• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제30권2호
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• pp.176-183
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• 2003

질의 최적화에 사용하기 위한 선택도 추정 방법은 히스토그램, 샘플링 그리고 패러미터에 의한 요약 방법 등이 제시되고 있다. 히스토그램을 이용한 선택도 추정은 상용 데이타베이스 시스템에서 가장 보편적으로 사용되는 방법이지만, 이동 객체를 위한 시공간 데이타베이스에서는 데이타 분포가 지속적으로 변화함으로써 기존의 히스토그램 방법을 이용하는 것은 제한이 많게 된다. 특히 미래 질의를 위해서는 데이타 갱신을 반영하는 동적 관리가 가능하며, 정화도를 유지할 수 있는 다른 접근 방법이 필요하다. 따라서 시공간 객체를 위한 선택도 추정 방법은 질의 술어가 요구하는 데이타 분포에 대한 히스토그램이 필요하며, 본 논문에서는 미래의 시공간 영역 질의 술어에 대하여 신속히 히스토그램을 생성할 수 있도록 쌍대성과 한계 분포 방법을 이용한 히스토그램을 제안한다. 쌍대 공간에서 이동 객체에 대한 데이타 시놉시스를 이용하여 구성된 시공간 히스토그램은 이동 궤적의 선형성이 유지하는 시간 동안 정확성을 보장하면서 빠른 시간에 생성이 가능하다. 또한 동적 갱신을 점증적으로 지원함으로써 효율적으로 갱신된 정보를 반영할 수 있고 추정 결과의 정확성을 향상시킬 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제35권1호
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• pp.54-66
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• 2008

시공간 데이타베이스에서 조인 연산은 매우 많은 비용이 소요되며, 시공간 조인 연산의 효율적인 질의 실행 계획을 세우기 위해 조인 연산에 대한 정확한 선택도 추정은 질의처리 성능에 결정적이다. 주어진 두 이산 데이타집합 $S_1,\;S_2$의 타임스탬프 $t_q$에서 시공간 조인 연산은 타임스탬프 $t_q$에서 서로 교차하는 모든 객체 쌍을 검색하는 것이다. 시공간 조인 연산의 선택도 추정치는 검색된 객체 쌍의 수를 $|S_1{\times}S_2|$로 나눈 값이다. 이 논문은 공간 조인 연산의 선택도 추정 기법인 기하 히스토그램 기법을 확장하여 시공간 조인 선택도 추정을 위한 시공간 히스토그램을 제안한다. 균일 데이타 집합과 편중 데이타 집합 모두를 사용하여 제안된 히스토그램 기법으로 시공간 조인 연산의 선택도를 정확하게 추정할 수 있다는 것을 증명하였다. 본 논문의 기여도는 먼저 이산 데이타 집합에 대한 시공간 조인 선택도 추정 연구의 첫 시도를 하였으며 다음으로 이산 객체의 유효시간 동안의 공간 통계정보를 압축하여 히스토그램을 재구축하는 효율적인 유지기법을 제안하였다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제54권5호
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• pp.301-308
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• 2021

Objectives: Despite its advantages, it is not yet common practice in Korea for researchers to investigate disease associations using spatio-temporal analyses. In this study, we aimed to review health-related epidemiological research using spatio-temporal analyses and to observe methodological trends. Methods: Health-related studies that applied spatial or spatio-temporal methods were identified using 2 international databases (PubMed and Embase) and 4 Korean academic databases (KoreaMed, NDSL, DBpia, and RISS). Two reviewers extracted data to review the included studies. A search for relevant keywords yielded 5919 studies. Results: Of the studies that were initially found, 150 were ultimately included based on the eligibility criteria. In terms of the research topic, 5 categories with 11 subcategories were identified: chronic diseases (n=31, 20.7%), infectious diseases (n=27, 18.0%), health-related topics (including service utilization, equity, and behavior) (n=47, 31.3%), mental health (n=15, 10.0%), and cancer (n=7, 4.7%). Compared to the period between 2000 and 2010, more studies published between 2011 and 2020 were found to use 2 or more spatial analysis techniques (35.6% of included studies), and the number of studies on mapping increased 6-fold. Conclusions: Further spatio-temporal analysis-related studies with point data are needed to provide insights and evidence to support policy decision-making for the prevention and control of infectious and chronic diseases using advances in spatial techniques.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제32권2호
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• pp.129-141
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• 2005

시공간 데이타베이스는 최근에 많은 주목을 받았지만, 영역 합 질의에 대한 연구는 그 중요성에 비하여 많이 부족하다. 영역 합 질의를 처리하기 위하여, 많은 양의 데이타에 대한 직접적인 접근은 엄청난 계산 비용을 야기하기 때문에, 최근에 기존 색인 기법을 활용한 materialization 방법이 제안되었다. 간단하면서 효과적인 방법은 시공간 조건을 가지는 윈도우 질의를 효율적인 처리하는 MVR-tree에 materialization 방법을 적용하는 것이다. 그러나, MVR-tree는 노드들 사이의 존재하는 원형 경로 때문에, 중간 노드에 미리 계산된 합을 유지하는 것이 불가능하다. 다른 색인 구조들에 기초한 집합적 구조(aggregate structures)는 만족스러운 질의 성능을 제공하지 못 한다. 본 논문에서는 적응적 분할 기법을 사용하는 새로운 색인 기법(Adaptive Partitioned Aggregate R-Tree, APART)과 다양한 환경에서 영역합 질의를 효율적으로 처리하는 질의 처리 알고리즘을 제안한다. 실험 결과는 APART의 성능이 다양한 상황에서 기존의 집합적 색인 기법들보다 2배 이상 우월하다는 것을 보여준다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제27권1호
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• pp.101-112
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• 2000

