A range $Top-\kappa$ query returns top k records in order of a measure attribute within a specified region on multi-dimensional data, and it is a powerful tool for analysis in spatial databases and data warehouse environments. In this paper, we propose an algorithm for answering the query via selective traverse of a Hierarchical Max R-Tree(HMR-tree). It is possible to execute the query by accessing only a small part of the leaf nodes in the query region, and the query performance is nearly constant regardless of the size of the query region. The algorithm manages the priority queue efficiently to reduce cost of handling the queue and the proposed HMR-tree can guarantee the same fan-out as the original R-tree.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.11
no.3
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pp.523-531
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2007
In this paper, we are going to develop a newly designed indexing scheme which is compatible to manage the moving objects and propose a cost model of the scheme. We propose a dynamic hashing index that insertion/delete costs are low. The dynamic hashing structure is that apply dynamic hashing techniques to combine a hash and a tree to a spatial index. We analyzed the dynamic index structure and the cost model by the frequent position update of moving objects and verified through a performance assessment experiment. The results of our extensive experiments show that the newly proposed indexing schemes(Dynamic Hashing Index) are much more efficient than the traditional the fixed grid and R-tree.
Similarity matching in video database is of growing importance in many new applications such as video clustering and digital video libraries. In order to provide efficient access to relevant data in large databases, there have been many research efforts in video indexing with diverse spatial and temporal features. however, most of the previous works relied on sequential matching methods or memory-based inverted file techniques, thus making them unsuitable for a large volume of video databases. In order to resolve this problem, this paper proposes an effective and scalable indexing technique using a trie, originally proposed for string matching, as an index structure. For building an index, we convert each frame into a symbol sequence using a window order heuristic and build a disk-resident trie from a set of symbol sequences. For query processing, we perform a depth-first search on the trie and execute a temporal segmentation. To verify the superiority of our approach, we perform several experiments with real and synthetic data sets. The results reveal that our approach consistently outperforms the sequential scan method, and the performance gain is maintained even with a large volume of video databases.
This paper deals with the subsequence searching problem under time-warping in sequence databases. Our work is motivated by the observation that subsequence searches slow down quadratically as the average length of data sequences increases. To resolve this problem, the Segment-Based Approach for Subsequence Searches (SBSS) is proposed. The SBASS divides data and query sequences into a series of segments, and retrieves all data subsequences that satisfy the two conditions: (1) the number of segments is the same as the number of segments in a query sequence, and (2) the distance of every segment pair is less than or equal to a tolerance. Our segmentation scheme allows segments to have different lengths; thus we employ the time warping distance as a similarity measure for each segment pair. For efficient retrieval of similar subsequences, we extract feature vectors from all data segments exploiting their monotonically changing properties, and build a spatial index using feature vectors. Using this index, queries are processed with the four steps: (1) R-tree filtering, (2) feature filtering, (3) successor filtering, and (4) post-processing. The effectiveness of our approach is verified through extensive experiments.
The most expensive spatial operation in spatial databases is a spatial join which computes a combined table of which tuple consists of two tuples of the two tables satisfying 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 requirements of interactive users. It is usually appropriate to use parallel processing to improve the performance of spatial join processing. However, as the number of processors increases, the efficiency of each processor decreases rapidly because of the disk bottleneck and the overhead of message passing. This paper proposes the method of task allocation to soften the disk bottleneck caused by accessing the shared disk at the same time, and to minimize message passing among processors. In order to evaluate the performance of the proposed method in terms of the number of disk accesses and message passing, we conduct experiments on the two kinds of parallel spatial join algorithms. The experimental tests on the MIMD parallel machine with shared disks show that the proposed semi-dynamic task allocation method outperforms the static and dynamic task allocation methods.
With the available national spatial information that started from the sinkholes that occurred nationwide in 2014 and integrated 15 areas of underground information, the Underground Spatial Integrated Map has been continuously maintained since 2015. However, until recently, as disasters and accidents in underground spaces such as hot water pipes rupture, cable tunnel fires, and ground subsidence continue to occur, there is an increasing demand for quality improvement of underground information. Thus, this paper attempted to prepare a plan to improve the quality of the Underground Spatial Integrated Map data. In particular, among the 15 types of underground information managed through the Underground Spatial Integrated Map, quality validation improvement measures were proposed for underground facility (structure-type) data, which has the highest proportion of new constructions. To improve the current inspection methods that primarily rely on visual inspection, we elaborate on and subdivide the current quality inspection standards. Specifically, we present an approach for software-based automated inspection of databases, including graphics and attribute information, by adding three quality inspection items, namely, quality inspection methods, rules, and flow diagram, solvable error types, to the current four quality inspection items consisting of quality elements, sub-elements, detailed sub-elements, and quality inspection standards.
