KR102541377B1 - 교통 빅데이터 질의 처리 수행 방법 및 이를 이용하는 장치 - Google Patents

교통 빅데이터 질의 처리 수행 방법 및 이를 이용하는 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 질의 처리 수행 방법은 사용자 디바이스로부터 시공간 질의를 수신하는 단계, 시공간 질의에 시간 데이터 및 공간 데이터가 존재하는지 결정하는 단계, 시간 데이터 및 공간 데이터를 기초로 시공간 데이터를 생성하는 단계 및 시공간 데이터를 이용하여 시공간 질의에 존재하는 시공간 연산자에 대응하는 시공간 데이터 연산을 수행하는 단계를 포함할 수 있다. 이에, 질의 처리를 수행하는데 소요되는 시간이 감소될 수 있다.

Description

교통 빅데이터 질의 처리 수행 방법 및 이를 이용하는 장치 {METHOD FOR METHOD FOR EXECUTING PROCESSING OF TRANSPORTATION BIG DATA QUERIES AND APPARATUS USING THE SAME}
본 발명은 교통 빅데이터 질의 처리 수행 방법 및 이를 이용하는 장치에 관한 것이다.
최근 교통과 관련된 데이터의 양이 증가함에 따라 교통 빅데이터 환경이 형성되고 있다. 교통 빅데이터는 특정 시간과 장소에서의 교통 상황에 관한 데이터이다. 교통 빅데이터를 이용하여 시간과 장소의 변화에 따른 교통 상황의 변화를 파악할 수 있다.
이때, 기존의 시멘틱 웹 환경에서는 교통에 관한 빅데이터 서로 상이한 형태의 데이터인 시간 데이터와 공간 데이터로 구분하였다. 시간 데이터와 공간 데이터는 각각 시간 정보와 공간 정보를 포함하는 데이터로서 서로 상이한 형태의 정보를 포함한다. 시간 데이터와 공간 데이터 모두에 관한 질의의 경우, 서로 상이한 형태의 데이터가 이용되기 때문에 질의의 처리를 수행하는데 과도한 시간이 소요되어 문제되었다.
본 발명의 발명자들은 교통 빅데이터와 관련된 질의 처리를 수행함에 있어 시간 데이터와 공간 데이터를 하나의 데이터인 시공간 데이터로 생성함으로써, 질의의 처리를 보다 효율적으로 수행할 수 있다는 점을 인지하였다.
이에, 본 발명이 해결하고자 하는 과제는 시간 데이터와 공간 데이터를 하나의 데이터 형태인 시공간 데이터로 생성하고, 시공간 데이터를 이용하여 시공간 데이터 연산을 수행할 수 있는 질의 처리 수행 방법 및 이를 이용하는 장치를 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 다른 과제는 시공간 데이터 연산에 있어 데이터 사이의 관계에 대한 연산을 수행할 수 있는 질의 처리 수행 방법 및 이를 이용하는 장치를 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 또 다른 과제는 시공간 데이터 연산에 있어, 복수의 시공간 데이터 간의 분석에 대한 연산을 수행할 수 있는 질의 처리 수행 방법 및 이를 이용하는 장치를 제공하는 것이다.
본 발명의 과제들은 이상에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
전술한 바와 같은 과제를 해결하기 위하여 본 발명의 일 실시예에 따른 질의 처리 수행 방법은 사용자 디바이스로부터 시공간 질의를 수신하는 단계, 시공간 질의에 시간 데이터 및 공간 데이터가 존재하는지 결정하는 단계, 시간 데이터 및 공간 데이터를 기초로 시공간 데이터를 생성하는 단계 및 시공간 데이터를 이용하여 시공간 질의에 존재하는 시공간 연산자에 대응하는 시공간 데이터 연산을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 특징에 따르면, 시공간 데이터 연산을 수행하는 단계는, 시간 데이터를 이용하여 시간 데이터 연산을 수행하는 단계 및 공간 데이터를 이용하여 공간 데이터 연산을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 시공간 데이터는, 시공간 점 데이터, 시공간 선 데이터 및 시공간 다각형 데이터 중 어느 하나일 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 시공간 연산자가 시공간 관계 연산자인 경우, 시공간 데이터 연산을 수행하는 단계는, 데이터 베이스에 저장되어 있는 시공간 데이터에 대응하는 저장된 내용 데이터와 시공간 질의에 존재하는 내용 데이터의 관계에 대한 연산을 수행하는 단계일 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 시공간 관계 연산자가 포함 관계 연산자인 경우, 시공간 데이터 연산을 수행하는 단계는, 시공간 데이터에 대응하는 저장된 내용 데이터가 시공간 질의에 존재하는 내용 데이터를 포함하는지 여부를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 시공간 관계 연산자가 교차 관계 연산자인 경우, 시공간 데이터 연산을 수행하는 단계는, 시공간 데이터에 대응하는 저장된 내용 데이터와 시공간 질의에 존재하는 내용 데이터 사이에 중첩되는 데이터가 존재하는지 여부를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 시공간 관계 연산자가 동일 관계 연산자인 경우, 시공간 데이터 연산을 수행하는 단계는, 시공간 데이터에 대응하는 저장된 내용 데이터와 시공간 질의에 존재하는 내용 데이터가 동일한지 여부를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 시간 데이터는 제1 시간 데이터 및 제2 시간 데이터를 포함하며, 공간 데이터는 제1 공간 데이터 및 제2 공간 데이터를 포함하며, 시공간 연산자가 시공간 분석 연산자인 경우, 시공간 데이터를 생성하는 단계는, 제1 시간 데이터 및 제1 공간 데이터를 기초로 제1 시공간 데이터를 생성하는 단계 및 제2 시간 데이터 및 제2 공간 데이터를 기초로 제2 시공간 데이터를 생성하는 단계를 포함하며, 시공간 데이터 연산을 수행하는 단계는, 제1 시공간 데이터 및 제2 시공간 데이터를 이용하여 제1 시공간 데이터와 제2 시공간 데이터의 분석에 대한 연산을 수행하는 단계일 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 시공간 분석 연산자가 합집합 분석 연산자인 경우, 시공간 데이터 연산을 수행하는 단계는, 제1 시공간 데이터와 제2 시공간 데이터를 결합한 합집합 시공간 데이터를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 시공간 분석 연산자가 차집합 분석 연산자인 경우, 시공간 데이터 연산을 수행하는 단계는, 제1 시공간 데이터에서 제2 시공간 데이터를 제외한 차집합 시공간 데이터를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 시공간 분석 연산자가 교집합 분석 연산자인 경우, 시공간 데이터 연산을 수행하는 단계는, 제1 시공간 데이터와 제2 시공간 데이터 모두에 포함된 데이터인 교집합 시공간 데이터를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 시공간 분석 연산자가 거리 분석 연산자인 경우, 시공간 데이터 연산을 수행하는 단계는, 제1 시공간 데이터 및 제2 시공간 데이터 사이의 가장 짧은 시간과 가장 짧은 거리를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
전술한 바와 같은 과제를 해결하기 위하여 본 발명의 일 실시예에 따른 질의 처리 수행 장치는, 사용자 디바이스로부터 시공간 질의를 수신하도록 구성된 통신부 및 시공간 질의에 시간 데이터, 공간 데이터 및 시공간 연산자가 존재하는지 결정하고, 시간 데이터 및 공간 데이터를 기초로 시공간 데이터를 생성하고, 시공간 데이터를 이용하여 시공간 연산자에 대응하는 시공간 데이터 연산을 수행하도록 구성된 제어부를 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 특징에 따르면, 제어부는, 시공간 데이터 연산의 수행에 있어, 시간 데이터를 이용하여 시간 데이터 연산을 수행하고, 공간 데이터를 이용하여 공간 데이터 연산을 수행하도록 더 구성될 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 시공간 연산자가 시공간 관계 연산자인 경우, 제어부는, 시공간 데이터 연산의 수행에 있어, 데이터 베이스에 저장되어 있는 시공간 데이터에 대응하는 저장된 내용 데이터와 시공간 질의에 존재하는 내용 데이터의 관계에 대한 연산을 수행하도록 더 구성될 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 시공간 관계 연산자가 포함 관계 연산자인 경우, 제어부는, 시공간 데이터 연산의 수행에 있어, 시공간 데이터에 대응하는 저장된 내용 데이터가 시공간 질의에 존재하는 내용 데이터를 포함하는지 여부를 결정하도록 더 구성될 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 시공간 관계 연산자가 교차 관계 연산자인 경우, 제어부는, 시공간 데이터 연산의 수행에 있어, 시공간 데이터에 대응하는 저장된 내용 데이터와 시공간 질의에 존재하는 내용 데이터 사이에 중첩되는 데이터가 존재하는지 여부를 결정하도록 더 구성될 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 시간 데이터는 제1 시간 데이터 및 제2 시간 데이터를 포함하며, 공간 데이터는 제1 공간 데이터 및 제2 공간 데이터를 포함하며, 시공간 연산자가 시공간 분석 연산자인 경우, 제어부는, 시공간 데이터의 생성에 있어, 제1 시간 데이터 및 제1 공간 데이터를 기초로 제1 시공간 데이터를 생성하고, 제2 시간 데이터 및 제2 공간 데이터를 기초로 제2 시공간 데이터를 생성하고, 시공간 데이터 연산의 수행에 있어, 제1 시공간 데이터 및 제2 시공간 데이터를 이용하여 제1 시공간 데이터와 제2 시공간 데이터의 분석에 대한 연산을 수행하도록 더 구성될 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 시공간 분석 연산자가 합집합 분석 연산자인 경우, 제어부는, 시공간 데이터 연산의 수행에 있어, 제1 시공간 데이터와 제2 시공간 데이터를 결합한 합집합 시공간 데이터를 생성하도록 더 구성될 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 시공간 분석 연산자가 차집합 분석 연산자인 경우, 제어부는, 시공간 데이터 연산의 수행에 있어, 제1 시공간 데이터에서 제2 시공간 데이터를 제외한 차집합 시공간 데이터를 생성하도록 더 구성될 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 시공간 분석 연산자가 교집합 분석 연산자인 경우, 제어부는, 시공간 데이터 연산의 수행에 있어, 제1 시공간 데이터와 제2 시공간 데이터 모두에 포함된 데이터인 교집합 시공간 데이터를 생성하도록 더 구성될 수 있다.
