KR20130085011A - Indexing system of space object for combination object of soi and content - Google Patents

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KR20130085011A
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Abstract

PURPOSE: A space information indexing system for a combined subject of space of interest (SOI) and the contents is provided to search subject information efficiently where contents information and SOI as a space subject are combined. CONSTITUTION: A position information extractor (210) sets up a minimum boundary area of a first SOI. The position information extractor calculates at least one center point coordinate of the minimum boundary area. A drawing number converter (220) maps the first SOI to a drawing number of a map including the center point coordinate. A spatial indexer (230) constitutes information for the mapped first SOI in a database type. When search for the first SOI is requested, the spatial indexer provides the result for a second SOI related with the first SOI. [Reference numerals] (210) Position information extractor (Location Data Extractor); (220) Drawing number converter (TMS Conversion); (230) Spatial indexer (LBS Indexer); (AA) Language/character processor (Locale); (BB) Morpheme analyzer

Description

SOI와 Content의 결합 객체에 대한 공간정보 색인 시스템{Indexing system of space object for combination object of SOI and content}Indexing system of space object for combination object of SOI and content}

본 발명은 SOI(Space of Interest)와 컨텐츠(content)의 결합 객체를 보다 빠르고 효율적으로 검색하는 색인 기술에 관한 것이다. 특히, 본 발명은 공간에 대한 정보와 컨텐츠 키워드의 결합 형태의 색인 정보를 inverted file DB 형태로 구비하여 공간 정보를 빠르게 검색할 수 있도록 한다.
The present invention relates to an indexing technology for searching a combined object of a space of interest (SOI) and content more quickly and efficiently. In particular, the present invention includes index information in the form of a combination of information about a space and a content keyword in an inverted file DB form so that spatial information can be quickly searched.

흔히 알려진 검색 기법은 키워드를 자연어 형태로 분석하여 검색하는 키워드 검색/색인 기법이다. 키워드 검색/색인 기법은 사전에 검색하고자 하는 문서에서 키워드를 추출하면서 해당 문서와의 관계를 inverted file 구조로 구축한 후, 사용자가 특정 키워드를 이용한 검색을 요청할 경우 inverted file 구조에서 해당 키워드에 해당하는 문서들을 추출하여 우선순위를 부여하여 사용자에게 검색 결과를 표시하는 방법을 사용한다.Commonly known search techniques are keyword search / index techniques that analyze keywords and search them in natural language form. The keyword search / index technique extracts keywords from the documents to be searched in advance, builds a relationship with the documents in the inverted file structure, and when a user requests a search using a specific keyword, Extract and prioritize documents to present search results to users.

이러한 검색/색인 기법은 주어진 주제(topic)에 대한 검색 능력을 향상시킨는 방식으로 발전되어 왔고, 특정 주제와 관련된 키워드를 중심으로 적합도를 고려한 검색 결과를 표시하고 있다.This search / index technique has been developed in such a way as to improve the search ability for a given topic, and displays the search results considering the fitness based on keywords related to a specific topic.

하지만, 주어진 위치나 영역과 관련된 특정 정보를 검색하는 방식으로는 기술적 진보를 이루고 있지 못하다. 따라서, 이러한 특정 주제별 키워드 검색/색인 기법이 POI(Point of interest)와 같은 지리 정보 검색 서비스에서도 그대로 채택되어 사용된다.
However, there is no technological advancement in the way of searching for specific information related to a given location or area. Therefore, this specific subject keyword search / index technique is adopted and used in geographic information retrieval services such as point of interest (POI).

도 1은 POI를 이용한 지리정보 검색 서비스의 예를 도시하고 있다.1 illustrates an example of a geographic information retrieval service using POI.

일반적인 검색창을 이용하여 "의왕시 삼겹살"이라는 단어에 대한 지리정보 검색을 요청하면, "의왕시"라는 키워드와 "삼겹살"이라는 키워드를 각각 inverted file 구조에서 찾아내고, 각각의 검색 결과의 중복 POI(여기서는 음식점 정보)를 추출한다. 추출된 "A. 화덕", "B 강원멧돼지", "C 계경목장" 등의 XY 지리정보를 추출한 후, 이들 지리정보를 표시할 수 있는 적정한 지도(여기서는, "경기도 의왕시"의 인근 지도)를 우선 표시한다. 그리고, 해당 지도 위에 추출된 "A. 화덕", "B 강원멧돼지", "C 계경목장" 등의 XY 지리정보 위치에 특정 마크를 표현한다.If you request a geographic search for the word "Uiwang-si samgyeopsal" using the general search box, the keyword "Uiwang-si" and "samgyeopsal" are found in the inverted file structure, and duplicate POIs of each search result ( Restaurant information). After extracting the XY geographic information such as "A. Fire Duck", "B Gangwon Boar", and "C Gyekyung Ranch", the appropriate map (here, "Uiwang-si, Gyeonggi-do") is displayed. Display first. Then, a specific mark is expressed at XY geographic information such as "A. fire duck", "B Gangwon boar", "C gyekyung ranch" extracted on the map.

