The data model is a system model which abstracts the spatial and nonspatial fea¬tures of the real world. A system defines through its data model a framework for the inner rep¬resentation of and connections with the outside world. The spatial query language is one of the most efficent framework for defining connection with outside world in the GIS. Existing GIS uses a spatial data model based on relational data model. Therefore, it has some difficulties in data abstraction and representing complex objects through inheritance. In this paper, we pro-pose an object oriented data model-Topological Object Model(TOM). TOM combines object model in ODMG and the planer topological object. Based on this model, we present an object-oriented spatial query language-OQL/Geo. OQL/Geo extends OQL in ODMG and represents TOM effectively. It also provides several operators such as geometric, topological and visible ope-rators. Moreover, it represents with diverse flexivility the request for complex spatial analysis and presentation of query results.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.14
no.1
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pp.113-118
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2014
Recently, a few studies on context information have been focused to collect phenomena data like a temperature and a humidity in indoor environments. The importance of the former is increasingly recognized with changing environments and increase of heat stress in building. In this paper we present an indoor comfort index framework based on GIS for supporting context information instead of phenomena data in environments. We also present method for supporting comfort index and context information based on GIS in outdoor environments.
This is based on the AGENT-LUC model framework. Luangprabang Province has the largest percentage of shifting cultivation area in Laos PDR. The model simulates the spatial and temporal patterns of the shifting cultivation in the study area, using a GIS database while the total area of shifting cultivation is controlled by supply and demand balance of food. The model simulation period is from 1990 to 1999, at a spatial resolution of 500m. The results are evaluated using statistical data and remote sensing images. Through the validation, it is concluded that the trends simulated agrees to that of statistical data and the spatial and temporal patterns are also replicated satisfactorily.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.8
no.5
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pp.554-559
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2010
Recently, various in-vehicle networks have been developed respectively in order to accomplish their own purpose such as CAN and MOST. Various electronic devices for vehicle are controllable by the advent of networks attached to the vehicle. However, the networks also come with a variety of unique features in each network-specific communication which creates difficulty using and supporting the interoperable services among the networks. To solve this problem, each network needs a standard integration framework. In this paper, a framework is proposed and implemented. It consists of a standard protocol using XML to improve compatibility and portability. The framework makes each network interoperable by applying unique information and messages of the network in the XML standard document. The results obtained by implementation show that the framework supports the efficient communication of data between heterogeneous invehicle networks.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.6
no.4
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pp.45-56
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2010
This paper suggests constraint data modeling based on constraint data presentation techniques to perform complex spatial database operation naturally. We were able to identify the limitation of extendibility of dimension and non-equal framework via relevant research for former schema of spatial database and query processing. Therefore we described generalized tuple of spatial data and the definition of suggested constraint data modeling. Also we selected MLPQ/PReSTO tool among constraint database prototype and compare standard functionality of ARC/VIEW. Then we design scenario for spatial operation using MLPQ/PReSTO and we suggested application effect after query processing. Based on above explanation, we were able to identify that we can process spatial data naturally and effectively using simple constraint routine on same framework via constraint data modeling.
This study presents a new method for coupling ArcGIS (popular GIS software) with TRaNsient SYstems Simulation (TRNSYS, reference software for researchers and engineers around the world) to use capabilities of the 4 and 5-parameter PV array performance models within the ArcGIS environment. Using the validated and industry-proven solar energy simulation models implemented in TRNSYS and other built-in ArcGIS functionalities, dynamic characteristics of distributed PV potential in terms of hourly, daily or monthly power outputs can be investigated with considerations of diverse options in selecting and mounting PV panels. In addition, the proposed method allows users to complete entire procedures in a single framework (i.e., a preliminary site survey using 3D building models, shading analyses to investigate usable rooftop areas with considerations of different sizes and shapes of buildings, dynamic energy simulation to examine the performances of various PV systems, visualization of the simulation results to understand spatially and temporally distributed patterns of PV potential). Therefore tedious tasks for data conversion among multiple softwares can be significantly reduced or eliminated. While the programming environment of TRNSYS is proprietary, the redistributable executable, simulation kernel and simulation engine of TRNSYS can be freely distributed to end-users. Therefore, GIS users who do not have a license of TRNSYS can also use the functionalities of solar energy simulation models within ArcGIS.
In this paper, we propose a framework for synchronization of spatial data between mobile devices and a server by using SyncML(Synchronization Markup Language) that is standard specification for synchronization protocol. We used GML (Geographic Markup Language) to support interoperability of spatial data between various data sources. We also used metadata and catalog service to access and integrate distributed spatial data, considering relationships of spatial data and non-spatial data.
Water quality contamination issues are of critical concern to human health, whilst pesticide release generated from irrigated land should be considered for protecting natural habitats and human health. This paper suggests new method for evaluation and analysis using the GIS technique based on integrated spatial modeling framework. The pesticide use on irrigated land is a subset of the larger spectrum of industrial chemicals used in modern society. The behavior of a pesticide is affected by the natural affinity of the chemical for one of four environmental compartments; solid matter, liquid, gaseous form, and biota. However, the major movements are a physical transport over the ground surface by rainfall-runoff and irrigation-runoff. The irrigated water carries out with the transporting sediments and makes contaminated water by pesticide. This paper focuses on risk impact identification and assessment using GIS technique. Also, generated data on pesticide residues on farmland and surface water through GIS simulation will be reflected to environmental research programs. Finally, this study indicates that GIS application is a beneficial tool for spatial pesticide impact analysis as well as environmental risk assessment.
Web GIS, based on the latest web-technology, has evolved to provide efficient and accurate spatial information to users. Furthermore, Web GIS Server has improved the performance constantly to respond user web requests and to offer spatial information service. This research aims to create a designed and implemented Web GIS Server that is named as Nodemap which uses the emergent technology, Node.js, which has been issued for an event-oriented, non-blocking I/O model framework for coding JavaScript on the server development. Basically, NodeMap is Web GIS Server that supports OGC implementation specification. It is designed to process GIS data by using DBMS, which supports spatial index and standard spatial query function. And NodeMap uses Node-Canvas module supported HTML5 canvas to render spatial information on tile map. Lastly, NodeMap uses Express module based connect module framework. NodaMap performance demonstration confirmed a possibility of applying Node.js as a (next/future) Web GIS Server development technology through the benchmarking. Having completed its quality test of NodeMap, this study has shown the compatibility and potential for Node.js as a Web GIS server development technology, and has shown the bright future of internet GIS service.
When analyzing geographical phenomena, two properties need to be considered. One is the spatial dependence structure and the other is a variation or an uncertainty inhibited in a geographic space. Two problems are encountered due to the properties. Firstly, spatial dependence structure, which is conceptualized as spatial autocorrelation, generates heterogeneous geographic landscape in a spatial process. Secondly, generic statistics, although suitable for dealing with stochastic uncertainty, tacitly ignores location information im plicit in spatial data. GIS is a versatile tool for manipulating locational information, while spatial statistics are suitable for investigating spatial uncertainty. Therefore, integrating spatial statistics to GIS is considered as a plausible strategy for appropriately understanding geographic phenomena of interest. Geographic hot-spot analysis is a key tool for identifying abnormal locations in many domains (e.g., criminology, epidemiology, etc.) and is one of the most prominent applications by utilizing the integration strategy. The article aims at reviewing spatial statistical perspective for analyzing spatial processes in the framework of GIS by carrying out empirical analysis. Illustrated is the analysis procedure of using spatial scan statistic for detecting clusters in the framework of GIS. The empirical analysis targets for identifying spatial clusters of breast cancer incidents in Erie and Niagara counties, New York.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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