본 발명은 시간 데이터와 공간 데이터를 기초로 시공간 데이터를 생성함으로써, 빅데이터에 관련된 질의 처리의 수행에 소요되는 시간을 감소시킬 수 있다.
본 발명은 데이터 베이스에 저장되어 있는 시공간 데이터에 대응하는 내용 데이터와 특정 데이터와의 관계에 관한 연산을 수행할 수 있는 연산자를 제공함으로써, 보다 효율적으로 시공간 데이터 연산이 수행될 수 있다.
본 발명은 복수의 시공간 데이터 사이를 분석하는 연산을 수행할 수 있는 연산자를 제공함으로써, 시공간 데이터 연산이 효과적으로 수행될 수 있다.
본 발명에 따른 효과는 이상에서 예시된 내용에 의해 제한되지 않으며 더욱 다양한 효과들이 본 명세서 내에 포함되어 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 질의 처리 수행 장치, 사용자 디바이스 및 데이터 베이스의 관계를 설명하기 위한 개략도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 질의 처리 수행 장치의 개략적인 구성을 도시한 블럭도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 질의 처리 수행 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 4a 내지 도 4b는 본 발명의 일 실시예에 따른 질의 처리 수행 장치의 시공간 데이터 생성 단계를 설명하기 위한 개략도이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
본 발명의 실시예를 설명하기 위한 도면에 개시된 형상, 크기, 비율, 각도, 개수 등은 예시적인 것이므로 본 발명이 도시된 사항에 한정되는 것은 아니다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명은 생략한다. 본 명세서 상에서 언급된 '포함한다', '갖는다', '이루어진다' 등이 사용되는 경우 '~만'이 사용되지 않는 이상 다른 부분이 추가될 수 있다. 구성요소를 단수로 표현한 경우에 특별히 명시적인 기재 사항이 없는 한 복수를 포함하는 경우를 포함한다.
구성요소를 해석함에 있어서, 별도의 명시적 기재가 없더라도 오차 범위를 포함하는 것으로 해석한다.
비록 제1, 제2 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않는다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있다.
별도로 명시하지 않는 한 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
도면에서 나타난 각 구성의 크기 및 두께는 설명의 편의를 위해 도시된 것이며, 본 발명이 도시된 구성의 크기 및 두께에 반드시 한정되는 것은 아니다.
본 발명의 여러 실시예들의 각각 특징들이 부분적으로 또는 전체적으로 서로 결합 또는 조합 가능하며, 당업자가 충분히 이해할 수 있듯이 기술적으로 다양한 연동 및 구동이 가능하며, 각 실시예들이 서로에 대하여 독립적으로 실시 가능할 수도 있고 연관 관계로 함께 실시 가능할 수도 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 다양한 실시예들을 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 질의 처리 수행 장치, 사용자 디바이스 및 데이터 베이스의 관계를 설명하기 위한 개략도이다.
도 1을 참조하면, 질의 처리 수행 장치(100)는 수신된 시공간 질의에 존재하는 시간 데이터 및 공간 데이터를 기초로 시공간 데이터를 생성하고, 시공간 데이터 연산을 수행하는 장치이다. 시공간 질의는 시간 및 공간에 대한 정보를 포함하는 질의이다. 구체적으로, 시공간 질의는 시간 데이터, 공간 데이터 및 내용 데이터를 포함할 수 있다. 시간 데이터는 시간에 대한 정보를 포함하는 데이터이고, 공간 데이터는 공간에 대한 정보를 포함하는 데이터이다. 공간 데이터는 건물 등과 같은 정적인 데이터일 수 있고, 또는 이동 수단이나 사람과 같은 동적인 시간에 따라 위치가 변동되는 동적인 데이터일 수 있다. 또한, 내용 데이터는 시공간 질의에 포함된 데이터 중 시간 데이터 및 공간 데이터를 제외한 모든 데이터를 의미할 수 있다. 예를 들면, 시공간 질의에는 2014년 1월 서울시 서초구에 건축된 오피스텔의 명칭에 대한 데이터가 포함될 수 있다. 이때, 시공간 질의에 포함된 시간 데이터는 2014년 1월에 대한 정보를 포함할 수 있다. 또한, 공간 데이터는 서울시 서초구에 대한 정보를 포함할 수 있다. 그리고, 내용 데이터를 시간 정보 및 공간 정보를 제외한 건축된 오피스텔의 명칭에 대한 정보를 포함할 수 있다. 시공간 데이터는 시간 및 공간에 대한 정보를 포함하는 데이터로서, 시간 데이터 및 공간 데이터를 기초로 생성된 데이터를 의미한다. 그리고, 시공간 데이터 연산은 시공간 데이터를 이용한 연산을 의미한다. 구체적으로, 질의 처리 수행 장치(100)는 시공간 질의에 존재하는 시간 데이터 및 공간 데이터를 기초로 시공간 데이터를 생성하고, 생성된 시공간 데이터에 대응하는 시공간 분할 영역을 선택할 수 있다.
사용자 디바이스(200)는 질의 처리 수행 장치(100)에 시공간 질의를 전달하고, 시공간 연산의 결과를 수신하는 장치이다. 사용자 디바이스(200)는 질의 처리 수행 장치(100)와 유선 또는 무선으로 통신할 수 있다. 사용자 디바이스(200)는 도 1에 도시된 바와 같이 데스크탑일 수 있으나, 이에 제한되지 않는 다양한 컴퓨팅 장치일 수 있다.
데이터 베이스(300)는 시공간 질의에 존재하는 시공간 데이터 및 이에 대응하는 내용 데이터가 저장된다. 데이터 베이스(300)는 시공간 데이터를 저장함에 있어, 인접한 시간 및 공간 정보를 포함하는 시공간 데이터들을 물리적으로 가까운 공간에 저장할 수 있다. 데이터 베이스(300)는 각각의 시공간 데이터에 대응하는 내용 데이터를 저장할 수 있다. 따라서, 인접한 시간 정보 또는 인접한 공간 정보를 포함하는 서로 다른 시공간 데이터는 데이터 베이스(300) 내에서 물리적으로 인접하여 저장될 수 있으며, 각각의 시공간 데이터에 대응하는 각각의 내용 데이터도 데이터 베이스(300) 내에서 물리적으로 인접하여 저장될 수 있다.
데이터 베이스(300)는 질의 처리 수행 장치(100)와 유선 또는 무선으로 통신할 수 있다. 구체적으로, 질의 처리 수행 장치(100)는 시공간 질의에 존재하는 시공간 데이터 및 내용 데이터를 데이터 베이스(300)에 전달할 수 있다. 또한, 데이터 베이스(300)는 데이터 베이스(300)에 저장되어 있는 시공간 데이터 및 내용 데이터를 질의 처리 수행 장치(100)에 전달할 수 있다.
