FT-Indoornavi: A Flexible Navigation Method Based on Topology Analysis and Room Internal Path Networks for Indoor Navigation

주건,이연,이순조,배해영,Zhou, Jian,Li, Yan,Lee, Soon Jo,Bae, Hae Young Korea Spatial Information Society 2013 한국공간정보학회지 Vol.21 No.2

최근 이동통신 기술의 발전으로 실내에서의 위치 획득 기술이 용이해지면서 실내 내비게이션 시스템에 대한 연구가 각광을 받고 있다. 최적화된 실내 내비게이션은 크고 복잡한 실내에서의 활동을 위해 빠른 경로를 제공한다. 그러나 기존의 실내 내비게이션 알고리즘 연구들에서는 공간 토폴로지 또는 실내 네트워크에 기반하여 대략적인 경로를 도출한다. 본 논문에서는 공간 토폴로지 분석과 실내 내트워크를 통합 분석하여 실내 경로를 계산하는 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 전문적인 실내지도가 아닌 간소화된 실내 지도 데이터를 활용하여 실내 네트워크와 공간 토폴로지의 혼합 분석을 통해 실내 경로의 길이를 줄일 수 있다. 성능평가를 통해 FT-Indoornavi 알고리즘이 기존의 엘라스틱 알고리즘과 iNav 알고리즘보다 더 빨리 실내 경로를 계산할 수 있음을 보여준다. Recently many researches have focused on indoor navigation system. An optimal indoor navigation method can help people to find a path in large and complex buildings easily. However, some indoor navigation algorithms only calculate approximate routes based on spatial topology analysis, while others only use indoor road networks. However, both of them use only one of the spatial topology or network information. In this paper, we present a navigation method based on topology analysis and room internal networks for indoor navigation path. FT-Indoornavi (Flexible Topology Analysis Indoornavi) calculate internal routes based on spatial topology and internal path networks to support length-dependent and running-time optimal routing, which adapt to complex indoor environment and can achieve a better performance in comparison of Elastic algorithm and iNav.

공간 데이터 웨어하우스에서 공간 분석을 위한 공간 집계연산

유병섭,김경배,이순조,배해영,You, Byeong-Seob,Kim, Gyoung-Bae,Lee, Soon-Jo,Bae, Hae-Young 한국공간정보학회 2007 한국공간정보시스템학회 논문지 Vol.9 No.3

공간 데이터 웨어하우스는 공간 의사결정을 지원하는 시스템으로 공간 데이터 큐브를 이용한다. 공간 데이터 큐브에는 분석의 기준이 되는 공간 차원테이블과 분석의 대상이 되는 공간 사실테이블들로 구성되는데 의사결정 지원을 위해서는 공간 차원테이블의 개념계층 지원과 공간 사실테이블의 요약정보 제공이 필요하다. 그러나 기존의 연구들은 공간 개념계층에 대해서만 연구하였을 뿐 공간 요약정보에 대한 연구가 미비하였다. 따라서 본 논문에서는 공간 데이터 웨어하우스에서 공간 공간 요약정보를 위한 공간 집계연산에 대하여 제안한다. 본 논문에서는 공간 집계연산을 숫자화 집계연산과 객체화 집계연산으로 나누어 제안한다. 숫자화 집계연산은 공간 분석의 결과로 숫자 형태의 데이터를 반환하며, 객체화 집계연산은 공간 객체 형태로 결과를 반환한다. 본 논문에서는 확장된 공간 데이터 자료구조를 제공하여 공간 집계연산의 효율성을 높인다. A spatial data warehouse is a system to support decision making using a spatial data cube. A spatial data cube is composed of a dimension table and a fact table. For decision support using this spatial data cube, the concept hierarchy of spatial dimension and the summarized information of spatial fact should be provided. In the previous researches, however, spatial summarized information is deficient. In this paper, the spatial aggregation for spatial summarized information in a spatial data warehouse is proposed. The proposed spatial aggregation is separated of both the numerical aggregation and the object aggregation. The numerical aggregation is the operation to return a numerical data as a result of spatial analysis and the object aggregation returns the result represented to object. We provide the extended struct of spatial data for spatial aggregation and so our proposed method is efficient.

