$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

2D+Temporal 시공간 연산자의 설계 및 구현
Design and Implementation of 2D+Temporal Spatio-Temporal Operators 원문보기

2000 가을 학술발표논문집(Ⅰ), 2000 Oct., 2000년, pp.57 - 59  

이진관 (충북대학교 전자계산학과) ,  김영삼 (충북대학교 전자계산학과) ,  남광우 (충북대학교 전자계산학과) ,  류근호 (충북대학교 전자계산학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

실세계의 객체들은 공간 정보뿐만 아니라 시간적 정보와도 연관을 갖는데 기존의 공간데이터베이스만으로는 시간 흐름에 따른 공간 객체의 정보를 효율적으로 관리해 주지 못하는 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 시공간 데이터베이스에 대한 데이터 모델과 시공간 연산자가 제시되었다. 그러나, 시공간 연산자에 대한 정의와 시그너처정도 만이 기술되었고 시공간 연산자에 대한 설계와 구현에 대한 사항은 제시되지 않았다. 이 논문에서는 시공간 데이터모델과 시공간 연산자 그리고 공간 연산자 구현 기법인 Planc-Sweep 기법을 이용한 시공간 연산자인 Trajectory와 MPIntersection에 대한 설계와 구현 알고리즘을 제시하였다.

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

제안 방법

  • 시공간 연산자는 시간 연산과 공간연산의 조합이라 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 시간 연산 eTSQL22 에서 제시된 연산을 사용하였고 공간연산은 PlaneSweep 기법을 기반으로 하였다 기 제시된 시공간 연산자 중 이동점의 궤적을 구하는 trajectory와 두 이동점이 주어진 시간 내에서 만나는가를 결정하는 MPIntersection 연산자를 PlaneSweep기법을 이용하여 그 알고리즘을 제시하였다
  • 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 시공간 데이터베이스는 현실세 계에 존재하는 다양하고 복잡한 객체에 대하여 효율적인 공간 정보를 제공할 뿐만 아니라 시간의 흐름에 따라 변화하는 공간정보에 대한 이력을 동시에 효율적으로 관리해 준다 이러한 시공간 데이터베이스에서 다루는 시공 간 객체는 불연속적으로 움직이는 이력객처):discr여:ely moving object) 와 연속적으로 움직이는 이동객체〔continuously moving object) 로 구분⑹되 는데 이 논문에서는 이동객체의 시공간 데이터 모델[5]에서 제시한 모델을 바탕으로 정의된 시공간 연산자 중에서 한 점의 이동 궤적을 구하는 trajectory 연산자를 설계하고 구현 알고리즘을 기술한다. 또한 두 이동점의 교차 여부를 연산하는 새로운 시공간 연산자인 MPIntersection에 대한 정의를 내리고 n 설계와 구현 알고리즘을 제시한다

이론/모형

  • 이 절에서는 시공간 연산자 중 이동점의 tr司ectory 와Hane-Sweep 기법을 이용하여 두 이동점들의 intersection 연산에 대한 알고리즘을 제시한다. 먼저 이 알고리즘들을 기술하기 위한 가정과 제한사항 그리고 이 알고리즘들을 지원하기 위한 안 산들의 집합에 대해 정의한다
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

관련 콘텐츠

섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로