Many ITS services require map databases in digital form to meet desired needs. Due to the dynamic nature of ITS and the sheer diversity of applications, the design and development of spatial databases to meet those needs pose a major challenge to both the public and private sectors. This challenge is further complicated by the necessity to transfer locationally referenced information between different kinds of databases and spatial data handling systems so that ITS products will work seamlessly across the region and nation. The Purpose of this paper is to develop the framework-models commonly to reference locations in the various applications and systems-the ITS Map Datum and LRS(Location Referencing System). The ITS Map Datum consists of the around control points which are the prime intersections (nodes) of the nationwide road network In this study, the major points have been determined along wish link-node modeling procedure. LRS, defined as a system for determining the position (location) of an entity relative to other entities or to some external frame of reference, has also been set up using CSOM type method. The method has been implemented using ArcView GIS software over the Kangnam and Seocho districts in the city of Seoul, showing that the implemented LRS scheme can be used successfully elsewhere. With the proper advent of the K.ITS architecture and services, the procedure can be used to improve the data sharing and to inter operate among systems, enhancing the efficiency both in terms of money and time.
This paper presents a physical database design methodology for spatial access structures using transformation techniques in spatial database systems. Recently, many spatial access structures have been proposed in the literature. However, there has been no effort for their physical database design. We first show that most spatial queries in the original space are transformed into one type of range queries in the transform space, and then propose a method for finding the optimal configuration of spatial access structures by using the relationship between the shapes of query regions, that are correspond to the range queries, and page regions, that are correspond to data pages, in the transform space. For performance evaluation, we perform extensive experiments with the MBR-MLGF, a spatial access structure using transformation techniques, using various types of queries and data distributions. The results indicate that our proposed method builds optimal MBR-MLGF according to the query types. When the interval ratio of a transformed four-dimensional query region is 1 : 16 : 256 : 4096, the performance of the proposed method is enhanced by as much as five times over that of the conventional cyclic splitting method. The result confirms that the proposed physical database design methodology is useful in a practical way.
Seo, Yeong-Deok;Park, Yeong-Min;Jeon, Bong-Gi;Hong, Bong-Hui
Journal of KIISE:Databases
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v.29
no.1
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pp.44-57
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2002
Multiple spatial queries are defined as two or more spatial range queries to be executed at the same time. The primary processing of internet-based map services is to simultaneously execute multiple spatial queries. To improve the throughput of multiple queries, the time of disk I/O in processing spatial queries significantly should be reduced. The declustering scheme of a spatial dataset of the MIMD architecture cannot decrease the disk I/O time because of random seeks for processing multiple queries. This thesis presents query scheduling strategies to ease the problem of inter-query random seeks. Query scheduling is achieved by dynamically re-ordering the priority of the queued spatial queries. The re-ordering of multiple queries is based on the inter-query spatial relationship and the latency of query processing. The performance test shows that the time of multiple query processing with query scheduling can be significantly reduced by easing inter-query random seeks as a consequence of enhanced hit ratio of disk cache.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.5
no.1
s.9
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pp.27-38
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2003
Recently, because of the extensive use of geographic information in the various fields, the requirement for the easy circulation and utilization of the various geographic information among the individuals, organizations, societies and countries is raised. In order to support the interoperability of the heterogeneous geographic information in the various fields, OGC(Open GIS Consortium) proposed the GML(Geography Markup Language) specification that defines the XML encoding rule about the heterogeneous geographic information. In addition, ISO/TC 211 adopted the GML specification to make it as the international standard. Therefore, in this paper we first analyzed the GML 3.0 specification in detail that can support the interoperability of the heterogeneous geographic information. And then we suggested and applied the mapping rule that define the encoding method to improve the encoding process easily and efficiently. Finally we designed and implemented the GML 3.0 encoding system using the mapping rule to encode the geographic information that was constructed in spatial databases into the GML 3.0 document. Especially, we used ZEUS as a spatial database system to test our encoding system in this paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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