• Journal of Information Processing Systems
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• 제7권4호
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• pp.635-652
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• 2011

In ubiquitous environments, many applications need to process data with time and space dimensions. Because of this, there is growing attention not only on gathering spatiotemporal data in ubiquitous environments, but also on processing such data in databases. In order to obtain the full benefits from spatiotemporal data, we need a data model that naturally expresses the properties of spatiotemporal data. In this paper, we introduce three spatiotemporal data models extended from temporal data models. The main goal of this paper is to determine which data model is less complex in the spatiotemporal context. To this end, we compare their query languages in the complexity aspect because the complexity of a query language is tightly coupled with its underlying data model. Throughout our investigations, we show that it is important to intertwine space and time dimensions and keep one-to-one correspondence between an object in the real world and a tuple in a database in order to naturally express queries in ubiquitous applications.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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• pp.343-345
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• 1999

데이터베이스 시스템은 실세계에서의 객체들이 다양한 모델링을 통하여 구축된 데이터베이스에 대해 검색, 갱신, 분석 출력 및 논리적인 일관성 제어 등을 할 수 있는 소프트웨어 시스템이다. 그러나 전통적인 데이터베이스 시스템은 시간에 따라 변화하는 데이터의 이력을 관리 할 수 없다. 따라서 이력정보(Historical Informations)를 관리할 수 있게 하기 위해서는 시간차원의 확장이 필요하다. 즉, 기존의 데이터베이스 시스템이 제공하지 못하였던 각 정보들의 이력관리와 이력을 이용한 다양한 서비스를 가능하게 하도록 시간차원을 지원할 수 있는 데이터베이스 시스템을 시간 데이터베이스 시스템이라 하며, 이를 위하여 이 논문에서는 객체관계형 데이터베이스 시스템을 기반으로 객체관계형의 특징과 레이어 개념을 이용하여 새로운 시간차원을 확장함으로써, 기존의 시스템을 현 상태로도 유지할 수 있는 시간 데이터베이스 시스템을 말한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권6호
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• pp.2444-2463
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• 2020

Significant detection of video can more rationally allocate computing resources and reduce the amount of computation to improve accuracy. Deep learning can extract the edge features of the image, providing technical support for video saliency. This paper proposes a new detection method. We combine the Convolutional Neural Network (CNN) and the Deep Bidirectional LSTM Network (DB-LSTM) to learn the spatio-temporal features by exploring the object motion information and object motion information to generate video. A continuous frame of significant images. We also analyzed the sample database and found that human attention and significant conversion are time-dependent, so we also considered the significance detection of video cross-frame. Finally, experiments show that our method is superior to other advanced methods.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제29권7호
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• pp.369-376
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• 2002

LRU는 비균등 참조 패턴을 보이는 데이타베이스의 캐쉬 교체 정책으로 적합하지 않음에도 불구하고, 적절한 대안 부재로 인해 대부분의 데이타베이스 시스템에서 캐쉬 교체 정책으로 이용되어 왔다. 본 논문은 실제 데이타베이스 트레이스 분석을 통해 데이타베이스의 블록 참조 패턴을 추출하고, 이를 바탕으로 새로운 캐쉬 교체 정책을 제안한다. 데이타베이스의 트레이스 분석 결과, 전체 시간동안 거의 참조되지 않는 블록이 전체의 70% 가량을 차지하였다. 그리고 블록의 재참조 가능성에 미치는 최근도(recency)의 영향력이 시간적 지역성으로 인해 처음엔 강력하지만, LRU 스택거리가 증가함에 따라 급격히 감소하여, 결국엔 사라지는 현상을 관찰하였다. 이 관찰을 토대로, 본 논문은 전체 블록을 재참조 가능성과 재참조 가능성에 대한 최근도의 영향력을 기준으로 4개의 그룹으로 분류하고, 각 그룹의 참조 특징에 적합한 우선순위 평가 방법을 운용하는 RCB(Reference Characteristic Based) 캐쉬 교체 정책을 제안한다. RCB 정책은 재참조 가능성이 극히 낮은 블록은 다른 블록보다 캐쉬에서 빨리 교체하며, 오랜 시간 참조되지 않은 블록에 대해서는 참조빈도에 의거하여 블록의 우선순위를 결정한다. 실제 데이터베이스 워크로드를 통한 모의실험 수행 결과, RCB 정책은 기존의 다른 교체 정책들(LRU, 2Q, LRU-K, LRFU)보다 우수한 성능을 나타냈으며, 특히 LRU에 비해서는 약 5 ~ 12.7% 정도, 캐쉬적중실패 회수를 줄였다. RCB 정책의 시간복잡도는 O(l)로서 LRU, 2Q 등과 동일하며, 캐쉬 크기를 N이라 할 때 시간복잡도가 $O(log_2N)$인 LFU와 LRU-K, 그리고 O(1)부터 $O(log_2N)$ 사이의 값을 갖는 LRFU보다 우수하다.

