공간적 의사결정지원시스템을 이용하여 합리적 의사결정을 성공적으로 이끌어내기 위해서는 오랜 기간 축적된 사람, 건물, 토지, 사업체 등에 대한 공간정보가 필요하다. 해외에서는 공간의 최소단위를 정의하고 이 기반으로 정보를 구축하여 공간적 의사결정서비스에 활용하고 있다. 이러한 목적으로 우리나라에서도 국가기초구역이 고시되었지만 국가기초구역의 활용도를 높이기 위해서는 속성정보의 구축이 미비한 실정이다. 본 연구는 국가기초구역단위 공간데이터 축적을 통해 국가기초구역기반 의사결정지원시스템을 구축하는 전략제안을 목표로 한다. 전략은 정보시스템 구성요소에 맞도록 제도부문, 데이터 및 시스템 부문, 서비스 부문으로 나누어 제시되었으며, 이를 통해 국가의 최소 공간단위로서 국가기초구역의 역할이 더욱 견고해질 것으로 기대한다.
The exceptional development of electronic device technology, the miniaturization of mobile devices, and the development of telecommunication technology has made it possible to monitor human biometric data anywhere and anytime by using different types of wearable or embedded sensors. In daily life, mobile devices can collect wireless body area network (WBAN) data, and the co-collected location data is also important for disease analysis. In order to efficiently analyze WBAN data, including location information and support medical analysis services, we propose a geohash-based spatial index method for a location-aware WBAN data monitoring system on the NoSQL database system, which uses an R-tree-based global tree to organize the real-time location data of a patient and a B-tree-based local tree to manage historical data. This type of spatial index method is a support cloud-based location-aware WBAN data monitoring system. In order to evaluate the proposed method, we built a system that can support a JavaScript Object Notation (JSON) and Binary JSON (BSON) document data on mobile gateway devices. The proposed spatial index method can efficiently process location-based queries for medical signal monitoring. In order to evaluate our index method, we simulated a small system on MongoDB with our proposed index method, which is a document-based NoSQL database system, and evaluated its performance.
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.
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.
In this paper, in order to maximize the input process efficiency of the building energy simulation field, the authors developed the automatic extraction module of spatial information based BIM geometry information. Existing research or software extracts geometry information based on object information, but it can not be used in the field of energy simulation because it is inconsistent with the geometry information of the object constituting the thermal zone of the actual building model. Especially, IFC-based geometry information extraction module is needed to link with other architectural fields from the viewpoint of reuse of building information. The study method is as follows. (1) Grasp the category and attribute information to be extracted for energy simulation and Analyze the IFC structure based on spatial information (2) Design the algorithm for extracting and reprocessing information for energy simulation from IFC file (use programming language Phython) (3) Develop the module that generates a geometry information database based on spatial information using reprocessed information (4) Verify the accuracy of the development module. In this paper, the reprocessed information can be directly used for energy simulation and it can be widely used regardless of the kind of energy simulation software because it is provided in database format. Therefore, it is expected that the energy simulation process efficiency in actual practice can be maximized.
다중축척 공간데이터베이스란 동일한 현실 공간을 여러 축척으로 저장한 것으로, 기존에 구축된 원시 공간 데이터베이스로부터 유도될 수 있다. 이 유도과정에서 원시 데이터베이스에 있던 기하 및 위상관계는 변형이 되고, 이 관계 변형은 유도된 데이터베이스의 무결성을 보장하지 못하는 원인이 되므로, 유도과정이 수행된 후에는 반드시 유도된 데이터베이스와 원시 데이터베이스의 관계 일관성을 조사해야한다. 이 논문에서는 원시 데이터베이스와 유도된 다중축척 데이터베이스간의 위상 관계 일관성을 평가하는 방법을 제시하겠다. 특히, 2차원 공간객체가 1차원으로 축소되었을 때 위상관계의 일관성을 평가하는 방법을 제한할 것이며, 이 평가 방법들의 구현에 대해서 기술하고, 사례를 이용하여 구현결과를 기술하겠다.
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.
Oil Field Geographical Information System (OFGIS) manages multiple spatial data, attribute data, and topographic data, which include almost every kind of ground info rmation and underground information. Subsystems managed by OFGIS include petroleum exploration subsystem (PESS), petroleum development and engineering subsystem (PDESS), petrochemical subsystem (PCSS), petroleum storage and transportation subsystem (PSTSS), petroleum sale subsystem (PSSS), etc. A basic OFGIS framework consists of oil field infrastructure coverage (OFIC), oil field specialized information coverage (OFSIC) and oil field synthesis and decision service coverage (OFSDSC). Basic function of OFGIS includes database management, geographic information management, spatial information processing and application.
최근 공간 정보들을 효과적으로 이용할 수 있는 기술에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 효율적인 지식 탐사를 위해 다양한 기존의 데이터 마이닝 방법들이 확장되어 공간 데이터 마이닝에 사용되고 있다. 그러나 기존의 공간 연관 규칙 탐사 시스템들은 프레디킷 간의 연산을 통해 규칙을 발견함에 따라 질의 결과에 다양한 비공간 속성들을 반영하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 공간 데이터베이스에서 사용되는 질의를 확장하고, 위상정보에 따른 데이터를 구성한 후 비공간 객체 속성간의 연관 규칙을 발견하는 시스템을 제안한다. 특히 지리 정보 시스템에 적용 가능한 모델을 구현하였다. 이렇게 구현된 시스템은 사용 중인 공간 데이터베이스를 확장하므로 이식성이 뛰어나고, 공간 속성뿐만 아니라 다양한 비공간 속성을 고려함으로써 좀 더 실생활에 유용한 공간 연관 규칙을 발견할 수 있다.
공간데이터베이스 시스템에서는 사용자에게 효과적인 공간데이터베이스 접근방법을 제공하기 위하여 공간 뷰를 지원하며 비실체화 방법과 실체화 방법으로 관리한다. 비 실체화 방법은 동일질의에 대한 반복적인 수행으로 서버 병목 현상과 네트워크 부하가 발생하는 문제점이 있고, 실체화 방법은 공간 기본 테이블 변경에 대한 실체화 뷰 관리 방법이 어렵고, 비용이 많이 든다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 R-tree 재구성 방법을 이용한 공간 뷰 실체화 관리 기법(SVMT : Spatial View Materialization Technique)을 제안한다. 제안한 SVMT는 공간 뷰 객체 분포율 오차율 이용하여 공간 뷰를 실체화하는 기법으로, 공간 뷰 객체 분포율 오차가 오차 한계 범위내에 존재하면 공간 뷰를 실체화하고 광간 뷰 높이에 해당하는 노드를 공간 뷰에 대한 R-Tree의 루트로 사용하고, 오차 한계 범위를 벗어나면 공간 뷰를 실체화함과 동시에 R-Tree를 재구성하는 방법이다. 이 기법에서 공간 뷰에 대한 정보는 공간 뷰 정보 테이블(SVIT : Spatial View Materialization Technique)를 통하여 관리되며, 이 테이블의 레코드는 공간 뷰에 대한 정보를 저장하고 있다. SVMT는 실체화된 공간 뷰에 대한 질의수행을 통해 공간질의 처리 수행 속도를 빠르게하며, 이를 통하여 반복적인 질의 변환을 통해 발생하는 부가적인 질의 수행 비용을 제거한다. 따라서, 제안하는 기법은 다중 사용자, 동시 작업 환경에서 공간 뷰에 대한 빠른 접근 속도와 빠른 질의 응답을 제공하여 서버의 병목현상과 네트워크 부하를 최소화한다는 장점을 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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