Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.17
no.1
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pp.157-166
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2009
There is a growing interest in ubiquitous-related research and applications. Among them, GPS-based LBS have been developed and used actively. Recently, with the increase of large size buildings and disastrous events, indoor spaces are getting attention and related research activities are being carried out. Core technologies regarding indoor applications may include 3D indoor data modeling and localization sensor techniques that can integrate with indoor data. However, these technologies have not been standardized and established enough to be applied to indoor implementation. Thus, in this paper, we propose a method to build a relatively simple 3D indoor data modeling technique that can be applied to indoor location based applications. The proposed model takes the form of 2D-based multi-layered structure and has capability for 2D and 3D visualization. We tested three prototype applications using the proposed model; CA(cellular automata)-based 3D evacuation simulation, network-based routing, and indoor moving objects tracking using a stereo camera.
Managing GML data in traditional database systems is not efficient since It has not only characteristics of spatial data but also features of (semi) structured n documents. XML enabled database systems can manage U data efficiently, however they cannot handle spatial data. Spatial database systems are good at spatial data handling but those are inefficient for XML data. This paper proposes a storage method of GML data for spatial database systems in order to solve the problems. The proposed method generates spatial database schemas from GML application schemas and store GML data into SDBMS through the generated schemas. A prototype of the storage method has been implemented on the Postgre SQ/SPE system to show the proposed method is appropriate for storing GML data. As a result, the implemented system was able to store various GML data which had diverse XML structures and different size. Stored data size was smaller than GML files. Furthermore, spatial, non-spatial, and mixed content queries could be performed over the stored GML data as quickly.
Spatial joins find all pairs of spatial objects that satisfy a given spatial relationship. In this paper, we propose the transformation-based spatial partition join algorithm (TSPJ), a new spatial join algorithm that performs join in the transform space without using indexes. Since the existing algorithms deal with extents of spatial objects in the original space, they either need to replicate the spatial objects or have a relatively complex partition structure-resulting in degrading performance. In contrast, TSPJ transforms objects in the original space into points in the transform space and deals only with points having no extents. The transformation does not incur any additional overhead. Thus, our algorithm has advantages over existing ones in that it obviates the need for replicating spatial objects, and its partition structure is simple. As a result, it always has better performance compared with existing algorithms. Extensive experiments show that TSPJ improves performance by 20.5∼38.0% over the existing algorithms compared.
As a systematic approach to waste disposal site screening for groundwater pollution protection, the DRASTIC system developed by the US Environmental Protection Agency (USEPA) was introduced at Younggwang County in Korea. Hydrogeologic spatial databases for the system include info rmation on depth to water, net recharge, aquifer media, soil media, topographic slope, hydraulic conductivity and lineament. Using the databases, the DRASTIC system and a GIS, the regional groundwater pollution vulnerability of the study area was assessed. The fracture density extracted from lineament maps was added to the DRASTIC system to take into account the preferential migration of contaminants through fractures. From the results of the study, a degree of groundwater pollution vulnerability through the study area was easily interpreted, and waste disposal sites could be screened for groundwater protection.
In the spatial database systems, it is necessary to manage spatial objects that have two or more aspatial information with different security levels on the same layer. If we adapt the polyinstantiation concept of relational database system for these spatial objects, it is difficult to process the representation problem of spatial objects and to solve the security problem that is service denial and information flow by access of subject that has a different security level. To address these problems, we propose a polyinstantiation method for security management of spatial objects in this paper. The proposed method manages secure spatial database system efficiently by creating spatial objects according to user's security level through security-level-conversion-step and polyinstantiation-generation-step with multi-level security policy. Also, in case of user who has a different security level requires secure operations, we create polyinstance for spatial object to solve problems of service denial and information flow.
