시공간 데이터베이스는 현실세계에 존재하는 다양한 유형의 객체에 대한 공간 관리와 이력 정보를 동시에 제공함으로써 지리정보시스템, 도시계획시스템, 자동주행시스템 등과 같이 다양한 응용분야에서 사용된다. 지금까지 시공간 데이터베이스 모델에 관한 기본적인 연구가 진행되었으나, 시공간 데이터베이스 질의 언어에 대한 연구는 매우 미비한 상태이다. 따라서 이 논문에서는 먼저 시공간 객체를 데이터베이스화하기 위한 모델을 살펴보고, 시공간 질의언어가 제공하는 기능들을 정리한다. 또한 관계형 질의 언어인 SQL을 기반으로 효율적인 이력 정보와 공간 관리기능을 제공하는 시공간 데이터베이스 질의언어인 STQL을 제안하며, 제안된 질의언어의 시공간 질의 연산 수행을 보인다.
이 연구는 국내 우편물량 감소와 우편사업 경쟁력 강화를 위하여 GIS 및 시공간 마이닝 기술을 이용한 GIS 기반의 새로운 우편 마케팅 기법을 제안한다. 홍보를 원하는 기업체에게 의미 있고 정확한 마케팅 정보 제공을 위해서 Geo-Lifestyle 군집화를 적용한 인구 사회학적 마켓 세분화 기법과, 시간 공간 차원의 다차원적 분석을 통한 시공간 구매 소비 성향 예측 기법을 제안하였다. Geo-Lifestyle 군집분석 및 시공간 큐브 마이닝의 평가를 위해서 강남구, 송파구 지역의 내부 외부데이터를 사용하였고, 실험결과 14개의 최적 마케팅 클러스터를 생성하였으며 구매 소비 성향 예측을 위한 시 공간 패턴을 추출하였다.
시공간 데이타베이스는 현실세계의 객체에 대하여 효율적인 공간 관리와 이력 관리를 지원한다. 이러한 시공간 데이타베이스는 시간차원과 공간차원이라는 이질적 데이타 공간을 관리하여야 하는 대단히 복잡한 시스템이다. 따라서 데이타에 대한 효율적 접근 방법에 대한 연구가 필수적이며, 이는 효율적 색인 기법의 개발을 통하여 이룰 수 있다. 그러나 시공간 데이타에 대한 접근방법 연구는 거의 이루어지지 않고 있으며 극소수의 사례들마저도 공간 객체의 이력 개념을 지원하는 것이 아니라 멀티미디어 객체의 상대적 시간만을 지원하고 있다. 따라서 이 논문에서는 공간 데이타의 이력을 표현하는 시공간 데이타에 대하여 효율적으로 색인하기 위한 방안으로서 시간과 공간을 단일화된 색인 영역으로 통합하는 단일화된 시공간 색인 모델을 제시하고, 이를 기존의 R-트리를 기반으로 확장한 색인을 설계 및 구현하였으며, 아울러 다양한 유형의 시공간 연산에 대한 색인의 성능을 평가하였다.Abstract Spatiotemporal databases are able to support an efficient spatial management as well as historical management for an object in the real world. It is very complex to manage these two dimensions why there exists on difference of inborn property of temporal and spatial dimensions. Therefore an efficient access method should be studied, and it can be done by means of development of efficient indexing technology.However, there is a few related work in the research of access methods of spatiotemporal data. Also the previous works do not support the concept of history for spatial object, and only support the relative time among multimedia objects. Therefore, in this paper, we propose a unified Spatiotemporal index model as an efficient index for Spatiotemporal data. And we not only design Spatiotemporal index that has been extended to historical management facility on the basis of conventional R-tree, but also implement it. Finally we have evaluated performance of index for the various kinds of Spatiotemporal operations.
지금까지 명확하게 정의된 경계를 갖는 공간 및 시공간 객체 모델 개발에 관한 많은 연구가 수행되어 왔다. 그러나, 이들 모델은 지리 분석과 이미지 해석에 관한 많은 응용에서 식별되는 불확실한 경계를 갖는 공간 및 시공간 객체에 직접적으로 적용될 수 없다. 따라서, 이 논문에서는 불확실한 공간 및 시공간 객체에 적용할 수 있는 불확실한 시공간 데이터 모델을 제안하고, 이 모델을 기반으로 불확실한 시공간 객체간의 위상 관계에 관한 연산자를 정의하고, 연산 알고리즘을 설계하였다. 제안된 모델은 기존 모델과의 호환성을 위해 개방형 GIS 명세서를 기반으로 하는 시공간 데이터 모델을 확장하여 설계하였다. 불확실한 시공간 객체는 시간에 따라 위치와 모양이 불연속적으로 변하는 객체와 시간에 따라 위치와 모양이 연속적으로 변하는 객체로 정의하였으며, 확장된 9-IM을 사용하여 이들 객체간의 위상 관계를 정의하였다. 제안된 모델은 천연자원 관리시스템, 날씨 정보 관리 시스템, 지리 정보 관리 정보 시스템 등에 효율적으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
토지정보는 실시간 변화하는 공간상의 정보로써 일반적 현황정보뿐만 아니라 공간적 요소와 시간적 요소가 함께 고려되어야 한다. 이에 본 연구는 기존 연구에서 제시된 다양한 시공간 데이터모델을 파악하여 토지정보에 적합한 시공간모델을 적용하고 구현하였다. 구현한 시공간모델의 주요 특징은 시간측면에서 유효시간과 거래시간이 구분되며 속성측면에서 면적, 소유권 등 관련정보를 포함하였다. 또한 공간적 관점에서 스파게티 자료구조를 가지면서 공간정보 변화시 좌표의 중복관리를 하지 않도록 하여 정보의 중복을 줄였다. 본 연구에서 구현한 시공간 토지정보 모델은 속성, 공간 및 시간에 대한 질의 표현을 가능하게 하였다.
