The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.1
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pp.11-20
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1999
Because conventional spatial databases process the spatial information that is valid at current time, it is difficult to manage historical information efficiently which has been changed from the past to current. Recently, there are rapid increasing of interest to solve this problem so that makes databases to support historical information as well as spatial management at the same time. It can be eventually used in a various application areas. The formal semantics in a database is used to represent database structures and operations in order to prove the correctiveness of them in terms or mathematics. It also plays an important role in database to design a database and database management system. So in this paper, we suggest spatiotemporal domain, object, data, and spatiotemporal geometric/topological operations. And we not only formalize relational algebra/calculus using formal semantics for a spatiotemporal data model, but also show the example of real orld with them.
Kim, Dong-Ho;Lee, Jong-Yun;Joo, Young-Do;Ryu, Keun-Ho
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.5
no.5
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pp.1083-1097
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1998
The conventional geographic information systems(GIS) is a software which handles spatial and aspatial information of objects in the real world. The system can not support users time-varying information because it manipulates their snapshot data in the spatial database. Also even though it supports time-varying information, it is very limited and hs many difficulties in presenting and processing queries. This paper therefore describes an integrated spatiotemporal data model using loosely-coupled approach which is extended a time dimension for the previous spatial database and which handles time-varying historical information of spatial objects. Conclusionally this paper not only designed a data structure for spatiotemporal database, but also implemented spatial comparison operations varying over time.
In the wireless environment, according to the development of technology, which is able to obtain location information of spatiotemporal moving object, the various application systems are developed such as vehicle tracking system, forest fire management system and digital battle field system. These application systems need the data model, which is able to represent and process the continuous change of moving object. However, if moving objects are expressed by a relational model, there is a problem which is not able to store all location information that changed per every time. Also, existing data models of moving object have a week point, which constrain the query time to the time that is managed in the database such as past or current and near future. Therefore, in this paper, we propose a data model, which is able to not only express the continuous movement of moving point and moving region but also process the operation at all query time by using shape-change process and location determination functions for past and future. In addition, we apply the proposed model to forest fire management system and evaluate the validity through the implementation result.
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.
International conference on construction engineering and project management
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2015.10a
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pp.294-298
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2015
In the United States, the completion of Construction Work Zone (CWZ) impact assessments for all federally-funded highway infrastructure improvement projects is mandated, yet it is regarded as a daunting task for state transportation agencies, due to a lack of standardized analytical methods for developing sounder Transportation Management Plans (TMPs). To circumvent these issues, this study aims to create a spatiotemporal modeling framework, dubbed "SWAT" (Spatiotemporal Work zone Assessment for TMPs). This study drew a total of 43,795 traffic sensor reading data collected from heavily trafficked highways in U.S. metropolitan areas. A multilevel-cluster-driven analysis characterized traffic patterns, while being verified using a measurement system analysis. An artificial neural networks model was created to predict potential 24/7 traffic demand automatically, and its predictive power was statistically validated. It is proposed that the predicted traffic patterns will be then incorporated into a what-if scenario analysis that evaluates the impact of numerous alternative construction plans. This study will yield a breakthrough in automating CWZ impact assessments with the first view of a systematic estimation method.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.6
no.4
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pp.45-56
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2010
This paper suggests constraint data modeling based on constraint data presentation techniques to perform complex spatial database operation naturally. We were able to identify the limitation of extendibility of dimension and non-equal framework via relevant research for former schema of spatial database and query processing. Therefore we described generalized tuple of spatial data and the definition of suggested constraint data modeling. Also we selected MLPQ/PReSTO tool among constraint database prototype and compare standard functionality of ARC/VIEW. Then we design scenario for spatial operation using MLPQ/PReSTO and we suggested application effect after query processing. Based on above explanation, we were able to identify that we can process spatial data naturally and effectively using simple constraint routine on same framework via constraint data modeling.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.5
no.9
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pp.2281-2293
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1998
Spatial objects in the space II odd hale been changed bl eitber non-spiltial operations or spatial operations. For example, their states arc changed by the following operation: changing their owners, changing their owner's address, installing new constructions, changing precincts, splitting, and merging, The conventional geographic information system(GIS), however, did not also manage their histoncal information cecause it handles the snapshot image of spatial ohjects in the world. In this paper we therelore propose a spatiotemporal data model which is ahle to not un]y manage the historical information of spatial objects but also, support their historical intemlgation by extending a time dimension and a historical pointer for SDE(Spatial Database Engine) spatial data model. Finally, the proposed spatiotemporal data model using a layered time extension are going to contribute to manage the history of spatial objects in the world and retrieve them.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.32
no.6
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pp.637-650
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2014
Geospatial research on emergency response in multi-level micro-spatial environments (e.g., multi-story buildings) that aims at understanding and analyzing human movements at the micro level has increased considerably since 9/11. Past research has shown that reducing the time rescuers needed to reach a disaster site within a building (e.g., a particular room) can have a significant impact on evacuation and rescue outcomes in this kind of disaster situations. With the purpose developing emergency response systems that are capable of using complex real-time geospatial information to generate fast-changing scenarios, this study develops a Spatiotemporal Optimal Route Algorithm (SORA) for guiding rescuers to move quickly from various entrances of a building to the disaster site (room) within the building. It identifies the optimal route and building evacuation bottlenecks within the network in real-time emergency situations. It is integrated with a Ubiquitous Sensor Network (USN) based tracking system in order to monitor dynamic geospatial entities, including the dynamic capacities and flow rates of hallways per time period. Because of the limited scope of this study, the simulated data were used to implement the SORA and evaluate its effectiveness for performing 3D topological analysis. The study shows that capabilities to take into account detailed dynamic geospatial data about emergency situations, including changes in evacuation status over time, are essential for emergency response systems.
This study, as the temporal and spatial data for the real price apartment in Seoul from January 2006 to June 2013, empirically compared and analyzed the estimation result of apartment price using OLS by hedonic price model for the problem of space-time correlation, temporal autoregressive model (TAR) considering temporal effect, spatial autoregressive model (SAR) spatial effect and spatiotemporal autoregressive model (STAR) spatiotemporal effect. As a result, the adjusted R-square of STAR model was increased by 10% compared that of OLS model while the root mean squares error (RMSE) was decreased by 18%. Considering temporal and spatial effect, it is observed that the estimation of apartment price is more correct than the existing model. As the result of analyzing STAR model, the apartment price is affected as follows; area for apartment(-), years of apartment(-), dummy of low-rise(-), individual heating (-), city gas(-), dummy of reconstruction(+), stairs(+), size of complex(+). The results of other analysis method were the same. When estimating the price of real estate using STAR model, the government officials can improve policy efficiency and make reasonable investment based on the objective information by grasping trend of real estate market accurately.
Information visualization, generally speaking, consists of three steps: transform from raw data to data model, visual mapping from data model to visual structure, and transform from visual structure to information model. In this paper, we propose a visual mapping method from spatiotemporal table information, which is related to events in large-scale building, to 3D map metaphor. The process has also three steps as follows. First, after analyzing the table attributes, we carefully define a context to fully represent the table-information. Second, we choose meaningful attribute sets from the context. Third, each meaningful attribute set is mapped to one well defined visual structure. Our method has several advantages. First, users can intuitively achieve non-spatial information through the 3D map which is a powerful spatial metaphor. Second, this system shows various visual mapping method applicable to other data models in the form of table, especially GIS. After describing the whole concept of our visual mapping, we will show the results of implementation for several requests.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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