One of the major issues of DBMS is the buffer management. Because fetching data from the database disk is costly, the number of disk I/O's must be minimized in order to improve the DBMS performance. Although there have been many buffer management strategies to minimize the disk I/O, those strategies usually focused on just the temporal locality. Since there are the spatial locality as well as the temporal locality in the spatial database, strategies using only the temporal locality cannot achieve the optimal performance in the spatial database. In this paper, we propose a new buffer management strategy, the Spatial Locality Area Measure(SLAM) strategy, that considers not only the temporal locality but also the spatial locality. The SLAM buffer management strategy consists of two core structures, the SLM-tree and the M-LRU. We show the efficiency of the proposed strategy through experiments over various buffer sizes and reference frequencies.
The most expensive spatial operation in patial database in a spatial join which computes a combined table of which tuple consists of two tuples of the two tables satisgying a spatial predicate. Although the execution time of sequential processing of a spatial join has been so far considerably improved the response time is not tolerable because of not meeting the requiremetns of interactive users. It is usually appropriate to use parallel processing to improve the performance of spatial join processing. in spatial database the fixed grids which consist of the regularly partitioned cells can be employed the previous works on the spatial joins have not studied the parallel processing of spatial joins using fixed grids. This paper has presented an analytical cost model that estimates the comparative performance of a parallel spatial join algorithm based on the fixed grids in terms of the number of MBR comparisons. disk accesses, and message passing, Several experiments on the synthetic and real datasets show that the proposed analytical model is very accurate. This most model is also expected to used for implementing a very important DBMS component, Called the query processing optimizer.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.6
no.1
s.11
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pp.3-17
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2004
With the rapid growth of the Internet geographic information services through the WWW such as a location-based service and so on. Web GISs (Geographic Information Systems) have also come to be a cluster-based architecture like most other information systems. That is, in order to guarntee high quality of geographic information service without regard to the rapid growth of the number of users, web GISs need cluster-based architecture that will be cost-effective and have high availability and scalability. This paper proposes the design of the cluster-based web GIS with high availability and scalability. For this, each node within a cluster-based web GIS consists of main memory spatial databases which accomplish role of caching by using data declustering and the locality of spatial query. Not only simple region queries but also the proposed system processed spatial join queries effectively. Compare to the existing method. Parallel R-tree spatial join for a shared-Nothing architecture, the result of simulation experiments represents that the proposed spatial join method achieves improvement of performance respectively 23% and 30% as data quantity and nodes of cluster become large.
Generally, vector spatial data, with richer information than raster spatial data enabledata, enables a mere flexible and effective manipulation of the data sets. However, one of challenges against the publication of vector spatial information on the Internet is the efficient transmission of the big and complex vector spatial datadata, which is both large and complex, across the narrow-bandwidth of the Internet. This paper proposes a new transmission method, namely, the Scale-Dependent Transmission method, with the purpose of improving the efficiency of vector spatial data transmission on the narrow-bandwidthacross the Internet. Simply put, its nam idea is “Transmit what can be seen””. Scale is regarded as a factor naturally associated with spatial features so that not all features are visible to users at a certain scale. With the aid of the Wavelet-Wavelet-based Map Generalization Algorithm, the proposed method filters out invisible features from spatial objects according to the display scale and then to transmit onlytransmits only the visible features as athe final answer for an individual operation. Experiments show that the response times ofan individual operation has been reducedoperations were substantially by the usage of reduced when using the proposed method.
The shape of query windows for spatial selection queries is a rectangle in many cases. However, it can be issued for spatial selection queries with not only rectangular query widow, but also polygonal query window. Moreover, as the applications like GIS can manage much more spatial data, they can support the more various applications. Therefore it is valuable for considering about the query processing method suitable for not only rectangle query window, but also general polygonal one. It is the general state-of-the-art approach to use the plane- sweep technique as the computation algorithm in the refinement step as the spatial join queries do. However, from the observation on the characteristics of spatial data and query windows, we can find in many cases that the shape of query window is much simpler than that of spatial data. From these observations, we suggest a new refinement process approach which is suitable for this situation. Our experiments show that, if the number of vertices composing the query window is less than about 20, the new approach we suggest is superior to the state-of-the-art approach by about 20% in general cases.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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