비정형 빅데이터의 실시간 복합 이벤트 탐지를 위한 기법

이준희,백성하,이순조,배해영,Lee, Jun Heui,Baek, Sung Ha,Lee, Soon Jo,Bae, Hae Young 한국공간정보학회 2012 한국공간정보학회지 Vol.20 No.5

최근 소셜 미디어의 발달과 스마트폰의 확산으로 SNS(Social Network Service)가 활성화가 되면서 데이터양이 폭발적으로 증가하였다. 이에 맞춰 빅데이터 개념이 새롭게 대두되었으며, 빅데이터를 활용하기 위한 많은 방안이 연구되고 있다. 여러 기업이 보유한 빅데이터의 가치창출을 극대화하기 위해 기존 데이터와의 융합이 필요하며, 물리적, 논리적 저장구조가 다른 이기종 데이터 소스를 통합하고 관리하기 위한 시스템이 필요하다. 빅데이터를 처리하기 위한 시스템인 맵리듀스는 분산처리를 활용하여 빠른게 데이터를 처리한다는 이점이 있으나 모든 키워드에 대해 시스템을 구축하여 저장 및 검색 등의 과정을 거치므로 실시간 처리에 어려움이 따른다. 또한, 이기종 데이터를 처리하는 구조가 없어 복합 이벤트를 처리하는데 추가 비용이 발생할 수 있다. 이를 해결하는 방안으로 기존에 연구된 복합 이벤트 처리 시스템을 활용하여 실시간 복합 이벤트 탐지를 위한 기법을 제안하고자 한다. 복합 이벤트 처리 시스템은 서로 다른 이기종 데이터 소스로부터 각각의 데이터들을 통합하고 이벤트들의 조합이 가능하며 스트림 데이터를 즉시 처리할 수 있어 실시간 처리에 유용하다. 그러나 SNS, 인터넷 기사 등 텍스트 기반의 비정형 데이터를 텍스트형으로 관리하고 있어 빅데이터에 대한 질의가 요청될 때마다 문자열 비교를 해야 하므로 성능저하가 발생할 여지가 있다. 따라서 복합 이벤트 처리 시스템에서 비정형 데이터를 관리하고 질의처리가 가능하도록 문자열의 논리적 스키마를 부여하고 데이터 통합 기능을 제안한다. 그리고 키워드 셋을 이용한 필터링 기능으로 문자열의 키워드를 정수형으로 변환함으로써 반복적인 비교 연산을 줄인다. 또한, 복합 이벤트 처리 시스템을 활용하면 인 메모리(In-memory)에서 실시간 스트림 데이터를 처리함으로써 디스크에 저장하고 불러들이는 시간을 줄여 성능 향상을 가져온다. Recently, due to the growth of social media and spread of smart-phone, the amount of data has considerably increased by full use of SNS (Social Network Service). According to it, the Big Data concept is come up and many researchers are seeking solutions to make the best use of big data. To maximize the creative value of the big data held by many companies, it is required to combine them with existing data. The physical and theoretical storage structures of data sources are so different that a system which can integrate and manage them is needed. In order to process big data, MapReduce is developed as a system which has advantages over processing data fast by distributed processing. However, it is difficult to construct and store a system for all key words. Due to the process of storage and search, it is to some extent difficult to do real-time processing. And it makes extra expenses to process complex event without structure of processing different data. In order to solve this problem, the existing Complex Event Processing System is supposed to be used. When it comes to complex event processing system, it gets data from different sources and combines them with each other to make it possible to do complex event processing that is useful for real-time processing specially in stream data. Nevertheless, unstructured data based on text of SNS and internet articles is managed as text type and there is a need to compare strings every time the query processing should be done. And it results in poor performance. Therefore, we try to make it possible to manage unstructured data and do query process fast in complex event processing system. And we extend the data complex function for giving theoretical schema of string. It is completed by changing the string key word into integer type with filtering which uses keyword set. In addition, by using the Complex Event Processing System and processing stream data at real-time of in-memory, we try to reduce the time of reading the query processing after it is stored in the disk.

실시간 데이타베이스 시스템의 버퍼 관리를 위한 버퍼 제어 행렬 알고리즘

박재완(Jae-Wan Park),이순조(Soon-Jo lee),배해영(Hae-Young Bae) 한국정보과학회 1993 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.20 No.2

실시간 데이타베이스 시스템은 트랜잭션이 데드라인이라는 시간적 제약을 가지는 시스템이다. 실시간 데이타베이스 시스템의 자원 스케줄링에 데드라인을 고려함에 있어, 시스템의 성능은 버퍼 관리에 크게 좌우되므로 버퍼 관리에 데드라인을 고려하는 것은 큰 비중을 차지하며 또 중요한 문제이다. 그런데, 기존의 실시간 데이타베이스 관리 시스템에서 사용하는 버퍼 관리 기법은 트랜잭션의 데드라인 내 처리를 위해, 우선순위를 적응하지만 버퍼 페이지를 공유하는 트랜잭션들의 개수는 고려하지 않는다. 따라서 여러개의 트랜잭션이 공유하는 버퍼 페이지를 교체함으로 인해 많은 잠정적인 페이지 부재를 유발하여 트랜잭션의 데드라인 내 처리율을 저하시킬 수 있다. 본 논문에서 트랜잭션의 데드라인 내 처리를 위해 우선순위를 적응하면서도, 버퍼 페이지를 공유하는 트랜잭션들의 개수를 고려하여 버퍼 페이지 공유성을 증가시킴으로써, 트랜잭션의 데드라인 내 처리율을 최대화하는 버퍼 관리 기법을 제안한다.