하지만, 이러한 POI 지리정보 검색 서비스는 기본적으로 키워드 검색 기법을 그대로 활용하고 있으며, 검색된 결과의 POI 정보의 XY 좌표 값을 지도에 단순히 표현한 것에 지나지 않는다.
However, the POI geographic information retrieval service basically utilizes a keyword retrieval technique, and merely expresses the XY coordinate value of the POI information of the searched result on a map.

또한, 기본적으로 POI(Point of Interest)를 이용한 위치 기반 데이터는 XY 좌표값으로 표현되는 특정 지점을 단위로 한다. 따라서, 이러한 POI 데이터를 이용하는 위치 정보 서비스에서는, 특정 위치 검색 시 해당 좌표에 해당하는 지점만을 표시(예를 들어, 특정 빌딩 검색 시, 그 빌딩의 입구 좌표를 표시)하므로, 공간의 면적이나 하위 시설 등을 정확히 표현할 수 없었다. 따라서, 위치 기반 데이터 검색에 있어서, ‘SOI’라는 공간을 나타내는 개념을 도입하였으며, 이러한 SOI 단위로 구성된 위치정보 서비스를 구축하는 노력이 계속되어 왔다.
In addition, the location-based data using a point of interest (POI) is basically a unit of a specific point expressed in XY coordinate values. Therefore, in the location information service using the POI data, only a point corresponding to the corresponding coordinate is displayed when searching for a specific location (for example, when searching for a specific building, the entrance coordinates of the building are displayed), so that the area of space or sub facilities Could not be represented accurately. Therefore, in location-based data retrieval, the concept of representing a space called 'SOI' has been introduced, and efforts have been made to build a location information service composed of such SOI units.

하지만, SOI 공간 객체에 대한 효율적인 검색은 전무하다. 즉, 단순 키워드 검색/색인 기법으로는 SOI에 대한 검색이 효과적이지 못하고, 또한 POI 지리정보검색 서비스를 적용하기에는 공간 개념이 적용되지 않은 POI를 공간 객체인 SOI에 그대로 적용하기에는 무리가 있다.
However, there is no efficient search for SOI spatial objects. In other words, a simple keyword search / index technique is not effective in searching for SOI, and it is unreasonable to apply a POI to which a spatial concept is not applied to a SOI as a spatial object.

본 발명의 목적은 공간 객체로서의 SOI와 컨텐츠 정보가 결합된 객체 정보를 효율적으로 검색할 수 있는 색인 기법을 제공하는 것이다.An object of the present invention is to provide an indexing technique that can efficiently search for object information combined with SOI and content information as a spatial object.

또한, 본 발명의 다른 목적은 지도의 도엽 번호를 활용하여 공간 정보를 보다 빠르고 효율적으로 검색할 수 있도록 하는 색인 기법을 제공하는 것이다. In addition, another object of the present invention is to provide an indexing technique that enables faster and more efficient retrieval of spatial information by utilizing the leaf number of a map.

또한 본 발명의 다른 목적은 SOI에 추가적인 SOI 또는 콘텐츠를 맵핑 및 색인함으로써 검색 효율성을 높이는 것이다.It is another object of the present invention to improve search efficiency by mapping and indexing additional SOI or content to SOI.

상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 공간정보 색인 시스템은, 제1 공간객체(SOI, Space of Interest)의 최소 경계 영역을 설정하고 상기 최소 경계 영역의 적어도 하나의 중심점 좌표를 산출하는 위치정보 추출기; 상기 적어도 하나의 중심점 좌표가 포함되는 맵의 도엽번호에 상기 제1 SOI를 맵핑하는 도엽번호 변환기; 및 상기 맵핑된 제1 SOI에 대한 정보를 DB 형태로 구성하는 공간 색인기를 포함하고, 상기 공간 색인기는 상기 제1 SOI에 대한 제2 SOI의 거리, 방향, 및 관계에 대한 정보를 색인하여, 상기 제1 SOI에 대한 검색이 요청되면 상기 제1 SOI와 관련된 상기 제2 SOI에 대한 결과가 함께 제공되도록 한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a spatial information indexing system that sets a minimum boundary area of a first space object (SOI) and sets at least one center point coordinate of the minimum boundary area. A location information extractor for calculating; A leaf number converter for mapping the first SOI to a leaf number of a map including the at least one center point coordinate; And a spatial indexer configured to form information on the mapped first SOI in a DB form, wherein the spatial indexer indexes information on a distance, a direction, and a relationship of a second SOI with respect to the first SOI. When a search for a first SOI is requested, a result for the second SOI related to the first SOI is provided together.

