• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.593-597
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• 2008

유역에서의 강우사상에 따른 일련의 수문학적 과정의 규명과 수자원의 효율적 관리를 위한 토양함수량을 산정하는데 토양수분의 시공간적 분포특성을 파악하는 것은 매우 중요하다. 연구유역은 경기도 파주시 적성면 설마리의 설마천 유역 내에 위치한 소유역이다. 대상유역의 정밀측량을 하여 수치고도모형(DEM)을 획득 하였다. 이 수치고도모형에 사용하여 수치지형분석을 통해 총 21지점을 선정하였다. 토양수분의 연직방향 변화를 알아보기 위해 각 지점의 10, 30, 60cm 깊이에 센서를 설치하여 토양수분을 측정하는 TDR (Time Domain Reflectometry)방식인 MiniTRASE를 이용하여 총 50채널을 통해 매 2시간 간격으로 토양수분의 변동을 관측하였다. 토양수분의 시공간적 분포특성을 분석하기 위해 획득된 자료를 바탕으로 시계열의 공간 분석 및 통계분석을 수행하였다. 토양수분 시계열에 대한 공간분석은 토양수분의 사면에서의 공간적인 분포가 사면의 지형적인 형상에 의해서 영향을 받는다는 것을 보여주고 있다. 그리고 통계분석을 통해 평균치의 표준편차가 대상 기간 동안 일정한 것으로 나타났고, 이는 대상사면에서의 토양수분 분포 특성이 기후나 식생의 변동성에 영향을 받지 않고, 지형이나 토질 같은 정적인 인자에 주로 영향을 받는다는 가설을 뒷받침한다. 이 결과는 토양수분의 시공간적 분포양상의 파악과 국내 사면에서의 수문기작들을 규명하는데 기여를 할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.129-132
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• 2005

RFID 시스템에서 태그의 위치를 추적하기 위해서 궤적은 모델링되고 색인되어야 한다. 궤적은 태그가 판독기의 인식영역으로 들어갈 때와 나갈 때 보고되는 두개의 시공간 위치를 연결한 선분으로 표현될 수 있다. 만약 태그가 판독기의 인식영역에 들어와 나가지 않으면 시공간 위치는 오직 태그가 인식영역에 들어올 때만 보고된다. 따라서 판독기에 머물고 있는 태그는 궤적을 표현할 수가 없으므로 질의 시 이러한 태그를 검색할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 이 논문에서는 태그의 궤적을 시간 매개변수 간격으로 정의한다. 시간 매개변수 간격은 시간에 따라 시간 축길이가 변하는 시간에 종속적인 선분으로 판독기에 머무는 객체의 궤적을 표현할 수 있다. 또한 RFID 시스템에서 사용되는 질의를 분류하고 효율적인 처리를 위해 태그의 식별자를 차원에 추가하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.109-112
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• 2001

실세계의 움직이는 여러 이동객체들은 시공간적인 특성을 지니고 있다. 이들 객체는 실세계의 공간 즉, 점들의 집합 내에 위치해 있으며 이들을 데이터베이스로 표현 및 관리하기 위해서는 점 흑은 영역 형태로 표현하고 저장하게 된다. 이 논문에서는 샘플링되지 않은 시점에 대한 이동객체의 위치 질의시 발생할 수 있는 이동객체의 불확실성을 처리하는 데 있어서, 기존의 선형 보간법 대신 이동객체의 위치값 자체의 오차범위까지 고려하는 다항회함수(polynomial regression function)을 이용한 이동객체의 불확실한 이동위치 추정 방법을 제시하였으며, 이동객체의 이동경로를 구현하였다. 다항회귀모형을 이용할 경우 선형 보간법 보다 추정된 위치간에 대한 오차를 줄일 수 있으며, 이동객체의 과거 및 미래 위치값을 사용자에게 반환해 줄 수 있는 장점을 가진다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.19 no.3
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• pp.599-617
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• 2006

Recently many LBS(Location Based Service) systems are issued in mobile computing systems. Spatial-Temporal Moving Sequence Pattern Mining is a new mining method that mines user moving patterns from user moving path histories in a sensor network environment. The frequent pattern mining is related to the items which customers buy. But on the other hand, our mining method concerns users' moving sequence paths. In this paper, we consider the sequence of moving paths so we handle the repetition of moving paths. Also, we consider the duration that user spends on the location. We proposed new Apriori_msp based on the Apriori algorithm and evaluated its performance results.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.16D no.2
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• pp.237-248
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• 2009

Recently, based on dynamic location or mobility of moving object, many researches on pattern mining methods actively progress to extract more available patterns from various moving patterns for development of location based services. The performance of moving pattern mining depend on how analyze and process the huge set of spatio-temporal data. Some of traditional spatio-temporal pattern mining methods[1-6,8-11]have proposed to solve these problem, but they did not solve properly to reduce mining execution time and minimize required memory space. Therefore, in this paper, we propose new spatio-temporal pattern mining method which extract the sequential and periodic frequent moving patterns efficiently from the huge set of spatio-temporal moving data. The proposed method reduces mining execution time of $83%{\sim}93%$ rate on frequent moving patterns mining using the moving sequence tree which generated from historical data of moving objects based on hash tree. And also, for minimizing the required memory space, it generalize the detained historical data including spatio-temporal attributes into the real world scope of space and time using spatio-temporal concept hierarchy.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.8 no.5
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• pp.159-166
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• 2008