질의 처리 수행 장치(100)와 데이터 베이스(300)는 동일한 장치 내에서 구현될 수 있다. 예를 들면, 질의 처리 수행 장치(100)는 데이터 베이스(300)를 포함할 수 있다. 이때, 질의 처리 수행 장치(100)는 사용자 디바이스(200)로부터 수신한 시공간 질의로부터 시공간 데이터를 생성하고, 질의 처리 수행 장치(100)와 동일한 장치에 존재하는 데이터 베이스(300)와 시공간 데이터 또는 내용 데이터를 송수신할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 질의 처리 수행 장치의 개략적인 구성을 도시한 블럭도이다. 설명의 편의를 위하여 도 1을 참조하여 설명한다.
도 2를 참조하면, 질의 처리 수행 장치(100)는 통신부(110) 및 제어부(120)를 포함한다.
질의 처리 수행 장치(100)의 통신부(110)는 질의 처리 수행 장치(100)와 외부 기기 사이에서 정보를 전달하거나 수신할 수 있다. 구체적으로, 통신부(110)는 사용자 디바이스(200)로부터 시공간 질의를 수신할 수 있다. 또한, 시공간 데이터 연산을 수행한 결과를 사용자 디바이스(200)에게 전달할 수 있다. 그리고, 통신부(110)는 시공간 질의를 기초로 생성된 시공간 데이터와 내용 데이터를 데이터 베이스(300)로 전달할 수 있다. 통신부(110)는 데이터 베이스(300)로부터 데이터 베이스(300)에 저장된 시공간 데이터 및 내용 데이터를 수신할 수 있다.
질의 처리 수행 장치(100)의 제어부(120)는 질의 처리 수행 장치(100)에서 각종 기능을 수행할 수 있다. 구체적으로, 제어부(120)는 시공간 질의에 시간 데이터, 공간 데이터 및 시공간 연산자가 존재하는지 결정할 수 있다. 시공간 연산자란 시공간 데이터를 이용한 시공간 연산을 수행할 수 있는 연산자를 의미한다. 또한, 제어부(120)는 시간 데이터 및 공간 데이터를 기초로 시공간 데이터를 생성할 수 있다. 그리고, 제어부(120)는 시공간 데이터를 이용하여 시공간 연산자에 대응하는 시공간 데이터 연산을 수행할 수 있다. 이에, 제어부(120)는 시공간 데이터 연산의 결과를 생성할 수 있다.
질의 처리 수행 장치(100)의 제어부(120)는 시공간 연산자가 시공간 관계 연산자인 경우, 시공간 데이터 연산을 수행함에 있어, 데이터 베이스(300)에 저장되어 있는 저장된 내용 데이터와 시공간 질의에 존재하는 내용 데이터의 관계에 대한 연산을 수행할 수 있다. 이때, 시공간 관계 연산자는 시공간 질의에 존재하는 내용 데이터와, 데이터 베이스(300)에 저장되어 있는 저장된 내용 데이터와의 관계에 대한 연산을 수행할 수 있는 연산자를 의미한다. 그리고, 제어부(120)는 시공간 연산자가 시공간 분석 연산자인 경우, 시공간 질의에 존재하는 복수의 시간 데이터 및 공간 데이터를 기초로 복수의 시공간 데이터를 생성할 수 있다. 또한, 제어부(120)는 생성된 복수의 시공간 데이터 사이를 분석하는 연산을 수행할 수 있다.
질의 처리 수행 장치(100)의 구성은 이에 제한되지 않고, 질의의 처리를 수행하기 위해 필요한 다른 구성들을 추가적으로 포함할 수 있다.
그리고, 질의 처리 수행 장치(100)의 통신부(110) 및 제어부(120)는 데이터 및 신호를 서로 교환할 수 있다. 즉, 질의 처리 수행 장치(100)의 각각의 구성 요소는 다른 구성 요소로부터 데이터 및 신호를 전달 받을 수 있으며, 이를 처리한 결과 데이터 및 결과 신호를 다른 구성 요소로 전달할 수 있다. 구체적으로, 통신부(110)는 사용자 디바이스(200)로부터 수신한 시공간 질의를 제어부(120)로 전달할 수 있다. 또한, 제어부(120)는 생성된 시공간 데이터 및 내용 데이터를 통신부(110)로 전달할 수 있다. 통신부(110)는 데이터 베이스(300)로부터 수신한 시공간 데이터 및 내용 데이터를 제어부(120)로 전달할 수 있다. 또한, 제어부(120)는 시공간 데이터 연산을 수행한 결과를 통신부(110)로 전달할 수 있다. 질의 처리 수행 장치(100)의 각 구성 요소의 데이터 및 신호의 교환은 이에 제한되지 않으며, 필요에 따라 다양한 방법으로 교환이 이루어질 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 질의 처리 수행 방법을 설명하기 위한 순서도이다. 도 4a 내지 도 4b는 본 발명의 일 실시예에 따른 질의 처리 수행 장치의 시공간 데이터 생성 단계를 설명하기 위한 개략도이다. 설명의 편의를 위해 도 1 내지 도 2를 참조하여 설명한다.
먼저, 질의 처리 수행 장치(100)는 사용자 디바이스(200)로부터 시공간 질의를 수신한다(S110). 질의 처리 수행 장치(100)의 통신부(110)는 네트워크를 통하여 연결된 사용자 디바이스(200)로부터 시공간 질의를 수신할 수 있다. 시공간 질의는 시간 및 공간 정보가 포함된 질의로서, 시간 데이터, 공간 데이터, 내용 데이터 및 시공간 연산자를 포함할 수 있다. 통신부(110)는 질의 처리 수행 장치(100)의 제어부(120)로 수신한 시공간 질의를 전달할 수 있다.
이어서, 질의 처리 수행 장치(100)는 시공간 질의에 시간 데이터 및 공간 데이터가 존재하는지 결정한다(S120). 질의 처리 수행 장치(100)의 제어부(120)는 통신부(110)로부터 수신한 시공간 질의를 파싱하여 시간 데이터 및 공간 데이터가 존재하는지 결정할 수 있다. 제어부(120)는 시간 데이터 및 공간 데이터가 존재한다고 결정한 경우, 시간 데이터 및 공간 데이터를 추출할 수 있다. 예를 들면, 시공간 질의가 포함하는 시간 정보는 2017년 1월 1일부터 2017년 2월 1일 까지의 시간 범위의 정보일 수 있고, 공간 정보는 대한민국 서울시일 수 있다. 이에, 시공간 질의가 포함하는 시간 데이터는 [20170101 20170201]일 수 있으며, 공간 데이터는 [대한민국 서울시]일 수 있다. 제어부(120)는 파싱된 시공간 질의에서 시간 데이터 및 공간 데이터가 존재하는지 검색하며, 시간 데이터 및 공간 데이터가 존재한다고 결정한 경우, 이들을 추출할 수 있다.
이어서, 질의 처리 수행 장치(100)는 시간 데이터 및 공간 데이터를 기초로 시공간 데이터를 생성한다(S130). 시공간 데이터는 시간 데이터의 시간 정보 및 공간 데이터의 공간 정보를 모두 포함하는 데이터를 의미한다. 제어부(120)는 이전 단계에서 추출한 시간 데이터 및 공간 데이터를 기초로 시공간 데이터를 생성할 수 있다. 예를 들면, [20170101 20170201]의 시간 데이터와 [대한민국 서울시]의 공간 데이터는 [20170101 20170201 대한민국 서울시]와 같은 하나의 데이터인 시공간 데이터로 변환될 수 있다. 따라서, 시간 및 공간 정보는 각각 서로 다른 형태인 시간 데이터 및 공간 데이터로 이용되지 않고, 시공간 데이터라는 단일한 형태로 이용될 수 있다.
아래의 [표 1]을 참조하면, 시공간 데이터는 다양한 형태로 이루어질 수 있다.
시공간 점 데이터 TSPoint(Temporal, Point(x,y))
시공간 선 데이터 TSLineString(Temporal, Linestring(x1y1,x2y2 ... xnyn)
시공간 다각형 데이터 TSPolygon(Temporal, Polygon(x1y1,x2y2 ... xnyn, x1y1)
구체적으로, 시공간 데이터는 시공간 점 데이터, 시공간 선 데이터 및 시공간 다각형 데이터를 포함할 수 있다.
시공간 점 데이터는 하나의 특정 시점과 하나의 특정 장소에 대한 데이터를 의미한다. 시공간 점 데이터는 ‘TSPoint(Temporal, Point(x,y))’의 형태일 수 있다. ‘Temporal’은 시간 정보를 의미할 수 있으며, ‘Point(x,y)’는 공간 정보를 의미할 수 있다. 이때, 시공간 점 데이터의 시간 정보는 특정 시점일 수 있으며, 이에, ‘Temporal’은 특정 시점일 수 있다. 또한, 시공간 점 데이터의 공간 정보는 특정 장소일 수 있으며, 이에, ‘Point(x,y)’는 특정 장소의 좌표일 수 있다.
