• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
• /
• pp.551-554
• /
• 2003

Aggregate operator which belongs to query operations are important in specialized systems such as geographic information system(GIS) and spatial database system. Most of data describing objects in the real world are characterized by space and time attributes. Till now, however, works on aggregate operations have only dealt with spatial or temporal aspect of object. The current demand of aggregate operations relates to spatiotemporal data which are contained both spatial and temporal data concurrently. Therefore, work on spatiotemporal operations is focused on database area. In this paper, we propose spatiotemporal aggregate functions that operate on spatiotemporal data. Above all, we support spatiotemporal aggregate functions on the basis of three dimensional spatiotemporal models that are defined with the linear one dimensional temporal domain. The proposed algorithms are evaluated through some implementation results. We are sure that the achievement of our work is useful and efficient.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
• /
• 제32권1호
• /
• pp.43-55
• /
• 2005

시공간 데이타베이스는 실세계에 존재하는 다양한 유형의 객체에 대한 공간 관리와 이력정보를 동시에 제공함으로써 사용자에게 시공간 데이타에 대한 저장 및 질의 수단을 제공한다. 실세계에서 "임의의 질의 윈도우 영역에서 2001년 4월부터 8원까지 농경지당 뿌려진 농약의 평균은 얼마인가\ulcorner"와 같은 질의를 할 수 있다. 이러한 집계 질의는 시간과 공간에 대한 제약을 가지고 있다. 그러나 기존의 집계에 대한 연구는 시간 또는 공간에만 편중되어 시간과 공간 제약을 모두 가진 시공간 데이타에 직접 적용하기 어려운 문제점이 있다. 따라서 이 논문에서는 시공간 특성을 가진 시공간 데이타 분석을 위한 시공간 집계 함수 stCOUNT, stSUM, stAVG, stMAX, stMIN를 제안한다. 아울러 제안된 시공간 집계함수론 적용한 부동산 관리 시스템을 통해 기존의 시간, 공간 집계함수가 분석하기 어려웠던 시공간 데이타에 대한 분석의 용이함과 응용 시스템에 맞는 질의 표현력의 개선 및 편리성을 제공함을 보였다 그리고 제안된 시공간 집계함수의 알고리즘의 성능 평가를 통해 알고리즘 성능의 타당성을 입증하였다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
• /
• 제13권1호
• /
• pp.137-147
• /
• 2006

Spatiotemporal data are records of the spatial changes of moving objects over time. Most data in corporate databases have a spatiotemporal nature, but they are typically treated as merely descriptive semantic data without considering their potential visual (or cartographic) representation. Businesses such as geographical CRM, location-based services, and technologies like GPS and RFID depend on the storage and analysis of spatiotemporal data. Effectively handling the data analysis process may be accomplished through spatiotemporal data warehouse and spatial OLAP. This paper proposes a multidimensional model for spatiotemporal data analysis, and cartographically represents the results of the analysis.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
• /
• 제30권5호
• /
• pp.373-380
• /
• 2009

In general, Independent component analysis (ICA) is a statistical blind source separation technique, used either in spatial or temporal domain. The spatial or temporal ICAs are designed to extract maximally independent sources in respective domains. The underlying sources for spatiotemporal data (sequence of images) can not always be guaranteed to be independent, therefore spatial ICA extracts the maximally independent spatial sources, deteriorating the temporal sources and vice versa. For such data types, spatiotemporal ICA tries to create a balance by simultaneous optimization in both the domains. However, the spatiotemporal ICA suffers the problem of source ambiguity. Recently, constrained ICA (c-ICA) has been proposed which incorporates a priori information to extract the desired source. In this study, we have extended the c-ICA for better analysis of spatiotemporal data. The proposed algorithm, i.e., constrained spatiotemporal ICA (constrained st-ICA), tries to find the desired independent sources in spatial and temporal domains with no source ambiguity. The performance of the proposed algorithm is tested against the conventional spatial and temporal ICAs using simulated data. Furthermore, its performance for the real spatiotemporal data, functional magnetic resonance images (fMRI), is compared with the SPM (conventional fMRI data analysis tool). The functional maps obtained with the proposed algorithm reveal more activity as compared to SPM.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제26권10호
• /
• pp.1167-1167
• /
• 1999

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.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국공간정보시스템학회 2005년도 추계학술대회
• /
• pp.61-66
• /
• 2005

Spatiotemporal data mining represents the confluence of several fields including spatiotemporal databases, machine loaming, statistics, geographic visualization, and information theory. Exploration of spatial data mining and temporal data mining has received much attention independently in knowledge discovery in databases and data mining research community. In this paper, we introduce an algorithm Max_MOP for discovering moving sequences in mobile environment. Max_MOP mines only maximal frequent moving patterns. We exploit the characteristic of the problem domain, which is the spatiotemporal proximity between activities, to partition the spatiotemporal space. The task of finding moving sequences is to consider all temporally ordered combination of associations, which requires an intensive computation. However, exploiting the spatiotemporal proximity characteristic makes this task more cornputationally feasible. Our proposed technique is applicable to location-based services such as traffic service, tourist service, and location-aware advertising service.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제6권4호
• /
• pp.37-50
• /
• 2003

이 논문은 객체관계형 데이터베이스 시스템의 객체지향적 특성인 추상데이터타입과 속성 및 연산의 상속성을 이용하여 구현가능한 시공간 질의 확장에 대하여 기술한다. 실세계의 공간 객체는 시간상에서 변화한다. 시공간 데이터베이스는 이러한 객체의 이력을 위해 공간 차원뿐만 아니라 시간차원을 관리하는 것을 지원한다. 제시된 시공간 데이터베이스는 공간 및 시간 차원을 각각 최상위 클래스로 구성하고, 시공간 클래스들은 이 클래스들을 상속 및 확장하여 구현되었다. 이 연구에서 수행된 시공간 데이터베이스를 위한 시간과 공간 확장은 기존 시스템에서 시공간 데이터베이스 시스템으로 전환을 용이하게 할 뿐 아니라 새로운 시공간 데이터베이스의 지원을 위한 기존 데이터베이스의 변경을 필요하지 않은 장점을 갖는다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
• /
• 제2권2호
• /
• pp.127-142
• /
• 2000

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.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제14권2호
• /
• pp.162-169
• /
• 2011

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.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제12D권3호
• /
• pp.375-384
• /
• 2005

실세계의 많은 객체들은 시간적 정보와 공간적 정보를 함께 가지고 있고, 이러한 정보를 다루기 위한 시공간 데이터 모델링의 목적 중에 하나는 시공간 객체를 위한 응용프로그램을 지원할 수 있게 하는 것이다. 객체지향 시공간 모델은 객체단위로 시공간 데이터를 관리 할 수 있기 때문에 효율적으로 시공간 데이터를 관리할 수 있어야 한다. 따라서, 이 논문에서는 시공간 데이터 관리를 객체지향 방식으로 지원할 수 있도록 개방형 지리정보 시스템에서 제안한 2차원 공간모델을 실세계 정보에 맞게 차원적으로 확장하고, 시간 정보를 포함하도록 확장한 모델을 제안한다. 그리고, 제안된 모델의 타당성을 검증하기 위해, 모델을 위한 시공간 데이터 제공자 컴포넌트인 data source 컴포넌트, session 컴포넌트, command 컴포넌트와 rowset 컴포넌트를 구현하고 수행 예를 보인다. 제안된 시공간 데이터 모델과 데이터 제공자는 서로 다르게 저장된 시공간 데이터를 객체지향 모델링을 사용하여 저장, 검색 및 관리할 수 있게 한다.