최근 유비쿼터스 컴퓨팅 환경이 발전함에 따라 교통(u-Transport), 복지(u-Care), 문화(u-Fun), 환경(u-Green), 산업(u-Business), 행정(u-Government), 도시(u-City) 뿐만 아니라 사용자의 위치와 다양한 공간 정보를 제공하는 u-GIS가 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 핵심 요소 기술로 대두되고 있다. 이에 본 논문에서는 모바일 장치에서 시공간 데이타를 효율적으로 처리 및 관리할 수 있는 모바일 시공간 질의 처리 시스템을 개발하였다. 모바일 시공간 질의 처리 시스템은 OpenGIS "Simple Features Specification for SQL"에서 명시하는 공간 데이타 타입과 공간 연산자를 확장하여 시공간 데이타 타입과 시공간 연산자를 제공하고 시공간 데이타 특성을 고려한 산술 연산 코딩 압축 기법을 제공하고 모바일 시공간 질의 처리 시스템과 u-GIS 서버 사이에서 시공간 데이타 수입/수출의 성능 향상을 위한 데이타 캐슁 기능을 지원한다.
As technologies related to sensor network are currently emerging and the use of GeoSensor is increasing along with the development of Internet of Things (IoT) technology, spatial query processing systems to efficiently process spatial sensor data are being actively studied. However, existing spatial query processing systems do not support a spatial-temporal data type and a spatial-temporal operator for processing spatialtemporal sensor data. Therefore, they are inadequate for processing spatial-temporal sensor data like GeoSensor. Accordingly, this paper developed a spatial-temporal query processing system, for efficient spatial-temporal query processing of spatial-temporal sensor data in a sensor network. Lastly, this paper verified the utility of System through a scenario, and proved that this system's performance is better than existing systems through performance assessment of performance time and memory usage.
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.
A spatial object changes its states over time. However, existing spatial and temporal database systems cannot fully manage time-varying data with both spatial and non-spatial attributes. To overcome this limitation, we present a framework for spatio-temporal databases that can manage all time-varying historical information and integrate spatial and temporal relationship operators into the select statement in SQL3. For the purpose of our framework, we define three referencing macros and a history aggregate operator and classify the existing spatial and temporal relationship operators into three groups: exclusively spatial relationship operators, exclusively temporal relationship operators, and spatio-temporal common relationship operators. Finally, we believe the integration of spatial and temporal relationship operators into SQL3 will provide a useful framework for the history management of time-varying spatial objects in a uniform manner.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경이 발전함에 따라 GeoSensor와 같이 GPS 기능을 보유한 센서로부터 생성된 시공간 센서 데이터 활용이 증가하고 있으며, 시공간 센서 데이터를 사용해 사용자에게 다양한 서비스를 효율적으로 제공해주기 위한 시맨틱 센서 웹이 연구되고 있다. 특히, W3C에서는 OGC의 SWE(Sensor Web Enablement)와 같은 센서 관련 표준들을 활용하고, 센서 데이터를 온톨로지로 표현할 수 있는 SSNO(Semantic Sensor Network Ontology)를 개발하였다. 그러나 이러한 연구들은 비시공간 센서 데이터에 대한 질의 처리는 가능하지만 시간과 공간 정보를 포함하는 시공간 센서 데이터를 효율적으로 처리하기 어렵다는 문제점이 존재한다. 따라서, 본 논문에서는 OGC의 "OpenGIS Simple Feature Specification for SQL"에서 제시한 공간 데이터 타입과 공간 연산자를 확장하여 시공간 데이터 타입과 시공간 연산자를 지원하는 SSNO 기반의 시공간 시맨틱 센서 웹을 개발하였다. SSNO 기반의 시공간 시맨틱 센서 웹은 시공간 센서 데이터인 SensorML(Sensor Model Language)과 O&M(Observations and Measurements) 스키마를 분석하여 SSNO 문서로 변환 및 저장하고, 시공간 연산자와 시공간 추론 규칙을 적용하여 효율적인 질의 처리를 수행한다. 마지막으로, 이러한 SSNO 기반의 시공간 시맨틱 센서 웹을 가상 시나리오에 적용해 봄으로써 본 시스템의 효용성을 검증하였다.
유비쿼터스 환경에서 다양한 센서로부터 생성되는 데이터 스트림에 대해 사용자가 요구하는 위치 기반 서비스를 효과적으로 지원하기 위해 연산자 네트워크와 공유 등을 통한 연속 질의 처리 기법이 활용되고 있다. 위치 정보 기반의 연속 질의 처리는 특정 영역을 중심으로 유사 질의가 집중적으로 발생할 수 있으므로, 본 논문에서는 유사한 조건을 갖는 공간 연산을 공유하기 위해 그리드 영역 분할을 이용한 공간 연산 공유 기법을 제안한다. 제안기법은 공간 연산을 직접 공유하지 않고 그리드 셀 별로 이동객체를 공유하기 때문에 유사한 조건을 갖는 공간 연산의 공유가 가능하여 공간 연산의 실행 빈도수를 크게 감소시켜 질의 처리 속도의 향상과 함께 메모리 이용률을 향상시킨다.