• 한국지역지리학회지
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• 제16권6호
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• pp.706-723
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• 2010

불투수면은 물, 공기, 자연 생태계 등 전체 환경을 악화시키는 요인이 되기 때문에 도시의 총체적인 환경 질을 대표하는 지표로서 활용되고 있다. 도시를 대표하는 토지이용으로서 불투수면이 위성영상으로부터 추출되었으며 국민건강보험공단 데이터를 이용하여 소아천식의 유병률에 대한 GIS 데이터 베이스가 구축되었다. 불투수 환경에 거주하는 아동들이 26.58%의 천식 유병률을 보여주어 투수환경 거주 아동의15.82%에 비해 거의 2배에 가까운 천식환자가 확인되었다. 3년 동안 계속해서 천식을 치료하기 위해 병원을 방문한 환자수가 특별히 높은 위험지역은 불투수 환경에 노출된 행정동에서만 관찰되었다. 투수환경에 위치한 지역의 연도별 천식환자수의 변동폭에 대한 상관계수가 0.371이지만, 불투수면에 위치한 지역은 0.937로 나타나 불투수면에 위치한 지역은 지속적으로 많은 환자가 발생하는 것으로 확인된다. 즉 불투수면에 노출된 환경에 위치한 지역은 투수환경에 입지한 지역보다 장기간에 걸쳐 만성 천식질환을 앓고 있을 가능성이 많은 것으로 확인된다. 본 연구의 가장 큰 성과는 불투수면이 소아천식의 발생이나 만성소아천식의 유병률의 분석단위지역으로 결정적으로 중요한 변수라는 것을 확인하였다는 점이다.

• 한국농림기상학회지
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• 제24권4호
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• pp.234-243
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• 2022

우리나라에서 우박에 의한 피해는 매년 발생하고 있으며, 특히 농업 분야의 경우 노지 작물과 재배 시설에 치명적인 손실을 입히고 있다. 이러한 우박 피해를 최소화하기 위해 국내 주산지 분포와 작물 생육에 맞춤화 된 우박정보 서비스 시스템의 개발이 필요하다. 그러나 우박의 관측은 다른 기상 변수에 비해 상대적으로 많은 어려움이 따르고 자료도 시공간적으로 불균일성이 크며 산발적이다. 이에 본 연구는 우박정보 서비스 시스템 개발의 일환으로 우박 발생에 대한 시·공간 분포를 파악하기 위해 자연과학적 자료인 기상청 목측자료와 사회과학적 자료인 신문기사 자료를 통합한 우박 관측 DB를 구축하고, 이를 기반으로 우박위험지도를 제작하였다. 이러한 다학제적 우박 자료 융합을 통해 우박 자료의 공백기간과 공백지역에 대해서 보완이 될 수 있었다. 지역별 우박 발생 시기와 빈도 및 크기에 대해 분석한 결과, 최근으로 올수록 크기가 큰 우박의 비중이 증가하였고, 발생 시간은 상승기류가 잘 형성되는 오후 시간대에 주로 분포하였다. 강원, 경북, 충북 등 남한의 북동쪽과 일부 내륙 지역이 더 자주 발생하였고, 겨울에는 북쪽 해안과 일부 내륙 지역에 주로 싸락 우박이 발생하였다. 통합 자료를 이용하여 제작한 우박 위험지도를 통해 1970~2018년 기간의 전국적인 발생 분포 특성과 극값들이 제시되었다. 이번 연구에서 제작된 우박위험지도는 작물 재배적지 선정과 생육 관리에 다학제적인 응용기후 자료로서 도움을 줄 것이다.

