• 대한지리학회지
• /
• 제37권2호
• /
• pp.191-202
• /
• 2002

지리 사상과 인간의 활동은 공간적 차원(spatiality)과 시간적 차원(temporality)으로 구분되는데, 공간에서의 지리 사상과 인간 활동의 변화는 시간의 흐름 속에 기록된다. 이를 체계적으로 연구하기 위해서는 공간적 특성과 시간적 특성을 통합적으로 분석하고 표현할 수 있는 방법이 필요하다 이 연구에서는 지가 변동과 같은 지리적 현상의 시 .공간적 차원을 통합적으로 분석할 수 있도록 GIS 기법을 이용하여 시간 지도를 구현하는 것을 목적으로 하여, 안양시의 지가 변동 분석을 사례로 모델을 설계하고 구현하며 지가의 시 .공간적인 통합 분석을 시도하였다. 이를 위하여 이 연구에서는 문헌 연구를 통하여 지가 변동 분석과 Temporal GIS의 연계 가능성에 대해 탐색하였고, 실험적 차원에서 구체적인 지역을 대상으로 시.공간적으로 통합 분석이 가능한 지가 변동 분석 모델을 설계하고 구현하였다. 토지는 공간 자료, 속성 자료, 시간 자료의 변화가 지속적이기 때문에 시간 지도의 필요성이 매우 높은 분야이다. 본 연구에서 구현한 시간 지도를 통해 지가 정보를 비롯한 다양한 지리 사상의 시간 자료. 속성 자료. 공간 자료의 변화과정을 통합적으로 분석할 수 있다.

• 대한공간정보학회지
• /
• 제20권1호
• /
• pp.21-31
• /
• 2012

오늘날 유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 발달함에 따라, 다양한 분야에서 이동체 위치 데이터에 대한 효율적인 관리의 중요성이 급속히 증가하고 있다. 그러나 이러한 용도로 사용되는 MODBMS나 DSMS는 이동체의 시공간 스트림 데이터에 대한 실시간 관리를 효율적으로 지원하지 못하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 이동체의 시공간 데이터 스트림의 효율적인 실시간 관리를 위해 시공간 DSMS를 설계 및 구현하였다. 본 논문에서는 시공간 DSMS를 개발하기 위해서 OGC의 공간 데이터 타입과 공간 연산자를 지원하는 GEOS을 사용하여 스탠포드 대학에서 개발한 STREAM(STanford stREam dAta Manager)를 확장하였다. 마지막으로 본 논문에서 구현한 시공간 DSMS를 이동체의 시공간 스트림 데이터에 대한 실시간 관리가 필요한 실시간 모니터링 분야에 적용해 봄으로써 본 시스템의 효용성을 검증하였다.

• Spatial Information Research
• /
• 제20권3호
• /
• pp.95-106
• /
• 2012

최근 무선 액세스 망의 범위가 증가하고 발전함에 따라 다양한 분야에서 u-GIS 서비스가 지원되고 있으며, 특히 모바일 환경에서의 u-GIS 서비스를 위해 시공간 데이터가 널리 활용되고 있다. 그러나 모바일 환경에서 활용되는 시공간 데이터에 대한 표준이 없으므로 서로 다른 시공간 데이터를 사용하는 모바일 u-GIS 서비스 간의 상호운용성을 위한 효율적인 시공간 데이터 처리 기술이 필요하다. 또한 모바일 장치의 저용량과 낮은 성능을 고려한 시공간 데이터의 수집, 저장, 관리 시스템이 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 모바일 환경에서 시공간 데이터의 효율적인 관리를 위해 GML 기반의 질의 처리 시스템을 설계 및 구현하였다. GML 기반 시공간 질의 처리 시스템은 GML 문서의 특성인 상호운용성을 유지하고 저장 효율성을 높이기 위해 GML 스키마와 저장 테이블을 매핑하는 구조형 저장 방식과 Fast Infoset 기법을 이용한 바이너리 XML 저장 방식을 제공한다. 그리고 저장된 GML 문서의 시공간 데이터에 대한 신속한 질의 처리를 위하여 시공간 연산자를 제공한다. 마지막으로 본 논문에서 개발한 시스템을 가상 시나리오에 적용하여 본 시스템이 u-GIS 서비스를 위한 시스템으로 활용될 수 있음을 확인하였다.