시공간 선 데이터는 복수의 시공간 점 데이터를 연결한 시공간 데이터를 의미한다. 시공간 선 데이터는 ‘TSLineString(Temporal, Linestring(x1 y1, x2 y2, …, xn yn)’의 형태일 수 있다. 시공간 선 데이터는 특정 시간과 특정 공간에 대응하는 복수의 지점을 연결한 선 형태의 데이터일 수 있다. 이때, ‘Temporal’은 시공간 선 데이터의 시간 정보를 의미할 수 있으며, 즉, 특정 시간과 특정 공간 에 대응하는 복수의 지점의 복수의 시간 정보를 포함할 수 있다. ‘Linestring(x1 y1, x2 y2, …, xn yn)’은 시공간 선 데이터의 공간 정보를 의미할 수 있으며, 즉, 특정 시간과 특정 공간에 대응하는 복수의 지점의 복수의 공간 정보를 포함할 수 있다. 이때, x1 y1, x2 y2, …, xn yn은 복수의 지점 각각의 좌표를 나열한 것일 수 있다.
시공간 다각형 데이터는 다각형 형태로 둘러싸인 일정한 공간에 대응하는 공간 정보를 포함하는 시공간 데이터를 의미한다. 시공간 다각형 데이터는 ‘TSPolygon(Temporal, Polygon(x1 y1, x2 y2, …, xn yn, x1 y1)’의 형태일 수 있다. 시공간 다각형 데이터는 다각형 형태로 둘러싸인 일정한 공간에 대한 공간 정보를 포함할 수 있으며, 이는 ‘Polygon(x1 y1, x2 y2, …, xn yn, x1, y1)’의 형태로 표현될 수 있다. ‘x1 y1, x2 y2, …, xn yn, x1 y1’은 x1 y1 좌표를 시작으로 x2 y2, …, xn yn 좌표로 둘러싸인 다각형 형태의 공간 정보를 의미할 수 있다. 이에, ‘TSPolygon(Temporal, Polygon(x1 y1, x2 y2, …, xn yn, x1 y1)’은 ‘Temporal’에 대응하는 시간 정보와 ‘Polygon(x1 y1, x2 y2, …, xn yn, x1, y1)’의 공간 정보를 포함하는 시공간 다각형 데이터의 형태일 수 있다.
도 4a를 참조하면, 시공간 질의에 존재하는 시간 데이터(410) 및 공간 데이터(420)를 확인할 수 있다. 구체적으로, 시간 데이터(410)는 스타트 타임(410a)과 엔드 타임(410b)을 포함한다. 도 4a에 도시된 시간 데이터(410)는 시간 구간에 대한 정보를 포함하며, 스타트 타임(410a)은 시간 구간이 시작하는 시간을 의미하고, 엔드 타임(410b)은 시간 구간이 끝나는 시간을 의미할 수 있다. 시간 데이터(410)의 스타트 타임(410a)은 2015년 3월 1일 7시이며, 엔드 타임(410b)은 2015년 8월 31일 23시 59분일 수 있다. 시공간 질의에 존재하는 공간 데이터(420)는 다각형 형태로 둘러싸인 일정한 공간에 대한 공간 정보를 포함할 수 있다. 도 4a에 도시된 공간 데이터(420)는 다각형 형태로 둘러싸인 일정한 공간의 각각의 꼭지점에 대응되는 지점에 대한 정보를 포함할 수 있다. 공간 데이터인 ‘435 872, 435 1072, 635 1072, 635 872, 435 872’는 ‘435 872’ 좌표에 대응되는 지점을 시작으로 ‘435 1072’ 좌표, ‘635 1072’ 좌표 및 ‘635 872’ 좌표에 대응되는 지점을 차례로 지나 다시 ‘435 872’ 좌표에 대응되는 지점으로 돌아오는 다각형으로 둘러싸인 공간 정보를 의미할 수 있다.
도 4b를 참조하면, 도 4a에 도시된 시공간 질의에 존재하는 시간 데이터(410) 및 공간 데이터(420)는 질의 처리 수행 장치(100)의 제어부(120)에 의하여 시공간 데이터(430)로 생성될 수 있다. 구체적으로, 도 4b에 도시된 시공간 데이터(430)는 시공간 다각형 데이터의 형태일 수 있다. 시공간 데이터(430)는 TSPolygon(20150301 07:00 20150831 23:59, 435 872, 435 1072, 635 1072, 635 872, 435 872)의 형태이며, 이는 도 4a에 도시된 시간 데이터(410) 및 공간 데이터(420) 각각의 시간 정보 및 공간 정보를 모두 포함할 수 있다. 이처럼 각각 구별되는 형태인 시간 데이터(410) 및 공간 데이터(420)는 하나의 형태인 시공간 데이터(430)로 변환될 수 있다.
이어서, 질의 처리 수행 장치(100)는 시공간 데이터를 이용하여 시공간 연산자에 대응하는 시공간 데이터 연산을 수행한다(S140). 시공간 데이터 연산은 시공간 데이터를 이용한 연산을 의미한다. 질의 처리 수행 장치(100)의 제어부(120)는 생성된 시공간 데이터를 이용하여 시공간 질의에 존재하는 시공간 연산자에 대응하는 시공간 데이터 연산을 수행할 수 있다. 시공간 연산자는 시공간 데이터 연산을 수행할 수 있는 연산자를 의미한다.
시공간 연산자는 시공간 관계 연산자 및 시공간 분석 연산자를 포함할 수 있다. 구체적으로 시공간 관계 연산자는 시공간 데이터에 대응하는 내용 데이터, 즉, 데이터 베이스(300)에 저장되어 있는 저장된 내용 데이터와 시공간 질의에 존재하는 내용 데이터의 관계에 대한 연산을 수행할 수 있는 연산자를 의미한다. 제어부(120)는 시공간 데이터를 생성하며, 생성된 시공간 데이터에 대응하는 내용 데이터는 데이터 베이스(300)에 저장되어 있을 수 있다. 통신부(110)는 데이터 베이스(300)로부터 시공간 데이터에 대응하는 저장된 내용 데이터를 수신하여, 제어부(120)로 전달할 수 있다. 제어부(120)는 전달받은 저장된 내용 데이터와 시공간 질의에 존재하는 내용 데이터를 이용하여 시공간 관계 연산자에 대응하는 시공간 데이터 연산을 수행할 수 있다. 제어부(120)는 시공간 연산자가 시공간 관계 연산자인 경우, 시공간 질의에 존재하는 내용 데이터와 데이터 베이스(300)에 저장된 내용 데이터의 관계에 대하여 시공간 데이터 연산을 수행하여, 결과를 산출할 수 있다. 시공간 관계 연산자에는 포함 관계 연산자, 교차 관계 연산자 및 동일 관계 연산자가 존재할 수 있다.
포함 관계 연산자는 데이터 베이스(300)에 저장된 내용 데이터와 시공간 질의에 존재하는 내용 데이터의 포함 관계에 관한 연산을 수행할 수 있는 연산자를 의미한다. 시공간 관계 연산자가 포함 관계 연산자인 경우, 제어부(120)는 시공간 데이터 연산을 수행함에 있어, 데이터 베이스(300)에 저장되어 있는 시공간 데이터에 대응하는 저장된 내용 데이터가 시공간 질의에 존재하는 내용 데이터를 포함하는지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들면, 데이터 베이스(300)에 저장되어 있는 시공간 데이터에 대응하는 저장된 내용 데이터가 [a, b, c, d]이고, 시공간 질의에 존재하는 내용 데이터가 [a, b]일 경우, 시공간 데이터에 대응하는 저장된 내용 데이터는 시공간 질의에 존재하는 내용 데이터를 포함한다. 따라서, 제어부(120)는 포함 관계 연산자에 대응하는 시공간 데이터 연산의 결과로서 포함한다는 의미의 True를 산출할 수 있다. 이와 달리, 시공간 질의에 존재하는 내용 데이터가 [e, f]일 경우, 시공간 데이터에 대응하는 저장된 내용 데이터는 시공간 질의에 존재하는 내용 데이터를 포함하지 않는다. 따라서, 제어부(120)는 포함 관계 연산자에 대응하는 시공간 데이터 연산의 결과로서 포함하지 않는다는 의미의 False를 산출할 수 있다.