또한, 상기 제1 SOI 및 제2 SOI는 일정한 면적을 지니는 좌표들의 집합체이며, 상기 중심점 좌표는 산술 평균 기법 또는 가중치 평균 기법 중에 적어도 하나를 이용하여 산출될 수 있다.In addition, the first SOI and the second SOI are a collection of coordinates having a predetermined area, and the center point coordinates may be calculated using at least one of an arithmetic mean technique or a weighted average technique.

또한, 상기 도엽번호 변환기는 상기 적어도 하나의 중심점 좌표가 포함되는 상기 맵이 복수개의 도엽번호에 걸쳐 있는 경우에는 상기 복수개의 도엽번호 중에 적어도 하나 이상에 대하여 상기 공간객체를 맵핑할 수 있다.The leaflet number converter may map the spatial object to at least one of the leaflet numbers when the map including the at least one center point coordinate spans a plurality of leaflet numbers.

또한 상기 공간 색인기는 상기 도엽번호에 맵핑된 제1 SOI에 대해 키워드 인덱스 정보를 추가로 맵핑하거나, 콘텐츠에 포함된 좌표정보가 상기 제1 SOI의 상기 최소 경계 영역에 포함되면, 상기 제1 SOI에 대해 상기 콘텐츠를 추가로 맵핑할 수 있다.The spatial indexer may further map keyword index information with respect to the first SOI mapped to the leaf number, or if coordinate information included in content is included in the minimum boundary region of the first SOI, the spatial indexer may be assigned to the first SOI. The content can be further mapped.

본 발명은 XY 좌표 만을 검색대상으로 하는 기존 POI 지리 정보 검색과 대비하여, 일정한 영역의 정보를 포함하는 SOI 공간객체를 검색할 수 있다.According to the present invention, an SOI spatial object including information of a predetermined region can be searched as compared with the existing POI geographic information search using only XY coordinates as a search target.

또한, 본 발명은 도엽 번호를 이용한 색인 구조를 구축하고 있어, 사용자가 특정 공간 정보를 검색하고 자 할 경우에 우선 특정 도엽번호를 먼저 추출하여 해당 도엽 번호 내에서의 해당 SOI 정보를 추출할 수 있기 때문에 훨씬 빠르고 효율적인 검색이 가능하게 된다.In addition, the present invention constructs an index structure using a map number, and when a user desires to search specific spatial information, it first extracts a specific map number and extracts corresponding SOI information in the map number This makes searching much faster and more efficient.

또한, 본 발명은 SOI와 관련된 타 SOI 및 콘텐츠를 맵핑하여 색인함으로써 SOI와 관계된 다른 SOI에 대한 검색 용이성을 높이고, 종래의 키워드 매칭 검색방법의 한계를 극복할 수 있다.
In addition, the present invention improves the ease of searching for other SOIs related to SOI by mapping and indexing other SOIs and contents related to the SOI, and can overcome the limitations of the conventional keyword matching search method.

도 1은 POI를 이용한 지리정보 검색 서비스의 예를 도시한 도면.
도 2는 본 발명에 따른 공간객체 검색 색인 시스템의 개략도.
도 3은 다수의 도엽번호에 걸쳐있는 SOI에 대해 도엽번호를 맵핑하는 방법을 도시한 도면.
도 4는 도엽번호를 부가하는 방식을 설명하는 도면.
도 5는 공간상에 존재하는 복수개의 SOI를 연관짓는 정보를 나타낸다.
1 is a diagram illustrating an example of a geographic information retrieval service using POI.
2 is a schematic diagram of a spatial object search index system according to the present invention;
3 illustrates a method of mapping a leaf number to an SOI that spans multiple leaf numbers.
4 is a diagram for explaining a method of adding a leaf number.
5 shows information for associating a plurality of SOIs existing in space.

