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.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제12권1호
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pp.35-48
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2005
An architectural framework is developed for integrating geospatial and temporal data with relational information from which a spatio-temporal data warehouse (STDW) system is built. In order to implement the STDW, a generic conceptual model was designed that accommodated six dimensions: spatial (map object), temporal (time), agent (contractor), management (e.g. planting) and tree species (specific species) that addressed the 'where', 'when', 'who', 'what', 'why' and 'how' (5W1H) of the STDW information, respectively. A formal algebraic notation was developed based on a triplet schema that corresponded with spatial, temporal, and relational data type objects. Spatial object structures and spatial operators (spatial selection, spatial projection, and spatial join) were defined and incorporated along with other database operators having interfaces via the generic model.
Li Jing Jing;Lee Dong-Wook;You Byeong-Seob;Oh Young-Hwan;Bae Hae-Young
한국멀티미디어학회논문지
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제9권12호
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pp.1529-1541
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2006
Moving objects have been widely employed in traffic and logistic applications. Spatio-temporal aggregations mainly describe the moving object's behavior in the spatial data warehouse. The previous works usually express the object moving in some certain region, but ignore the object often moving along as the trajectory. Other researches focus on aggregation and comparison of trajectories. They divide the spatial region into units which records how many times the trajectories passed in the unit time. It not only makes the storage space quite ineffective, but also can not maintain spatial data property. In this paper, a spatio-temporal aggregation index structure for moving object trajectory in constrained network is proposed. An extended B-tree node contains the information of timestamp and the aggregation values of trajectories with two directions. The network is divided into segments and then the spatial index structure is constructed. There are the leaf node and the non leaf node. The leaf node contains the aggregation values of moving object's trajectory and the pointer to the extended B-tree. And the non leaf node contains the MBR(Minimum Bounding Rectangle), MSAV(Max Segment Aggregation Value) and its segment ID. The proposed technique overcomes previous problems efficiently and makes it practicable finding moving object trajectory in the time interval. It improves the shortcoming of R-tree, and makes some improvement to the spatio-temporal data in query processing and storage.
본 논문에서는 공간 데이터 웨어하우스에서 시공간 분석지원을 위한 공간 데이터의 비중복 적재 기법을 제안한다. SDW는 이기종의 다양한 서비스를 지원하는 SDBMS로부터 공간 데이터를 추출한다. 제안 기법에서는 SOW에 소스로 참여하는 SDBMS에서 변경된 부분만을 추출하고, 이를 공간연산을 통해 중복된 데이터를 제거한 후 통합된 형태로 적재함으로써 빠른 공간 데이터 분석을 지원할 수 있으며, 저장 공간의 낭비를 줄일 수 있다. 이는 공간 마이닝등의 시간에 따른 분석 및 예측 분야에 효율적인 형태로 공간 데이터를 적재한다.
교통 관리 시스템과 같은 응용에서는 공간 데이타 웨어하우스의 공간 계층을 이용한 분석을 수행하는데, 이러한 분석에서는 주로 단순한 집계정보만을 요구한다. 공간 계층 기반의 집계정보 제공을 위하여 기존의 연구들은 공간 인덱스를 사용한 해결방법을 제시하였는데, 대부분의 연구들은 공간 인덱스 중 가장 널리 이용되는 R-tree를 확장한 방법을 이용하였다. 그러나 단순히 현재 집계 정보만을 제공하여 수년에 걸친 분석을 요구하는 교통 정책에 대하여 의사결정을 지원할 수 없었다. 본 논문에서는 과거의 집계정보까지 관리할 수 있는 aR-tree(Aggregation R-tree)기반의 하이브리드 인덱스를 제안한다. 제안 기법은 aR-tree를 이용하여 공간 계층과 현재시점의 집계정보를 제공하며, 시간 구조체를 이용한 정렬 해쉬 테이블로 시간 계층과 과거의 집계정보를 제공한다. 따라서 제안기법은 시공간 분석을 통한 효율적인 의사결정을 지원하며, 이는 현재의 교통 분석 및 과거를 통한 교통 정책 결정을 가능하게 한다.
The load analysis for the distribution system and facilities has relied on measurement equipment. Moreover, load monitoring incurs huge costs in terms of installation and maintenance. This paper presents a new model to analyze wherein facilities load under a feeder every 15 minutes using meter reading data that can be obtained from a power consumer every 15 minute or a month even without setting up any measuring equipment. After the data warehouse is constructed by interfacing the legacy system required for the load calculation, the relationship between the distribution system and the power consumer is established. Once the load pattern is forecasted by applying clustering and classification algorithm of temporal data mining techniques for the power customer who is not involved in Automatic Meter Reading(AMR), a single-line diagram per feeder is created, and power flow calculation is executed. The calculation result is analyzed using various temporal and spatial analysis methods such as Internet Geographic Information System(GIS), single-line diagram, and Online Analytical Processing (OLAP).
본 연구는 대용량의 공간자료에서 의미 있는 지식을 탐색 및 발견하고, 인터넷 환경에서 공간적 의사결정과정을 지원하기 위한 방안을 설계하였다. 그리고 설계를 기반으로 실험적 원형 시스템(Pilot Tested System)을 구현하여 의사결정자와 분석가 사이에서 특정주제에 적합한 다차원적 분석을 위해 양방향 통신이 가능하도록 공간 데이터 웨어하우스의 눈송이 스키마모델(snowflake schema model)을 활용하였다. 눈송이 스키마는 공간자료와 연계할 경우 기존 스타 스키마모델(star schema model)보다 확장성과 유연성이 뛰어난 분석중심의 설계방안이다. 또한 눈송이 스키마모델의 평가를 위해 백화점 거래사례를 통해 실험적 시스템을 구현하여 평가하였다. 이 시스템의 목적은 목표마케팅 지역설정이며, 의사결정자와 분석가의 양방향통신이 가능한 인터넷상담시스템이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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