Although spatial databases support an efficient spatial management on objects in the real world, they have a characteristic that process only spatial information valid at current time, So in case of change in the spatial domain, it is very hard to support an efficient historical management for time-varying spatial information because they delete an old value and then replace with new value that is valid at current time. To solve these problems, there are rapidly increasing of interest for spatiotemporal databases, which serve historical functions for spatial information as well as spatial management functions for an object. However most of them presented in an abstract time-varying spatial phenomenon, but have not presented a concrete policy in spatiotemporal databases. In this paper, we propose a spatiotemporal data model that supports bitemporal time concepts in three dimensional architecture. In the proposed model, not only data types and their operation for object of spatiotemporal databases have been classified, but also mathematical expressions using formal semantics for them have been given. Then, the data structures and their operations based on relational database model as well as object-oriented database model are presented.
분산 지리정보시스템을 구현하는데 가장 어려운 점 중의 하나는 공간데이타베이스의 불일치이다. 특히, 여러 가지 이유로 발생하는 분산 공간 데이타베이스 사이의 위치 불일치는 공간 질의의 결과를 부정확하게 만든다. 하나의 간단한 해결책은 가장 중요한 사이트에 따라 각 사이트의 공간데이타베이스에 있는 위치 데이타를 보정하는 것이다. 그러나, 이러한 방법은 각 사이트의 자율성이 중시되어야 하는 경우에는 실용적이지 않다. 본 논문에서는 위치 데이타가 불일치하는 여러 개의 공간데이타베이스에 대하여 공간질의를 처리하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 방법은 각 지역 공간데이타베이스를 수정하지 않고 자율성을 보장하는 방식으로 공간질의를 처리할 수 있도록 한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 탄성변형방법을 이용하면서, 각 질의의 위치를 동적으로 변환하는 방법에 기초하고 있다. 이 방법의 정확성은 수학적으로 증명이 되었으며, 실험으로도 확인하였다. 더욱이, 이 방법의 유용성 검증을 위하여 상용 데이타베이스시스템을 이용하여 구현하였다.
다중축척 데이터베이스는 동일한 공간을 다른 축척으로 표현하는 공간데이터베이스의 집합이다. 이 다중축척 데이터베이스는 소축척의 정밀한 공간데이터베이스로부터 유도될 수 있다. 본 논문은 유도된 다중축척 데이터베이스의 갱신문제를 다루고자 한다. 다중축척 데이터베이스의 갱신은 수정된 원시데이터로부터 직접 유도된 데이터뿐만 아니라 갱신되지 않은 원시데이터로부터 유도된 데이터들까지 갱신해야 한다. 이것은 현재 데이터 갱신방법들을 다중축척 데이터베이스에 그대로 적용할 수 없는 이유가 되는데, 현재 방법들은 수정된 원시데이터로부터 직접 유도된 데이터만을 갱신하기 때문이다. 이 다중축척 데이터베이스의 갱신관리는 공간 데이터베이스 관리시스템(혹은 GIS)에서 제공되어야 할 중요한 기능이다. 이 논문에서는 다중축척 데이터 베이스 갱신을 위한 규칙 및 알고리즘을 제안하고, 이것을 ESRI의 ArcObject를 이용하여 개발한 프로토타입을 소개한다. 본 연구에서 제공하는 갱신방법은 다중축척 데이터베이스들간의 일관성을 유지시켜주고, 유도된 다중축척 데이터베이스의 무결성을 보장해 줄 수 있다는 점에서 의의가 있다.
인터넷과 무선 이동통신 기술이 발달함에 따라, 모바일 데이터베이스와 무선 웹 서비스 기술은 중요한 연구 이슈로 부각되어 왔다. 이러한 환경의 변화로 임베디드 시스템과 웹 서비스를 위한 새로운 GIS 데이터베이스 시스템 개발이 필요하다. 이 논문에서는 웹 기반 GIS 시스템에서 사용할 수 있는 자바기반 웹 데이터베이스 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 자바기반 응용 프로그램 서버와 이동 컴퓨팅 장치에 쉽게 디스플레이하기 위해 자바 언어를 사용하여 구현하였고, 웹 데이터 호환성 보장을 위해 OGIS를 사용하여 구현되었다. 또한 스키마 관리자를 포함하는 공간 질의 처리기와 공간 객체 저장 모듈을 개발하여 사용자의 웹 상에서의 공간 질의를 효율적으로 처리할 수 있게 하였다.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.138-143
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2002
This paper describes a framework for extending GIS databases to support moving object data type and query language. The rapid progress of wireless communications, positioning systems, and mobile computing devices have led location-aware applications to be essential components for commercial and industrial systems. Location-aware applications require GIS databases system to represent moving objects and to support querying on the motion properties of objects. For example, fleet management applications may require storage of information about moving vehicles. Also, advanced CRM(Customer Relationship Management) applications may require to store and query the trajectories of mobile phone users. In this trend, maintaining consistent information about the location of continuously moving objects and processing motion-specific queries is challenging problem. We formally define a data model and query language for mobile objects that includes complex evolving spatial structure, and propose core algebra to process the moving object query language. Main profit of proposed moving objects query language and algebra is that proposed model can be constructed on the top of GIS databases.
