This paper addresses the efficient processing of all-farthest-neighbors (AFN) queries in spatial network databases. Given a set of data points P={p1,p2,…,p|p|} in a spatial network, where the distance between two data points p and s, denoted by dist (p,s), is the length of the shortest path between them, an AFN query is defined as follows: find the farthest neighbor ω(p)∈P of each data point p such that dist(p,ω(p)) ≥ dist(p,s) for all s∈P. In this paper, we propose a shared execution algorithm called FAST (for All-Farthest-neighbors Search in spatial neTworks). Extensive experiments on real-world roadmaps confirm the efficiency and scalability of the FAST algorithm, while demonstrating a speedup of up to two orders of magnitude over a conventional solution.
This paper describes a GIS framework for geo-semantic information retrieval in mobile computing environments. We built geographic ontologies of POI (point of interest) and weather information for use in the combination of semantic, spatial, and temporal functions in a fully integrated database. We also implemented a geo-semantic app for Android-based smartphones that can extract more appropriate POIs in terms of user contexts and geographic ontologies and can visualize the POIs using Google Maps API (application programming interface). The feasibility tests showed our geo-semantic app can provide pertinent POI information according to mobile user contexts such as location, time, schedule, and weather. We can discover a baking CVS (convenience store) in the test of bakery search and can find out a drive-in theater for a not rainy day, which are good examples of the geo-semantic query using semantic, spatial, and temporal functions. As future work, we should need ontology-based inference systems and the LOD (linked open data) of various ontologies for more advanced sharing of geographic knowledge.
최근 GIS 분야에서는 GIS와 동적 프로세스 모델링에 기반한 셀룰라 오토마타(CA)의 결합을 통한 공간모델링 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 선행 연구에서의 CA 모델링은 해결하고자 하는 문제의 핵심이 되는 규칙을 찾아내는 기능은 제공하지 못하고 있다. 본 연구에서는 GIS와 지식 발견 기법을 이용하여 공간 연관규칙을 추출하는 방법론을 제시하고 실제 사례에 적용하였다. 이러한 방법론의 제시는 CA 모델링의 기능을 더욱 향상시킬 것으로 기대된다. 또한 본 연구에서 사례로 적용한 도시지역 확장 외에 다양한 문제에 대한 활용이 가능할 것으로 판단된다.
This is based on the AGENT-LUC model framework. Luangprabang Province has the largest percentage of shifting cultivation area in Laos PDR. The model simulates the spatial and temporal patterns of the shifting cultivation in the study area, using a GIS database while the total area of shifting cultivation is controlled by supply and demand balance of food. The model simulation period is from 1990 to 1999, at a spatial resolution of 500m. The results are evaluated using statistical data and remote sensing images. Through the validation, it is concluded that the trends simulated agrees to that of statistical data and the spatial and temporal patterns are also replicated satisfactorily.
본 연구에서는 하이퍼맵의 주요 하부구조의 하나인 동영상을 GIS에 도입하는 과정에서 필요한 동영상지원 수치지도 데이타베이스의 구조에 대한 연구를 진행하였다. 이 데이타베이스는 도로상의 위치와 연결된 동영상의 출력 및 동영상에 표현된 각종 지형지물과 2차원 수치지도내의 지형지물을 연계가 가능하도록 설계하였다. 연구의 평가를 위해 실험용 GIS시스템을 제작하여 2차원 수치지도의 기능, 동영상과 도로선형의 연계 기능, 동영상 및 수치지도상의 지형지물의 상호연계기능 등을 검토한 결과, 본 연구에서 제안된 수치지도 데이타베이스 구조를 바탕으로 수치지도 도로선형과 지형지물 데이타 및 동영상을 기능적으로 통합하여 활용하는 것이 가능함을 알 수 있었다.
도로표지 안내지명은 운전자의 경로안내를 목적으로 도로표지에 사용되는 행정구역명, 시설물명, 도로명 등을 말하며, 도로표지 간의 연계성 확보를 위하여 안내지명의 선정방법과 공간적 영향권에 대한 기준 설정이 매우 중요하다. 하지만 도시부 주요시설물에 대한 도로표지 안내지명의 공간적 영향권 기준이 제대로 설정되어 있지 않아 주요 시설물의 신규건립 또는 이전으로 인한 해당 주변 도로표지들의 신규 설치 및 안내지명 정비 범위를 정하기가 어려운 실정이다. 또한 정부 3.0의 빅데이터 활용이라는 측면에서도 현재 운영 중인 도로표지관리시스템 데이터베이스의 적극적인 활용이 필요한 시점이다. 따라서 본 연구에서는 도시 규모에 따른 도로표지 안내지명의 공간적 영향권 기준을 설정하기 위하여 기존의 통상적인 설문조사 방법이 아닌 도로표지관리시스템 데이터베이스 기반의 공간적 영향권 기준 설정 방법론을 제안하였다. 도로표지 안내지명의 이용 빈도가 가장 높은 "시청"이라는 주요시설물을 이용하여 전국 84개 도시를 대상으로 해당 안내지명의 공간적 영향권 기준을 제시하였다.
