• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2004.12a
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• pp.98-104
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• 2004

이동체 데이터베이스에서 이동체의 과거 궤적을 저장하기 위해 메인 메모리 기반 색인을 이용하면 시간이 지남에 따라 데이터의 방대함으로 인해 주어진 메모리 용량이 부족하게 될 수 도 있다. 이를 해결하기 위해서는 메인 메모리에 상주하는 색인의 일부를 계속해서 디스크로 이주하는 정책이 필요하다. 이런 이주 정책을 지원하는 메인 메모리 이동체 색인이 통합 색인이다. 기존 통합 색인의 색인 이주 정책인 이동 서브트리 정책은 시간 축으로 가장 오래된 엔트리를 seed 노드로 선정하여 이동 서브트리를 구성한다. 이때 항상 시간적으로 가장 오래된 노드만을 디스크로 옮김으로써 과거에 대한 질의 시 비효율적이라는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 이주를 위한 서브트리 구성에 필요한 seed 노드를 선택하기 위해, 질의 및 삽입 시에 참조되는 단말 노드들을 유지하는 LRU 버퍼를 이용한 색인 이주 정책을 제시한다. 이를 바탕으로 메인 메모리 기반 색인의 장점과 메모리 용량 부족의 문제를 해결한 통합색인을 구현하고, 다양한 성능 평가를 통하여 제시된 이주 정책이 기존의 이주 정책에 비해 삽입 성능뿐만 아니라 영역 질의에서도 우수함을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.40-42
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• 2003

최근에는 물류 및 수송 관리, 교통 정보 서비스 등과 같은 위치 기반 서비스의 요구가 증대되고 있다. 위치 기반 서비스에서 클라이언트들의 빈번한 보고 데이터를 처리하기 위해서는 서버에서 메인 메모리 DBMS를 유지하는 것이 필요하다. 그러나 기존 연구에서는 이러한 이동체 데이터베이스를 위한 메인 메모리 색인이 없으므로 이에 적합한 색인이 필요하다. 다차원 색인으로 영역 질의에 뛰어난 성능을 보이는 색인으로 R-tree가 있는데, 이는 디스크 환경을 고려하여 설계되었기 때문에 메인 메모리에서는 효율을 보장하지 못한다. 이 논문에서는 R-tree를 변형하여 이동체 데이터베이스를 위한 메인 메모리 색인을 제시한다. 이 논문에서 새로 제시한 성장 노드 구조와 동적 재구성 및 큰 영역을 가진 노드 분할 정책은 영역 질의의 성능을 향상시킨다. 실험은 제안한 색인이 이동체 데이터베이스를 위한 적합한 메인 메모리 구조임을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.82-84
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• 2003

위치 기반 서비스 시스템은 이동객체에 대한 효율적인 검색을 가능하게 해주는 시스템으로 이동객체의 현재와 과거 위치에 대한 정보를 유지한다. 이러한 시스템을 평가하기 위해서는 이동객체들의 사실적인 움직임을 기술한 데이타 집합이 필요하다. 이러한 데이타 집합을 생성하는 대표적인 생성기로는 GSTD가 있다. 하지만 GSTD도 몇 가지 문제점을 지니고 있다. GSTD에 의해서 생성되는 작업공간과 데이타 집합은 실생활 객체의 움직임을 묘사하는데 부적절한 면이 있다. 또한 GSTD가 제공하는 매개변수 안에 사용자가 객체의 이동성과 시간성을 명확히 기술 해줄 수 있는 부분이 제시 되어 있지 않다. 본 논문에서는 GSTD의 여러 매개변수들과 함수들을 변환하거나 추가하여 좀 더 현실적인 객체 움직임을 나타내는 데이타 집합을 만들고, 사용자가 객체의 특성을 세밀히 지정해 줄 수 있는 확장된 GSTD를 구현한다. 또한 확장된 GSTD 기반 LBS 시뮬레이터의 설계와 구현에 관한 원리를 포함한 주요 특징을 기술한다. 확장된 GSTD는 다양한 LBS 응용 시스템의 성능 측정에 활용될 수 있을 것이다.

