멀티미디어 데이타베이스 시스템에서 k-최대근접질의는 매우 빈번히 발생하며, 다른유형의 공간질의에 비하여 처리비용이 많이 요구된다. K-최대근접질의의 처리비용을 최적화하기 위해서는 색인에서 검색되는 노드의 수와 연산시간을 최소화할 수 있어야한다. 본 논문에서는 최적검색거리[1]의 연산시간을 줄일 수 있는 새로운 검색거리를 제안하고 그 특성을 보인다.
최근 공간 네트워크 데이터베이스를 위한 질의처리 알고리즘에 관한 연구가 많이 진행되어 왔다. 그러나 현재 좌표-기반 질의에 대한 연구는 활발히 진행중인 반면, 경로-기반 질의에 대한 연구는 매우 미흡한 실정이다. 공간 네트워크 데이터베이스에서는 이동객체가 공간 네트워크상에서만 이동하기 때문에 경로-기반 질의의 유용성이 매우 증대되므로, 경로-기반 질의에 대한 효율적인 질의처리 알고리즘 연구가 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 경로-기반 질의의 대표적인 방법인 In-Route Nearest Neighbor 질의처리 알고리즘을 분석하여 기존 연구에서 고려하지 않은 시간 및 공간제약을 고려한 경로-기반 질의처리 알고리즘을 설계한다.
이동 객체에 대한 기존 최근접(nearest neighbor, NN) 질의 처리 기법들은 질의 궤적에 대해 연속적으로 정확하게, 질의와 가장 가까운 위치를 유지하면서 움직이는 최근접 객체를 선택할 수 있는 충분한 기준을 가지고 있지 못하다. 이 논문은 질의 객체와 데이터 객체가 모두 이동 객체인 경우에 가장 적합하게 사용되는 객체 궤적에 대한 연속적인 질의 처리를 통해 정확한 결과를 얻을 수 있는 새로운 최근접 질의 처리 기법, 연속 궤적 최근접 질의(CTNN, continuous trajectory nearest neighbor query)를 제안한다. 우리는 두 가지 Approximate, Exact CTNN 기법을 제안하며 이들은 모두 항해 시스템, 교통 통제 시스템, 물류정보 시스템 등 각종 위치 기반 서비스(L8S: location based services) 상에서 다양하게 사용될 수 있다. 이들은 이동 객체 궤적이 미리 알려져 있는 경우 그리고 질의와 데이터 객체가 모두 이동 객체인 경우에 가장 적합하다.
최근 GPS 및 무선 이동 컴퓨팅 기술의 발달로 인해, 텔레매틱스(telematics) 및 위치기반 서비스(LBS) 응용이 활발하게 연구되고 있다. 이러한 위치 기반 서비스 응용에서는 이동객체의 위치 정보가 시간의 흐름에 따라 계속적으로 변하기 때문에, 이를 위한 빈번한 업데이트 연산은 시스템에 많은 부하를 가중시키며 이로 인해 검색 성능의 저하를 초래한다. 이를 해결하기 위해 공간 네트워크에서 대용량 이동객체의 위치정보를 분산 처리하기 위한 DS-GRID(distributed S-GRID) 및 이를 위한 k-최근접 질의처리 알 고리즘이 제안되었다[1]. 그러나 k-최근접 질의처리 기법은 질의점 및 이동객체의 위치가 변경되면 그 결과 가 유효하지 않기 때문에, 연속 k-최근접(CKNN:continuous k-nearest neighbor) 질의처리 알고리즘의 연구가 필요하다. 본 연구에서는 DS-GRID를 위한 MCE-CKNN 알고리즘 및 MBP-CKNN 알고리즘을 제안한다. MCE-CKNN 알고리즘은 주어진 경로를 셀 단위로 분할하여 각 셀에서 질의 처리를 병렬적으로 수행하여 검색 성능을 향상시킨다. 아울러 MBP-CKNN 알고리즘은 그리드 셀의 각 경계점에서 가까운 POI를 미리 저장하여 인접셀 탐색 횟수를 줄임으로써 검색 성능을 향상시킨다. 마지막으로, 제안하는 알고리즘의 성능 분석을 통해, 기존 알고리즘보다 15-53% 검색 성능이 우수함을 나타내었다.