공간 데이터웨어하우스에서 시공간 분석 지원을 위한 비중복 적재기법

전치수,이동욱,유병섭,이순조,배해영,Jeon, Chi-Soo,Lee, Dong-Wook,You, Byeong-Seob,Lee, Soon-Jo,Bae, Hae-Young 한국공간정보학회 2007 한국공간정보시스템학회 논문지 Vol.9 No.2

본 논문에서는 공간 데이터 웨어하우스에서 시공간 분석지원을 위한 공간 데이터의 비중복 적재 기법을 제안한다. SDW는 이기종의 다양한 서비스를 지원하는 SDBMS로부터 공간 데이터를 추출한다. 제안 기법에서는 SOW에 소스로 참여하는 SDBMS에서 변경된 부분만을 추출하고, 이를 공간연산을 통해 중복된 데이터를 제거한 후 통합된 형태로 적재함으로써 빠른 공간 데이터 분석을 지원할 수 있으며, 저장 공간의 낭비를 줄일 수 있다. 이는 공간 마이닝등의 시간에 따른 분석 및 예측 분야에 효율적인 형태로 공간 데이터를 적재한다. In this paper, we have proposed the non-duplication loading method for supporting spatio-temporal analysis in spatial data warehouse. SDW(Spatial Data Warehouse) extracts spatial data from SDBMS that support various service of different machine. In proposed methods, it extracts updated parts of SDBMS that is participated to source in SDW. And it removes the duplicated data by spatial operation, then loads it by integrated forms. By this manner, it can support fast analysis operation for spatial data and reduce a waste of storage space. Proposed method loads spatial data by efficient form at application of analysis and prospect by time like spatial mining.

그리드 데이터베이스에서 계층 구조를 이용한 동적 재조직 기법

천종현,장용일,조숙경,이순조,배해영,Cheon, Jong-Hyeon,Jang, Yong-Il,Cho, Sook-Kyoung,Lee, Soon-Jo,Bae, Hae-Young 한국공간정보학회 2006 한국공간정보시스템학회 논문지 Vol.8 No.1

A Grid Database is a database management system to process effectively and use the distributed data in a grid computing environment. Spatial data is more important than other general data according to the local characteristics and requires a large storage. The grid database can be used as the optimal system for the management of the spatial data. However, contrary to the conventional distributed database systems, the Grid Database which guarantees the local autonomy has a possibility not to provide an effective system, or it is impossible to use a centralized management environment. In order to allow flexible responses to a dynamically changing environment, it is required to use effectively reorganized method. In this paper, hierarchical reorganization method is presented for dynamic reorganization in a grid database. When the reorganization is conducted, an organizer is created to collect the information of databases. In addition, the organizer which is constructed by the hierarchical structure supports information communication and reorganization, and then it allows the support of regional reorganization operation and effective balance control. The performance assessment of the proposed method shows that the processing capacity is increased after the reorganization. 그리드 데이터베이스는 그리드 컴퓨팅 환경에서 분산된 데이터의 효율적 처리와 사용을 위한 데이터 베이스 관리 시스템이다. 공간 데이터는 일반적인 데이터에 비해 지역적 특성에 따른 이용도가 높으며, 대용량의 저장 공간을 필요로 하는 특징을 포함한다. 그리드 데이터베이스는 이러한 공간 데이터의 관리를 위한 최적의 시스템으로 적용 가능하다. 그러나, 기존의 분산 데이터베이스 시스템과는 달리 지역적 자율성을 보장하기 때문에 단일 관리자에 대한 적용이 불가능하거나 비효율적인 시스템 구성이 이루어질 가능성이 있다. 또한 동적으로 변화되는 환경에 유동적인 대응을 위해서는 효율적인 재조직 연산이 필요하다. 본 논문에서는 그리드 데이터베이스에서 계층 구조를 이용한 동적 재조직 기법을 제안한다. 제안 기법은 재조직 수행 시 데이터베이스들의 정보를 논리적으로 취합하는 오가나이저를 생성한다. 또한, 오가나이저를 계층적 구조로 구성을 함으로써 단계적인 정보 전파 및 재조직 연산 수행을 지원하게 된다. 이를 통해 지역적인 재조직 연산의 지원 및 효율적 균형 조정이 가능해진다. 부가적으로 불필요한 재조직 연산의 제거가 가능하다. 성능평가를 통해 제안 기법이 재조직 수행 후에 전체적인 처리량을 향상시킴을 보인다.

