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        일반화된 누적밀도 히스토그램을 이용한 공간 선택율 추정

        지정희,김상호,류근호,Chi, Jeong-Hee,Kim, Sang-Ho,Ryu, Keun-Ho 한국정보처리학회 2004 정보처리학회논문지D Vol.11 No.4

        Multiple-count problem is occurred when rectangle objects span across several buckets. The CD histogram is a technique which selves this problem by keeping four sub-histograms corresponding to the four points of rectangle. Although It provides exact results with constant response time, there is still a considerable issue. Since it is based on a query window which aligns with a given grid, a number of errors nay be occurred when it is applied to real applications. In this paper, we propose selectivity estimation techniques using the generalized cumulative density histogram based on two probabilistic models : \circled1 probabilistic model which considers the query window area ratio, \circled2 probabilistic model which considers intersection area between a given grid and objects. Our method has the capability of eliminating an impact of the restriction on query window which the existing cumulative density histogram has. We experimented with real datasets to evaluate the proposed methods. Experimental results show that the proposed technique is superior to the existing selectivity estimation techniques. Furthermore, selectivity estimation technique based on probabilistic model considering the intersection area is very accurate(less than 5% errors) at 20% query window. The proposed techniques can be used to accurately quantify the selectivity of the spatial range query on rectangle objects. 누적밀도 히스토그램은 사각형 객체의 네 점에 대응하는 4개의 서브 히스토그램을 유지함으로써 사각형 객체가 여러 버켓에 걸쳐질 경우 발생하는 다중 계산 문제를 해결하고 있다. 이 기법은 빠른 추정시간과 정확한 결과를 제공하고 있지만, 질의 윈도우가 그리드 셀의 경계와 일치해야 한다는 제약사항을 기반으로 수행하므로, 실제 응용에 적용시 많은 에러를 초래하게 된다. 따라서, 이 논문에서는 기존 누적밀도 히스토그램에서 질의 윈도우의 제약사항에 관한 영향을 줄이기 위해, 두가지 확률모델을 기반으로 일반화된 누적밀도 히스토그램을 사용한 선택율 추정 기법을 제안하였다. 제안된 두가지 확률 모델은 \circled1질의 영역 비율을 고려한 확률모델과, \circled2교차 영역 정보를 고려한 확률모델이다. 우리는 실제 데이터 셋을 사용하여 제안된 기법을 실험하였다 실험 결과는 이 논문에서 제안된 기법이 기존의 다른 선택율 추정 기법보다 성능이 뛰어남을 보여주고 있다 더구나, 교차 영역 정보를 기반으로 하는 확률모델의 경우 20% 질의 윈도우에서 5% 미만의 낮은 에러율을 보였다. 이 논문에서 제안된 기법은 사각형 객체의 공간 범위 질의의 선택율을 정확하게 추정하는데 사용될 수 있다.

      • 수치지도를 위한 피처 기반 공간자료 관리 시스템 설계

        지정희,김승관,류근호,김명준,Chi, Jeong-Hee,Kim, Seung-Kwan,Ryu, Keun-Ho,Kim, Myung-Jun 한국공간정보시스템학회 2005 한국공간정보시스템학회 논문지 Vol.7 No.3

        각종 공간자료는 지리정보시스템을 통해 공간과 관련된 의사결정에 활용된다. 공간자료는 데이터양이 방대하고 제작 및 갱신에 많은 비용과 시간이 소요되어 별도의 공간자료 관리시스템을 이용하여 유지하고 관리해야 한다. 기존의 수치지도를 위한 공간자료 관리시스템은 공간자료를 도엽(Tile)이라는 일정한 단위로 구분하여 관리하였다. 그러나 도엽기반 공간 정보 관리시스템은 구현은 용이하나, 도엽 내에 포함된 지형지물을 직접 공간자료로 저장하거나 관리할 수 없는 문제점을 가지고 있다. 따라서 이 논문에서는 지형지물 단위로 공간사료를 저장하고, 관리하며 변동 사항에 대한 신속한 수정이 가능한 수치지도를 위한 피처기반 공간자료 관리시스템을 제시한다. 제시되는 피처기반 공간자료 관리시스템은 피처 단위의 데이터 구축, 관리, 제공 및 갱신 기능을 지원하며, 기존 도엽기반 공간자료 관리시스템에서 지원하지 못했던 단일 원점좌표 전환, UFID 생성, 지형지물 통합, 지형지물 분할 및 메타데이터 입력을 가능하게 하였다. 제시된 수치지도를 위한 피처기반 공간자료 관리시스템은 공간자료의 유지, 관리를 용이하게 할 수 있으며 가공과 활용에 있어서도 효율성을 높일 수 있다. Various spatial data are utilized, through geographic information system, for the process to make a decision related to space. Generally, spatial data is large in quantity and it costs high and takes quite a long time for producing and maintaining it. An existing spatial data management system, tile-based one, for digital map manages spatial data being separated by a uniform data unit called tile. These systems can be implemented easily but have many problems such as they can directly store and manage feature included in tile. Therefore, in this paper, we suggest a feature-based spatial data management system for digital map. The proposed system is able to store and manage spatial data in the unit of feature directly. Hence this system is able to immediately update any change in the data and to supply users with the updated data without any delay. The proposed system can not only support a function of data input, management, supplying and update but also support unity origin coordinate conversion, UFID creation, feature unifying, feature dividing and metadata input which is not supported by the existing tile-based system. The proposed system can easily manage spatial data and can increase efficiency in processing and application.