• Journal of Information Processing Systems
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• v.15 no.4
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• pp.957-966
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• 2019

This paper studies a novel approach to natural gait cycles based gait recognition via kernel Fisher discriminant analysis (KFDA), which can effectively calculate the features from gait sequences and accelerate the recognition process. The proposed approach firstly extracts the gait silhouettes through moving object detection and segmentation from each gait videos. Secondly, gait energy images (GEIs) are calculated for each gait videos, and used as gait features. Thirdly, KFDA method is used to refine the extracted gait features, and low-dimensional feature vectors for each gait videos can be got. The last is the nearest neighbor classifier is applied to classify. The proposed method is evaluated on the CASIA and USF gait databases, and the results show that our proposed algorithm can get better recognition effect than other existing algorithms.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.33 no.3
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• pp.261-270
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• 2006

Positional data of moving objects can be regularly sampled in order to minimize the cost of data collection in LBS. Since position data which are regularly sampled cannot include the changes of position occurred between sampling periods, sampled position data differ from the data predicted by a time parameterized linear function. Uncertain position data caused by these differences make the accuracy of the range queries for present positions diminish in the TPR tree. In this paper, we propose the uncertainty region to handle the range queries for uncertain position data. The uncertainty region is defined by the position data predicted by the time parameterized linear function and the estimated uncertainty error. We also present the weighted recent uncertainty error policy and the kalman filter policy to estimate the uncertainty error. For performance test, the query processor based by the uncertainty region is implemented in the TPR tree. The experiments show that the Proposed query processing methods are more accurate than the existing method by 15%.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.31 no.6
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• pp.624-640
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• 2004

Recently, with the rapid development of location-based techniques, index structures to efficiently manage moving objects have been required. In this paper, we propose a new spatio-temporal index structure that supports a future position retrieval and minimizes a update cost. The proposed index structure combines an assistant index structure that directly accesses current positions of moving objects with KDB-tree that is a space partitioning access method. The internal node in our proposed index structure keeps time parameters in order to support the future position retrieval and to minimize a update cost. Moreover, we propose new update and split methods to maximize the space utilization and the search performance. We perform various experiments to show that our proposed index structure outperforms the existing index structure.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.5 no.1 s.9
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• pp.65-74
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• 2003

Location-based service is an important spatiotemporal database application area that provides the location-aware information of wireless terminals via positioning devices such as GPS. With the rapid advances of wireless communication systems, the requirement of mobile application areas including traffic, mobile commerce and supply chaining management became the center of attention for various research issues in spatiotemporal databases. In this paper we present the A-Quadtree, an efficient indexing method for answering location-based queries where the movement vector information (e.g., speed and velocity) is not presented. We implement the A-Quadtree with an index structure for object identifiers as a.Net component to apply the component to multiplatforms. We present our approach and describe the performance evaluation through various experiments. In our experiments, we compare the performance with previous approaches and show the enhanced efficiency of our method.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.36 no.3
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• pp.215-225
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• 2009

Recently, various methods have been proposed to process k-NN (k-Nearest Neighbors) queries efficiently. However the previous methods have problems that they access additional cells unnecessarily and spend the high computation cost to find the nearest cells. In this paper, to overcome the problems, we propose a new method to process k-NN queries using the patterns of the distance relationship between the cells in a grid. The patterns are composed of the relative coordinates of cells sorted by the distance from certain points. Since the proposed method finds the nearest cells to process k-NN queries with traversing the patterns sequentially, it saves the computation cost. It is shown through the various experiments that out proposed method is much better than the existing method, CPM, in terms of the query processing time and the storage overhead.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.8 no.2 s.17
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• pp.75-89
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• 2006

LBS (Location-Based Service) systems have become a serious subject for research and development since recent rapid advances in wireless communication technologies and position measurement technologies such as global positioning system. The architecture named the GALIS (Gracefully Aging Location Information System) has been suggested which is a cluster-based distributed computing system architecture to overcome performance losses and to efficiently handle a large volume of data, at least millions. The GALIS consists of SLDS and LLDS. The SLDS manages current location information of moving objects and the LLDS manages past location information of moving objects. In this thesis, we implement a monitoring technique for the GALIS prototype, to allow dynamic load balancing among multiple computing nodes by keeping track of the load of each node in real-time during the location data management and spatio-temporal query processing. We also propose a buffering technique which efficiently manages the query results having overlapped query regions to improve query processing performance of the GALIS. The proposed scheme reduces query processing time by eliminating unnecessary query execution on the overlapped regions with the previous queries.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.8 no.2 s.17
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• pp.91-107
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• 2006

To handling the extreme situation that must manage positional information of a very large volume, at least millions of moving objects. A cluster-based sealable distributed computing system architecture, called the GALIS which consists of multiple data processors, each dedicated to keeping records relevant to a different geographical zone and a different time zone, was proposed. In this paper, we proposed a valid time management and time-zone shifting scheme, which are essential in realizing the long-term location data subsystem of GALIS, but missed in our previous prototype development. We explain how to manage valid time of moving objects to avoid ambiguity of location information. We also describe time-zone shifting algorithm with three variations, such as Real Time-Time Zone Shifting, Batch-Time Zone Shifting, Table Partitioned Batch-Time Zone Shifting, Through experiments related with query processing time and CPU utilization, we show the efficiency of the proposed time-zone shifting schemes.