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PostgreSQL/PostGIS 기반의 궤적 정보 저장 및 질의
양평우,이용미,이연식,남광우,Yang, Pyoung-Woo,Lee, Yong-Mi,Lee, Yon-Sik,Nam, Kwang-Woo 한국공간정보학회 2011 한국공간정보학회지 Vol.19 No.2
이 논문은 PostgreSQL/PostGIS 기반의 궤적 정보 저장과 질의에 대하여 기술하고 있다. 최근 모바일 단말 기술의 발전과 함께 위치기반서비스와 이동 객체 궤적에 관련된 많은 연구들이 진행되고 있다. 궤적은 이동 객체가 시간에 따라 변하는 위치정보들의 모음이며, 위치기반서비스를 위한 가장 중요한 정보중 하나이다. 기존의 공간 데이터베이스 시스템은 이동 객체 데이터 타입을 지원하지 않는다. 이 논문에서는 공간 데이터베이스로 많이 활용되고 있는 PostgreSQL/PostGIS 상에서 궤적 데이터 타입을 구현하고, 궤적 연산을 위한 궤적 질의 함수들을 제안하고 있다. This paper describes how to storing and querying trajectory information on PostgreSQL/PostGIS. Recently as technology of mobile devices is advancing, many researches for location-based services and moving object's trajectory have been studied. Trajectory is the set of information of the location by the time, and is one of the most im portant information for location-based services. Traditional spatial database systems do not support trajectory data types and functions. In this paper, we propose a trajectory data type and query functions for moving objects on PostgreSQL/PostGIS.
모바일 AR에서 효율적인 연속 공간 질의를 위한 프리패칭 기법
양평우,정용희,한정혜,이연식,남광우,Yang, Pyoung Woo,Jung, Yong Hee,Han, Jeong Hye,Lee, Yon Sik,Nam, Kwang Woo 한국공간정보학회 2013 한국공간정보학회지 Vol.21 No.4
최근 모바일 장치의 성능이 가속화됨으로써, 고성능 연산처리 기능을 요구하는 기술들을 이용한 다양한 컨텐츠들이 생산되고 있다. 이동하는 사용자가 자신의 위치를 기반으로 여러 정보를 검색하는 이동정보 서비스들이 증강현실 서비스와 결합하여 많은 서비스들이 생산되고 있다. 이동정보 서비스는 사용자가 새로운 위치로 이동했을 때 정보를 새로이 알아야하는 특성이 있다. 이러한 이동정보 서비스의 특성은 사용자가 위치를 변경하고 새로운 검색을 하였을 때 많은 통신횟수를 요구한다. 이 단점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 속도 및 시야각 기반 프리패칭 기법을 제안한다. 기존의 프리패칭 기법은 사용자의 이동 속도와 이동 방향을 고려를 하여 다음 위치에 대한 검색을 하였다. AR에서 화면에 보이는 데이터는 모바일 장치의 시야각에 제한을 받는다는 특징이 있다. 이러한 특징 때문에 기존의 프리패칭 기법은 실제 필요한 데이터보다 훨씬 더 많은 데이터를 검색한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 모바일 장치의 시야각을 이용하는 AR에서 더 효율적인 검색 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 사용자의 속도, 방향, 시야각을 이용하여 필요 없는 공간에 대한 검색을 줄여준다. 줄어든 검색 범위만큼 검색되는 데이터가 더 작아지기 때문에 검색의 효율 또한 기존의 방법들 보다 우수하다. Recently various contents have been produced using the techniques that require high-performance computing process. A lot of services have been being producted as AR(Augmented Reality) service being combined with mobile information service that a moving user search various information based on one's location with. Mobile information service has a characteristic that it needs to get new information according to the location an user moves to. The characteristic requires a lot of communications when user search information moving to a different location. In order to make up for this drawback, we propose a prefetching technique based on speed and viewing angle in this paper. Existing prefetching techniques retrieve the following location of users considering moving speed and direction of the users. The data showed on the screen in AR is limited by the viewing angle of the mobile device. Due to the problems we discussed above, existing prefetching techniques have a demerit that they retrieve a lot more data than needed actually. We propose more efficient way of retrieving data with AR using the viewing angle of the mobile device. The method we propose reduces retrieval of unnecessary location using the users' speed, direction and viewing angle. This method is more efficient than the existing ways of retrieval because we don't need as many data.