Geographic information system (GIS) is being increasingly used for decision making, planning and agricultural environment management because of its analytical capacity. GIS and remote sensing have been combined with environmental models for many agricultural applications on monitoring of soils, agricultural water quality, microbial activity, vegetation and aquatic insect distribution. This paper introduce principles, vegetation indices, spatial data structure, spatial analysis of GIS and remote sensing in agricultural applications including terrain analysis, soil erosion, and runoff potential. National Academy of Agricultural Science (NAAS), Rural Development Administration (RDA) has a spatial database of agricultural soils, surface and underground water, weeds, aquatic insect, and climate data, and established a web-GIS system providing spatial and temporal variability of agricultural environment information since 2007. GIS-based interactive mapping system would encourage researchers and students to widely utilize spatial information on their studies with regard to agricultural and environmental problem solving combined with other national GIS database. GIS and remote sensing will play an important role to support and make decisions from a national level of conservation and protection to a farm level of management practice in the near future.
National Institute of Environmental Research (NIER) has developed the Korean Reach File (KRF) for scientific and systematic analysis of variables related to water quality, pollutant sources and aquatic ecosystems in consideration of steam reach networks. The KRF provides a new framework for data production, storage, management and analysis for water related variables in relation to spatial characteristics, connections, and topologies of stream reaches. However, the current version of KRF (ver.2) has limited applicability because its nodes include not only the stream points based on topological characteristics but also those based on water quality monitoring stations, which may undermine its generality. In this study, a new version of KRF (ver.3) was designed and established to overcome the weak point of version 2. The version 3 is a generalization of the old KRF graphic data and it integrates the attribute data while separating it from the graphic data to minimize additional work that is needed for data association and search. We tested the KRF (ver.3) on actual cases and convenience and adaptability for each application was verified. Further research should focus on developing a database link model and real-world applications that are targeted to process event data.
At present, GEOBIA (Geographic Object-based Image Analysis), heir of OBIA (Object-based Image Analysis), is regarded as an important methodology by object-oriented paradigm for remote sensing, dealing with geo-objects related to image segmentation and classification in the different view point of pixel-based processing. This also helps to directly link to GIS applications. Thus, GEOBIA software is on the booming. The main theme of this study is to look into the applicability of geo-spatial processing open source to GEOBIA. However, there is no few fully featured open source for GEOBIA which needs complicated schemes and algorithms, till It was carried out to implement a preliminary system for GEOBIA running an integrated and user-oriented environment. This work was performed by using various open sources such as OTB or PostgreSQL/PostGIS. Some points are different from the widely-used proprietary GEOBIA software. In this system, geo-objects are not file-based ones, but tightly linked with GIS layers in spatial database management system. The mean shift algorithm with parameters associated with spatial similarities or homogeneities is used for image segmentation. For classification process in this work, tree-based model of hierarchical network composing parent and child nodes is implemented by attribute join in the semi-automatic mode, unlike traditional image-based classification. Of course, this integrated GEOBIA system is on the progressing stage, and further works are necessary. It is expected that this approach helps to develop and to extend new applications such as urban mapping or change detection linked to GIS data sets using GEOBIA.
Highly pathogenic avian influenza (HPAI) is among the top infectious disease priorities in Korea and the leading cause of economic loss in relevant poultry industry. An understanding of the spatial epidemiology of HPAI outbreak is essential in assessing and managing the risk of the infection. Though previous studies have reported the majority of outbreaks occurred clustered in what are preferred to as densely populated poultry regions, especially in southwest coast of Korea, little is known about the spatial distribution of risk areas vulnerable to HPAI occurrence based on geographic information system (GIS). The main aim of the present study was to develop a GIS-based risk index model for defining potential high-risk areas of HPAI outbreaks and to explore spatial distribution in relative risk index for each 252 Si-Gun-Gu (administrative unit) in Korea. The risk index was derived incorporating seven GIS database associated with risk factors of HPAI in a standardized five-score scale. Scale 1 and 5 for each database represent the lowest and the highest risk of HPAI respectively. Our model showed that Jeollabuk-do, Chungcheongnam-do, Jeollanam-do and Chungcheongbuk-do regions will have the highest relative risk from HPAI. Areas with risk index value over 4.0 were Naju, Jeongeup, Anseong, Cheonan, Kochang, Iksan, Kyeongju and Kimje, indicating that Korea is at risk of HPAI introduction. Management and control of HPAI becomes difficult once the virus are established in domestic poultry populations; therefore, early detection and development of nationwide monitoring system through targeted surveillance of high-risk spots are priorities for preventing the future outbreaks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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