교차 관계 연산자는 데이터 베이스(300)에 저장된 내용 데이터와 시공간 질의에 존재하는 내용 데이터의 교차 여부에 관한 연산을 수행할 수 있는 연산자를 의미한다. 시공간 관계 연산자가 교차 관계 연산자인 경우, 제어부(120)는 시공간 데이터 연산을 수행함에 있어, 데이터 베이스(300)에 저장되어 있는 시공간 데이터에 대응하는 저장된 내용 데이터와 시공간 질의에 존재하는 내용 데이터 사이에 중첩되는 데이터가 존재하는지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들면, 데이터 베이스(300)에 저장되어 있는 시공간 데이터에 대응하는 저장된 내용 데이터가 [a, b, c, d]이고, 시공간 질의에 존재하는 내용 데이터가 [a, b]일 경우, 시공간 데이터에 대응하는 저장된 내용 데이터와 시공간 질의에 존재하는 내용 데이터 사이에는 [a, b]로서 중첩되는 데이터가 존재한다. 따라서, 제어부(120)는 교차 관계 연산자에 대응하는 시공간 데이터 연산의 결과로서 중첩하는 데이터가 존재한다는 의미의 True를 산출할 수 있다. 이와 달리, 시공간 질의에 존재하는 내용 데이터가 [e, f]일 경우, 시공간 데이터에 대응하는 저장된 내용 데이터와 시공간 질의에 존재하는 내용 데이터 사이에는 중첩되는 데이터가 존재하지 않는다. 따라서, 제어부(120)는 교차 관계 연산자에 대응하는 시공간 데이터 연산의 결과로서 중첩하는 데이터가 존재하지 않는다는 의미의 False를 산출할 수 있다.
동일 관계 연산자는 데이터 베이스(300)에 저장된 내용 데이터와 시공간 질의에 존재하는 내용 데이터가 동일한지 여부에 관한 연산을 수행할 수 있는 연산자를 의미한다. 시공간 관계 연산자가 교차 관계 연산자인 경우, 제어부(120)는 시공간 데이터 연산을 수행함에 있어, 데이터 베이스(300)에 저장되어 있는 시공간 데이터에 대응하는 저장된 내용 데이터와 시공간 질의에 존재하는 내용 데이터 사이가 동일한 데이터인지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들면, 데이터 베이스(300)에 저장되어 있는 시공간 데이터에 대응하는 저장된 내용 데이터가 [a, b]이고, 시공간 질의에 존재하는 내용 데이터가 [a, b]일 경우, 시공간 데이터에 대응하는 저장된 내용 데이터와 시공간 질의에 존재하는 내용 데이터는 동일하다. 따라서, 제어부(120)는 동일 관계 연산자에 대응하는 시공간 데이터 연산의 결과로서 데이터가 동일하다는 의미의 True를 산출할 수 있다. 이와 달리, 시공간 질의에 존재하는 내용 데이터가 [c, d]일 경우, 시공간 데이터에 대응하는 저장된 내용 데이터와 시공간 질의에 존재하는 내용 데이터는 상이하다. 따라서, 제어부(120)는 동일 관계 연산자에 대응하는 시공간 데이터 연산의 결과로서 데이터가 동일하지 않는다는 의미의 False를 산출할 수 있다.
시공간 분석 연산자는 시공간 질의를 기초로 생성된 복수의 시공간 데이터를 분석할 수 있는 시공간 데이터 연산을 할 수 있는 연산자를 의미한다. 구체적으로, 시공간 질의에는 복수의 시간 데이터 및 복수의 공간 데이터가 존재할 수 있다. 제어부(120)는 시공간 데이터를 생성하는 단계(S130)를 수행함에 있어, 복수의 시간 데이터 및 복수의 공간 데이터를 기초로 복수의 시공간 데이터를 생성할 수 있다. 구체적으로, 시공간 질의에는 제1 시간 데이터, 제1 공간 데이터, 제2 시간 데이터 및 제2 공간 데이터가 존재할 수 있다. 제어부(120)는 제1 시간 데이터 및 제1 공간 데이터를 기초로 제1 시공간 데이터를 생성할 수 있으며, 제2 시간 데이터 및 제2 공간 데이터를 기초로 제2 시공간 데이터를 생성할 수 있다. 제어부(120)는 시공간 데이터 연산을 수행함에 있어, 제1 시공간 데이터 및 제2 시공간 데이터를 이용하여 제1 시공간 데이터와 제2 시공간 데이터의 분석에 대한 연산을 수행할 수 있다. 시공간 분석 연산자에는 합집합 분석 연산자, 차집합 분석 연산자, 교집합 분석 연산자 및 거리 분석 연산자가 존재할 수 있다.
합집합 분석 연산자는 제1 시공간 데이터와 제2 시공간 데이터를 결합한 합집합 시공간 데이터를 생성하는 시공간 데이터 연산을 수행할 수 있는 연산자를 의미한다. 제어부(120)는 제1 시공간 데이터와 제2 시공간 데이터 각각이 포함하는 시간 정보 및 공간 정보를 결합하여 하나의 시공간 데이터인 합집합 시공간 데이터를 생성할 수 있다. 합집합 시공간 데이터는 제1 시공간 데이터와 제2 시공간 데이터 각각이 포함하는 시간 정보 및 공간 정보를 모두 포함하는 시공간 데이터를 의미한다. 예를 들면, 제1 시공간 데이터는 ‘20160101 20160303, 100 300’으로서, 2016년 1월 1일부터 2016년 3월 3일까지의 시간 구간에 대한 시간 정보 및 100 좌표부터 300 좌표까지의 공간에 대한 공간 정보를 포함하는 시공간 데이터일 수 있다. 또한, 제2 시공간 데이터는 ‘20160202 20160404, 200 400’으로서, 2016년 2월 2일부터 2016년 4월 4일까지의 시간 구간에 대한 시간 정보 및 200 좌표부터 400 좌표까지의 공간에 대한 공간 정보를 포함하는 시공간 데이터일 수 있다. 제어부(120)는 제1 시공간 데이터와 제2 시공간 데이터를 결합한 합집합 시공간 데이터를 생성할 수 있고, 합집합 시공간 데이터는 ‘20160101 20160404, 100 400’일 수 있다. 즉, 합집합 시공간 데이터는 2016년 1월 1일부터 2016년 4월 4일 까지의 시간 구간에 대한 시간 정보 및 100 좌표부터 400 좌표까지의 공간에 대한 공간 정보를 포함하는 시공간 데이터이다.
차집합 분석 연산자는 제1 시공간 데이터에서 제2 시공간 데이터를 제외한 차집합 시공간 데이터를 생성하는 시공간 데이터 연산을 수행할 수 있는 연산자를 의미한다. 제어부(120)는 제1 시공간 데이터가 포함하는 시간 정보 및 공간 정보에서 제2 시공간 데이터 각각이 포함하는 시간 정보 및 공간 정보와 중첩되는 데이터를 제외한 시공간 데이터인 차집합 시공간 데이터를 생성할 수 있다. 차집합 시공간 데이터는 제1 시공간 데이터가 포함하는 시간 정보 및 공간 정보에서 제1 시공간 데이터와 제2 시공간 데이터 모두에 포함된 시간 정보 및 공간 정보를 제외한 시공간 데이터를 의미한다. 예를 들면, 제1 시공간 데이터는 ‘20160101 20160303, 100 300’으로서, 2016년 1월 1일부터 2016년 3월 3일까지의 시간 구간에 대한 시간 정보 및 100 좌표부터 300 좌표까지의 공간에 대한 공간 정보를 포함하는 시공간 데이터일 수 있다. 또한, 제2 시공간 데이터는 ‘20160202 20160404, 200 400’으로서, 2016년 2월 2일부터 2016년 4월 4일까지의 시간 구간에 대한 시간 정보 및 200 좌표부터 400 좌표까지의 공간에 대한 공간 정보를 포함하는 시공간 데이터일 수 있다. 제어부(120)는 제1 시공간 데이터에서 제2 시공간 데이터를 제외한 차집합 시공간 데이터를 생성할 수 있고, 차집합 시공간 데이터는 ‘20160101 20160201, 100 199’일 수 있다. 즉, 차집합 시공간 데이터는 2016년 1월 1일부터 2016년 2월 1일 까지의 시간 구간에 대한 시간 정보 및 100 좌표부터 199 좌표까지의 공간에 대한 공간 정보를 포함하는 시공간 데이터이다.
