The real-time traffic data is generated continuous and unbounded stream data type while intelligent transport system (ITS) needs to provide various and high quality services by combining with spatial information. Traditional database techniques in ITS has shortage for processing dynamic real-time stream data and static spatial data simultaneously. In this paper, we design and implement an advanced traffic monitoring system (ATMS) with the integration of existed data stream management system (DSMS) and spatial DBMS using IntraMap. Besides, the developed ATMS can deal with the stream data of DSMS, the trajectory data of relational DBMS, and the spatial data of SDBMS concurrently. The implemented ATMS supports historical and one time query, continuous query and combined query. Application programmer can develop various intelligent services such as moving trajectory tracking, k-nearest neighbor (KNN) query and dynamic intelligent navigation by using components of the ATMS.
As semiconductor memory becomes cheaper, the memory capacity of computer system is increasing. Therefore computer system has sufficient memory for a plentiful spatial data. With emerging spatial application required high performance, this paper presents a GIS database system in main memory. Memory residence can provide both functionality and performance for a database management system. This paper describes design of DBMS for storing, querying, managing and analyzing for spatial and non-spatial data in main-memory. This memory resident GIS DBMS supports SQL for spatial query, spatial data model, spatial index and interface for GIS tool or applications.
최근 컴퓨터 기술의 발달로 단순한 문자, 숫자 등의 정보 표현에서 사용자가 보다 이해하기 쉽고 사용하기 쉬운 그래픽, 이미지 등의 공간 데이타에 대한 표현을 요구하고 있다. 지리 정보 시스템은 지도 형태의 데이타를 출력할 뿐만 아니라 지리 데이타(geographic data)의 저장, 검색, 조작 및 분석 등을 처리하는 데이타베이스 시스템으로 지리적 요소의 공간 데이타와 이와 관련된 속성 데이타를 처리하는 효율적인 시스템이다. 공간 데이타의 처리는 기존의 데이타베이스 관리 시스템으로 그 처리가 어렵고 효율적으로 저장 관리하지 못하므로 공간 데이타에 대한 효율적인 연산을 처리할 수 있는 새로운 데이타베이스 관리 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 지리 정보시스템과 같은 방대한 공간 데이타를 효율적으로 저장관리하며, 사용자에게 빠른 접근을 위해 새로운 공간 색인 기법을 지원하는 확장된 거장 관리 시스템을 설계한다.
In this paper, web-based remote monitoring for cold-rolling system is developed and the analysis of spatial control system is performed. The remote monitoring system is able to grasp the status of cold-rolling system regardless of time and locations. We analyzed spatial control algorithm of the system with the collected data. The usefulness of spatial control system is shown by simulation studies.
본 논문은 지식 기반 객체지 향 공간 데이터베이스시스템 KOBOS를 제안한다. 객체지향 공간 데이터베이스 시스템의 데이터 모델링과 근접 질의답변에 지식기반 접근법을 도입한다. 공간객체와 근접 공간 연산자를 다루기 위해 다음과 같은 세 단계 객체지향 데이터 모델을 제안하고 있다: (1) 공간 형상 모델; (2) 공간 객체 모델: (3) 내부 기술 모델. 근접 공간 연산자의 범위는 공간 타입 추상 계층으로 알 수 있다. 또한 객체지향 공간 질의어인 SOQL을 제안한다. SOQL은 공간 객체의 다양한 출력과 공간 및 비 공간 객체의 검색을 수행할 수 있는 통합 기능을 제공해준다. 효율적인 혼합 질의 처리를 위하여, 하향 공간 질의 처리 방법을 이용하여 처리해 준다.
In this paper, we propose the methodology and system to show weather information to spatial system. When using the spatial information system, it is easy and convenient to show information such as target location, mission contents, enemy threats and so on. However, drawing 1-dimensional weather information on 3-dimensional space in spatial information system is hard task. To fuse data, we need to add a spatial layer including weather information to spatial layers and perform space modeling for showing weather information as spatial data in a virtual space. The virtual space is shown by receiving meteorological data and then changing in real time through weather database linkage.