• 한국도로학회논문집
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• 제20권3호
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• pp.85-92
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• 2018

PURPOSES : In this study, analyze the characteristics of IOC indicator 'threshold' which is needed when evaluating the traffic signal operation status with ESPRESSO in various grade road traffic environment of Seoul metropolitan city and derive suggested value to use in field practice. METHODS : Using the computerized database program (Postgresql), we extracted data with regional characteristics (Arterial, Collector road) and temporal characteristics (peak hour, non-peak hour). Analysis of variance and Duncan's validation were performed using statistical analysis program (SPSS) to confirm whether the extracted data contains statistical significance. RESULTS : The analysis period of the main and secondary arterial roads was confirmed to be suitable from 14 days to 60 days. For the arterial, it is suggested to use 20 km/h as the critical speed for PM peak hour and weekly non peak hour. It is suggested to use 25 km/h as the critical speed for AM peak hour and night non peak hour. As for the collector road, it is suggested to use 20 km/h as the critical speed for PM peak hour and weekly non peak hour. It is suggested to use 30 km/h as the critical speed for AM peak hour and night non peak hour. CONCLUSIONS : It is meaningful from a methodological point of view that it is possible to make a reasonable comparative analysis on the signal intersection pre-post analysis when the signal operation DB is renewed by breaking the existing traffic signal operation evaluation method.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제35권2호
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• pp.169-181
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• 2008

대부분의 이동객체들은 공간 네트워크상을 움직이기 때문에, 그들의 궤적을 효과적으로 색인 검색할 수 있는 궤적 기반 색인 구조가 필요하다. 하지만 도로와 같은 공간 네트워크상의 궤적 기반 색인 구조에 대한 연구는 FNR-트리나 MON-트리와 같은 연구가 진행되었을 뿐 연구가 많이 진행되어 있지 않다. 하지만, FNR-트리나 MON-트리 또한 이동객체의 세그먼트만을 저장할 뿐 전체 궤적을 유지하지 못하여, 궤적 질의에 대해 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 공간 네트워크상의 이동객체를 위한 궤적기반 색인 구조인 TMN -Tree(Trajectory of Moving objects on Network-Tree)를 제안한다. 이를 위해, 이동객체를 공간과 시간 특성으로 분류하고, 궤적을 유지함으로써 영역질의와 궤적질의를 동시에 처리할 수 있는 색인 구조를 설계한다. 아울러, 사용자 질의를 시공간영역 내 궤적 질의, 시간영역 내 유사궤적 질의, k-최근접 질의로 분류하고, 이들을 처리하기 위한 질의 처리 알고리즘을 제안한다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 궤적 기반 색인 구조가 기존의 색인구조인 FNR-Tree, MON-Tree보다 성능이 향상되었음을 보여준다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권3호
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• pp.375-384
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• 2005

실세계의 많은 객체들은 시간적 정보와 공간적 정보를 함께 가지고 있고, 이러한 정보를 다루기 위한 시공간 데이터 모델링의 목적 중에 하나는 시공간 객체를 위한 응용프로그램을 지원할 수 있게 하는 것이다. 객체지향 시공간 모델은 객체단위로 시공간 데이터를 관리 할 수 있기 때문에 효율적으로 시공간 데이터를 관리할 수 있어야 한다. 따라서, 이 논문에서는 시공간 데이터 관리를 객체지향 방식으로 지원할 수 있도록 개방형 지리정보 시스템에서 제안한 2차원 공간모델을 실세계 정보에 맞게 차원적으로 확장하고, 시간 정보를 포함하도록 확장한 모델을 제안한다. 그리고, 제안된 모델의 타당성을 검증하기 위해, 모델을 위한 시공간 데이터 제공자 컴포넌트인 data source 컴포넌트, session 컴포넌트, command 컴포넌트와 rowset 컴포넌트를 구현하고 수행 예를 보인다. 제안된 시공간 데이터 모델과 데이터 제공자는 서로 다르게 저장된 시공간 데이터를 객체지향 모델링을 사용하여 저장, 검색 및 관리할 수 있게 한다.

• 대한수의학회지
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• 제53권1호
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• pp.49-54
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• 2013

To investigate the transmission pattern of geographical area and temporal trends of the 2010~2011 foot-and-mouth disease (FMD) outbreaks in Korea, and to explore temporal intervals at which spatial clustering of FMD cases space-time analysis based on georeferenced database of 3,575 burial sites, from 30 November 2010 to 23 February 2011, was performed. The cases represent approximately 98.1% of all infected farms (n = 3,644) during the same period. Descriptive maps of spatial patterns of the outbreaks were generated by ArcGIS. Spatial Scan Statistics, using SaTScan software, was applied to investigate geographical clusters of FMD cases across the country. Overall, spatial heterogeneity was identified, and the transmission pattern was different by province. Cattle have more clusters in number but smaller in size, as compared to the swine population. In addition, spatiotemporal analysis and the comparison of clustering patterns between the first 7 days and days 8 to 14 of the outbreak revealed that the strongest spatial clustering was identified at the 7-day interval, although clustering over longer intervals (8~14 days) was also observed. We further discussed the importance of time period elapsed between FMD-suspected notice and the date of confirmation, and emphasized the necessity of region-specific and species-specific control measures.