지리정보시스템 내에서 공간 객체는 시간의 흐름에 따라 속성 정보가 변화하거나 위치, 또는 객체 상호간의 위상 관계가 변화할 수 있다. 그러나 기존의 지리정보시스템은 시간에 따라 변경되는 비공간 속성 정보 및 공간 속성 정보를 삭제하고 현재 시점에서 유효한 값으로 대체함으로써 변경된 정보의 이력을 관리할 수 없고 시간질의를 비롯한 시공간 질의를 제공할 수 없는 문제점이 있다. 이 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 시간에 따라 변화하는 공간 객체의 이력을 관리하기 위한 시공간 객체 모델을 제안한다. 제안된 모델은 지리정보 시스템 도구인 고딕을 이용하여 시공간 클래스로 설계 구현했으며, 객체의 이력관리를 위해서는 객체 이력을 단일 개체내에 포함하여 관리하는 방법을 사용하였다. 그리고, 이력 질의 및 시공간 질의 기능을 수행할 수 있도록 시간 연산자, 시공간 연산자, 시공간 질의 연산 등을 고딕에 추가하였다.

• ETRI Journal
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• 제24권3호
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• pp.226-238
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• 2002

A spatial object changes its states over time. However, existing spatial and temporal database systems cannot fully manage time-varying data with both spatial and non-spatial attributes. To overcome this limitation, we present a framework for spatio-temporal databases that can manage all time-varying historical information and integrate spatial and temporal relationship operators into the select statement in SQL3. For the purpose of our framework, we define three referencing macros and a history aggregate operator and classify the existing spatial and temporal relationship operators into three groups: exclusively spatial relationship operators, exclusively temporal relationship operators, and spatio-temporal common relationship operators. Finally, we believe the integration of spatial and temporal relationship operators into SQL3 will provide a useful framework for the history management of time-varying spatial objects in a uniform manner.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권5호
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• pp.463-475
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• 2006

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.

• 한국경제지리학회지
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• 제20권2호
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• pp.158-172
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• 2017

본 연구는 동적 시각화 방법을 토대로 서울 대도시권 지하철 통행흐름의 요일 간 변동성을 분석한다. 이를 위하여 본 연구에서는 수도권의 1주일치 교통카드 자료에서 요일별로 1분 간격으로 지하철 승객흐름을 추출한다. 지하철망상의 통행흐름의 시공간적 분포를 나타낼 수 있도록 동적 시각화 방법을 고안하여 지하철 승객의 시공간적 분포에 나타나는 요일 간 변동성을 직관적으로 분석한다. 그 결과로 주중과 주말 지하철 승객흐름의 시공간적 분포 패턴은 확연한 차이를 보인다. 주중과 주말에도 요일에 따라 다소 다른 양상을 보인다. 서울의 주요 중심업무지역들과 유흥지역들의 승객흐름에도 요일별 승객흐름 양상에 뚜렷한 차이가 있음을 확인할 수 있다. 이러한 분석결과는 도시계획과 교통계획의 토대가 될 뿐 만 아니라 도시 재해 재난이 발생할 경우 피해에 노출되는 인구규모를 파악하고 신속한 대피대책마련에 유용한 정보를 제공할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제30권5호
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• pp.451-463
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• 2003

최근 시공간 데이타에 대한 OLAP연산 효율을 증가시키기 위한 여러 가지 연구들이 행하여지고 있다. 이들 연구의 대부분은 다중트리구조에 기반하고 있다. 다중트리구조는 공간차원을 색인하기 위한 하나의 R-tree와 시간차원을 색인하기 위한 다수의 B-tree로 이루어져 있다. 하지만, 이러한 다중트리구조는 높은 유지비용과 불충분한 질의 처리 효율로 인해 현실적으로 시공간 OLAP연산에 적용하기에는 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 근본적으로 개선하기 위한 접근 방법으로서 힐버트큐브(Hilbert Cube, H-Cube)를 제안하고 있다. H-Cube는 집계질의(aggregation query) 처리 효율을 높이기 위해 힐버트 곡선을 이용하여 셀들에게 완전순서(total-order)를 부여하고 있으며, 아울러 전통적인 누적합(prefix-sum) 기법을 함께 적용하고 있다. H-Cube는 대상공간을 일정한 크기의 셀로 나누고 그 셀들을 힐버트 값 순서로 저장한다. 이러한 셀들이 시간순서로 모여 규브형태를 이루게 된다. 또한 H-Cube는 시간의 흐름에 따라 변화되는 지역적인 데이타 편중에 대처하기 위해 적응적으로 셀을 정제한다. H-Cube는 정적인 공간 차원에서 움직이는 짐 객체에 초점을 두고 있는 적웅적이며, 완전순서화되어 있으며, 또한 누적합을 이용한 셀 기반의 색인구조이다. 본 논문에서는 H-Cube의 성능 평가를 위해서 다양한 실험을 하였으며, 그 결과로서 유지비용과 질의 처리 효율성면 모두에서 다중트리구조보다 높은 성능 향상이 있음을 보인다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
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• pp.272-275
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• 2004

Recently, the services using position information of moving objects is embossed. Theses services needs the moving objects databases to manage moving object data with efficiency. To build the moving object databases, we must develop the moving object engine to mange, store, and search the spatio temporal data of moving object. The moving object engine has to support query syntax to search data that suitable for user need like LBS, Telematics, ITS, vehicle management system. In this paper, we design and implement the moving object engine to support service with moving object data. The moving object engine is able to support system environment that users are able to get the moving object data easily even they don't know complex data structure.