교집합 분석 연산자는 제1 시공간 데이터와 제2 시공간 데이터 모두에 포함된 데이터인 교집합 시공간 데이터를 생성하는 시공간 데이터 연산을 수행할 수 있는 연산자를 의미한다. 제어부(120)는 제1 시공간 데이터와 제2 시공간 데이터 모두에 포함되어 중첩되는 시간 정보 및 공간 정보를 포함하는 교집합 시공간 데이터를 생성할 수 있다. 교집합 시공간 데이터는 제1 시공간 데이터와 제2 시공간 데이터 모두에 포함된 시간 정보 및 공간 정보를 포함하는 시공간 데이터를 의미한다. 예를 들면, 제1 시공간 데이터는 ‘20160101 20160303, 100 300’으로서, 2016년 1월 1일부터 2016년 3월 3일까지의 시간 구간에 대한 시간 정보 및 100 좌표부터 300 좌표까지의 공간에 대한 공간 정보를 포함하는 시공간 데이터일 수 있다. 또한, 제2 시공간 데이터는 ‘20160202 20160404, 200 400’으로서, 2016년 2월 2일부터 2016년 4월 4일까지의 시간 구간에 대한 시간 정보 및 200 좌표부터 400 좌표까지의 공간에 대한 공간 정보를 포함하는 시공간 데이터일 수 있다. 제어부(120)는 제1 시공간 데이터와 제2 시공간 데이터 모두에 포함된 데이터인 교집합 시공간 데이터를 생성할 수 있고, 교집합 시공간 데이터는 ‘20160202 20160303, 200 300’일 수 있다. 즉, 교집합 시공간 데이터는 2016년 2월 2일부터 2016년 3월 3일 까지의 시간 구간에 대한 시간 정보 및 200 좌표부터 300 좌표까지의 공간에 대한 공간 정보를 포함하는 시공간 데이터이다.
거리 분석 연산자는 제1 시공간 데이터와 제2 시공간 데이터 사이의 가장 짧은 시간과 가장 짧은 거리를 산출하는 시공간 데이터 연산을 수행할 수 있는 연산자를 의미한다. 제어부(120)는 제1 시공간 데이터 및 제2 시공간 데이터 각각이 포함하는 시간 정보 및 공간 정보에 있어, 각각의 시간 정보 사이의 가장 짧은 시간과 각각의 공간 정보에 있어 가장 짧은 거리를 산출할 수 있다. 예를 들면, 제1 시공간 데이터는 ’20160101 100’으로서, 2016년 1월 1일의 시점에 대한 시간 정보 및 100 좌표의 지점에 대한 공간 정보를 포함하는 시공간 데이터일 수 있다. 또한, 제2 시공간 데이터는 ‘20160105 200’으로서, 2016년 1월 5일의 시점에 대한 시간 정보 및 200 좌표의 지점에 대한 공간 정보를 포함하는 시공간 데이터일 수 있다. 제어부(120)는 제1 시공간 데이터와 제2 시공간 데이터 사이의 가장 짧은 시간과 가장 짧은 거리를 산출할 수 있고, 산출한 결과는 ‘4 100’일 수 있다. 즉, 제1 시공간 데이터와 제2 시공간 데이터 사이의 가장 짧은 시간은 4일이며, 가장 짧은 거리는 100일 수 있다.
이어서, 질의 처리 수행 장치(100)는 시공간 데이터 연산을 수행한 결과를 사용자 디바이스(200)로 전달할 수 있다. 구체적으로 질의 처리 수행 장치(100)의 통신부(110)는 제어부(120)로부터 시공간 데이터 연산을 수행한 결과를 수신할 수 있다. 또한, 통신부(110)는 시공간 데이터 연산을 수행한 결과를 사용자 디바이스(200)로 전달할 수 있다. 예를 들면, 시공간 질의에 존재하는 시공간 연산자가 시공간 관계 연산자인 경우, 제어부(120)는 데이터 베이스(300)에 저장되어 있는 시공간 데이터에 대응하는 저장된 내용 데이터와 시공간 질의에 존재하는 내용 데이터의 관계에 대한 연산을 수행할 수 있다. 제어부(120)는 시공간 관계 연산자에 대응하는 시공간 데이터 연산의 수행 결과로서 True 또는 False를 산출할 수 있고, 이를 전달받은 통신부(110)는 사용자 디바이스(200)로 True 또는 False를 전달할 수 있다. 이와 달리, 시공간 질의에 존재하는 시공간 연산자가 시공간 분석 연산자인 경우, 제어부(120)는 제1 시공간 데이터와 제2 시공간 데이터의 분석에 대한 연산을 수행하며, 연산을 수행한 결과인 시공간 데이터를 생성할 수 있다. 이에, 통신부(110)는 연산을 수행한 결과인 시공간 데이터를 제어부(120)로부터 수신하고, 이를 사용자 디바이스(200)로 전달할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 질의 처리 수행 방법 및 이를 이용하는 장치(100)는 시공간 질의에 존재하는 시간 데이터 및 공간 데이터를 시공간 데이터로 생성함으로써 시공간 질의를 수행하는데 소요되는 시간을 감소시킬 수 있다. 종래의 질의 처리 수행 장치는 시공간 질의에 존재하는 시간 데이터 및 공간 데이터를 서로 다른 형태의 데이터로 취급하여 이를 단일한 형태의 데이터로 새롭게 생성하지 않는다. 따라서, 시공간 데이터에 관한 질의의 처리를 수행할 경우, 시간 데이터와 공간 데이터를 별개의 데이터로 취급해야 하였다. 즉, 시간 데이터를 이용한 질의의 처리와 공간 데이터를 이용한 질의의 처리는 상이한 질의의 처리로 수행되었다. 이와 달리, 본 발명의 일 실시예에 따른 질의 처리 수행 방법 및 이를 이용하는 장치(100)는 시간 데이터 및 공간 데이터를 하나의 단일한 데이터 형태인 시공간 데이터로 생성할 수 있다. 시간 데이터와 공간 데이터는 시간 정보 및 공간 정보를 각각 포함하는 바, 서로 다른 데이터의 형태를 띌 수 있다. 시간 데이터와 공간 데이터를 시공간 데이터로 생성할 경우, 서로 다른 데이터 형태를 갖는 두 데이터를 하나의 데이터 형태로 생성할 수 있다. 이에, 하나의 데이터 형태를 이용한 시공간 질의의 처리의 수행에 소요되는 시간은 감소될 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 질의 처리 수행 방법 및 이를 이용하는 장치(100)는 시공간 데이터를 생성하고, 인접한 시간 정보 및 공간 정보를 포함하는 시공간 데이터를 데이터 베이스(300)의 물리적으로 인접한 위치에 저장함으로써, 시공간 질의의 처리를 수행하는데 소요되는 시간을 단축시킬 수 있다. 시공간 데이터를 생성함으로써, 인접한 시간 정보 및 공간 정보를 포함하는 시공간 데이터는 데이터 베이스(300)의 물리적으로 인접한 위치에 저장될 수 있다. 시공간 데이터 연산의 수행에 있어, 인접한 시간 정보 및 공간 정보를 포함하는 시공간 데이터는 함께 검색되어야 할 수 있다. 인접한 시간 정보 및 공간 정보를 포함하는 시공간 데이터는 데이터 베이스(300)에서 물리적으로 인접한 위치에 저장될 수 있고, 이에, 제어부(120)가 시공간 데이터를 검색하는데 소요되는 시간은 단축될 수 있다. 따라서, 제어부(120)는 더욱 빠르게 질의 처리를 수행할 수 있다.
그리고, 본 발명의 일 실시예에 따른 질의 처리 수행 방법 및 이를 이용하는 장치(100)는 시공간 관계 연산자에 대응하는 시공간 데이터 연산을 수행함으로써, 내용 데이터 간의 관계에 대한 연산을 수행할 수 있다. 시공간 관계 연산자는 시공간 데이터에 대응하는 데이터 베이스(300)에 저장된 내용 데이터와 시공간 질의에 존재하는 내용 데이터간의 관계에 대한 연산을 수행할 수 있는 연산자이다. 질의 처리 수행 장치(100)는 시공간 관계 연산자에 의한 연산을 수행할 수 있고, 이에, 사용자 디바이스(200)는 내용 데이터 간의 관계에 대한 연산의 수행 결과를 전달받을 수 있다.
그리고, 본 발명의 일 실시예에 따른 질의 처리 수행 방법 및 이를 이용하는 장치(100)는 시공간 분석 연산자에 대응하는 시공간 데이터 연산을 수행함으로써, 복수의 시공간 데이터를 분석하는 연산을 수행할 수 있다. 제어부(120)는 복수의 시간 데이터 및 복수의 공간 데이터를 기초로 복수의 시공간 데이터를 생성할 수 있다. 또한, 제어부(120)는 복수의 시공간 데이터를 결합하거나, 하나의 시공간 데이터에 나머지 시공간 데이터의 정보를 제외하거나, 복수의 시공간 데이터 모두에 포함된 정보를 생성할 수 있다. 또한, 제어부(120)는 복수의 사공간 데이터 사이의 가장 짧은 시간 및 가장 짧은 거리에 관한 정보를 산출할 수 있다. 이에, 사용자 디바이스(200)는 복수의 시공간 데이터를 분석하는 연산의 처리 결과를 얻을 수 있다.