일반적으로 비공간 센서 데이타뿐만 아니라 공간 센서 데이타를 동시에 사용하는 유비쿼터스 센서 네트워크 (USN) 환경을 위해서는 이러한 센서 데이타를 효율적으로 관리하는 센서 데이타베이스 시스템은 매우 중요하다. 이러한 이유에서 Tiny DB, Cougar 등과 같은 다양한 센서 데이타베이스 시스템들이 연구되고 있다. 그러나, 이들 대부분은 공간 센서 데이타 처리를 위한 공간 데이타 타입과 공간 연산자를 지원하지 않기 때문에 공간 센서 데이타를 처리하는데 어려움이 존재한다. 그러므로, 본 논문은 USN 환경에서 공간 센서 데이타에 대한 효율적인 관리를 위해 TinyDB를 확장하여 공간 센서 데이타베이스 시스템을 설계 및 구현하였다. 특히 공간 센서 데이타베이스 시스템은 공간 데이타 타입과 공간 연산자를 지원하고, 공간 데이타 스트림으로 인해 발생하는 시스템 부하를 줄이기 위해서 메모리 관리 기능과 필터링 기능 등을 제공한다. 마지막으로, 수행 시간, 정확도, 메모리 사용량 등 다양한 성능 평가를 통해 공간 센서 데이타베이스 시스템이 기존 TinyDB에 비해 성능이 우수하다는 것을 증명하였다.
최근 공간 정보들을 효과적으로 이용할 수 있는 기술에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 효율적인 지식 탐사를 위해 다양한 기존의 데이터 마이닝 방법들이 확장되어 공간 데이터 마이닝에 사용되고 있다. 그러나 기존의 공간 연관 규칙 탐사 시스템들은 프레디킷 간의 연산을 통해 규칙을 발견함에 따라 질의 결과에 다양한 비공간 속성들을 반영하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 공간 데이터베이스에서 사용되는 질의를 확장하고, 위상정보에 따른 데이터를 구성한 후 비공간 객체 속성간의 연관 규칙을 발견하는 시스템을 제안한다. 특히 지리 정보 시스템에 적용 가능한 모델을 구현하였다. 이렇게 구현된 시스템은 사용 중인 공간 데이터베이스를 확장하므로 이식성이 뛰어나고, 공간 속성뿐만 아니라 다양한 비공간 속성을 고려함으로써 좀 더 실생활에 유용한 공간 연관 규칙을 발견할 수 있다.
Land Surface Temperature (LST) is the radiological surface temperature which observed by satellite. It is very important factor to estimate condition of the Earth such as Global warming and Heat island. For these reasons, many countries operate their own satellite to observe the Earth condition. South Korea has many landcovers such as forest, crop land, urban. Therefore, if we want to retrieve accurate LST, we would use high-resolution satellite data. In this study, we made LSTs with 4 LST retrieval algorithms which are used widely with Landsat-8 data which has 30 m spatial resolution. We retrieved LST using equations of Price, Becker et al. Prata, Coll et al. and they showed very similar spatial distribution. We validated 4 LSTs with Moderate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) LST data to find the most suitable algorithm. As a result, every LST shows 2.160 ~ 3.387 K of RMSE. And LST by Prata algorithm show the lowest RMSE than others. With this validation result, we choose LST by Prata algorithm as the most suitable LST to South Korea.
본 연구에서는 최근 이슈가 되고 있는 공간빅데이터에 대한 개념과 효과적으로 공간빅데이터체계를 구축하기 위한 방안을 제시하였다. 공간빅데이터는 3V(volume, variety, velocity)로 정의되고 있는 빅데이터를 6V(volume, variety, velocity, value, veracity, visualization)의 빅데이터로 진화시키는 기반이라 할 수 있다. 공간빅데이터를 효과적으로 구축하기 위해서는 공간빅데이터체계 구축으로 추진되어야 하며, 공간빅데이터체계는 국가공간정보기반, 융합플랫폼, 서비스제공자, 생산요소제공자로서의 역할을 수행해야 한다. 이러한 공간빅데이터체계의 구성요소는 인프라(하드웨어), 기술(소프트웨어), 공간빅데이터(데이터), 인력, 법 제도 등이며, 공간빅데이터체계 구축을 위한 목표로 공간기반 정책수립 지원, 공간빅데이터 플랫폼 기반 산업활성화, 공간 빅데이터 융합기반 조성, 공간관련 사회현안의 적극적 해결로 제시하였다. 그리고 목표에 대한 추진전략은 범정부적 협력체계 구축, 신산업 창출 및 활용 활성화, 성과활용 중심의 공간빅데이터 플랫폼 구축, 공간빅데이터 관련 기술경쟁력 확보로 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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