• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.168-170
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• 2003

In this paper, we discuss the concept of Spatio-Temporal Data Warehouse and analyze the organization model of spatio-temporal data. Based on the above, we found the framework of Spatio-Temporal Data Warehouse composed of data source, processing tools and application, which covers the whole process from building warehouse to supplying services.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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• pp.753-758
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• 2005

This study attempts at building an integrated GIS computing framework for evaluating space-time accessibility of an individual with the approach of time geography model. The proposed method is based on the integration of mobile GIS and object-relational spatio-temporal database. Three components are central to our system: ( i ) mobile GIS application that transmits spatio-temporal trajectory data of an individual; ( ii ) spatio-temporal database server that incorporates the time geography model; and (iii) geovisualization client that provides time geographic queries to the spatio-temporal database. As for the mobile GIS application, spatio-temporal trajectory data collected by GPS-PDA client is automatically transmitted to the database server through mobile data management middleware. The spatio-temporal database server implemented by extending a generic DBMS provides spatio-temporal objects, functions and query languages. The geovisualization client illustrates 3D visual results of the queries about space-time path. space-time prism and space-time accessibility. This study shows a method of integrating mobile GIS and DBMS for time geography application, and presents an appropriate spatio-temporal data model for evaluating space-time accessibility of an individual.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제5권2호
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• pp.5-21
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• 2003

차세대 무선 인터넷의 킬러 어플리케이션으로 주목받고 있는 위치기반서비스는 시간에 따른 시공간 객체의 위치 및 영역 변화에 대한 분석 기능이 필수적이다. 시공간 데이터베이스 시스템은 대용량 시공간객체의 실시간 위치 정보를 효과적으로 저장하고 빠른 검색을 제공하는 시스템으로 그 필요성이 증가하고 있다. 또한, 시공간 데이터베이스 시스템에서는 시공간 객체의 비공간정보와 공간정보 및 시간정보를 통합 관리할 수 있고, 시간 정보와 관련된 연산을 효율적으로 처리할 수 있는 시공간 데이터모델에 대한 연구가 활발히 진행중이다. 본 논문에서는 시간 흐름에 따라 동적으로 변화하는 시공간 객체 정보들을 현재 시점의 상태와 과거의 변화 과정에 대한 정보를 효과적으로 관리할 수 있는 시공간 데이터 모델을 제안한다. 또한 제안하는 시공간 데이터 모델을 위한 다양한 시공간 연산을 설계하며, 시공간 데이터와 시공간 객체 연산의 무결성을 유지하기 위한 제약조건을 제시한다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.101-113
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• 2007

본 논문에서는 객체지향 시공간 데이터베이스 시스템의 데이터 모델링과 질의어를 객체지향 기법을 사용하여 소개한다. 시공간 객체와 시공간 연산자를 다루기 위해 다음과 같은 두 단계 객체지향 데이터 모델을 제안 한다: 시공간 객체 모델과 시공간 내부 기술 모델 또한 객체지향 시공간 질의어인 STOQL을 제안한다. STOQL은 공간 객체의 다양한 출력과 시공간 및 비 공간 객체의 검색을 수행할 수 있는 통합 기능을 제공해준다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.178-181
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• 2003

The temporal GIS data modeling methods are discussed in this paper. At first, two conceptual models of spatio-temporal data are introduced, and then some typical STDMs based on these two models are summed up and compared. After that, the spatio-temporal changes are analyzed thoroughly, and then how to model spatio -temporal data from different aspects is discussed. At last, several issues that need further research are pointed out.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제30권2호
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• pp.119-133
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• 2023

With the rapid growth of the economy and fossil fuel consumption, the concentration of air pollutants has increased significantly and the air pollution problem is no longer limited to small areas. We conduct statistical analysis with the actual data related to air quality that covers the entire of South Korea using R and Python. Some factors such as SO₂, CO, O₃, NO₂, PM₁₀, precipitation, wind speed, wind direction, vapor pressure, local pressure, sea level pressure, temperature, humidity, and others are used as covariates. The main goal of this paper is to predict air quality index (AQI) spatio-temporal data. The observations of spatio-temporal big datasets like AQI data are correlated both spatially and temporally, and computation of the prediction or forecasting with dependence structure is often infeasible. As such, the likelihood function based on the spatio-temporal model may be complicated and some special modelings are useful for statistically reliable predictions. In this paper, we propose several methods for this big spatio-temporal AQI data. First, random effects with spatio-temporal basis functions model, a classical statistical analysis, is proposed. Next, neural networks model, a deep learning method based on artificial neural networks, is applied. Finally, random forest model, a machine learning method that is closer to computational science, will be introduced. Then we compare the forecasting performance of each other in terms of predictive diagnostics. As a result of the analysis, all three methods predicted the normal level of PM_2.5 well, but the performance seems to be poor at the extreme value.