이하, 본 발명의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명의 실시예를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 실시예에 대한 이해를 방해한다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.Hereinafter, some embodiments of the present invention will be described in detail with reference to exemplary drawings. In adding reference numerals to the components of each drawing, it should be noted that the same reference numerals are assigned to the same components as much as possible even though they are shown in different drawings. In the following description of the embodiments of the present invention, a detailed description of known functions and configurations incorporated herein will be omitted when it may make the difference that the embodiments of the present invention are not conclusive.

도 2는 본 발명에 따른 공간객체 검색 색인 시스템을 도시하고 있다.2 illustrates a spatial object search index system according to the present invention.

본 발명에 따른 공간객체 검색 색인 시스템은 크게 키워드(keyword) 색인기(100), 공간정보 색인기(200), 및 LBS 변환 파일 인덱싱 모듈(LBS inverted File Indexing molule)(300)으로 구성된다The spatial object search indexing system according to the present invention is largely composed of a keyword indexer 100, a spatial information indexer 200, and an LBS inverted file indexing molule 300.

우선 키워드(keyword) 색인기(100)는 SOI DB나 Content DB에 저장된 SOI나 컨텐츠 데이터를 추출하여 언어/문자 처리기를 통해 정규화하는 과정을 수행한다. 이후, 형태소 분석기를 통해 형태소 분석, 품사 태깅 등을 통해 키워드 색인 정보를 추출한다. 이러한 키워드 색인기(100)의 내부 동작은 종래의 키워드 검색/색인 기법에서 사용하는 방식을 그대로 사용하기 때문에, 구체적인 설명은 생략하기로 한다.First, the keyword indexer 100 extracts SOI or content data stored in an SOI DB or a content DB and normalizes them through a language / character processor. Subsequently, keyword index information is extracted through morpheme analysis and part-of-speech tagging through a morpheme analyzer. Since the internal operation of the keyword indexer 100 uses the method used in the conventional keyword search / index technique, a detailed description thereof will be omitted.

공간정보 색인기(200)는 위치정보추출기(Location Data Extractor; 210), 도엽번호 변환기(TMS Conversion; 220), 공간색인기(LBS Indexer; 230)를 포함한다.The spatial information indexer 200 includes a location data extractor 210, a TMS conversion 220, and a spatial indexer 230.

위치정보추출기(Location Data Extractor; 210)는 공간 객체 SOI의 위치 정보를 이용하여 MBR(Minimum Bounding Rectangle)을 추출하고, 추출된 MBR을 이용하여 중심점을 구하는 기능을 수행한다.The location data extractor 210 extracts a MBR (Minimum Bounding Rectangle) using location information of the spatial object SOI and performs a function of obtaining a center point using the extracted MBR.

SOI의 위치정보는 일정한 면적을 가지고 있기 때문에, 일정한 boundary의 XY 위치 정보를 포함하고 있다. 그 형태는 간단한 사각형의 형태일 수도 있지만, 곡선형, 불규칙한 형상일 수도 있다.Since the location information of the SOI has a constant area, it contains the XY location information of a certain boundary. The shape may be a simple rectangular shape, but may also be a curved or irregular shape.

이러한 다양한 형태를 지니는 SOI에서 일정한 범위의 XY 위치 정보 값을 추출하여 해당 면적을 포함하는 최소 사각형의 틀의 구하게 된다.In a SOI having such various forms, a range of XY location information values is extracted to obtain a minimum rectangular frame including a corresponding area.

따라서, MBR(Minimum Bounding Rectangle)은 다음과 같이 정의할 수 있다.Therefore, MBR (Minimum Bounding Rectangle) can be defined as follows.

Figure pat00001
Figure pat00001

그리고 MBR을 통해 얻어진 이 값을 이용하여, 해당 SOI 정보를 대표할 수 있는 중심점 (X, Y)을 구한다. 여기서, 중심점(X, Y)은 다음과 같은 수식에 의해 산술위치 평균으로 산출될 수 있다.Using this value obtained through MBR, the center point (X, Y) that can represent the SOI information is obtained. Here, the center point (X, Y) may be calculated as the arithmetic position average by the following equation.

Figure pat00002
Figure pat00002

본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, SOI의 중심점은 도엽번호에 해당하는 지역의 인기도 및/또는 도엽 내의 사용자 활동과 같은 하나 이상의 요소를 반영하여 수정될 수 있다. 이와 같은 수정사항들은 다수의 도엽에 걸쳐있는 SOI가 인기있는, 및/또는 다른 사용자들에 의해 리뷰가 잘 되어 있는 도엽 내에 인덱싱 될 가능성을 증가시킨다. According to a preferred embodiment of the present invention, the center point of the SOI may be modified to reflect one or more factors such as the popularity of the region corresponding to the leaf number and / or user activity in the leaf. Such modifications increase the likelihood that an SOI that spans multiple maps will be indexed within a map that is popular and / or well reviewed by other users.

