• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.161-164
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• 2004

가상현실 시스템은 프레임마다 객체를 식별하고 이벤트에 대한 빠른 응답시간을 요구한다. 대부분 개상현실 시스템들을 빠른 응답시간과 객체 식별을 빠르게 하기 위하여 인덱스를 사용한다. 이러한 인덱스들은 그리드 형태로 공간을 분할하여 트리형태의 구조를 가지기 때문에 영역질의에는 취약한 구조이며 이동 객체의 이동횟수에 따라 부가적인 연산비용이 생긴다. 따라서 3차원 영역질의에 우수한 성능을 보이는 R-트리를 가상현실 시스템에 적용하였을 때에 발생되는 문제점을 정의하였다. 또한 발생한 문제점을 해결하기 위해 가시성을 고려한 영역 질의, 초기 삽입 정책을 제안하였다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2003.11a
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• pp.135-140
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• 2003

차량과 같이 시간의 흐름에 따라 위치를 변경하는 객체를 이동체라 한다. 이동체의 과거 궤적은 시간이 지남에 따라 누적되므로 대용량 정보가 된다. 대용량 궤적 정보를 저장하는 이동체 데이터베이스에서 효율적으로 궤적을 검색하기 위해서는 색인이 필요하다. 특히 궤적을 선택하는 과정과 선택된 궤적의 일부분을 추출하는 과정으로 이루어진 복합 질의를 처리하기 위해서는 궤적 보존을 지원하는 TB-tree와 같은 색인 구조가 적합하다. 그러나 TB-tree와 같이 시간적으로 잘 구성된 색인은 공간적인 겹침이 괴지는 문제가 있고, 반대로 공간적으로 잘 구성된 색인은 시간 도메인의 겹침을 심화시키는 문제점이 있다. 이 논문에서는 시간 도메인 중심의 분할 정책과 공간 도메인 중심의 분할 정책을 분석하여 서로 다른 두 도메인 사이의 관계를 밝힐 수 있는 파라미터를 제안하고, 이를 TB-tree에 적용하여 78-tree의 장점을 유지하면서 영역 질의껜 효과적인 분할 정책을 설계 및 구현한다. 또한 성능평가를 통하여 제안된 분할 정책이 기존의 TB-tree 보다 영역 질의에서 우수함을 보인다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.34 no.5
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• pp.479-493
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• 2016

LiDAR(Light Detection and Ranging) data acquired from ALS(Airborne Laser Scanner) has been intensively utilized to reconstruct object models. Especially, researches for 3D modeling from LiDAR data have been performed to establish high quality spatial information such as precise 3D city models and true orthoimages efficiently. To reconstruct object models from irregularly distributed LiDAR point clouds, sensor calibration, noise removal, filtering to separate objects from ground surfaces are required as pre-processing. Classification and segmentation based on geometric homogeneity of the features, grouping and representation of the segmented surfaces, topological analysis of the surface patches for modeling, and accuracy assessment are accompanied by modeling procedure. While many modeling methods are based on the segmentation process, this paper proposed to extract key points directly for building modeling without segmentation. The method was applied to simulated and real data sets with various roof shapes. The results demonstrate feasibility of the proposed method through the accuracy analysis.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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• pp.102-106
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• 2007

최근에 이동객체에 대한 위치기반서비스는 서비스영역이 확대되고, 이를 사용하는 사용자가 늘어남으로써 원활한 서비스를 위하여 시스템의 분산처리가 요구되고 있다. 기존의 방식은 분산처리를 위하여 서비스영역을 분할하는 방식으로 전체 서비스의 영역을 보다 적은 영역으로 분할하며 여러 개의 서버가 각각의 영역을 담당하는 형태로 처리한다. 그러나 이러한 기존의 방식에서는 사용자의 핫스팟, 폭주로 인한 특정서버에 과부하가 발생되는 일어나는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 또한 특정서버에서 과부하 발생하면 동시성 제어를 필요로 하지 않는 모듈만을 비 과부하 서버에 이전하는 기법을 통하여 효율적으로 과부하를 분산하여 처리한다. 또한 제안하는 기법은 각각 다른 서버에 의해 제어되는 구역에 있는 사용자들 간에 실시간 서비스를 제공한다. 제안된 기법은 다양한 성능평가를 통하여 제안한 기법의 우수성을 보인다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.5 no.4
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• pp.77-94
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• 2004

