• 지능정보연구
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• 제10권2호
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• pp.15-37
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• 2004

최근 데이터 양이 급증하면서 데이터 마이닝에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있으며 특히 GPS 시스템, 감시시스템, 기상 관측 시스템과 같은 다양한 응용 시스템으로부터 수집된 데이터를 분석하고자 하는 시공간 데이터 마이닝 연구에 대한 관심이 더욱 높아지고 있다. 기존의 시공간 데이터 마이닝 연구들에서는 비시공간 데이터 기반의 일반적인 클러스터링 기법들을 그대로 적용하고 있으나 데이터의 속성이 다른 시공간 데이터 마이닝에서 기존의 알고리즘들이 어느 정도의 성능을 보장하는지, 데이터의 시공간 속성에 따라 적절한 마이닝 알고리즘을 선택하기 위한 기준이 무엇인지 등에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 기존의 시공간 데이터 마이닝 연구에서 일반적으로 많이 사용되어 온 알고리즘인 SOM(Self-Organizing Map)을 기반으로 시공간 데이터 마이닝 모듈을 개발하고, 개발된 클러스터링 모듈의 성능을 K-means과 두 가지 응집 계층(Hierarchical Agglomerative) 알고리즘들과 균질도, 분리도, 반면영상 너비, 정확도의 네 가지 평가 기준을 기반으로 비교하였다. 또한 입력 데이터의 특성 가시화 및 클러스터링 결과의 정확한 분석을 위해 시공간 데이터 클러스터링을 위한 가시화 모듈을 개발하였다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제10권2호
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• pp.63-79
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• 2008

고급 GIS 및 복잡한 공간 분석 기술이 발전함에 따라 다양한 의사 결정 지원 시스템에서 지리적 혹은 공간적 문제 해결을 위한 고급 지식을 지원하기 위해 더욱 강력한 기술이 필요하게 되었다. 또한, 법집행 기관 및 수사 기관 등을 중심으로 효율적인 수사 및 향후 범죄 예방을 위해 과학 수사, 법 과학에 관한 연구의 필요성이 증대되고 있다. 특히, 연쇄 범죄의 공간적 패턴을 분석함으로써 범죄자의 거점 위치를 예측하기 위한 지리적 프로파일링(Geographic Profiling)에 대한 연구가 활발하다. 그러나, 기존의 지리적 프로파일링 연구에서는 공간적 패턴 분석을 위해 단순히 통계적 방법만을 사용하고 있고, 연쇄 범죄에 대한 다양한 공간적, 시간적 분석 기술을 지원하지 않으므로 거점 예측시 낮은 정확도를 보인다. 그러므로, 본 논문에서는 범행 위치의 공간적 분포와 범죄 발생의 시간적 분포 특성에 따라 연쇄 범죄의 시공간 패턴을 유형화하고, 이를 기반으로 연쇄 범죄의 거점 위치를 보다 정확하게 예측하는 알고리즘으로 STA-BLP(Spatio-Temporal Analysis based Base Location Prediction)을 제안한다. STA-BLP는 하나의 거점으로부터 특정 방향을 선호하여 이동하며 발생되는 연쇄 범죄의 비등방성 패턴을 고려하고, 동일한 경로에 대한 반복 이동에 대한 범죄자의 학습 효과를 고려함으로써 예측 정확도를 개선시킨다. 또한, 다수의 군집화된 범행 위치들로부터 각 군집에 소속된 범행 위치들에 대한 지역적 거점 위치 예측과 모든 범행 위치에 대한 전역적 거점 위치 예측을 통해 거점이 다수 존재하는 연쇄 범죄의 경우에도 보다 정확한 예측을 수행한다. 마지막으로 다양한 실험을 통해 기존에 제시된 알고리즘과 STA-BLP의 예측 정확도를 비교하여 제안 알고리즘의 우수성을 입증하였다.