• Spatial Information Research
• /
• 제13권3호
• /
• pp.221-237
• /
• 2005

이 논문에서는 시간지리학 모형을 위한 객체관계형 시공간데이터베이스를 구현하고, 이를 통해 시공간경로, 시공간프리즘, 시공간접근성에 대한 질의 및 시각화를 수행하는 GIS 컴퓨팅을 연구한다. 이러한 GIS 컴퓨팅환경은 (i) 시공간데이터베이스의 자료원이 되는 개인통행자료를 수집하는 모바일 애플리케이션, (ii) 시간지리학 모형을 포함하는 객체관계형 시공간데이터베이스 서버, (iii) 시공간데이터베이스와 연동하여 시간지리학 모형에 대한 질의와 시각화를 수행하는 3D 클라이언트로 구성된다. 시공간 개인통행자료는 GPS-PDA 클라이언트를 통해 일정시간 간격으로 자동 수집되고, 시공간자료관리 미들웨어의 중개를 거쳐 좌표변환 및 DB전송이 이루어진다. 일반 DBMS를 확장하여 구현한 시공간데이터베이스는 시간지리학 응용을 위한 시공간 객체 및 시공간함수를 포함하며, 이를 이용하여 시공간 SQL을 구성할 수 있다. 질의 및 시각화 클라이언트는 시공간경로, 시공간프리즘, 시공간접근성에 대한 SQL 질의 결과를 X-Y 공간축과 T 시간축으로 이루어진 시공간입방체를 통해 표현한다. 이 논문에서는 시간지리학 모형을 위한 모바일 GIS와 DBMS의 연동 가능성을 확인하였으며, 시공간객체와 시공간함수를 포함하는 객체관계형 시공간데이터베이스의 구현을 통해 대용량 자료처리를 위한 데이터베이스 기반의 시간지리학 데이터베이스 모델을 수립하였다.

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

• Spatial Information Research
• /
• 제18권1호
• /
• pp.77-87
• /
• 2010

시공간 조인은 이동객체와 같이 시공간의 특성을 가지는 데이터를 처리할 때 요구되는 중요한 연산자로, 이동객체들의 움직임을 분석하거나 이동객체들의 시공간적 패턴을 찾는 것과 같이 다양하게 활용된다. 현재까지 실외공간에서의 시공간 조인 질의에 관한 연구는 많이 진행되어왔다. 최근에는 실내측위기술이 발전함에 따라 실외뿐만 아니라 실내에서도 다양한 위치기반 서비스가 점진적으로 제공되고 있으며, 특히 이동객체를 중심으로 다양한 응용 서비스들을 필요로 하게 된다. 하지만 실내공간에서의 시공간 조인에 관한 연구는 아직 전무하다. 본 논문에서는 실내공간에서 실시간으로 갱신되는 이동객체에 대한 연속 시공간 셀프조인 질의와 질의처리 방법론을 제안하였다. 연속 시공간 셀프조인 질의는 주어지는 특정 시간과 공간의 조건을 만족하는 모든 쌍들을 시간이 지남에 따라 지속적으로 갱신하는 질의이다. 본 논문에서는 방이나 복도와 같이 특정한 기호를 중심으로 이동객체의 위치를 표현하며 이러한 특징을 가지는 공간을 기호공간이라 한다. 그리고 방대한 스트림데이터를 효과적으로 필터링하고 관리하기 위한 후보쌍 버퍼 테이블이라는 자료구조와 이를 활용한 질의처리 방법론을 제안하였으며 실험을 통해 타당성을 검증하였다.

• Journal of Platform Technology
• /
• 제11권1호
• /
• pp.52-59
• /
• 2023

최근 전염성이 높은 COVID-19 바이러스의 영향으로 접촉자 추적에 사용할 수 있는 시공간 궤적에 대한 중요성이 커지고 있다. 시공간 궤적은 객체가 이동한 시간 및 공간 데이터를 저장한다. 본 논문에서는 이동 객체의 시공간 궤적에 대한 질의 처리를 제안한다. 이동 객체의 시공간 궤적 모델은 위치를 저장하기 위하여 포인트 형태의 공간 데이터를 가지고 타임스탬프 형태의 시간 데이터를 가진다. 궤적 질의는 같은 버스에 탑승하여 서로 밀접하게 접촉한 사용자들의 쌍을 검색하는 질의이다. 궤적 질의를 처리하기 위하여 데이터셋으로는 마이크로소프트의 Geolife 데이터를 사용한다. 제안된 궤적 질의 처리는 궤적 데이터를 날짜별로 나누고 각 날짜에 대해 사용자의 궤적들이 근처에 있었는지 검사하고 접촉자들에 대한 정보를 결과로 생성한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제30권2호
• /
• pp.119-133
• /
• 2023

With the rapid growth of the economy and fossil fuel consumption, the concentration of air pollutants has increased significantly and the air pollution problem is no longer limited to small areas. We conduct statistical analysis with the actual data related to air quality that covers the entire of South Korea using R and Python. Some factors such as SO₂, CO, O₃, NO₂, PM₁₀, precipitation, wind speed, wind direction, vapor pressure, local pressure, sea level pressure, temperature, humidity, and others are used as covariates. The main goal of this paper is to predict air quality index (AQI) spatio-temporal data. The observations of spatio-temporal big datasets like AQI data are correlated both spatially and temporally, and computation of the prediction or forecasting with dependence structure is often infeasible. As such, the likelihood function based on the spatio-temporal model may be complicated and some special modelings are useful for statistically reliable predictions. In this paper, we propose several methods for this big spatio-temporal AQI data. First, random effects with spatio-temporal basis functions model, a classical statistical analysis, is proposed. Next, neural networks model, a deep learning method based on artificial neural networks, is applied. Finally, random forest model, a machine learning method that is closer to computational science, will be introduced. Then we compare the forecasting performance of each other in terms of predictive diagnostics. As a result of the analysis, all three methods predicted the normal level of PM_2.5 well, but the performance seems to be poor at the extreme value.

• 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.

• 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.