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.
공저 네트워크에서는 문헌의 출판연도 정보로부터 시간이 지남에 따라 공저 관계가 형성되고 해체되는 것을 확인하여 시간적 네트워크를 구축할 수 있다. 이에 본 연구의 목적은 계량정보학 측면에서 시간적 네트워크 모델링을 목표로 데이터논문과 학술논문의 전체적인 연구 협업 네트워크를 진화적 관점으로 분석하고, 시간적 공저 네트워크의 구조적 특성을 규명하는 것이다. 이를 위해 데이터 출판을 위한 새로운 기제를 제안한 생물다양성 분야의 혼합형 데이터학술지 Biodiversity Data Journal에 게재된 공저 데이터논문 247건, 공저 학술논문 638건을 대상으로 시간적 공저 네트워크 분석을 수행하였다. 그 결과, 두 문헌 유형 모두, 네트워크가 진화하는 동안 무척도 네트워크 속성과 좁은 세상 현상이 나타났고, 국지적으로 응집된 저자들의 관계 구조가 시간이 경과 되어도 지속되고 있음을 파악했다. 또한, 본 연구에서 개발한 시간적 매개중심성 척도인 TTBC(Temporal Triadic Betweenness Centrality, 시간적 삼각매개중심성)를 적용하여 시간에 따른 중요한 저자들이 시점별로 확인되었고, 그 변화 추이를 파악할 수 있었다. 동적 접근으로 시각화 한 결과, 데이터논문과 학술논문의 시간적 공저 네트워크에서 드러나는 구조적 차이를 확인했으며, 이는 데이터를 다루는 연구자 집단의 협업 구조에 대한 특성으로 해석할 수 있다.
Present study analyzed the temporal and spatial characteristics of PM10 pollution in Metropolitan Daegu area based on air pollution monitoring station data and measurements of PM10 concentrations in background area in order to provide essential data for efficient PM10 pollution management. The significant variation of spatial and temporal PM10 concentrations in Daegu area was observed during the study years. The highest maximum PM10 concentration(332 $\mu\textrm{g}$/㎥), average concentration(88 $\mu\textrm{g}$/㎥) and frequency exceeding PM10 daily standard(150 $\mu\textrm{g}$/㎥) were all observed in Namsandong located near a major roadway. The hourly and weekly variations of PM10 concentrations had different pattern for the measurement sites. The monthly and seasonal concentrations exhibited a notable characteristic: the maximum concentration was obtained in spring season, most likely due to Yellow sand effects. Furthermore, this temporal variation of PM10 pollution varied with study site. Meanwhile, the PM10 values measured at the monitoring site, Manchondong, were comparable with those of a control site. The average PM10 concentration ranged from 23 $\mu\textrm{g}$/㎥ to 115 $\mu\textrm{g}$/㎥ with a mean value of 53 $\mu\textrm{g}$/㎥ in the former site and from 22 $\mu\textrm{g}$/㎥ to 91 $\mu\textrm{g}$/㎥ with a mean value of 45 $\mu\textrm{g}$/㎥ in the latter site.
The purpose of this article is to examine land use change in the fringe area of a metropolitan city through multi-temporal data analysis. Change detection has been regarded as one of the most important applications for utilization of remotely sensed imageries. Conventionally, two images were used for change detection, and Arithmetic calculators were generally used on the process. Meanwhile, multi-temporal change detection for a large number of images has been carried out. In this paper, a digital land-use map and three Landsat TM data were utilized for the multi-temporal change detection Each urban area map was extracted as a base map on the process of multi-temporal change detection. Each urban area map was converted to bit image by using boolean logic. Various urban change types could be obtained by stacking the urban area maps derived from the multi-temporal data using Geographic Information System(GIS). Urban change type map was created by using the process of piling up the bit images. Then the urban change type map was compared with each land cover map for the change detection. Dalseo-gu of Daegu city and Hwawon-eup of Dalsung-gun, the fringe area of Daegu Metropolitan city, were selected for the test area of this multi-temporal change detection method. The districts are adjacent to each other. Dalseo-gu has been developed for 30 yeais and so a large area of paddy land has been changed into a built-up area. Hwawon-eup, near by Dalseo-gu, has been influenced by the urbanization of Dalseo-gu. From 1972 to 1999, 3,507.9ha of agricultural area has been changed into other land uses, while 72.7ha of forest area has been altered. This agricultural area was designated as a 'Semi-agricultural area'by the National landuse Management Law. And it was easy for the preserved area to be changed into a built-up area once it would be included as urban area. Finally, the method of treatment and management of the preserved area needs to be changed to prevent the destruction of paddy land by urban sprawl on the urban fringe.
효율적인 버퍼 관리는 시스템의 성능과 밀접한 관련이 있다. 따라서 다양한 버퍼 관리 기법들에 대한 많은 연구가 진행되어 왔다. 그러나 많은 제안된 기법들의 대부분은 시간 근접성만을 고려하고 있다. 공간 데이터베이스와 같은 환경에서는 시간 근접성뿐 만 아니라, 유사한위치에 있는 공간 객체들은 서로 같이 접근 될 가능성이 높다는 공간 근접성도 존재한다. 따라서, 본 논문에서는 공간 데이터베이스 환경에서 시간근접성과 공간 근접성을 같이 효과적으로 고려하는 버퍼 관리 기법인BEAT를 제안한다. 실제 데이터와 가상 데이터를 이용한 실험 결과는 BEAT의 효율성을 보인다.