Recently, according to the rapid development of location positioning technology and wireless communications technology and increasement of usage of moving object data, many researches and developments on the real-time locating systems which provides real time service of moving object data stream are under proceeding. However, MO (Moving Object) DBMS used based system in the in these systems is the inefficient management of moving object data streams, and the existing DSMS (Data Stream Management System) has problems that spatio-temporal data are not handled efficiently. Therefore, in this thesis, we designed and implemented spatio-temporal DSMS for efficient real-time management of moving object data stream. This thesis implemented spatio-temporal DSMS based STREAM (STanford stREam dAta Manager) of Stanford University is supporting real-time management of moving object data stream and spatio-temproal query processing and filtering for reduce the input loading. Specifically, spatio-temporal operators of the spatio-temporal DSMS support standard interface of SQL form which extended "Simple Feature Specification for SQL" standard specifications presented by OGC for compatibility. Finally, implemented spatio-temporal DSMS in this thesis, proved the effectiveness of the system that as applied real-time monitoring areas that require real-time locating of object data stream DSMS.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11c
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• pp.1395-1398
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• 2003

최근 위치기반 기술의 급속한 발전으로 인하여 이동 객체를 효율적으로 관리하기 위한 색인 구조의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 KDB-트리를 기반으로 하는 새로운 형태의 시공간 색인 구조인 TPKDB-트리 (Time Parameterized KDB-Tree)를 제안한다. 제안하는 색인 구조는 갱신 비용을 최소화 하여 이동 객체 검색의 효율성을 증가시키고 노드 내에 포함되어 있는 이동 객체의 변화를 시간에 대한 파라미터로 유지함으로서 효율적으로 이동 객체의 미래 위치 검색을 지원한다. 또한, 공간활용도를 최대화하기 위해 EFP 분할 (Enhanced First Division Splitting) 기법을 제안한다. 제안하는 색인 구조의 우수성을 입증하기 위해 실험을 통해 다른 색인 구조차의 성능 비교를 수행한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.3 no.1
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• pp.58-63
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• 2003

In this paper, an object tracking system in a known environment is proposed. It extracts moving area shaped on objects in video sequences and decides tracks of moving objects. Color invarianoe features are exploited to extract the plausible object blocks and the degree of radial homogeneity, which is utilized as local block feature to find out the block correspondences. The experimental results are given.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.10 no.2
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• pp.63-79
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• 2008

With the recent development of advanced GIS and complex spatial analysis technologies, the more sophisticated technologies are being required to support the advanced knowledge for solving geographical or spatial problems in various decision support systems. In addition, necessity for research on scientific crime investigation and forensic science is increasing particularly at law enforcement agencies and investigation institutions for efficient investigation and the prevention of crimes. There are active researches on geographic profiling to predict the base location such as criminals' residence by analyzing the spatial patterns of serial crimes. However, as previous researches on geographic profiling use simply statistical methods for spatial pattern analysis and do not apply a variety of spatial and temporal analysis technologies on serial crimes, they have the low prediction accuracy. Therefore, this paper identifies the typology the spatio-temporal patterns of serial crimes according to spatial distribution of crime sites and temporal distribution on occurrence of crimes and proposes STA-BLP(Spatio-Temporal Analysis based Base Location Prediction) algorithm which predicts the base location of serial crimes more accurately based on the patterns. STA-BLP improves the prediction accuracy by considering of the anisotropic pattern of serial crimes committed by criminals who prefer specific directions on a crime trip and the learning effect of criminals through repeated movement along the same route. In addition, it can predict base location more accurately in the serial crimes from multiple bases with the local prediction for some crime sites included in a cluster and the global prediction for all crime sites. Through a variety of experiments, we proved the superiority of the STA-BLP by comparing it with previous algorithms in terms of prediction accuracy.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.603-607
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• 2007

GPS 수신기의 지속적인 가격 하락과 GPS 기반의 다양한 위치기반서비스 개발로 인하여 개인 휴대용 GPS 수신기의 보급이 확대되고 있다. 이동객체의 위치 및 시간 정보를 포함하고 있는 GPS 데이터를 분석하면 이전에는 불가능했던 이동패턴을 파악하고 이해하는 것이 가능해진다. 이동객체 데이터의 저장과 분석에 관한 연구들이 진행되고 있지만, 이동객체의 속성에 따른 다차원적 이동패턴 분석에 관한 연구는 찾아보기 힘들다. 본 연구는 개인 휴대용 GPS 수신기를 통해 수집된 이동 데이터와 이동객체의 속성 데이터를 통합하여 이동객체의 시공간적 특성을 다차원적으로 분석할 수 있는 데이터마트를 구현하고 시각적으로 표현하였다. 이러한 과정을 통해 GPS 데이터를 이용한 이동패턴 분석의 유용성과 문제점을 탐색적으로 살펴보았다.