• 대한지리학회지
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• 제40권3호
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• pp.310-320
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• 2005

이 연구는 GPS 수신기를 통해 수집된 개인통행자료를 이용하여 통행패턴의 시공간적 특성을 다양한 그래픽으로 요약하고 탐색적 분석을 가능케하는 지리적 시각화 환경을 제안하고 이를 구현 및 평가하는 것을 목적으로 한다 이 연구에서는 시공간입방체(space-time cube)를 바탕으로 시간지리학 개념을 시각적으로 표현하였으며, 시간산포기둥(temporal dispersion cylinder), 평행평면그림(parallel plane plot)과 같은 부가적인 시각화 도구의 구현을 통해 개인통행패턴의 시공간적 속성 및 이동경로 주위지역의 사회경제적$\cdot$자연적 속성을 함께 탐색할 수 있도록 하였다. 또한 사용자와의 상호작용을 통해 개인통행자료에 포함되어 있는 "언제", "어디에서", "무엇을"이라는 세 가지 정보요소들을 동적으로 탐색 및 질의할 수 있는 환경을 제공한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권9호
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• pp.963-973
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• 2016

대용량 미디어 온톨로지를 이용하여 의미 있는 지능형 서비스를 제공하기 위해 기존의 Axiom 추론뿐만 아니라 다양한 추론을 활용하는 지식 확장이 요구되고 있다. 특히 시공간 정보는 인공지능 응용분야에서 중요하게 활용될 수 있고, 시공간 정보의 표현과 추론에 대한 중요도는 지속적으로 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 공간 정보를 추론에 활용하기 위해서 공공 주소체계에 대한 LOD를 대용량 미디어 온톨로지에 추가하고, 이러한 대용량 데이터 처리를 위해 인메모리 기반의 분산 처리 프레임워크를 활용하는 공간 추론을 포함하는 RDFS 추론 시스템을 제안한다. 또한 추론을 통해 확장된 데이터를 포함하는 대용량 온톨로지 데이터를 대상으로 하는 분산 병렬 시공간 SPARQL 질의 처리 방법에 대해서 설명한다. 제안하는 시스템의 성능을 측정하기 온톨로지 추론과 질의 처리 벤치 마킹을 위한 LUBM과 BSBM 데이터셋을 대상으로 실험을 진행했다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제28권3호
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• pp.417-422
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• 2007

In this study, we investigated spatio-temporal eye-hand coordination by the "Global effect paradigm", a target-distracter configuration Global effect is observed a variety of visual tasks, for example, during rapid automatic tracking, scanning for target detail, and the comparison of target configurations. Global effect used to investigate eye-hand coordination with a task that presents a target close to a distracter. Eight young subjects participated in the experiments. The experiments consist of using a distracter less eccentric than the targe1 and using a distracter more eccentric than target. Each experiment consist of tasks which are making reference, pointing the target with watching visual stimulation(saccade) and pointing the target. The subject's task was to move towards the target as quickly as possible. We measured the eye movement by using EOG and the hand movement by using NDI Optotrak system. This study shows that eye and hand movement exists for global effect paradigm in spatio-temporal coordination.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제7권6호
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• pp.137-144
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• 2018

차량 애드혹 네트워크(VANETs)은 사고 통지, 콘텐츠 사용 등과 같은 다양한 응용프로그램을 제공할 수 있다. 이러한 응용 프로그램은 속성에 따라 관심영역과 수명을 갖는 시공간 데이터를 가지고 있다. 그러나, 관심 영역에 데이터를 전달하는 지오캐스팅 프로토콜은 현재 시간에만 단일 전송을 통해 영역의 모든 차량에 데이터를 제공할 수 있지만, 데이터의 수명시간 동안 해당 영역을 이동하는 차량에는 데이터를 제공할 수 없다. 따라서 우리는 VANET에서 데이터의 수명시간동안 관심 영역의 차량에 데이터를 전송하기 위해 지역적 캐싱 기법을 사용하는 시공간 지오캐스팅 프로토콜을 제안한다. 효율적이고 신뢰성 있는 지역적 캐싱을 위해서, 제안된 프로토콜은 비콘 기반 데이터 공유, 잔여 캐싱 제거 및 거리 기반 캐싱 교환을 사용한다. 시뮬레이션 결과는 제안된 프로토콜이 기존 프로토콜과 비교하여 보다 안정적이고 효율적인 데이터 전달을 달성하는지를 검증한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권10호
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• pp.473-478
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• 2015