한편, 질의 처리 수행 장치(100)는 시공간 데이터 연산을 수행함에 있어, 시간 데이터를 이용하여 시간 데이터 연산을 수행하고, 이어서 공간 데이터를 이용하여 공간 데이터 연산을 수행할 수 있다. 구체적으로 질의 처리 수행 장치(100)의 제어부(120)는 시공간 데이터 연산을 수행하는 단계(S140)를 수행하는 경우, 시간 데이터를 이용하여 시간 데이터 연산을 수행한 뒤에, 시간 데이터 연산을 수행한 결과를 기초로 공간 데이터 연산을 수행할 수 있다. 시간 데이터 연산은 시공간 데이터 연산에 있어, 시간 데이터만을 이용하여 수행하는 연산을 의미한다. 또한, 공간 데이터 연산은 시공간 데이터 연산에 있어, 공간 데이터만을 이용하여 수행하는 연산을 의미한다. 제어부(120)는 시공간 데이터가 포함하는 시간 정보 및 공간 정보 중 시간 정보에 대응하는 데이터인 시간 데이터에 관하여 우선적으로 시공간 데이터 연산을 수행한다. 예를 들면, 제어부(120)는 시공간 데이터에 대응하는 내용 데이터를 데이터 베이스(300)에서 검색할 수 있다. 구체적으로 제어부(120)는 ‘20170101 20170105, 서울시 서초구’의 시공간 데이터에 대응되는 내용 데이터를 데이터 베이스(300)에서 검색할 수 있다. 이때, 제어부(120)는 시공간 데이터에 포함되는 시간 정보만을 기초로 데이터 베이스(300)를 우선적으로 검색할 수 있다. 제어부(120)는 2017년 1월 1일부터 2017년 1월 5일이라는 시간 구간에 대한 시간 정보만을 기준으로 데이터 베이스(300)를 검색할 수 있다. 제어부(120)는 시간 데이터를 기초로 검색한 결과를 산출할 수 있고, 산출된 결과에서 시공간 데이터에 포함되는 공간 정보만을 기초로 데이터 베이스(300)를 검색할 수 있다. 즉, 제어부(120)는 2017년 1월 1일부터 2017년 1월 5일이라는 시간 구간에 대한 시간 정보만을 기초로 검색한 정보 중 서울시 서초구라는 공간 정보를 이용하여 데이터를 검색할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 질의 처리 수행 방법 및 이를 이용하는 장치(100)는 시간 데이터를 이용하여 시간 데이터 연산을 수행하고, 시간 데이터 연산을 수행한 결과에서 공간 데이터를 이용하여 공간 데이터 연산을 수행한다. 이에, 시공간 데이터 연산에 소요되는 시간은 감소될 수 있다. 제어부(120)가 시공간 데이터 연산을 수행함에 있어, 시간 데이터와 공간 데이터 모두를 동시에 이용하여 연산을 수행할 경우, 데이터 베이스(300)에 저장되어 있는 거의 모든 데이터를 검색해야할 수 있다. 이와 달리, 제어부(120)가 시간 데이터만을 이용하여 데이터 베이스(300)를 검색하고, 검색될 결과에 한하여 공간 데이터를 이용하여 데이터 베이스(300)를 검색할 경우, 검색의 대상이 되는 데이터의 수는 감소될 수 있다. 이에, 제어부(120)가 시공간 데이터 연산을 수행하는데 소요되는 시간은 감소될 수 있으며, 제어부(120)는 더욱 효과적으로 질의 처리를 수행할 수 있다.
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 더욱 상세하게 설명하였으나, 본 발명은 반드시 이러한 실시예로 국한되는 것은 아니고, 본 발명의 기술사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양하게 변형실시될 수 있다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: 질의 처리 수행 장치
110: 통신부
120: 제어부
200: 사용자 디바이스
300: 데이터 베이스
410: 시간 데이터
410a: 스타트 타임
410b: 엔드 타임
420: 공간 데이터
430: 시공간 데이터

Claims (21)

  1. 사용자 디바이스로부터 시공간 질의를 수신하는 단계;
    상기 시공간 질의에 두 개 이상의 시간 데이터 및 공간 데이터가 존재하는지 결정하는 단계;
    하나의 시간 데이터 및 공간 데이터가 존재하는 경우, 상기 시공간 질의에 존재하는 시공간 연산자가 포함 관계 연산자, 교차 관계 연산자 및 동일 관계 연산자 중 어느 하나의 시공간 관계 연산자인지 결정하고, 상기 두 개 이상의 시간 데이터 및 공간 데이터가 존재하는 경우, 상기 시공간 질의에 존재하는 시공간 연산자가 합집합 분석 연산자, 차집합 분석 연산자, 교집합 분석 연산자 및 거리 분석 연산자 중 어느 하나의 시공간 분석 연산자인지 결정하는 단계;
    적어도 하나의 시간 데이터 및 공간 데이터를 기초로 시공간 데이터를 생성하는 단계; 및
    상기 결정된 어느 하나의 연산자를 토대로 하는 시공간 데이터 연산을 수행하는 단계; 를 포함하며,
    상기 시공간 데이터를 생성하는 단계는,
    상기 공간 데이터에 하나의 숫자 그룹이 존재하는 경우, 상기 시공간 질의에 특정 지점에 대한 내용 데이터가 포함된 것으로 결정하여 시공간 점 데이터를 생성하고, 상기 공간 데이터에 상기 두 개 이상의 숫자 그룹이 존재하는 경우, 첫번째 숫자 그룹과 마지막 숫자 그룹과의 일치 여부를 결정하는 단계; 와
    상기 첫번째 숫자 그룹과 상기 마지막 숫자 그룹이 일치하지 않는 경우, 상기 시공간 질의가 특정 구간에 대한 내용 데이터가 포함된 것으로 결정하여 시공간 선 데이터를 생성하고, 상기 첫번째 숫자 그룹과 상기 마지막 숫자 그룹이 일치하는 경우, 상기 시공간 질의가 특정 영역에 대한 내용 데이터가 포함된 것으로 결정하여 시공간 다각형 데이터를 생성하는 단계; 를 더 포함하며,
    상기 시공간 데이터 연산을 수행하는 단계는,
    상기 시공간 연산자가 상기 시공간 관계 연산자인 경우,
    데이터베이스 내에 상기 시공간 질의에 존재하는 내용 데이터를 기준으로 물리적으로 인접하여 저장된 시공간 데이터 그룹을 추출하는 단계;
    상기 추출된 상기 시공간 데이터 그룹 내에서 상기 시간 데이터에 대응하는 내용 데이터를 검색하는 단계;
    상기 시간 데이터에 대응하여 검색된 내용 데이터 내에서 상기 공간 데이터에 대응하는 내용 데이터를 검색하는 단계; 와
    상기 공간 데이터에 대응하여 검색된 내용 데이터를 기초로 상기 시공간 질의에 대한 답변을 참(True) 또는 거짓(False)으로 출력하는 단계; 더 포함하며,
    상기 시공간 연산자가 시공간 분석 연산자인 경우,
    상기 두 개 이상의 시간 데이터 및 공간 데이터를 기초로 생성된 두 개 이상의 시공간 데이터를 기초로 수행된 연산 결과에 따라 상기 시공간 질의에 대한 답변을 시공간 데이터 형태로 출력하는 단계; 를 더 포함하는, 교통 빅데이터 질의 처리 수행 방법.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서,
    상기 시공간 관계 연산자가 상기 포함 관계 연산자인 경우,
    상기 시공간 데이터 연산을 수행하는 단계는,
    상기 시공간 데이터에 대응하는 상기 저장된 내용 데이터가 상기 시공간 질의에 존재하는 상기 내용 데이터를 포함하는지 여부를 결정하는 단계를 포함하는, 교통 빅데이터 질의 처리 수행 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 시공간 관계 연산자가 상기 교차 관계 연산자인 경우,
    상기 시공간 데이터 연산을 수행하는 단계는,
    상기 시공간 데이터에 대응하는 상기 저장된 내용 데이터와 상기 시공간 질의에 존재하는 상기 내용 데이터 사이에 중첩되는 데이터가 존재하는지 여부를 결정하는 단계를 포함하는, 교통 빅데이터 질의 처리 수행 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 시공간 관계 연산자가 상기 동일 관계 연산자인 경우,
    상기 시공간 데이터 연산을 수행하는 단계는,
    상기 시공간 데이터에 대응하는 상기 저장된 내용 데이터와 상기 시공간 질의에 존재하는 상기 내용 데이터가 동일한지 여부를 결정하는 단계를 포함하는, 교통 빅데이터 질의 처리 수행 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 시간 데이터는 제1 시간 데이터 및 제2 시간 데이터를 포함하며,
    상기 공간 데이터는 제1 공간 데이터 및 제2 공간 데이터를 포함하며,
    상기 시공간 연산자가 시공간 분석 연산자인 경우,
    상기 시공간 데이터를 생성하는 단계는,
    상기 제1 시간 데이터 및 상기 제1 공간 데이터를 기초로 제1 시공간 데이터를 생성하는 단계; 및
    상기 제2 시간 데이터 및 상기 제2 공간 데이터를 기초로 제2 시공간 데이터를 생성하는 단계를 포함하며,
    상기 시공간 데이터 연산을 수행하는 단계는,
    상기 제1 시공간 데이터 및 제2 시공간 데이터를 이용하여 상기 제1 시공간 데이터와 상기 제2 시공간 데이터의 분석에 대한 연산을 수행하는 단계인, 교통 빅데이터 질의 처리 수행 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 시공간 분석 연산자가 상기 합집합 분석 연산자인 경우,
    상기 시공간 데이터 연산을 수행하는 단계는,
    상기 제1 시공간 데이터와 상기 제2 시공간 데이터를 결합한 합집합 시공간 데이터를 생성하는 단계를 포함하는, 교통 빅데이터 질의 처리 수행 방법.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 시공간 분석 연산자가 상기 차집합 분석 연산자인 경우,
    상기 시공간 데이터 연산을 수행하는 단계는,
    상기 제1 시공간 데이터에서 상기 제2 시공간 데이터를 제외한 차집합 시공간 데이터를 생성하는 단계를 포함하는, 교통 빅데이터 질의 처리 수행 방법.