• Spatial Information Research
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• 제13권3호
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• pp.221-237
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• 2005

이 논문에서는 시간지리학 모형을 위한 객체관계형 시공간데이터베이스를 구현하고, 이를 통해 시공간경로, 시공간프리즘, 시공간접근성에 대한 질의 및 시각화를 수행하는 GIS 컴퓨팅을 연구한다. 이러한 GIS 컴퓨팅환경은 (i) 시공간데이터베이스의 자료원이 되는 개인통행자료를 수집하는 모바일 애플리케이션, (ii) 시간지리학 모형을 포함하는 객체관계형 시공간데이터베이스 서버, (iii) 시공간데이터베이스와 연동하여 시간지리학 모형에 대한 질의와 시각화를 수행하는 3D 클라이언트로 구성된다. 시공간 개인통행자료는 GPS-PDA 클라이언트를 통해 일정시간 간격으로 자동 수집되고, 시공간자료관리 미들웨어의 중개를 거쳐 좌표변환 및 DB전송이 이루어진다. 일반 DBMS를 확장하여 구현한 시공간데이터베이스는 시간지리학 응용을 위한 시공간 객체 및 시공간함수를 포함하며, 이를 이용하여 시공간 SQL을 구성할 수 있다. 질의 및 시각화 클라이언트는 시공간경로, 시공간프리즘, 시공간접근성에 대한 SQL 질의 결과를 X-Y 공간축과 T 시간축으로 이루어진 시공간입방체를 통해 표현한다. 이 논문에서는 시간지리학 모형을 위한 모바일 GIS와 DBMS의 연동 가능성을 확인하였으며, 시공간객체와 시공간함수를 포함하는 객체관계형 시공간데이터베이스의 구현을 통해 대용량 자료처리를 위한 데이터베이스 기반의 시간지리학 데이터베이스 모델을 수립하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.564-566
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• 2003

There are no immutable phenomena in reality. A lot of applications are dealing with data characterized by spatial and temporal and/or uncertain features. Currently, there has no any data model accommodating enough those three elements of spatial objects to directly use in application systems. For such reasons, we introduce a fuzzy spatio -temporal data model (FSTDM) and a method of integrating temporal and fuzzy spatial operators in a unified manner to create fuzzy spatio -temporal (FST) operators. With these operators, complex query expression will become concise. Our research is feasible to apply to the management systems and query processor of natural resource data, weather information, graphic information, and so on.

• 대한지리학회지
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• 제37권2호
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• pp.191-202
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• 2002

지리 사상과 인간의 활동은 공간적 차원(spatiality)과 시간적 차원(temporality)으로 구분되는데, 공간에서의 지리 사상과 인간 활동의 변화는 시간의 흐름 속에 기록된다. 이를 체계적으로 연구하기 위해서는 공간적 특성과 시간적 특성을 통합적으로 분석하고 표현할 수 있는 방법이 필요하다 이 연구에서는 지가 변동과 같은 지리적 현상의 시 .공간적 차원을 통합적으로 분석할 수 있도록 GIS 기법을 이용하여 시간 지도를 구현하는 것을 목적으로 하여, 안양시의 지가 변동 분석을 사례로 모델을 설계하고 구현하며 지가의 시 .공간적인 통합 분석을 시도하였다. 이를 위하여 이 연구에서는 문헌 연구를 통하여 지가 변동 분석과 Temporal GIS의 연계 가능성에 대해 탐색하였고, 실험적 차원에서 구체적인 지역을 대상으로 시.공간적으로 통합 분석이 가능한 지가 변동 분석 모델을 설계하고 구현하였다. 토지는 공간 자료, 속성 자료, 시간 자료의 변화가 지속적이기 때문에 시간 지도의 필요성이 매우 높은 분야이다. 본 연구에서 구현한 시간 지도를 통해 지가 정보를 비롯한 다양한 지리 사상의 시간 자료. 속성 자료. 공간 자료의 변화과정을 통합적으로 분석할 수 있다.

• 한국환경과학회지
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• 제27권7호
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• pp.499-507
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• 2018

Agricultural meteorological information is an important resource that affects farmers' income, food security, and agricultural conditions. Thus, such data are used in various fields that are responsible for planning, enforcing, and evaluating agricultural policies. The meteorological information obtained from automatic weather observation systems operated by rural development agencies contains missing values owing to temporary mechanical or communication deficiencies. It is known that missing values lead to reduction in the reliability and validity of the model. In this study, the hierarchical Bayesian spatio-temporal model suggests replacements for missing values because the meteorological information includes spatio-temporal correlation. The prior distribution is very important in the Bayesian approach. However, we found a problem where the spatial decay parameter was not converged through the trace plot. A suitable spatial decay parameter, estimated on the bias of root-mean-square error (RMSE), which was determined to be the difference between the predicted and observed values. The latitude, longitude, and altitude were considered as covariates. The estimated spatial decay parameters were 0.041 and 0.039, for the spatio-temporal model with latitude and longitude and for latitude, longitude, and altitude, respectively. The posterior distributions were stable after the spatial decay parameter was fixed. root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), mean absolute percentage error (MAPE), and bias were calculated for model validation. Finally, the missing values were generated using the independent Gaussian process model.