는 비균등 2-단계 그리드를 사용하여 노드들의 부하 분산 및 색인을 수행한다. 하지만 비균등 2-단계 그리드의 분할 알고리즘은 이동체가 특정 지역에 편중되는 경우 불필요한 노드를 생성하는 문제를 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이동체의 다양한 분포에 대하여 더욱 효율적인 노드 분할 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서 제시한 노드 분할 알고리즘은 이동체의 현재 위치에 따른 공간적 분포를 고려하기 때문에 이동체가 특정 지역에 편중되는 경우에도 불필요한 노드를 생성하지 않고 효율적인 부하 분산을 수행할 수 있으며, 분산 시스템에서 중요시되는 균형 있는 부하 분산을 수행할 수 있다. 또한, 가상 노드 분할 시뮬레이터를 구현하여 다양한 이동체 데이타 분포 형태에 대해 실험하였으며, 이러한 실험을 통하여 기존의 알고리즘보다 더욱 효율적으로 노드를 분할하는 것을 검증하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제32권1호
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• pp.56-70
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• 2005

무선 통신 기술과 휴대형 정보 장치의 발달로 등장한 이동 컴퓨팅 환경(Mobile Computing Environment)은 사용자가 랩탑이나 PDA와 같은 휴대 가능한 장비를 이용해서 사용자의 물리적인 위치나 이동에 상관없이 무선 통신을 이용해서 서버 혹은 다른 컴퓨터의 자원과 함께 작업하는 것을 말한다. 최근 이동 컴퓨팅 환경에서 보편적인 형태가 되고 있는 위치 의존 질의(Location Dependent Query)는 위치에 의존하는 데이타를 처리하는 질의이다 위치 의존 질의는 질의의 결과를 만들어 내는 중요한 척도가 위치이다. 위치 의존 질의를 효과적으로 지원하기 위해서는 이동 호스트의 캐싱 정책과 셀을 담당하는 지구국의 브로드캐스팅 정책이 중요하다. 적절한 캐싱 정책과 브로드캐스팅 정책을 정하기 위해서는 사용자의 이동과 데이타의 공간 속성을 고려해야 한다. 도심에서는 사용자가 도로를 따라서 이동하고 데이타가 도로에 인접해서 위치한다 이런 특징을 가지는 도심에서 이동 호스트의 현재 위치에서 가장 가까운 곳은 직선 거리로 가장 가까운 곳이 아니라 이동 거리가 가장 짧은 곳이다. 따라서, 이전에 행해졌던 연구에서 사용한 직선거리는 도심에 적합하지 않다. 직선 거리(Euclidean Distance)를 사용하면 이동 호스트의 이동 거리를 계산하기 위해서 피타고라스 정리를 이용해서 비슷하게 예상할 수 있지만, 실제 이동거리는 다양한 값이 나을 수 있기 때문에 적합하지 않다 본 논문에서는 도심의 특성을 반영한 브로드캐스팅/캐싱 정책을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 이동 호스트가 도심의 위치 정보를 효과적으로 캐싱할 수 있도록 인접한 데이터를 클러스터링해서 브로드캐스팅하여 이동 호스트의 구성 시간(setup time)을 최소화하였다. 그리고, 맨하탄거리(Manhattan Distance)를 사용해서 위치 의존 질의에서 사용하는 데이타를 캐싱하고 질의를 처리하는 방법을 제안한다. 맨하탄 거리를 이용해서 캐싱하면 도로에 인접해서 위치한 데이타를 효과적으로 캐싱할 수 있다. 또한, 거리 계산 방법으로 맨하탄 거리를 사용하면 도심에서 실제 이동 거리와 비슷한 값을 알 수 있고, 직선 거리 계산식에 비해서 계산식도 간단하기 때문에 시스템 계산량도 줄일 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권1호
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• pp.1-11
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• 2006

GPS 및 무선 통신 기술의 진보와 네트워크의 활성화 및 단말기의 소형화를 통해 이동하는 차량의 위치 추적이 가능해지고, 위치를 기반으로 한 서비스 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 위치기반 서비스를 제공하기 위해서는 수많은 이동 객체 데이타를 빠르게 저장, 검색하기 위한 색인 기술이 필수적이다. 그러나 기존의 이동 객체 색인은 각각의 입력받는 위치 정보를 직접 색인에 입력하기 때문에 많은 비용이 든다. 따라서 이 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해, 색인의 입력 비용을 효과적으로 줄이는 버퍼 노드 방식을 제안하고, 이를 활용한 GU-트리를 설계한다. 제안된 버퍼 노드 방식은 입력받는 이동 객체 정보를 넌 리프 노드 단위로 그룹화하여 색인에 저장함으로써 데이타를 입력하는 시간을 효과적으로 줄인다. 그리고 기존의 색인과 비교 실험함으로써, 버퍼 노드 입력 방식이 이동 객체 색인의 데이타 입력 비용을 효과적으로 줄이고, 특정 시점 질의에서 검색의 성능을 높이는 것을 확인한다. 제안된 버퍼 노드 방식은 여행 가이드 및 물류 차량 관리 시스템과 같이 빈번한 위치 갱신이 이루어지는 환경에서 효과적으로 사용될 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제29권6호
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• pp.441-452
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• 2002

데이타베이스를 이용하여 연속적인 이동 객체를 관리할 경우 매 시간마다 변경된 모든 위치 정보를 저장하는 것은 불가능하다. 그러므로, 일정한 비율의 시간 주기를 결정한 후 매 주기마다 이동 객체의 위치 정보를 이산적으로 저장하게 된다. 그러나 연속적인 모델의 이동 객체를 이산적인 형태로 관리하게 될 경우, 데이타베이스에 저장되지 않은 불확실한 과거 및 미래의 위치 정보에 대한 질의에 적절히 응답할 수 없는 문제점이 발생된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 이 논문에서는 동일한 데이터베이스에 저장된 이력정보를 이용한 이동 객체 외 과거 및 미래의 위치 추정 방법과 알고리즘을 제안한다. 이 때 3차 스플라인 보간법을 적용하여 이동 객체의 과거 위치를 추정하고, 이력정보의 평균 이동 값을 구하여 미래의 위치를 추정한다. 결국, 가상 이동경로 및 위치 샘플을 이용한 위치 추정 실험을 통해 제안한 3차 스플라인 함수가 선형 함수보다 더 적은 오차를 발생시킴을 보였다.