  11. 제8항에 있어서,
    상기 시공간 분석 연산자가 상기 교집합 분석 연산자인 경우,
    상기 시공간 데이터 연산을 수행하는 단계는,
    상기 제1 시공간 데이터와 상기 제2 시공간 데이터 모두에 포함된 데이터인 교집합 시공간 데이터를 생성하는 단계를 포함하는, 교통 빅데이터 질의 처리 수행 방법.
  12. 제8항에 있어서,
    상기 시공간 분석 연산자가 상기 거리 분석 연산자인 경우,
    상기 시공간 데이터 연산을 수행하는 단계는,
    상기 제1 시공간 데이터 및 상기 제2 시공간 데이터 사이의 가장 짧은 시간과 가장 짧은 거리를 산출하는 단계를 포함하는, 교통 빅데이터 질의 처리 수행 방법.
  13. 사용자 디바이스로부터 시공간 질의를 수신하도록 구성된 통신부; 및
    상기 시공간 질의에 두 개 이상의 시간 데이터, 공간 데이터 및 시공간 연산자가 존재하는지 결정하고,
    하나의 시간 데이터 및 공간 데이터가 존재하는 경우, 상기 시공간 질의에 존재하는 시공간 연산자가 포함 관계 연산자, 교차 관계 연산자 및 동일 관계 연산자 중 어느 하나의 시공간 관계 연산자인지 결정하고, 상기 두 개 이상의 시간 데이터 및 공간 데이터가 존재하는 경우, 상기 시공간 질의에 존재하는 시공간 연산자가 합집합 분석 연산자, 차집합 분석 연산자, 교집합 분석 연산자 및 거리 분석 연산자 중 어느 하나의 시공간 분석 연산자인지 결정하고,
    적어도 하나의 시간 데이터 및 공간 데이터를 기초로 시공간 데이터를 생성하고,
    상기 결정된 어느 하나의 연산자를 토대로 하는 시공간 데이터 연산을 수행하도록 구성된 제어부를 포함하며,
    상기 제어부는,
    상기 공간 데이터에 하나의 숫자 그룹이 존재하는 경우, 상기 시공간 질의에 특정 지점에 대한 내용 데이터가 포함된 것으로 결정하여 시공간 점 데이터를 생성하고, 상기 공간 데이터에 상기 두 개 이상의 숫자 그룹이 존재하는 경우, 첫번째 숫자 그룹과 마지막 숫자 그룹과의 일치 여부를 결정하고,
    상기 첫번째 숫자 그룹과 상기 마지막 숫자 그룹이 일치하지 않는 경우, 상기 시공간 질의가 특정 구간에 대한 내용 데이터가 포함된 것으로 결정하여 시공간 선 데이터를 생성하고, 상기 첫번째 숫자 그룹과 상기 마지막 숫자 그룹이 일치하는 경우, 상기 시공간 질의가 특정 영역에 대한 내용 데이터가 포함된 것으로 결정하여 시공간 다각형 데이터를 생성하며,
    상기 시공간 연산자가 상기 시공간 관계 연산자인 경우,
    데이터베이스 내에 상기 시공간 질의에 존재하는 내용 데이터를 기준으로 물리적으로 인접하여 저장된 시공간 데이터 그룹을 추출하고,
    상기 추출된 상기 시공간 데이터 그룹 내에서 상기 시간 데이터에 대응하는 내용 데이터를 검색하고,
    상기 시간 데이터에 대응하여 검색된 내용 데이터 내에서 상기 공간 데이터에 대응하는 내용 데이터를 검색하고,
    상기 공간 데이터에 대응하여 검색된 내용 데이터를 기초로 상기 시공간 질의에 대한 답변을 참(True) 또는 거짓(False)으로 출력하며,
    상기 시공간 연산자가 시공간 분석 연산자인 경우,
    상기 두 개 이상의 시간 데이터 및 공간 데이터를 기초로 생성된 두 개 이상의 시공간 데이터를 기초로 수행된 연산 결과에 따라 상기 시공간 질의에 대한 답변을 시공간 데이터 형태로 출력하는, 교통 빅데이터 질의 처리 수행 장치.
  14. 삭제
  15. 삭제
  16. 제13항에 있어서,
    상기 시공간 관계 연산자가 상기 포함 관계 연산자인 경우,
    상기 제어부는,
    상기 시공간 데이터 연산의 수행에 있어,
    상기 시공간 데이터에 대응하는 상기 저장된 내용 데이터가 상기 시공간 질의에 존재하는 상기 내용 데이터를 포함하는지 여부를 결정하도록 더 구성된, 교통 빅데이터 질의 처리 수행 장치.
  17. 제13항에 있어서,
    상기 시공간 관계 연산자가 상기 교차 관계 연산자인 경우,
    상기 제어부는,
    상기 시공간 데이터 연산의 수행에 있어,
    상기 시공간 데이터에 대응하는 상기 저장된 내용 데이터와 상기 시공간 질의에 존재하는 상기 내용 데이터 사이에 중첩되는 데이터가 존재하는지 여부를 결정하도록 더 구성된, 교통 빅데이터 질의 처리 수행 장치.
  18. 제13항에 있어서,
    상기 시간 데이터는 제1 시간 데이터 및 제2 시간 데이터를 포함하며,
    상기 공간 데이터는 제1 공간 데이터 및 제2 공간 데이터를 포함하며,
    상기 시공간 연산자가 시공간 분석 연산자인 경우,
    상기 제어부는,
    상기 시공간 데이터의 생성에 있어,
    상기 제1 시간 데이터 및 상기 제1 공간 데이터를 기초로 제1 시공간 데이터를 생성하고,
    상기 제2 시간 데이터 및 상기 제2 공간 데이터를 기초로 제2 시공간 데이터를 생성하고,
    상기 시공간 데이터 연산의 수행에 있어,
    상기 제1 시공간 데이터 및 제2 시공간 데이터를 이용하여 상기 제1 시공간 데이터와 상기 제2 시공간 데이터의 분석에 대한 연산을 수행하도록 더 구성된, 교통 빅데이터 질의 처리 수행 장치.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 시공간 분석 연산자가 상기 합집합 분석 연산자인 경우,
    상기 제어부는,
    상기 시공간 데이터 연산의 수행에 있어,
    상기 제1 시공간 데이터와 상기 제2 시공간 데이터를 결합한 합집합 시공간 데이터를 생성하도록 더 구성된, 교통 빅데이터 질의 처리 수행 장치.
  20. 제18항에 있어서,
    상기 시공간 분석 연산자가 상기 차집합 분석 연산자인 경우,
    상기 제어부는,
    상기 시공간 데이터 연산의 수행에 있어,
    상기 제1 시공간 데이터에서 상기 제2 시공간 데이터를 제외한 차집합 시공간 데이터를 생성하도록 더 구성된, 교통 빅데이터 질의 처리 수행 장치.
  21. 제18항에 있어서,
    상기 시공간 분석 연산자가 상기 교집합 분석 연산자인 경우,
    상기 제어부는,
    상기 시공간 데이터 연산의 수행에 있어,
    상기 제1 시공간 데이터와 상기 제2 시공간 데이터 모두에 포함된 데이터인 교집합 시공간 데이터를 생성하도록 더 구성된, 교통 빅데이터 질의 처리 수행 장치.
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정원일 외, 위치 기반 서비스를 위한 시공간 데이터모델에 관한 연구, 개방형지리정보시스템학회논문지 제5권, p5-21(2003)*

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