본 연구는 계절에 따라 도심 도보관광자들의 시 공간 이동밀도 및 멈춤 특성 분석을 주요 연구목적으로 한다. 이를 위해 본 연구는 서울 북촌한옥마을을 연구대상지로 선정하고, GPS 기반 스마트폰 어플리케이션을 활용하여 도심 도보관광자들의 시 공간 행태 데이터를 수집하였다. 이에 기초하여 본 연구는 GIS와 통계적 접근방법을 이용하여 봄, 여름 도심 도보관광자들의 시 공간 이동행태를 분석하였다. 주요 연구결과, 도심 도보관광자들의 이동 및 체류특성은 계절별로 통계적 차이가 검증되었다. ArcGIS를 이용하여 도심 도보관광자의 시 공간적 이동밀도와 멈춤 특성을 분석한 결과, 대상지로의 중심 접근로와 상업공간에 있어 공간적 시간적 집중성이 확인되었다. 도심 도보관광관련 정책입안자나 개발자들은 본 연구결과의 시 공간 밀집도를 활용하여 도보관광지의 수용력 조절이나 관광자들의 공간적 혹은 시간적 분산정책 수립에 활용할 수 있을 것이다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권4호
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pp.1618-1637
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2018
By means of compressive sensing (CS) technique, this paper considers the collection of sensor data with spatiotemporal correlations in wireless sensor networks (WSNs). In energy-constrained WSNs, one-dimensional CS methods need a lot of data transmissions since they are less applicable in fully exploiting the spatiotemporal correlations, while the Kronecker CS (KCS) methods suffer performance degradations when the signal dimension increases. In this paper, an appropriate sensing matrix as well as an efficient sensing method is proposed to further reduce the data transmissions without the loss of the recovery performance. Different matrices for the temporal signal of each sensor node are separately designed. The corresponding energy-efficient data gathering method is presented, which only transmitting a subset of sensor readings to recover data of the entire WSN. Theoretical analysis indicates that the sensing structure could have the relatively small mutual coherence according to the selection of matrix. Compared with the existing spatiotemporal CS (CS-ST) method, the simulation results show that the proposed efficient measurement method could reduce data transmissions by about 25% with the similar recovery performance. In addition, compared with the conventional KCS method, for 95% successful recovery, the proposed sensing structure could improve the recovery performance by about 20%.
Although spatial databases support an efficient spatial management on objects in the real world, they have a characteristic that process only spatial information valid at current time, So in case of change in the spatial domain, it is very hard to support an efficient historical management for time-varying spatial information because they delete an old value and then replace with new value that is valid at current time. To solve these problems, there are rapidly increasing of interest for spatiotemporal databases, which serve historical functions for spatial information as well as spatial management functions for an object. However most of them presented in an abstract time-varying spatial phenomenon, but have not presented a concrete policy in spatiotemporal databases. In this paper, we propose a spatiotemporal data model that supports bitemporal time concepts in three dimensional architecture. In the proposed model, not only data types and their operation for object of spatiotemporal databases have been classified, but also mathematical expressions using formal semantics for them have been given. Then, the data structures and their operations based on relational database model as well as object-oriented database model are presented.
지리정보 시스템은 토지와 관련한 속성 데이터와 공간 데이터의 통합 정보를 저장하고 저장된 데이터를 분석할 수 있다. 대부분의 지리정보 시스템은 토지의 현재 정보만을 지원한다. 그러나 토지에 대한 소유권 분쟁이나 토지 정책 수립에 필요한 통계 정보는 현재 정보뿐만 아니라 과거의 이력 정보를 필요로 한다. 따라서, 이 논문에서는 효율적으로 이력 정보를 관리할 수 있는 시공간 연산자를 설계 및 구현하였다. 이 연산자들은 GIS 기반 토지대장/지적도 이력관리 시스템에서 사용된다. 이력 정보는 시공간 연산자의 공간 연산에 의해 발생되며, 구현된 연산자는 이력 정보를 저장하고, 관리할 수 있는 기능을 제공한다.
시공간 데이터는 위도와 경도를 비롯한 위치정보를 포함한 데이터를 일컫는 말로 지리학적 시각화의 연구로 시공간 데이터를 분석하고 표현하는 방법에 대한 다양한 연구가 진행되었다. 이 기술은 특정 공간에 시간을 두고 연속적 또는 이산적으로 발생하는 데이터로부터 패턴을 찾고 이를 분석하는 데 목표가 있다. 하지만, 이동 경로에 대한 정보가 없는 이산적인 시공간 데이터에서 데이터의 흐름을 시각화하는 것은 쉽지만은 않은 일이다. 본 논문에서는 커널밀도추정과 중력모델을 이용하여 이산적인 시공간 데이터로부터 벡터를 추출하고 이를 이용하여 사용자로 하여금 시공간 데이터에서 움직임과 경향을 분석할 수 있도록 시각화 하는 것에 목표를 두었다. 이를 뒷받침하기 위하여 트위터 데이터를 이용하여 이산적인 시공간 데이터를 시각화하고 분석하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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