사물 또는 개념을 포함하는 개체들 간의 관계성을 일컫는 온톨로지는 다양한 시나리오의 정보서비스를 구현하는데 적용되고 있다. 그것은 하나의 개체에 대하여 그것을 둘러싸고 있는 다른 개체들이 어떤 것이 있고, 어떤 관계를 맺고 있는 지를 파악함으로써 보다 정확하게 이해할 수 있다는 데 있다. 역사적 사건들을 기술하는데 있어서 시공간적 위치는 그 사건에 대한 역사적 상황을 포괄적으로 표현한 것이라고 할 수 있다. 따라서 시공간적 위치정보는 역사적 사건들을 서로 연결하는 중요한 매개체가 된다. 우리는 이 논문을 통하여 역사적 사실 또는 사건들을 기반으로 하는 역사정보서비스에 있어서 정보에의 접근 및 검색 방법에 대한 사용 시나리오를 분석하고, 시공간의 틀 속에서 역사 이야기를 구성하기 위한 온톨로지 설계 방법을 제안한다.
최근 전염성이 높은 COVID-19 바이러스의 영향으로 접촉자 추적에 사용할 수 있는 시공간 궤적에 대한 중요성이 커지고 있다. 시공간 궤적은 객체가 이동한 시간 및 공간 데이터를 저장한다. 본 논문에서는 이동 객체의 시공간 궤적에 대한 질의 처리를 제안한다. 이동 객체의 시공간 궤적 모델은 위치를 저장하기 위하여 포인트 형태의 공간 데이터를 가지고 타임스탬프 형태의 시간 데이터를 가진다. 궤적 질의는 같은 버스에 탑승하여 서로 밀접하게 접촉한 사용자들의 쌍을 검색하는 질의이다. 궤적 질의를 처리하기 위하여 데이터셋으로는 마이크로소프트의 Geolife 데이터를 사용한다. 제안된 궤적 질의 처리는 궤적 데이터를 날짜별로 나누고 각 날짜에 대해 사용자의 궤적들이 근처에 있었는지 검사하고 접촉자들에 대한 정보를 결과로 생성한다.
오늘날 유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 발달함에 따라, 다양한 분야에서 이동체 위치 데이터에 대한 효율적인 관리의 중요성이 급속히 증가하고 있다. 그러나 이러한 용도로 사용되는 MODBMS나 DSMS는 이동체의 시공간 스트림 데이터에 대한 실시간 관리를 효율적으로 지원하지 못하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 이동체의 시공간 데이터 스트림의 효율적인 실시간 관리를 위해 시공간 DSMS를 설계 및 구현하였다. 본 논문에서는 시공간 DSMS를 개발하기 위해서 OGC의 공간 데이터 타입과 공간 연산자를 지원하는 GEOS을 사용하여 스탠포드 대학에서 개발한 STREAM(STanford stREam dAta Manager)를 확장하였다. 마지막으로 본 논문에서 구현한 시공간 DSMS를 이동체의 시공간 스트림 데이터에 대한 실시간 관리가 필요한 실시간 모니터링 분야에 적용해 봄으로써 본 시스템의 효용성을 검증하였다.
유비쿼터스 컴퓨팅 및 모바일 기술의 발달에 따라 위치 기반 서비스의 사용이 확대되어 가고 있고 모바일 전자 거래 환경에서 가장 주요한 서비스로 자리 잡고 있다. 하지만, 이와 함께 개인의 위치가 추적되고 노출됨에 의하여 사생활 침해와 같은 문제점들도 대두되고 있다. 본 연구는 개인의 위치를 노출시키지 않고도 시공간 질의를 처리하기 위한 새로운 시공 간 질의 처리 기법을 제안한다. 기존의 사용자 위치 은폐 기술은 사용자의 식별자를 감추거나 위치를 정적인 4분 트리나 격자 구조를 이용하여 은폐하는 방법을 사용하였다. 격자를 이용한 위치 은폐는 단순히 사용자의 식별자를 감추는 방법에 비해서는 우수한 방법이지만 미리 정해진 격자의 크기에 의해 위치를 은폐하므로 객체의 위치 분포에 따라 실제보다 불필요하게 많은 오차를 포함하게 되어 질의 성능이 저하되는 문제점을 지닌다. 본 연구에서는 시공간 질의 처리에 널리 사용되는 R-트리를 이용하여 위치 은폐를 수행하는 기법을 제안한다. R-트리의 노드는 기본적으로 최소 객체 개수를 보장하므로 R-트리의 MBR을 은폐된 위치로 직접 사용하면 위치 분포에 보다 능동적으로 대처할 수 있다. 본 연구는 다양한 실험 을 통하여 R-트리에 기반한 위치 은폐가 기존의 기법들에 비하여 우수한 성능을 보임을 증명하였다.