      • KCI등재
      • KCI등재
      • KCI등재

        압축된 공간 히스토그램을 이용한 선택율 추정 기법

        지정희,이진열,김상호,류근호,Chi, Jeong-Hee,Lee, Jin-Yul,Kim, Sang-Ho,Ryu, Keun-Ho 한국정보처리학회 2004 정보처리학회논문지D Vol.11 No.2

        공간 질의에 대한 선택율 추정은 가장 효율적인 실행 계획을 찾는데 이용되는 매우 중요한 과정이다. 공간 도메인이 큰 경우, 기존 연구의 요약정보는 상대적으로 적은 정보로 선택율을 추정하기 때문에 좋은 선택율을 유지하기 어렵다. 따라서, 이 논문에서는 작은 저장공간에 공간요약정보를 압축하는 새로운 기법인 MW 히스토그램을 제안한다. 이 히스토그램은 MinSkew 분할 알고리즘과 웨이블릿 변환이 결합되어 적은 저장공간에서도 타당한 선택율과 압축효과를 얻을 수 있고, 동적 갱신에 대해 효율적으로 대처할 수 있는 구조를 가진다. 실험 결과를 통하여, 버켓 수가 0.3M/6인 MW 히스토그램이 5%-20% 질의에서 평균적으로 좋은 성능을 보이고 있어, MW 히스토그램이 적은 저장공간에서 더 좋은 선택율을 얻을 수 있음을 확인시켜주었다. Selectivity estimation for spatial query is very important process used in finding the most efficient execution plan. Many works have been performed to estimate accurate selectivity. Although they deal with some problems such as false-count, multi-count, they can not get such effects in little memory space. Therefore, we propose a new technique called MW Histogram which is able to compress summary data and get reasonable results and has a flexible structure to react dynamic update. Our method is based on two techniques : (a) MinSkew partitioning algorithm which deal with skewed spatial datasets efficiently (b) Wavelet transformation which compression effect is proven. The experimental results showed that the MW Histogram which the buckets and wavelet coefficients ratio is 0.3 is lower relative error than MinSkew Histogram about 5%-20% queries, demonstrates that MW histogram gets a good selectivity in little memory.

      • KCI등재

        불확실한 시공간 객체에 관한 위상 관계 알고리즘

        지정희,김대중,류근호,Ji, Jeong-Hui,Kim, Dae-Jung,Ryu, Keun-Ho 한국정보처리학회 2003 정보처리학회논문지D Vol.10 No.6

        지금까지 명확하게 정의된 경계를 갖는 공간 및 시공간 객체 모델 개발에 관한 많은 연구가 수행되어 왔다. 그러나, 이들 모델은 지리 분석과 이미지 해석에 관한 많은 응용에서 식별되는 불확실한 경계를 갖는 공간 및 시공간 객체에 직접적으로 적용될 수 없다. 따라서, 이 논문에서는 불확실한 공간 및 시공간 객체에 적용할 수 있는 불확실한 시공간 데이터 모델을 제안하고, 이 모델을 기반으로 불확실한 시공간 객체간의 위상 관계에 관한 연산자를 정의하고, 연산 알고리즘을 설계하였다. 제안된 모델은 기존 모델과의 호환성을 위해 개방형 GIS 명세서를 기반으로 하는 시공간 데이터 모델을 확장하여 설계하였다. 불확실한 시공간 객체는 시간에 따라 위치와 모양이 불연속적으로 변하는 객체와 시간에 따라 위치와 모양이 연속적으로 변하는 객체로 정의하였으며, 확장된 9-IM을 사용하여 이들 객체간의 위상 관계를 정의하였다. 제안된 모델은 천연자원 관리시스템, 날씨 정보 관리 시스템, 지리 정보 관리 정보 시스템 등에 효율적으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다. So far, significant achievements have been studied on the development of models for spatial and spatiotemporal objects with indeterminate boundaries which are found in many applications for geographic analysis and image understanding. Therefore, in this paper we propose the spatiotemporal data model which is applicable for spatial and spatiotemporal objects with uncertainty. Based on this model, we defined topological relationships among the indeterminate spatiotemporal objects and designed the algorithm for the operations. For compatibility with existing spatial models, the proposed model has been designed by extending the spatiotemporal object model which is based on the open GIS specification. We defined indeterminate spatial objects, such as the objects whose position and the shape change discretely over time, and the objects whose shape changes continuously as well as the position. We defined topological relationships among these objects using the extended 9-IM. The proposed model can be efficiently applied to the management systems of natural resource data, westher information, geographic information. and so on.

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