• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.1253-1258
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• 2006

모바일 벡터 지도 서비스 환경에는 공간 데이터의 특성상 큰 데이터 용량으로 인한 단말기 리소스 부족과 전송시간 지연과 같은 애로사항이 존재 한다. 정상적인 모바일 벡터 지도 서비스가 이루어지기 위해서는 이러한 문제점들을 극복하기 위한 대책들이 필요하다 그중에서 공간데이터 압축기법은 대역폭과 클라이언트에서의 대기 시간 축소에 도움을 줄 수 있다. 하지만 압축과 복원에 소요되는 오버헤드가 전체 효율에 미치는 영향도 함께 고찰할 필요가있다. 본 논문은 공간 데이터를 압축하기 위한 2가지 기법을 제시한다. 하나는 공간 객체별로 기준 좌표 및 상대 좌표를 전송하는상대좌표 변환 압축기법이고 또 하나는 클라이언트 좌표로 서버에서 미리 좌표 변환하는 클라이언트 좌표 변환 압축 기법이다. 그리고 구현 실험으로 그 효과와 효율을 평가한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.950-954
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• 2004

컴퓨터와 통신 기술의 빠른 발전으로 모바일 인터넷 서비스의 요구가 급격히 증대하고 있다. 그러나 모바일 벡터 지도 서비스 환경에서의 가장 큰 걸림돌은 큰 데이터 용량과 제한된 대역폭이다. 많은 가능한 해결방안 중 공간 데이터 압축 기법이 대역폭과 클라이언트에서의 대기 시간 축소에 공헌할 수 있을 것으로 기대된다. 본 논문은 공간 데이터를 압축하기 위한 2가지 기법을 제시한다. 하나는 공간 객체별로 기준 좌표 및 상대 좌표를 전송하는 상대좌표 변환 압축 기법이고 또 하나는 클라이언트 좌표로 서버에서 미리 좌표 변환하는 클라이언트좌표 변환 압축 기법이다. 이 두 압축 기법은 압축 효율과 응답시간을 측정하여 평가할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2004년도 춘계종합학술대회
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• pp.358-362
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• 2004

컴퓨터와 통신 기술의 빠른 발전으로 모바일 인터넷 서비스의 요구가 급격히 증대하고 있다. 그러나 모바일 벡터 지도 서비스 환경에서의 가장 큰 걸림돌은 큰 데이터 용량과 제한된 대역폭이다. 많은 가능한 해결방안중 공간 데이터 압축 기법이 대역폭과 클라이언트에서의 대기 시간 축소에 공헌할 수 있을 것으로 기대된다. 본 논문은 공간 데이터를 압축하기 위한 2가지 기법을 제시한다. 하나는 공간 객체별로 기준 좌표 및 상대 좌표를 전송하는 상대좌표 변환 압축 기법이고 또 하나는 클라이언트 좌표로 서버에서 미리 좌표 변환하는 클라이언트좌표 변환 압축 기법이다. 이 두 압축 기법은 압축 효율과 응답시간을 측정하여 평가할 수 있다.

• Spatial Information Research
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• 제13권4호
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• pp.355-364
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• 2005

모바일 기기의 제한적 환경에서 공간데이터의 활용을 극대화하기 위해 벡터데이터의 압축에 대한 연구가 최근 이뤄지고 있다. 이 중 군집화 방법을 이용한 벡터데이터 압축은 기존 압축방법과 다른 새로운 형태로 주목을 받고 있다. 그러나 현재까지 연구는 데이터의 동적인 갱신이 고려되지 않았다. 본 연구는 기존의 군집화 방법을 이용한 벡터데이터 압축방법의 문제점을 파악하고, 데이터의 동적인 갱신이 고려된 압축 방법을 제시하였다. 실험을 통한 결과는 갱신이 발생하였을 경우 제안된 방법이 더 좋은 결과를 나타냄을 확인할 수 있었다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제7권3호
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• pp.45-53
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• 2005

최근 이동전화, PDA, 텔레매틱스 단말기 등과 같은 모바일 기기의 사용이 늘어나고 있다. 모바일 기기들에서 지원하는 서비스 중 큰 부분을 차지하는 것으로는 위치추적, 경로 탐색 등의 서비스가 있다. 이러한 서비스를 제공하기 위하여 모바일 환경에서의 공간데이터에 대한 사용이 증가하고 있다. 하지만 모바일 기기의 저장 공간이 늘어났음에도 불구하고 여전히 공간데이터에 대한 요구를 수용하기에는 한계가 따른다. 따라서 본 연구에서는 모바일 환경에서 사용되는 공간 데이터에 대한 손실 압축 기법을 제시하고, 실험을 통한 압축률, 데이터 손실 정도를 분석하고자 하였다. 이렇게 제시된 공간 데이터 압축 기법을 실제 데이터에 적용하여 실험해 보고 동일 데이터에 대하여 선행 연구에서 제시한 방법을 적용한 결과와 비교 분석을 통하여 제시된 압축 방법이 높은 위치 정확도를 요구하는 데이터에 적용하였을 때 더 나은 성능을 보이는 것을 제시할 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권8호
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• pp.3641-3655
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• 2016