Given a positive integer k as input, a spatial preference query finds the k best data objects based on the scores (e.g., qualities) of feature objects in their spatial neighborhoods. Several solutions have been proposed for spatial preference queries in Euclidean space. A few algorithms study spatial preference queries in undirected spatial networks where each edge is undirected and the distance between two points is the length of the shortest path connecting them. However, spatial preference queries have not been thoroughly investigated in directed spatial networks where each edge has a particular orientation that makes the distance between two points noncommutative. Therefore, in this study, we present a new method called ALPS+ for processing spatial preference queries in directed spatial networks. We conduct extensive experiments with different setups to demonstrate the superiority of ALPS+ over conventional solutions.
Wireless network information services allow end systems to discover heterogeneous networks and spectrum available for secondary use at or near their current location, helping them to cope with increasing traffic and finite spectrum resources. We propose a unified architecture that allows end systems to find nearby base stations that are using either licensed, shared or unlicensed spectrum across multiple network operators. Our study evaluates the performance and scalability of spatial databases storing base station coverage area geometries. The measurement results indicate that the current spatial databases perform well even when the number of coverage areas is very large. A single logical spatial database would likely be able to satisfy the query load for a large national cellular network. We also observe that coarse geographic divisions can significantly improve query performance.
The information system fields of spatial applications have rapidly grown during the last decade in Korea. Spatial data has been produced for a variety of systems without common standards until national GIS Committee defined the data exchange formats among spatial databases in the middle of 1990's. It aimed at promoting data sharing between the different systems in similar application fields. However, a considerable number of databases built prior to the introduction of the standards are not yet standard compliant but still play the roles of the main producers/consumers in the data collection field such as early developed huge AM/FM systems maintained by governmental organizations. The strong autonomy of these databases keeps their own data models, formats and descriptions from being standardized, which leads the sharing to a more difficult stage. Sharing is another way of data acquisition with least efforts and time away from direct collection. A data clearinghouse is the core module which directs users to the relevant data resources. The contents of datasets should be described with predefined metadata standards for precise indexing. Moreover, a number of technical problems have to be resolved for the common use of data between heterogeneous spatial database systems. However, the technical issues can be covered by the present information technologies. The difficulties persist in the political/institutional issues. Institutional issues are derived from the diverse sources such as political background, governmental policies, related laws and/or regulations. The paper will firstly make an analysis of current situation in terms of Korean policies, laws and regulations, secondly abstract the institutional issues from the situation analysis, lastly present guidelines for promoting spatial data sharing in Korea.
대용량의 공간데이터베이스로부터 암시적이고 유용한 지식을 자동적으로 추출하는 공간데이터 마이닝은 데이타 양이 급격히 증가하면서 필요성이 더욱 증대되고 있다. 공간데이터 마이닝에서 데이타를 분석하여 유사한 그룹으로 분류하는 공간 클러스터링은 매우 중요한 분야이다. 기존 연구에서 공간 클러스터링을 위한 여러 가지 알고리즘들이 제시되었지만, 다음과 같은 문제점들이 있다. 먼저 클러스터링을 위하여 객체들 간의 거리론 기반으로 하므로 데이타 양이 많아질수록 계산 비용이 커진다. 또한, 메모리 상주 데이타를 대상으로 하므로 대용량의 데이타인 경우에 효율이 떨어진다. 본 논문에서는 공간데이터 마이닝을 위하여 그리드 셀을 기반으로 한 효율적인 공간 클러스터링 방법을 제시한다. 이 클러스터링에서는 기존 공간 클러스터링 기법들의 문제점을 해결하는데 중점을 둔다. 세부적으로 공간 클러스터링의 효율성을 높이기 위하여 클러스터링시에 발생하는 비용(계산량)을 감소시키는 것이다. 이를 위해서 공간지역성을 보장하는 대표적인 공간분할 방법인 그리드 셀을 기반으로 한 공간 클러스터링 기법을 제시한다.
이 논문은 객체관계형 데이터베이스 시스템의 객체지향적 특성인 추상데이터타입과 속성 및 연산의 상속성을 이용하여 구현가능한 시공간 질의 확장에 대하여 기술한다. 실세계의 공간 객체는 시간상에서 변화한다. 시공간 데이터베이스는 이러한 객체의 이력을 위해 공간 차원뿐만 아니라 시간차원을 관리하는 것을 지원한다. 제시된 시공간 데이터베이스는 공간 및 시간 차원을 각각 최상위 클래스로 구성하고, 시공간 클래스들은 이 클래스들을 상속 및 확장하여 구현되었다. 이 연구에서 수행된 시공간 데이터베이스를 위한 시간과 공간 확장은 기존 시스템에서 시공간 데이터베이스 시스템으로 전환을 용이하게 할 뿐 아니라 새로운 시공간 데이터베이스의 지원을 위한 기존 데이터베이스의 변경을 필요하지 않은 장점을 갖는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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