• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제6권7호
• /
• pp.1756-1776
• /
• 2012

Wireless sensor networks (WSNs) are likely to be more prevalent as their cost-effectiveness improves. The spectrum of applications for WSNs spans multiple domains. In environmental sciences, in particular, they are on the way to become an essential technology for monitoring the natural environment and the dynamic behavior of transient physical phenomena over space. Existing sensor network query processors (SNQPs) have also demonstrated that in-network processing is an effective and efficient means of interaction with WSNs for performing queries over live data. Inspired by these findings, this paper investigates the question as to whether spatio-temporal and historical analysis can be carried over WSNs using distributed query-processing techniques. The emphasis of this work is on the spatial, temporal and historical aspects of sensed data, which are not adequately addressed in existing SNQPs. This paper surveys the novel approaches of storing the data and execution of spatio-temporal and historical queries. We introduce the challenges and opportunities of research in the field of in-network storage and in-network spatio-temporal query processing as well as illustrate the current status of research in this field. We also present new areas where the spatio-temporal and historical query processing can be of significant importance.

• 대한공간정보학회지
• /
• 제23권2호
• /
• pp.105-111
• /
• 2015

현재 국내에서 제작되고 있는 2차원 지도는 제작 시점의 최신 정보만을 포함하고, 과거의 이력은 포함하지 않기 때문에 지형지물의 변화이력을 파악하기 어렵다. 본 연구에서는 시간의 경과에 따른 지형지물의 변화이력을 구축 관리할 수 있는 시계열 공간 데이터 모델을 개발하였으며 경기도 광교지구를 대상으로 시범 구축을 수행함으로써 개발된 모델의 적합성을 평가하였다. 또한 다년간 동일 지역을 대상으로 주기적으로 갱신된 지도를 이용한 시계열지도 데이터베이스를 제작 절차를 정립함으로써 다년간 제작된 국가기본도를 이용한 전국 범위의 시계열 변화 지도 구현 방법을 제시하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
• /
• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
• /
• pp.564-566
• /
• 2003

There are no immutable phenomena in reality. A lot of applications are dealing with data characterized by spatial and temporal and/or uncertain features. Currently, there has no any data model accommodating enough those three elements of spatial objects to directly use in application systems. For such reasons, we introduce a fuzzy spatio -temporal data model (FSTDM) and a method of integrating temporal and fuzzy spatial operators in a unified manner to create fuzzy spatio -temporal (FST) operators. With these operators, complex query expression will become concise. Our research is feasible to apply to the management systems and query processor of natural resource data, weather information, graphic information, and so on.

• 산업경영시스템학회지
• /
• 제46권3호
• /
• pp.251-258
• /
• 2023

This study (1) explored spatio-temporal population distribution patterns in Jeonju by using emerging hot spot analysis and (2) identified the influential factors to determine the spatio-temporal patterns by using multinomial logit model. The major findings are as follows. First, the results of emerging hot spot analysis indicated that the 100*100m grid in the urban area of Jeonju was found to have a category of hot spots, whereas most of the cold spot series was concentrated in the outskirts of the city. Also, new towns such as Jeonju Eco City, Jeonbuk Innovation City, and Hyocheon District were persistent or intensifying hot spots, Third, the results of multinomial logit model revealed that the factors influencing deterrmining the spatio-temporal patterns were accessibility to schools, hospitals, parks, and walfare services. This study offered a deeper understanding of urbanization and regional changes in Jeonju, and important information for urban planning.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
• /
• 제8권2호
• /
• pp.39-52
• /
• 2006

최근 들어 이동 객체의 이력 (history) 데이타에서 이동 객체의 이동 패턴, 즉 연속되는 시간 영역에서 반복적으로 발생되는 공간 이동 경로와 같은 다양한 지식을 추출하여 활용하는 응용 서비스의 활용성이 점점 증대되고 있다. 그러나 기존의 이동 패턴 추출 방법은 최소지지도(minimum support)가 낮은 경우에 많은 수의 후보 이동 패턴이 생성되고 이로 인하여 수행 시간과 소요 메모리가 급격히 증가하게 되는 단점이 있다. 본 논문에서는 대용량의 시공간 데이타 집합으로부터 이동 객체의 이동 패턴을 효율적으로 추출하기 위한 STMPE(Spatio-Temporal Moving Pattern Extracting) 알고리즘을 제안한다. STMPE 알고리즘은 시공간 데이타를 일반화시킴으로서 메모리 사용량을 최소화할 수 있으며, 단기 이동 패턴을 작성하여 유지하기 때문에 데이타베이스 스캔 횟수를 최소화할 수 있다. STMPE 알고리즘은 모든 부분에서 시간 정보를 갖는 다른 시공간 이동 패턴 추출 알고리즘보다 최소지지도가 낮아질수록, 이동 객체의 수가 증가할수록, 시간 분할 횟수가 많아질수록 더욱 뛰어난 성능을 보였다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
• /
• 제12권1호
• /
• pp.35-48
• /
• 2005