Recently, the needs of index structure which manages moving objects efficiently have been increased because of the rapid development of location-based techniques. Existing index structures frequently need updates because moving objects change continuatively their positions. That caused entire performance loss of the index structures. In this paper, we propose a new index structure called the TPKDB-tree that is a spatio-temporal index structure based on KDB-tree. Our technique optimizes update costs and reduces a search time for moving objects and reduces unnecessary updates by expressing moving objects as linear functions. Thus, the TPKDB-tree efficiently supports the searches of future positions of moving objects by considering the changes of moving objects included in the node as time-parameter. To maximize space utilization, we propose the new update and split methods. Finally, we perform various experiments to show that our approach outperforms others.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.16 no.10
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• pp.33-43
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• 2011

Recently, advances in mobile communication and location identifying technology of the moving object is evolving. Therefore, the location-based services based on request for service have increased and a variety of the indexing for the position management of moving objects has been studied. Because the index based on Euclidean space are no restriction of movement, it is difficult to apply to the real world. Also, there is additional cost to find adjacent road segments in road networks-based indexing. Existing studies of fixed static objects such as buildings or hospitals are not considered. In this paper, we propose an efficient road networks-based indexing for management of current positions. The proposed indexing partitions road networks by grids and has integrated road connection informations and manage separated extra indexing for fixed static objects. Through the experiment, we show that the proposed indexing based on road networks improves the performance of operation for search or update than existing indexing.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.15 no.1
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• pp.126-132
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• 2011

In the application areas of LBS(Location Based Service) and ITS(Intelligent Transportation System), continuous k-nearest neighbor query(CkNN) which is defined as a query to find the nearest points of interest to all the points on a given path is widely used. It is necessary to acquire results quickly in the above applications and be applicable to spatial network databases. It is also able to cope successfully with frequent updates of POI objects. This paper proposes a new method to search nearest POIs for moving query objects on the spatial networks. The method produces a set of split points and their corresponding k-POIs as results with partial order among k-POIs. The results obtained from experiments with real dataset show that the proposed method outperforms the existing methods. The proposed method achieves very short processing time(15%) compared with the existing method.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2003.11a
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• pp.129-134
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• 2003

이동체란 시간 변화에 따라 연속적으로 위치가 변화하는 객체를 말한다. 이러한 이동체는 기존의 공간 데이터와는 달리 이동체의 위치변경 보고에 따라 지속적인 갱신연산을 발생시키는 특징을 가지고 있다. 이동체의 현재 색인에 있어 트리 기반의 색인 구조는 빈번한 갱신에 대한 색인의 변경 비용이 크므로 부적합하다. 확장 해쉬 기반의 그리드 파일 색인은 갱신연산의 비용이 적고, 그리드를 동적으로 구성하므로 공간 활용도가 높으며 영역 질의에 우수한 장점을 가지고 있다. 그러나 빈번한 갱신연산으로 인하여 해당 색인의 반복적인 분할/합병 비용을 발생시키는 문제점을 가지고 있다. 이 논문에서는 메인 메모리 기반의 그리드 파일을 구성하고, 빈번한 갱신연산에 따른 색인의 반복적인 분할/합병 비용을 제거하기 위한 합병정책을 제안한다. 특히 시간에 따라 해당 이동체의 수가 지역에 따라 변화하므로 이동체의 이동을 고려한 합병정책을 제안한다.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.8 no.2 s.17
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• pp.39-52
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• 2006

With the recent the use of spatio-temporal data mining which can extract various knowledge such as movement patterns of moving objects in history data of moving object gets increasing. However, the existing movement pattern extraction methods create lots of candidate movement patterns when the minimum support is low. Therefore, in this paper, we suggest the STMPE(Spatio-Temporal Movement Pattern Extraction) algorithm in order to efficiently extract movement patterns of moving objects from the large capacity of spatio-temporal data. The STMPE algorithm generalizes spatio-temporal and minimizes the use of memory. Because it produces and keeps short-term movement patterns, the frequency of database scan can be minimized. The STMPE algorithm shows more excellent performance than other movement pattern extraction algorithms with time information when the minimum support decreases, the number of moving objects increases, and the number of time division increases.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.531-534
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• 2012

기존의 히스토그램을 이용한 샷 전환 탐지 방법은 연속적인 두 프레임의 전체 또는 대응되는 동일한 크기의 소 영역의 히스토그램을 사용하며, 객체의 이동이나, 프레임의 밝기 변화에 취약한 문제점이 있다. 본 논문에서는 이 문제점들을 해결하기 위하여 연속적인 두 프레임(현재와 참조 프레임)을 소영역으로 분할한 후, 현재 프레임의 소 영역과 두 프레임사이에서 발생할 수 있는 객체의 이동을 고려한 참조 프레임에서의 소 영역의 비교, 그리고 참조 프레임의 소 영역에서 얻은 화소 밝기 히스토그램에 밝기 변화를 보상한 후, 현재 프레임의 소 영역에서 얻은 화소 밝기 히스토그램과 비교하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 영화와 뉴스 같은 비디오 데이터에 좋은 결과를 보였다.