환경 오염, 질병과 같은 확산의 위험 정보가 높은 공간 현상들은 신속한 초기 대응이 필요하며 특히 확산의 주체가 되는 이동체 데이터에 대한 실시간 처리와 분석을 통해 확산 요인 이벤트를 감지해야 한다. 이러한 이벤트를 처리하고 분석하기 위해 시공간 복합 이벤트 처리(Spatial-Temporal Complex Event Processing)가 활용된다. 기존의 시공간 복합 이벤트 처리는 기본적인 공간 연산이 가능하나 복잡도가 높은 공간 상황을 감지하는 시공간 복합 이벤트 설계에 적용이 미흡하였다. 본 연구에서는 시공간 복합 이벤트 처리의 공간 연산의 확장을 가능케 하고 복합적인 이벤트 설계 과정에서 효율적으로 이벤트를 관리 하기 위해 계층적 시공간 복합 이벤트 설계를 제안하였다. 제안된 방법으로 축산 관련 차량들 중 구제역 확산과 관련된 차량을 감지하는 새로운 이벤트를 생성하는 실험을 진행하여 제안된 시공간 복합 이벤트 처리의 효용성을 입증하였다.
기존의 관계형 데이터베이스 시스템은 기본적으로 count, max, min, sum, avg의 집계 함수(aggregate functions)를 제공하며, UBMS에 따라 다양한 집계 연산자를 추가로 지원한다. 시공간 데이터베이스는 기본적인 공간 정보뿐만 아니라 시간 흐름에 따른 이력 정보를 취급하므로 데이터베이스로부터 자유로운 이력(history) 정보의 검색 기능이 요구되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 시공간 데이터베이스로부터 이력을 자동으로 검색할 수 있는 새로운 집계 연산자, ‘history’를 제안하고, 그 처리 알고리즘과 SQL3에서 탐색 질의 표현법을 제안한다. 결과적으로, 제안된 이력 집계 연산자는 향후 SQL3리 질의 표현 능력의 제고에 기여할 것이다.
Applying the theory of physiology and control systems, the visual system was studied as a regulator of impining light. The characteristics function of visual system is mainly analysed by spato-temporal characteristics based upon Enroth's model, Broca-Sulzer phenomenon and Mach effect. Some aims of this paper are as follows. (1) In order to get the excitatory and inhibitory potential of the intermediated cell layer in the retina, the exponential value, {exp(FM/kT)- $I_{mn}$ } is caculated based on the physiological theory in neuro-phenomena. (2) To show the visual characteristics by analog simulation for generating stimulus waveforms and analysis, the visual adaptation was recorded as electrical stimulation in the form of step functions. Furthermore, ti is shown that the above experimental data agrees satisfactorily with the theoretical (psychophysiological) values. This study is expected to lead to further studies concerned with human observer and human operator in control and especially pattern recognition systems.stems.
본 논문에서는 시간적, 공간적 경계 정보를 이용한 이동 객체의 윤곽선 검출 방법을 제안한다. 일반적으로 이동 객체의 경우 객체의 윤곽선(contour)을 구성하는 경계(edge) 픽셀에서 시간 축과 공간 축을 중심으로 큰 변화량(gradient)을 가진다. 따라서 시간 축과 공간 축을 중심으로 변화량이 큰 경계 픽셀을 구하면 이동 객체의 윤곽선을 검출할 수 있다. 본 논문에서는 임의의 픽셀에 대하여 시간 축을 중심으로 한 경계 정보를 구하기 위해 Temporal Edge라는 새로운 형태의 변화량 계산 방법을 제안한다. Temporal Edge는 시간 t와, t-2에서 입력된 두 그레이 스케일 영상의 차를 시간 축을 기준으로 x방향, y방향으로 Sobel Mask를 적용하여 구한다. 검출된 Temporal Edge를 이용하여 이동 객체의 윤곽선이 존재하는 후보 영역을 검출하고, 검출된 후보 영역을 중심으로 공간적 경계 정보를 구하여 이동 객체의 대강의 윤곽선을 검출 한다. 후처리 과정에서 검출된 대강의 윤곽선으로부터 배경 경계와 노이즈 픽셀을 제거한 후 최종적으로 이동 객체의 윤곽선을 검출한다. 제안한 방법은 기존의 배경 차 방법과는 다르게 별도의 배경 영상을 만들지 않기 때문에 배경 차 방법이 가지는 문제점을 극복하였으며, 빠른 연산 속도로 실시간 적용이 가능하다. 실험을 통하여 야간에도 강인한 윤곽선을 검출할 수 있음을 확인하였고, 엔트로피 방법과의 비교를 통해 제안하는 방법의 우수성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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