Kim, Jang-Woo;Park, Chun-Geol;Kim, Dong-Oh;Han, Ki-Joon
한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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2007.06a
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pp.9-14
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2007
오늘날 모바일 장치 기술, 위치 측위 기술, 무선 통신 기술 등이 급속도로 발달하고 이동체 위치 데이타가 널리 활용됨에 따라 차량 관리 시스템, 차량 배차 및 제어 시스템 등과 같은 이동체 위치 데이타를 실시간으로 서비스하기 위한 시스템이 개발되고 있다. 그러나 이러한 시스템에서 기반 시스템으로 사용되는 MO(Moving Object) DBMS 같은 이동체 관리 시스템은 이동체의 실시간 스트림 관리에 비효율적이고, 기존의 DSMS(Data Stream Management System)와 같은 스트림 관리 시스템은 공간 데이터를 효율적으로 처리하지 못하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 이동체 위치 데이타의 효율적인 실시간 관리를 위한 시공간 DSMS를 설계 및 구현하였다. 본 논문에서 구현한 시공간 DSMS는 스탠포드 대학의 STREAM(STanford stREam dAta Manager)을 기반으로 이동체 위치 데이타의 실시간 관리와 공간 및 시공간 질의 처리 기능을 지원하는 시스템이다. 특히, 시공간 DSMS에서 사용하는 시공간 함수는 호환성을 위해서 OGC에서 제시한 "SQL을 위한 심플 피쳐 명세"를 따르는 표준 인터페이스를 지원한다. 마지막으로 본 논문에서 구현한 시공간 DSMS를 이동체 위치 데이타의 실시간 관리가 필요한 실시간 모니터링 분야에 적용해 봄으로써 시스템의 효용성을 입증하였다.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.5
no.2
s.10
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pp.5-21
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2003
Sptaio-temporal databases are important to store the real-time location information of large spatio-temporal objects efficiently and retrieve them rapidly. Accordingly necessity for spatio-temporal database system that can manage spatial information, aspatial information and temporal information of spatio-temporal objects is increasing. Sptaio-temporal databases are important to store the real-time location information of large spatio-temporal objects efficiently and retrieve them rapidly. Accordingly necessity for spatio-temporal database system that can manage spatial information, aspatial information and temporal information of spatio-temporal objects is increasing. Therefore, in this paper, we propose a spatio-temporal data model that is able to efficiently manage historical spatio-temporal objects that change dynamically their states as time. Also, various spatio-temporal operations and constraint conditions are defined to keep integrity of spatio-temporal data and spatio-temporal operations.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2008.06a
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pp.477-484
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2008
연쇄 살인과 같은 강력 범죄의 심각성이 사회적 이슈가 되면서 이에 대한 효과적인 과학 수사의 필요성이 증가되고 있다. 특히, 연쇄 범죄 데이타에 대한 공간 분석을 통해 범죄자의 거점 위치를 예측하는 지리적 프로파일링과 미래에 발생될 범행 장소의 위치, 즉 기존 범행에 이어 일어날 다음 범행 위치 예측에 관한 연구가 활발하다. 그러나, 이와 관련된 기존 연구는 물리적인 거리에 대한 통계적 기법을 적용하거나 단순한 공간적 분석만을 적용하므로 낮은 예측 정확도를 보이는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고 보다 효과적인 연쇄 범죄 수사를 지원하는 방법으로써 연쇄 범죄 발생에 대한 공간적 시간적 분포 특성에 따른 시공간 패턴을 기반으로 다양한 시공간 분석을 적용하는 거점 위치 예측 기법과 다음 범행 위치 예측 기법을 제안한다. 제안 기법은 중심축을 따라 나타나는 선형 분포의 연쇄 범죄에서도 정확도 높은 예측이 가능하고, 다수의 서로 다른 군집들에 대해 각 군집내 범행에 대한 지역적 예측과 대상 영역의 모든 범행에 대한 전역적 예측이 가능하다. 또한 방향 패턴을 활용하여 다음 범행 위치 예측 정확도도 개선하였다.
Currently, one of the most critical issues in developing the service support system for various spatio-temporal applications is the discoverying of meaningful knowledge from the large volume of moving object data. This sort of knowledge refers to the spatiotemporal moving pattern. To discovery such knowledge, various relationships between moving objects such as temporal, spatial and spatiotemporal topological relationships needs to be considered in knowledge discovery. In this paper, we proposed an efficient method, MPMine, for discoverying spatiotemporal moving patterns. The method not only has considered both temporal constraint and spatial constrain but also performs the spatial generalization using a spatial topological operation, contain(). Different from the previous temporal pattern methods, the proposed method is able to save the search space by using the location summarization and generalization of the moving object data. Therefore, Efficient discoverying of the useful moving patterns is possible.
Recently, due to the proliferation of mobile smart devices, the inovation of bigdata, which analyzes and processes massive data collected from various sensors implaned in smart devices, expands to LBSs. Many location prediction techniques for moving objects have been studied in literature. However, as the majority of studies perform location prediction which depends on specific applications, they hardly reflect the technical requirements of next-generation spatio-temporal information services. Therefore, this paper proposes the design of general-purpose distributed moving object prediction query processing framework that is capable of performing primitive and various types of queries effectively based on massive spatio-temporal data of moving objects in real-world space networks.