An architectural framework is developed for integrating geospatial and temporal data with relational information from which a spatio-temporal data warehouse (STDW) system is built. In order to implement the STDW, a generic conceptual model was designed that accommodated six dimensions: spatial (map object), temporal (time), agent (contractor), management (e.g. planting) and tree species (specific species) that addressed the 'where', 'when', 'who', 'what', 'why' and 'how' (5W1H) of the STDW information, respectively. A formal algebraic notation was developed based on a triplet schema that corresponded with spatial, temporal, and relational data type objects. Spatial object structures and spatial operators (spatial selection, spatial projection, and spatial join) were defined and incorporated along with other database operators having interfaces via the generic model.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제10권5호
• /
• pp.49-63
• /
• 2009

시공간 이동 패턴 탐사는 특성상 방대한 시공간 데이터의 분석 및 처리 방법에 따라 패턴 탐사의 성능이 좌우된다. 기존의 시공간 패턴 탐사 기법들[1-10]이 가진 패턴 탐사 수행 시간이나 패턴 탐사 시 사용되는 메모리양이 증가하는 문제를 해결하기 위해 일부 기법에서 몇 가지 방법을 제시하였으나 아직 미비한 실정하다. 이에 선행 연구로 방대한 시공간 이동 데이터 집합으로부터 순차적이고 주기적인 빈발 이동 패턴을 효과적으로 추출하기 위한 STMP/MST 탐사 기법[11]을 제안하였다. 제안된 기법은 해시 트리 기반의 이동 시퀀스 트리를 생성하여 빈발 이동 패턴을 탐사함으로써 탐사 수행 시간을 최소화하고, 상세 수준의 이력 데이터들을 실세계의 의미있는 시간 및 공간영역으로 일반화하여 탐사 시 소요되는 메모리양을 감소시킬 수 있다. 본 논문에서는 이러한 STMP/MST 탐사 기법의 효율성을 검증하기 위해서 탐사 대상 데이터양과 최소지지도를 기준으로 기존의 시공간 패턴 탐사 기법들과 탐사 수행 성능을 비교하고 분석한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
• /
• pp.209-212
• /
• 2011

삼각측량법은 전형적인 위치인식 방법으로, 최소 세 곳의 위치정보가 기인지된 기준점을 필요로 한다. 어떤 경우에는 통신도달 범위를 벗어날 수 있는 이유로 목표 노드로 부터 세 개의 기준 스테이션에 항상 통신 도달성이 제공되는 것은 아니다. 본 논문은 목표 노드가 모든 세 기준 스테이션을 접근할 수 없는 경우에도 실시간으로 이동 목표 노드의 위치를 추정할 수 있는 방법을 제시한다. 제시된 방법은 PID제어이동체 Spatio-Temporal 모델 알고리즘에 기반을 두고 있다. 이 방법은 이동체의 진행방향을 추정할 수 있고, 이러한 추정방향과 목표노드의 기 확인된 위치정보를 함께 활용하여 이동체의 정확한 위치를 판단할 수 있다.

• 한국환경과학회지
• /
• 제27권7호
• /
• pp.499-507
• /
• 2018

Agricultural meteorological information is an important resource that affects farmers' income, food security, and agricultural conditions. Thus, such data are used in various fields that are responsible for planning, enforcing, and evaluating agricultural policies. The meteorological information obtained from automatic weather observation systems operated by rural development agencies contains missing values owing to temporary mechanical or communication deficiencies. It is known that missing values lead to reduction in the reliability and validity of the model. In this study, the hierarchical Bayesian spatio-temporal model suggests replacements for missing values because the meteorological information includes spatio-temporal correlation. The prior distribution is very important in the Bayesian approach. However, we found a problem where the spatial decay parameter was not converged through the trace plot. A suitable spatial decay parameter, estimated on the bias of root-mean-square error (RMSE), which was determined to be the difference between the predicted and observed values. The latitude, longitude, and altitude were considered as covariates. The estimated spatial decay parameters were 0.041 and 0.039, for the spatio-temporal model with latitude and longitude and for latitude, longitude, and altitude, respectively. The posterior distributions were stable after the spatial decay parameter was fixed. root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), mean absolute percentage error (MAPE), and bias were calculated for model validation. Finally, the missing values were generated using the independent Gaussian process model.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제15권2호
• /
• pp.395-403
• /
• 2011

모바일 GIS 환경에서 최신의 시공간 정보를 제공하기 위해 여러 가지 연구들이 수행되었다. 양방향 동기화 기법은 변경된 시공간 정보를 모바일 단말기를 이용하여 현장에서 수집하고 서버와 동기화를 통해 신속하게 최신의 시공간 데이터를 수집할 수 있다. 그러나 다른 모바일 단말기들이 수집된 시공간 데이터를 제공받기 위해서는 서버와 주기적으로 동기화를 수행해야 한다. 모바일 단말기들이 주기적으로 서버에 접속하여 동기화를 수행하지 않으면 수집된 최신의 시공간 데이터를 활용할 수 없다. 이 논문에서는 모바일 단말기로부터 수집된 시공간 데이터에 대한 변경전파 기법을 제안한다. 변경전파 기법은 변경전파에 영향이 있는 다양한 요소들을 고려해야 하므로, 각 요소에 따른 다양한 변경전파 정책들을 제공한다.