시간지원 데이타베이스 시스템은 자료의 과거 및 현재, 그리고 미래의 상태까지 관리함으로써, 사용자에게 시간에 따라 변화하는 자료에 대한 저장 및 질의 수단을 제공한다. 시간지원 데이타베이스는 경향 분석, 버전 관리, 의료 기록 관리 및 비디오 데이타 관리 등과 같이 자료의 시간적 특성이 중요시 되는 모든 분야에 폭 넓게 응용될 수 있다. 시간지원 데이타베이스에서의 집계는 시간 애트리뷰트를 고려하지 않은 기존의 집계와는 큰 차이가 있으며, 기존의 집계 처리 기법을 이용하여 효과적으로 처리될 수 없다. 본 논문에서는 시간지원 집계를 효율적으로 처리하기 위한 새로운 자료 구조인 PA-트리를 제안하고, 이를 이용한 시간지원 집계 처리 기법을 제안한다. 또한 본 논문에서는 제안된 PA-트리를 이용한 기법과 기존의 집계 트리를 이용한 기법의 성능을 최악 경우 분석과 실험을 통해 비교한다.Abstract Temporal databases manage time-evolving data. They provide built-in supports for efficient recording and querying of temporal data. Many application area such as trend analysis, version management, and medical record management have temporal aspects, and temporal databases can handle these temporal aspects efficiently. The aggregate in temporal databases, that is, temporal aggregate is an extension of conventional aggregate on the domain and range of aggregation to include time concept. The basic techniques behind computing aggregates in conventional databases are not efficient when applied to temporal databases. In this paper, we propose a new tree structure for temporal aggregation, called PA-tree, and aggregate processing method based on the PA-tree. We compare the PA-tree with the existing aggregation tree which has been proposed for temporal aggregate.
원전 감시, 공정 제어, 주식 시장 관리 및 통신 데이터 관리 등은 시간 개념을 갖는 데이터의 관리와 효율적인 데이터 처리를 위한 능동적 규칙 처리 기능을 동시에 필요로 한다. 그 동안 능동 데이터베이스 시스템에 시간 개념 지원을 확장하려는 연구소들은 다소 있었지만 시간지원 데이터베이스를 바탕으로 한 능동 데이터베이스에 관한 연구는 아직 많지 않다. 더욱이 실제 응용분야에 적용시키려는 노력은 찾아보기 어렵다. 이 논문은 이원시간지원 데이터베이스에 바탕을 둔 능동적 시간지원 데이터베이스 시스템에서의 능동적 시간지원 규칙 모델을 제시하였다. 아울러 제시된 규칙모델에 의한 규칙언어와 실행의미를 설명하고 원전 감시 시스템에 대한 적용 예를 보여주었다.
데이타베이스 관리시스템에서 중요한 문제중의 하나는 효율적인 버퍼관리이다. 데이터베이스 관리시스템에서 객체를 디스크에서 읽어오는 작업은 많은 비용을 필요로 하기 때문에 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는 디스크 I/O의 횟수를 최소화하는 것이 매우 중요하다. 지금까지 디스크 I/O 횟수를 줄이기 위한 많은 버퍼관리기법들이 제안되었지만, 그 기법들은 시간적 근접성만을 고려하기 때문에 공간적 근접성도 존재하는 공간데이타베이스 환경에서는 좋은 성능을 보여주지 못했다. 본 논문에서는 공간데이타베이스의 시간적 근접성과 공간적 근접성을 동시에 고려하는 새로운 버퍼관리기법인 Spatial Locality Area Measure(SLAM) 기법을 제안한다. 제안한 버퍼관리기법은 SLM-tree와 M-LRU, 두 개의 구조체로 구성되었으며 공간데이타베이스 환경에서의 다양한 버퍼크기와 참조빈도에 대한 실험에서 뛰어난 성능을 보여준다.
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.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제3권5호
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pp.527-547
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2009
Moving object management is widely used in traffic, logistic and data mining applications in ubiquitous environments. It is required to analyze spatio-temporal data and trajectories for moving object management. In this paper, we proposed a novel index structure for spatio-temporal aggregation of trajectory in a constrained network, named aCN-RB-tree. It manages aggregation values of trajectories using a constraint network-based index and it also supports direction of trajectory. An aCN-RB-tree consists of an aR-tree in its center and an extended B-tree. In this structure, an aR-tree is similar to a Min/Max R-tree, which stores the child nodes' max aggregation value in the parent node. Also, the proposed index structure is based on a constrained network structure such as a FNR-tree, so that it can decrease the dead space of index nodes. Each leaf node of an aR-tree has an extended B-tree which can store timestamp-based aggregation values. As it considers the direction of trajectory, the extended B-tree has a structure with direction. So this kind of aCN-RB-tree index can support efficient search for trajectory and traffic zone. The aCN-RB-tree can find a moving object trajectory in a given time interval efficiently. It can support traffic management systems and mining systems in ubiquitous environments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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