The prevailing infrastructure of ubiquitous computing paradigm on the one hand making significant development for integrating technology in the daily life but on the other hand raising concerns for privacy and confidentiality. This research presents a new privacy-preserving spatio-temporal query processing technique, in which location based services (LBS) can be serviced without revealing specific locations of private users. Existing location cloaking techniques are based on a grid-based structures such as a Quad-tree and a multi-layered grid. Grid-based approaches can suffer a deterioration of the quality in query results since they are based on pre-defined size of grids which cannot be adapted for variations of data distributions. Instead of using a grid, we propose a location-cloaking algorithm which uses the R-tree, a widely adopted spatio-temporal index structure. The proposed algorithm uses the MBRs of leaf nodes as the cloaked locations of users, since each leaf node guarantees having not less than a certain number of objects. Experimental results show the superiority of the proposed method.
Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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2003.04a
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pp.242-245
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2003
본 연구는 무주군 적상산 부근에 위치하는 소유역에서 지표수와 인접한 천층 지하수의 안정동위원소 조성의 시공간적 변화를 규명하기 위해서 시행되었다. 조사는 2001년 8월과 10월, 2002년 4월 세 차례에 걸쳐 수행되었다. 각 계절에 따라 지표수와 지하수의 안정동위원소 조성이 비슷하게 나타나는 것은 이 지역 지표수와 지하수사이에는 배수와 충진이 지속적으로 생기고 있음을 암시한다. 조사지역의 안정동위원소 조성은 북쪽에 위치하는 한강의 안정동위원소 조성보다는 무거우며, 남쪽에 위치하는 섬진강의 안정동위원소 조성보다는 가벼운 위도효과를 잘 나타내고 있다. 또한 시료를 채취한 가장 높은 지점과 가장 낮은 지점의 고도차가 400m인 작은 소유 역에서도 계절의 변화와 관계없이 안정동위원소의 고도효과는 잘 나타나고 있다. 선행된 연구에서 우리나라 강우가 우량효과를 반영하는 결과를 나타내는 것과 같이 강우의 영향을 직접 받는 8월 지표수의 안정동위원소 조성은 10월과 4월보다 더 가벼운 조성을 나타내고 있다.
Moving objects are spatiotemporal data that location and shape of spatial objects are changed continuously over time. If spatiotemporal moving objects are managed by conventional database system, moving objects management systems have two problems as follows. First, update for location information changed over time is occurred frequently. Second, past and future information of moving objects are not provided by system because only current state of objects is stored in the system. Therefore, in this paper, we propose a spatiotemporal moving objects management system which is able to not only manage historical information of moving objects without frequent update, but also provide all location information about past, current, and near future. In the proposed system, information of moving objects are divided into location information for representing location and motion information for representing moving habits. Especially, we propose the method which can search location information all objects by use of changing process algorithms with minimum history information. Finally, we applied the proposed method to battlefield analysis system, as the result of experiment, we knew that past, current, and near future location information for moving objects are managed by relational database and GIS system.
RFID 태그 객체의 위치정보는 시간에 따라 궤적 정보가 누적되는 이동체와 유사한 특성을 가지지만 태그의 위치는 논리적인 리더의 위치로 인식되며 위치보고가 리더의 인식영역 안에서만 이루어지므로 시간축에 평행한 이산적인 시간간격 형태로 나타나는 차이점이 있다. 기존 이동체의 위치 추적 색인에서는 이동체의 위치를 연결된 다중선으로 표현하여 색인에 저장을 하기 때문에 시공간적으로 연결되지 않은 태그의 위치 정보를 저장하면 궤적 검색 비용이 매우 높아지는 문제가 발생한다. 이 논문에서는 이동체와는 다른 태그의 위치 특성을 반영하여 태그의 궤적 검색을 효율적으로 수행하는 색인 기법을 제안한다. 제안된 색인에서는 시간적으로 연결되지 않은 태그의 궤적 정보를 검색하기 위하여 동일 태그의 위치 간의 연결 정보를 유지하는 기법을 제시하고 있다. 또한, 부모 태그와 자식 태그간의 포함관계를 유지하는 기법을 제시함으로써 상품의 역학조사와 같이 물품에 부착된 태그간의 포함관계를 이용한 순방향 및 역방향 궤적 검색을 효율적으로 수행할 수 있도록 하고 있다.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.16
no.3
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pp.492-511
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2013
According to IASB(International Accounting Standards Board), R&D(Research and Development) is defined as a tertiary sector industry combining research and development. Many studies investigated R&D industry clusters in the form of high-tech cluster(Coe et al., 2007). However, these studies only generalized various spatial cluster of R&D industries. In particular, the studies could not considers cluster formation process over time lacking statistical significance in space-time perspectives. This study, therefore, indicates the limitation of recent R&D cluster literature which only considers either time or space. In addition, this study explores space-time clusters in R&D industry together with textile and cloth industry for comparison. Discovering the existence and location of clusters, this study utilized space-time K function and space-time scan statistics. The result shows that R&D industry presents significant clusters only in spatial dimension. No significant clusters were found in space-time dimension. However, textile and clothing industry presents significant clusters in both spatial and space-time dimensions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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