양평우 ( Pyoung Woo Yang ),조현구 ( Hyun Gu Joe ),남광우 ( Kwang Woo Nam ) 한국정보처리학회 2014 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.21 No.1
공간 웹 객체는 문서상에 지리정보를 포함하는 문서를 말한다. Twitter 나 FaceBook 같은 경우 문서가 생성된 위치를 문서 안에 포함하고 있다. 최근에는 공간 웹 객체와 같은 공간정보와 문자를 요구하는 검색이 많이 요구되고 있다. 본 논문에서는 공간 웹 객체를 검색하기 위한 효율적인 검색 기법을 제안한다. 이를 위하여 문서를 단어별로 나누고 각 단어와 문서의 위치정보를 포함하는 공간 객체를 만들어 공간객체를 검색하기 위한 QP-tree 를 제안한다.
양평우(Yang, Pyoung Woo),유기현(Yoo, Ki Hyun),남광우(Nam, Kwang Woo) 대한공간정보학회 2017 대한공간정보학회지 Vol.25 No.1
본 논문은 인 메모리 시스템인 Spark에 기반 한 공간 빅 데이터 분석 프로토타입을 구현하고, 이를 기반으로 공간 분할 알고리즘에 따른 성능을 비교하였다. 클러스터 컴퓨팅 환경에서 빅 데이터의 컴퓨팅 부하를 균형 분산하기 위해, 빅 데이터는 일정 크기의 순차적 블록 단위로 분할된다. 기존의 연구에서 하둡 기반의 공간 빅 데이터 시스템의 경우 일반 순차 분할 방법보다 공간에 따른 분할 방법이 효과적임이 제시되었다. 하둡 기반의 공간 빅 데이터 시스템들은 원 데이터를 그대로 공간 분할된 블록에 저장한다. 하지만 제안된 Spark 기반의 공간 분석 시스템에서는 검색 효율성을 위해 공간 데이터가 메모리 데이터 구조로 변환되어 공간 블록에 저장되는 차이점이 있다. 그러므로 이 논문은 인 메모리 공간 빅 데이터 프로토타입과 공간 분할 블록 저장 기법을 제시하였다, 또한, 기존의 공간 분할 알고리즘들을 제안된 프로토타입에서 성능 비교를 하여 인 메모리 환경인 Spark 기반 빅 데이터 시스템에서 적합한 공간 분할 전략을 제시하였다. 실험에서는 공간 분할 알고리즘에 대한 질의 수행 시간에 대하여 비교를 하였고, BSP 알고리즘이 가장 좋은 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있었다. In this paper, we implement a spatial big data analysis prototype based on Spark which is an in-memory system and compares the performance by the spatial split algorithm on this basis. In cluster computing environments, big data is divided into blocks of a certain size order to balance the computing load of big data. Existing research showed that in the case of the Hadoop based spatial big data system, the split method by spatial is more effective than the general sequential split method. Hadoop based spatial data system stores raw data as it is in spatial-divided blocks. However, in the proposed Spark-based spatial analysis system, there is a difference that spatial data is converted into a memory data structure and stored in a spatial block for search efficiency. Therefore, in this paper, we propose an in-memory spatial big data prototype and a spatial split block storage method. Also, we compare the performance of existing spatial split algorithms in the proposed prototype. We presented an appropriate spatial split strategy with the Spark based big data system. In the experiment, we compared the query execution time of the spatial split algorithm, and confirmed that the BSP algorithm shows the best performance.
물류 위치 추적 및 배송 효율화를 위한 센서 태그 네트워크 시스템 설계 및 구현
유기현 ( Ki Hyun Yoo ),양평우 ( Pyoung Woo Yang ),하태석 ( Tae Suk Ha ),남광우 ( Kwang Woo Nam ) 한국정보처리학회 2007 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.14 No.2
최근 ‘정보기반 물류망’에서 ‘u-기반 물류망’으로 발전해 가고 있는 시점에서 ‘u-기반 물류망’을 위해 다양한 기반 기술들이 요구되고 있다. 본 논문에서는 물류 관리 시스템 구축을 위해 GPS 기반의 물류위치 추적 기법과 센서 Tag를 이용한 물류 배송 효율화 시스템을 설계하고 구현한다. 또한, 물류 배송 효율화를 위해 센서 Tag 네트워크 시스템을 제안하며, 이 센서 Tag 네트워크를 기반으로 수집된 센싱정보를 이용하여 물류의 위치와 상태, 이동경로 등을 파악함으로서 물류의 배송이 효율적으로 이루어질 수 있도록 지원한다. 제안된 시스템은 관리자에 의해 유지·보수 될 수 있는 제어 가능한 센서 Tag 네트워크(Controlled Network Layer)와 무제어 이동 센서 Tag 네트워크(Uncontrolled Moving Objects Layer)로 구분하여, 일반적인 센서 네트워크 시스템의 배터리 문제를 보완하고자 한다.