The purpose of this study is to gain an in-depth understand of the dwelling needs of residents who are interested in Cohousing. To do this, we interviewed 18 urban residents who wanted a community life; investigated consciousness of neighbor relationships; and analyzed their consciousness of Cohousing residences, preference types, and spatial needs. At first the research has revealed that the neighbor relationships of the participants were not very close and that there was a difference in awareness levels between a 'good neighbor' and 'strange neighbor' with regard to neighbors, though all of the participants required a vitalization of these relationships. Second, Cohousing residence types could be divided into the 'life preferred type' and 'space preferred type', depending on the differences of pursued dwelling interests. These could be further segmented into the 'leisure life preferred type' and 'daily life preferred type', 'public space preferred type' and 'individual space preferred type'. Thirdly, preferences for Cohousing types varied depending on differences in priority with regard to important concepts of the social-physical environment (e.g., community property, effectiveness, naturalness, economic feasibility, and individuality). Finally, we found that the greatest needs were for public gardens and exercise space as aspects of the common spaces. Agreements pertaining to special use were considered as most important during the design process of the common spaces.
This paper proposes a graph-theatrical approach to optimize spatial reuse by adopting a technique that quantizes the channel information into single bit sub-messages. First, we introduce an interference graph to model the network topology. Based on the interference graph, the computational requirements of the algorithm that computes the optimal spatial reuse factor of each user are reduced to quasilinear time complexity, ideal for practical implementation. We perform a resource allocation procedure that can maximize the efficiency of spatial reuse. The proposed spatial reuse scheme provides advantages in beamforming systems, where in the interference with neighbor nodes can be mitigated by using directional beams. Based on results of system level measurements performed to illustrate the physical interference from practical millimeter wave wireless links, we conclude that the potential of the proposed algorithm is both feasible and promising.
Autologistic lattice process is used to model binary spatial data. A conditional probability is derived for the incomplete data where the lattice consists of partially yet systematically observed sites. This result, which is interesting in its own right, is in turn applied to area prediction in the plane.
Map integration usually involves matching the common spatial objects in different datasets. There have been recent studies on object matching using relative location as defined by spatial relationships between the object and its neighbor landmark. Therefore the landmark selection process is an important part of map integration using relative location. In this research, we describe an approach to determine landmarks automatically in different geospatial datasets.
This paper addresses the efficient processing of all-farthest-neighbors (AFN) queries in spatial network databases. Given a set of data points P={p1,p2,…,p|p|} in a spatial network, where the distance between two data points p and s, denoted by dist (p,s), is the length of the shortest path between them, an AFN query is defined as follows: find the farthest neighbor ω(p)∈P of each data point p such that dist(p,ω(p)) ≥ dist(p,s) for all s∈P. In this paper, we propose a shared execution algorithm called FAST (for All-Farthest-neighbors Search in spatial neTworks). Extensive experiments on real-world roadmaps confirm the efficiency and scalability of the FAST algorithm, while demonstrating a speedup of up to two orders of magnitude over a conventional solution.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제8권2호
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pp.499-505
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2001
Kim and Baek (2000) tested the spatial randomness for he earthquake occurrence in the Korean Peninsula by using the nearest-neighbor test statistics and empirical distribution functions. The K-function, however, has obvious advantages over the methods used in Kim and Baek (2000), such as it does not depend on the shape of the study region and is an effective summary of spatial dependence over a wide range of scales. We applied the K-function method for testing the randomness to both of the historical and the instrumental seismicity data. It was found that he earthquake occurrences for historical and instrumental seismicity data are not random and clustered rather than scattered.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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