• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.101-113
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• 2007

본 논문에서는 객체지향 시공간 데이터베이스 시스템의 데이터 모델링과 질의어를 객체지향 기법을 사용하여 소개한다. 시공간 객체와 시공간 연산자를 다루기 위해 다음과 같은 두 단계 객체지향 데이터 모델을 제안 한다: 시공간 객체 모델과 시공간 내부 기술 모델 또한 객체지향 시공간 질의어인 STOQL을 제안한다. STOQL은 공간 객체의 다양한 출력과 시공간 및 비 공간 객체의 검색을 수행할 수 있는 통합 기능을 제공해준다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.178-181
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• 2003

The temporal GIS data modeling methods are discussed in this paper. At first, two conceptual models of spatio-temporal data are introduced, and then some typical STDMs based on these two models are summed up and compared. After that, the spatio-temporal changes are analyzed thoroughly, and then how to model spatio -temporal data from different aspects is discussed. At last, several issues that need further research are pointed out.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권1호
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• pp.130-138
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• 2023

The traffic flow in an urban area is affected by the date, weather, and regional traffic flow. The existing methods are weak to model the dynamic road network features, which results in inadequate long-term prediction performance. To solve the problems regarding insufficient capacity for dynamic modeling of road network structures and insufficient mining of dynamic spatio-temporal features. In this study, we propose a novel traffic flow prediction framework called shared spatio-temporal attention convolution optimization network (SSTACON). The shared spatio-temporal attention convolution layer shares a spatio-temporal attention structure, that is designed to extract dynamic spatio-temporal features from historical traffic conditions. Subsequently, the graph optimization module is used to model the dynamic road network structure. The experimental evaluation conducted on two datasets shows that the proposed method outperforms state-of-the-art methods at all time intervals.

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

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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• pp.778-784
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• 2005

Miniaturization of computing devices, and advances in wireless communication and positioning systems will create a wide and increasing range of database applications such as location-based services, tracking and transportation systems that has to deal with Moving Objects. Various types of queries could be posted to moving objects, including past, present and future queries. The key problem is how to model the location of moving objects and enable Database Management System (DBMS) to predict the future location of a moving object. It is obvious that there is a need for an innovative, generic, conceptually clean and application-independent approach for spatio-temporal handling data. This paper presents behavioral aspect of the spatio-temporal databases for managing and querying moving objects. Our objective is to impelement and extend the Spatial TAU (STAU) system developed by Dr.Pelekis that provides spatio-temporal functionality to an Object-Relational Database Management System to support modeling and querying moving objecs. The results of the impelementation are demonstrated in this paper.

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

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제12권1호
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• pp.28-36
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• 2010

컴퓨터 환경에서 한 가지 사건으로 상황이 특징 지워지기도 하지만, 일반적 상황 인식은 공간과 시간을 포함하는 다양한 사건들에 의해서 결정되어 진다. 물리적 공간과 상호 작용하는 실시간 센서 네트워크 상황 인식 서비스는 시간적 특성을 포함한다. 상황 인식 서비스 관계 설정 방법으로 실시간 상황 인식을 시공간적으로 취급하는 것이 요구된다. 본 논문은 상황 인식 모델에 시공간적 특성이 포함 되도록 하는 방법을 제안하고, 이를 개선된 Petri-Net을 이용하여 효과를 확인한다. 실시간 센서 네트워크 상황 인식을 위해 기본 Petri-Net, 패턴화된 Petri-Net 및 시공간 Petri-Net 모델 특성을 연구한다. 이 방법을 이용하여 새만금 온도 변화 탐지에 적용예를 보였다. 본 연구를 통해 시공간 Petri-Net을 사용한 응용 개발 뿐 만 아니라 시공간 상황 인식 모델링에 기여 할 것이다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권3호
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• pp.612-628
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• 2020

This paper presents a new approach for detecting abnormal behaviors in complex surveillance scenes where anomalies are subtle and difficult to distinguish due to the intricate correlations among multiple objects' behaviors. Specifically, a cascaded probabilistic topic model was put forward for learning the spatial context of local behavior and the temporal context of global behavior in two different stages. In the first stage of topic modeling, unlike the existing approaches using either optical flows or complete trajectories, spatio-temporal correlations between the trajectory fragments in video clips were modeled by the latent Dirichlet allocation (LDA) topic model based on Markov random fields to obtain the spatial context of local behavior in each video clip. The local behavior topic categories were then obtained by exploiting the spectral clustering algorithm. Based on the construction of a dictionary through the process of local behavior topic clustering, the second phase of the LDA topic model learns the correlations of global behaviors and temporal context. In particular, an abnormal behavior recognition method was developed based on the learned spatio-temporal context of behaviors. The specific identification method adopts a top-down strategy and consists of two stages: anomaly recognition of video clip and anomalous behavior recognition within each video clip. Evaluation was performed using the validity of spatio-temporal context learning for local behavior topics and abnormal behavior recognition. Furthermore, the performance of the proposed approach in abnormal behavior recognition improved effectively and significantly in complex surveillance scenes.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.16-25
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• 2011

컴퓨터 환경에서 한 가지 사건으로 상황이 특징 지워지기도 하지만, 일반적 상황 인식은 공간과 시간을 포함하는 다양한 사건들에 의해서 결정되어 진다. 상황 인식 서비스 관계 설정 방법으로 임베디드 시스템 상황 인식을 시공간적으로 취급하는 것이 요구된다. 물리 공간과 연동되는 시스템의 예외적 동작은 임베디드 시스템의 운영에 심각한 위험과 피해를 초래 할 수 있다. 본 논문은 상황 인식 모델에 시공간적 특성과 예외 관리가 포함 되도록 하는 방법을 제안하고, 이를 확장된 Petri-Net을 이용하여 효과를 확인한다. 실시간 임베디드 시스템 상황 인식을 위해 기본 Petri-Net, 패턴화된 Petri-Net 및 예외 동작을 위한 시공간 Petri-Net 모델 특성을 연구한다. 이 방법을 이용하여 응급의료지원 서비스에 적용 예를 보였다. 본 연구를 통해 시공간 Petri-Net을 사용한 응용 개발 뿐 만아니라 예외 처리를 위한 시공간 상황 인식 모델링에 기여 할 것이다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제9D권1호
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• pp.31-42
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• 2002

본 논문에서는 비디오 데이터가 지니는 이동 객체의 궤적(Moving Object's Trajectory)을 효과적으로 모델링할 수 있는 시공간 표현 기법(Spatio-Temporal Representation Scheme)과 궤적을 이용한 사용자 질의에 대해 효율적인 검색을 위한 새로운 시그니쳐 기반 접근 기법을 제안한다. 제안하는 시공간 표현 기법은 궤적을 기반으로 하는 내용 기반 검색(Content-based Retrieval)과 궤적에서 일어나는 위치 정보를 통해 얻어진 개념(의미)을 이용한 개념 기반 검색(Concept-based Retrieval)을 지원한다. 아울러, 제안하는 시그니쳐 기반 접근 기법은 데이터 파일을 직접 접근하기 전에 전체 시그니쳐들은 탐색하여 필터링을 수행한 후, 검색된 후보 시그니쳐들에 대해서만 디스크를 접근하기 때문에 순차 탐색에 비해 많은 수의 디스크 접근 횟수를 감소시킴으로써 검색 성능을 향상시킨다. 마지막으로, 성능 평가를 통해 제안하는 방법이 검색 효과(Retrieval Effectiveness) 및 효율(Retrieval Efficiency) 측면에서 기존의 방법인 Li나 Shan의 방법에 비해 우수함을 보인다.