• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.551-554
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• 2003

Aggregate operator which belongs to query operations are important in specialized systems such as geographic information system(GIS) and spatial database system. Most of data describing objects in the real world are characterized by space and time attributes. Till now, however, works on aggregate operations have only dealt with spatial or temporal aspect of object. The current demand of aggregate operations relates to spatiotemporal data which are contained both spatial and temporal data concurrently. Therefore, work on spatiotemporal operations is focused on database area. In this paper, we propose spatiotemporal aggregate functions that operate on spatiotemporal data. Above all, we support spatiotemporal aggregate functions on the basis of three dimensional spatiotemporal models that are defined with the linear one dimensional temporal domain. The proposed algorithms are evaluated through some implementation results. We are sure that the achievement of our work is useful and efficient.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.721-723
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• 2003

Aggregation is an operation that returns a result value through a computational process on the data which satisfy a certain condition. Recently many applications use aggregation to analyze spatiotemporal data. Although spatiotemporal data change its states over time, previous aggregation works have only dealt with spatial or temporal aspect of object. In this paper we propose spatiotemporal aggregate functions that operate on spatiotemporal data. The proposed algorithms are evaluated through some implementation results. The experiment results show that the proposed aggregate functions are applicable to spatiotemporal data efficiently.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제32권1호
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• pp.43-55
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• 2005

시공간 데이타베이스는 실세계에 존재하는 다양한 유형의 객체에 대한 공간 관리와 이력정보를 동시에 제공함으로써 사용자에게 시공간 데이타에 대한 저장 및 질의 수단을 제공한다. 실세계에서 "임의의 질의 윈도우 영역에서 2001년 4월부터 8원까지 농경지당 뿌려진 농약의 평균은 얼마인가\ulcorner"와 같은 질의를 할 수 있다. 이러한 집계 질의는 시간과 공간에 대한 제약을 가지고 있다. 그러나 기존의 집계에 대한 연구는 시간 또는 공간에만 편중되어 시간과 공간 제약을 모두 가진 시공간 데이타에 직접 적용하기 어려운 문제점이 있다. 따라서 이 논문에서는 시공간 특성을 가진 시공간 데이타 분석을 위한 시공간 집계 함수 stCOUNT, stSUM, stAVG, stMAX, stMIN를 제안한다. 아울러 제안된 시공간 집계함수론 적용한 부동산 관리 시스템을 통해 기존의 시간, 공간 집계함수가 분석하기 어려웠던 시공간 데이타에 대한 분석의 용이함과 응용 시스템에 맞는 질의 표현력의 개선 및 편리성을 제공함을 보였다 그리고 제안된 시공간 집계함수의 알고리즘의 성능 평가를 통해 알고리즘 성능의 타당성을 입증하였다.