Wireless sensor networks (WSNs) provide a promising approach to monitor the physical environments, to prolong the network lifetime by exploiting the mutual correlation among sensor readings has become a research focus. In this paper, we design a hierarchical network framework which guarantees layered-compression. Meanwhile, a data sorting-based adaptive spatial compression scheme (DS-ASCS) is proposed to explore the spatial correlation among signals. The proposed scheme reduces the amount of data transmissions and alleviates the network congestion. It also obtains high compression performance by sorting original sensor readings and selectively discarding the small coefficients in transformed matrix. Moreover, the compression ratio of this scheme varies according to the correlation among signals and the value of adaptive threshold, so the proposed scheme is adaptive to various deploying environments. Finally, the simulation results show that the energy of sorted data is more concentrated than the unsorted data, and the proposed scheme achieves higher reconstruction precision and compression ratio as compared with other spatial compression schemes.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.49-54
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• 2008

최근에 무선 통신 기술 및 지리정보시스템(GIS)의 발달과 더불어 모바일 GIS에 대한 관심이 높아지고 있다. 이러한 모바일 GIS는 기존의 서버 컴퓨팅 환경과는 다르게 자원이 매우 제한적인 모바일 환경에 최적화되어야 한다. 특히, 모바일 GIS에서는 대용량 공간 데이터를 모바일 장치에 적합하게 줄이는 것이 매우 중요하다. 그러나 기존의 공간 데이터 압축 기법은 데이터를 가변적으로 처리하는 기법으로써 데이터의 크기를 예측하기가 매우 힘들며, 순차적으로 처리해야만 하는 단점이 존재한다. 따라서, 본 논문에서는 모바일 GIS를 위한 셀기반 공간 데이터 압축 기법을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 셀기반 공간 데이터 압축 기법은 모바일 환경에서 클라이언트로 공간 데이터를 제공할 때 셀 단위로 전송하는 것을 기반으로 하여 압축하는 방법이다. 마지막으로, 본 논문에서는 실제 데이터를 통한 성능 평가를 수행함으로써 셀기반 공간 데이터 압축 기법의 우수성을 입증하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권6호
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• pp.3108-3120
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• 2019

Point cloud is widely used in 3D applications due to the recent advancement of 3D data acquisition technology. Polygonal mesh-based compression has been dominant since it can replace many points sharing a surface with a set of vertices with mesh structure. Recent point cloud-based applications demand more point-based interactivity, which makes point cloud compression (PCC) becomes more attractive than 3D mesh compression. Interestingly, an exploration activity has been started to explore the feasibility of PCC standard in MPEG. In this paper, a new color attribute compression method is presented for point cloud data. The proposed method utilizes the spatial redundancy among color attribute data to construct a color palette. The color palette is constructed by using K-means clustering method and each color data in point cloud is represented by the index of its similar color in palette. To further improve the compression efficiency, the spatial redundancy between the indices of neighboring colors is also removed by marking them using a flag bit. Experimental results show that the proposed method achieves a better improvement of RD performance compared with that of the MPEG PCC reference software.

• Spatial Information Research
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• 제19권1호
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• pp.107-116
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• 2011

최근 무선 인터넷 환경의 발달로 실시간 교통정보안내와 지도를 통해 목적지까지의 경로 안내를 해주는 차량 항법 서비스 등 공간 데이터를 활용한 위치기반서비스가 증가되고 있다. 하지만, 현재 시스템 환경에서는 대용량의 공간 데이터를 파일 시스템 기반으로 관리하기 때문에 실시간적인 데이터 저장과 관리측면에서 많은 제약을 가진다. 이를 보완하기 위해 임베디드 데이티베이스를 바탕으로 대용량의 공간 데이터를 구조적으로 관리할 수 있는 연구가 요구된다. 이에 본 연구는 임베디드 시스템에서 대용량의 공간 데이터의 효율적인 저장을 위해 데이터베이스에 적용 가능한 바이트패킹과 Lempel-Ziv 압축기법을 혼합 개선한 무손실 압축 기법을 제시하고자 하였다. 이렇게 제시된 공간 데이터 압축 기법을 실제 대도시권 데이터(서울 인천)에 적용하여 실험해 보고 농일 데이터에 대하여 실험을 통해 재구성이 되기까지의 질의 처리 시간을 분석을 통해 선행 연구에서 제시한 방법을 적용한 결과와 비교 하였다. 연구결과로 본 연구에서 제시된 압축 방법이 높은 위치 정확도를 요구하는 데이터에 대해 더 나은 성능을 보이는 것을 획인 할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.97-105
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• 2006

수 년간 GIS가 발전하면서 위치 속성을 갖는 공간 데이터에 대한 인덱스 연구가 활발히 진행되어 왔다. 특히, R-tree기반의 인덱스들이 많이 연구되어 왔으며, 주된 이슈는 데이터 검색 성능의 향상이다. 본 논문에서는 공간 데이터에 대한 검색성능 향상을 위해 R-tree의 키 값을 압축하는 준근사(Semi-Approximation) 기법을 제안한다. 이 기법의 기본적인 아이디어는 위치 정보를 포함하는 2-차원 공간 데이터에 대한 인덱스를 압축하여 데이터 검색 성능을 향상시키는 것이다. 이 기법은 MBR의 시작 좌표를 상대좌표로 압축하고 끝 좌표는 전체 탐색영역에 대한 양자화(Quantization)를 통해 계산함으로써 MBR의 확장을 QMBR(quantization of MBR)의 반으로 줄임으로써 노드의 공간 이용률을 높이고 전체적인 탐색 성능을 향상시킨다. 기존에도 인덱스 크기를 줄임으로써 탐색 성능을 향상시키는 방법이 있었지만 본 논문과 같이 양자화의 확장공간을 반으로 축소시키는 연구는 처음이다. 성능평가는 실제 공간데이터를 기반으로 진행하였으며, 실험결과는 SA 기법이 MBR을 압축하는 기존의 연구보다 향상된 성능을 나타낸다.