최근에 움직이는 객체의 미래 위치를 위한 TPR-tree가 제안되었으며, TPR-tree를 이용한 많은 연구들이 제안되었다. 그러나, TPR-tree가 시공간 데이타베이스에서 널리 사용됨에도 불구하고, TPR-tree를 위한 비용 모델은 제안되지 않았다. R-tree와 같은 공간 색인을 위한 비용 모델들은 움직이는 객체들의 미래 위치를 전혀 고려하지 않기 때문에, TPR-tree에 대한 시공간 질의를 위한 디스크 액세스 수를 정확하게 예측하지 못한다. 본 논문에서는 움직이는 객체들의 미래 위치를 고려한 TPR-tree를 위한 비용 모델을 처음으로 제안한다. 다양한 실험 결과, 제안된 TPR-tree의 비용 모델은 디스크 액세스 수를 정확하게 예측한다.
Forest Canopy Density is a dynamic process mediated by various natural and anthropogenic factors. It can be changed over time and locations in the same forest type and landscape. However, human dimensions are considered as the primary force of landscape change and subsequent forest canopy loss in tropical regions of the world. Many studies have been indicated that roads have a far greater impact on forests than simply allowing access for human use. Similarly, rivers have been used as means of transportation, hence illegal logging and felling further deplete forest canopy density. The main objective of this study was to investigate the spatio-temporal dynamic alterations of Forest Canopy Density (FCD) across with site associated factors such as biophysical, physical and human interferences in tropical region of Nepal from 1988 to 2001. Landsat TM and ETM+ of 1988 and 2001 were used to assess the spatial and temporal dynamic alterations of FCD. This analysis revealed that distance to human settlements at P=<0.01, rivers, human interferences (path and fire) and species composition had a statistically significance at P=<0.05 level. However, other factors did not show any significant relation. So, we concluded that understanding of dynamic alterations of FCD with respect to factors was quite complex phenomena. Other surrounding environment could also playa significant role. A comprehensive analysis could be required to understand such complexities. Therefore, additional factors such as climatic, biophysical, social, and institutional with respect to spatio-temporal variability should be considered for the better understanding of canopy dynamic.
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.
본 연구에서는 소량의 차량 위치정보를 통해 과거의 차량 위치를 추적하고, 운행궤적을 표현할 수 있는 방향각 정보를 이용한 하이브리드 기법을 제안하였다. 제안한 기법의 효율성을 검증하기 위해 다양한 조건 하에서 실제 차량 이동객체를 운행하여 차량 위치정보를 수집하였으며, 수집된 차량 위치정보에서 기존의 시간 간격별 차량 위치정보와 방향각 정보를 이용한 차량 위치정보를 추출하여 비교 분석하였다. 또한, 제안 기법의 효율성을 검증하기 위하여 GPS TrackMaker와 차영상 기법 그리고 일관성 비교, 정량적 비교, 차량 운행거리 비교 등 다양한 방법으로 비교 분석하였다.
역사문화 콘텐츠는 사회적 변화 또는 발전에 대한 기록 또는 근거 자료들을 디지털화한 것을 말한다. 사회적 변화 또는 발전은 사회와 자연의 상호작용의 결과라고 할 수 있으며, 관찰자의 시공간적 위치에 따라서도 내용이 달라진다. 따라서 역사문화 콘텐츠는 저장과 보존, 정보의 교환뿐만 아니라 미래의 변화에 대응할 수 있도록 하는 확장된 개념의 상호운용성과 사용자의 요구 또는 상황에 따라 연관된 정보를 쉽게 제공할 수 있도록 하는 지능화된 서비스가 가능한 구조를 갖도록 할 필요가 있다. 본 연구는 사건 또는 스토리의 콘텍스트에 기반으로 사람, 공간을 포함하는 객체들 간의 관계를 설정하는 온톨로지 설계 방법을 제안하고 이를 성서 콘텐츠에 적용하였다.
최근 이동 객체의 위치 데이터를 이용하기 위한 무선 측위 기술과 모바일 컴퓨팅 기술이 급속도로 발전하였다. 이동 객체의 수가 많고 위치 획득 간격이 짧을수록 위치 데이터가 급격히 늘어나기 때문에 대용량의 위치 데이터 처리가 가능해야 하며, 위치 기반 서비스를 위한 다양한 시공간 인덱싱을 지원해야 하고, 또한 이동 객체의 불확실성 문제를 해결할 수 있어야 한다. 따라서, 본 논문에서는 이동 객체의 위치 데이터를 효과적으로 갱신하면서 현재 데이터와 과거 데이터의 인덱싱을 지원하는 색인 구조로 3DR-tree 기법을 활용하여 색인시 노드간의 겹침을 보완하고 사장 공간을 줄이는 Rend 3DR-tree 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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