최근, 축산 농가에서 돈사 내 개별 돼지들의 자동 영상 모니터링 기법이 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 현재까지 이를 위한 다양한 연구들이 소개되어 왔지만, 아직도 추가적인 연구 노력이 요구된다. 특히, 혼잡한 돈방에서 움직이는 근접한 돼지들의 객체 식별을 위한 연구가 영상처리 분야 입장에서 요구된다. 본 논문에서는 감시카메라 환경에서 움직이는 근접한 돼지들의 객체 식별을 위한 해법으로써 시공간 정보와 영역 확장 기법을 이용한 효율적인 영상 분할 방법론을 새롭게 제안한다. 실제로 세종에 위치한 한 돈사에서 취득한 영상 정보를 이용하여 본 논문에서 제안한 시스템의 성능을 실험적으로 검증하였다.

• 한국농공학회논문집
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• 제49권6호
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• pp.65-76
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• 2007

Studies in landscape ecology have emphasized on the relationship between landscape patterns and shapes. A variety of landscape metrics has been developed so far to quantify landscape structures. Therefore, their developments and widespread applications become possible with the advent of spatial information systems including geographic information systems(GIS) and remote sensing. This study is to grasp the change of land use and landscape ecology indices, and to analyze the change of landscape structure in a part of Gyeonggi-do during 15 years from 1985 to 2000. Green-area distribution maps and agricultural-area distribution maps for the analysis were reconstructed from land cover maps constructed by WAMIS(Water Management Information System). And then, 4 landscape ecology indices(TA, LPI, SHAPE_AM, CAI_MN) for the green-area and 5 landscape ecology indices(TA, PD, LPI, LSI, CAI_MN) for the agricultural-area were selected by using pearson correlation analysis. According to the spatio-temporal change analysis using landscape ecology indices, the green-area fragmentation of Yongin was the most severe of the study area and the agricultural-area fragmentation of Gwangju and Namyangju was more severe than any other regions.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.31-39
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• 2012

분산 비디오 압축 기술은 초경량 비디오 압축 기술로써 많은 주목을 받고 있으며, 대표적인 기법은 피드백 채널을 이용하여 우수한 부호화 성능을 유지한다. 그러나 이로 인해 복호화기의 복잡도를 증대시키고 매우 많은 반복적인 연산에 의한 큰 복호화 지연을 요구하기 때문에 실시간 구현에 제한이 되고 있으며, 이를 개선하기 위한 연구가 필요하다. 이를 위해, 본 논문에서는 화소 영역 위너-지브 비디오 복호화 기법에서 각 비트 플레인 내에 위치한 LDPCA 프레임간의 시간적 상관성, 공간적 상관성 그리고 시공간적 상관성 등을 고려한 패리티 비트 요구량에 대한 예측 방법을 제시하고 고속 분산 비디오 복호화기법에 적용하여 성능을 비교한다. 모의실험을 통해, 움직임이 큰 영상과 움직임이 적은 영상에 대해 각각 시공간적 상관성과 시간적 상관성을 이용한 방식이 우수한 특성을 보이며, 이는 분산 비디오 부호화 기법의 다양한 응용 환경에 따른 효과적인 패리티 요구량 예측기법을 찾는데 효과적으로 사용될 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제5권5호
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• pp.553-563
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• 1999

SDETM(Spatial Database Engine)는 ESRI 회사에서 개발한 클라이언트-서버 구조의 공간 데이터베이스로서 빠르고 효율적인 공간 연산의 수행과 대규모의 공간 데이터 집합을 취급하며 다양한 공간 연산과 공간관계 매크로를 지원한다. 아울러 공간상의 지형객체는 공간 또는 속성 변경에 의한 이력데이타가 발생하지만, SDE와 같은 기존의 공간 도구는 지형객체의 스냅샷 정보만을 취급하므로 시간의 흐름에 따른 이력 데이터는 물론 이력질의를 지원하지 못한다. 따라서, 이 논문에서는 SDE를 이용한 지리정보 시스템의 이력질의 지원을 목표로 시공간 데이터 모델의 정립을 비롯하여 시공간탐색 조건식의 생성 알고리즘과 시간관계 매크로의 구현 알고리즘을 제시한다. 구현된 시공간 데이터 모델과 시간관계 매크로 확장은 지리정보시스템에서 시간변이 지형객체의 이력 데이터 관리와 시간관계 매크로에 의한 이력질의를 수행할수 있다.