KORED / GEO의 시각적 인터페이스를 위한 가상 레이어 처리기

박충희(Chung-Hee Park),이순조(Soon-Jo Lee),배해영(Hae-Young Bae) 한국정보과학회 1993 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.20 No.2

지리 정보 시스템의 데이타는 본질적으로 시각적인 특성을 갖기 때문에 지리 정보 시스템은 시각적인 사용자-인터페이스를 제공해야 한다. 대부분의 데이타베이스 구조에 중심을 둔 질의 검색은 사용자가 요구하는 사항과 사용자가 지정할 질의어간에 의미상 차이(semantic gap)가 존재한다. 따라서 지리 정보를 검색할 때 의미상 차이를 줄이기 위하여 출력된 이미지들의 시맨틱 줌잉(semantic zooming)과 시맨틱 패닝(semantic panning)기능을 사용한다. 그런데 공간 데이타에 대한 직접적인 시맨틱 줌잉과 시맨틱 패닝은 인가돠지 않은 정보의 노출, 변경, 삭제로부터 정보를 보호받지 못한다. 또한 레이어에 기반을 둔 지리 정보 시스템의 공간 데이타 연산은 사용자의 관심밖의 추가되는 정보로 인하여 사용자에게 복잡한 환경을 제공한다. 본 논문은 가상 레이어를 정의하여, 시맨틱 줌잉과 시맨틱 패닝 구현시 범위를 제한함으로써 공간 데이타에 대한 보안을 유지하고, 아울러 다중 레이어에서 관심 대상의 레이어와 레이어내 오브젝트를 지정, 출력함으로써 사용자에게 친숙한 인터페이스를 제공한다.

KORED / STORM의 회복 관리기

방기식(Ki-shig Pang),이순조(Soon-Jo Lee),배해영(Hae-young Bae) 한국정보과학회 1993 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.20 No.2

데이타베이스의 신뢰성과 일관성을 유지시켜 주는 회복 기능은 데이타베이스 시스템의 필수 기능으로서 다양한 회복 기법들이 연구 개발되어 왔다. 그러나 기존 데이타베이스 시스템의 회복 기법은 정형화된 데이타를 회복시키도록 개발되었기 때문에 기존의 데이타와는 달리 비정형 데이타 특성을 갖는 멀티미디어 데이타의 회복에는 부적합하다는 문제점이 있다. 따라서 기존 데이타에 대한 회복뿐만 아니라 멀티미디어 데이타의 회복도 지원하는 새로운 회복 관리기의 개발이 절실히 요구되고 있다. 본 논문은 인하대학교에서 개발한 유닉스 환경에서의 저장 관리자인 KORED/STORM이 다양한 자료 객체에 따라 제공하는 회복 기능들을 다룬다. KORED/STORM의 회복 관리기는 기본적으로 로깅 기법, 등 레코드에 대해서는 로깅과 쉐도우를 병행한 기법, 인덱스에 대해서는 변형된 로깅 기법을 사용하여 구현한다.

실시간 데이타베이스 시스템의 버퍼 관리자의 설계

박재완(Jae-Wan Park),이순조(Soon-Jo Lee),배해영(Hae-Young Bae) 한국정보과학회 1994 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.21 No.1

실시간 데이타베이스 시스템이란 트랜잭션이 데드라인 내에 처리되어야 하는 시간 제약 조건을 가지는 시스템이다. 본 논문에서는 실시간 데이타베이스 시스템의 처리 환경을 지원하기 위해 실시간 버퍼 관리자를 제안한다. 제안된 실시간 버퍼 관리자는 우선순위 힌트 알고리즘을 버퍼 자원 관리 기법으로 적용하였는데, 이로 인해 야기되는 버퍼 지원 편중 문제를 해결하기 위해, 버퍼 풀을 실시간용과 비실시간용으로 분할하여 버퍼 경쟁을 같은 종류의 데이타들끼리 한정시킨다. 또한 더티 페이지 출력작업을 미리 분산하여 수행하는 프리 플러싱 기법을 사용하여, 검사점 수행시의 더티 페이지 출력작업으로 인해 야기되는 트랜잭션 완료 시간의 예측 장애 문제를 해결한다.

분할관 압축 기법을 이용한 실시간 주기억장치 데이타베이스 시스템의 회복 관리기

조숙경(Sook-Kyoung Cho),김경배(Gyoung-Bae Kim),이순조(Soon-Jo Lee),배해영(Hae-Young Bae) 한국정보과학회 데이터베이스 소사이어티 1994 데이타베이스 연구 Vol.10 No.3