일 실시예에서, 가중치가 적용된 중심점(Weighted Index Point, WIP)은 다음과 같이 계산될 수 있다.In one embodiment, the weighted index point (WIP) may be calculated as follows.

Figure pat00003
Figure pat00003

여기에서 Sx는, 도엽 W의 x좌표에서 SOI의 산술평균된 x좌표를 감한 값의 부호(sign) (즉, 1 또는 -1)와 같고, Sy는, 도엽 W의 y좌표에서 SOI의 산술평균된 y좌표를 감한 값의 부호(즉, 1 또는 -1)와 같다. 가중치가 적용된 W는 다음과 같이 표현된다.Where Sx is equal to the sign of the value obtained by subtracting the arithmetic averaged x-coordinate of the SOI from the x-coordinate of the leaf W (i.e., 1 or -1), and Sy is the arithmetic mean of the SOI at the y-coordinate of the leaf W. Is equal to the sign of the value obtained by subtracting the y-coordinate (ie, 1 or -1). The weighted W is expressed as follows.

Figure pat00004
Figure pat00004

Wp는 도엽 내 SOI 인기도(e.g., SOI의 조회수 또는 SOI를 참조한 횟수로 측정될 수 있는)의 전체 누적치를 나타낸다. Wα는 도엽 내 사용자 활동(e.g., SOI를 리뷰하거나, 제안하거나, 공유하거나 하는 것과 같은)의 전체 누적치를 나타낸다. α는 SOI의 인기도 Wp 와 상대적인 사용자 활동 Wa의 영향을 조절하기 위해 관리자에 의해 설정될 수 있는 임의의 가중치이다.Wp represents the total cumulative value of SOI popularity in the foliage (e.g., which can be measured by the number of views of the SOI or the number of times the SOI was referenced). Wα represents the total cumulative value of user activity in the foliage (e.g., such as reviewing, suggesting, or sharing SOI). α is an arbitrary weight that can be set by the administrator to adjust the impact of the popularity Wp of the SOI and the relative user activity Wa.

또한, 본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, SOI가 행정적 경계, 지도의 도협 번호 등에 걸치도록 상당히 넓은 면적과 내부 건물로 구성되어 있는 경우에는, 특정 SOI에 대하여 다수의 중심점 (X, Y)을 구할 수도 있다.Further, according to a preferred embodiment of the present invention, when the SOI is composed of a fairly large area and internal buildings to cover administrative boundaries, map numbers, etc., a plurality of center points (X, Y) can be obtained for a particular SOI. It may be.

도 3을 참조하면, 특정 SOI가 도엽번호 12348, 12349, 12351, 12352 등 4개의 도엽번호에 걸쳐 있는 경우를 도시하고 있다. 특정 SOI가 도엽번호와 중첩되는 지 여부는, 특정 SOI와 도엽 지도간의 공간연산을 수행하는 방식으로 확인할 수 있는데, 도 3과 같은 경우에는 특정 SOI가 도엽번호 12348, 12349, 12351, 12352 등 4개의 도엽에 중첩되는 것으로 확인된다. 이러한 경우에, 중첩되는 도엽번호에 대하여 특정 SOI를 모두 맵핑하여 관리하는 것이 바람직하다.Referring to FIG. 3, a case in which a specific SOI spans four leaf numbers, such as leaf numbers 12348, 12349, 12351, and 12352, is illustrated. Whether or not a specific SOI overlaps with a leaf number can be confirmed by performing a spatial operation between the specific SOI and the leaf map. In the case of FIG. 3, the specific SOI is divided into four leaf numbers 12348, 12349, 12351, and 12352. It is confirmed that it overlaps with a leaf. In such a case, it is preferable to map and manage all specific SOIs for overlapping leaf numbers.

본 발명에 따른 바람직한 실시예에 따르면, 공간 객체에 대하여 중심점을 구하는 과정을 생략하고, 공간 객체와 도엽번호 간의 공간 연산을 통해 공간 객체와 도엽번호간의 공간 중첩 여부만을 확인할 수 있다. 이러한 실시예에 따르면, 공간 중첩이 확인되는 공간 객체에 대하여 중첩되는 도엽번호와 매핑하도록 단순히 구성할 수도 있다.
According to a preferred embodiment of the present invention, it is possible to omit the process of obtaining the center point for the spatial object, and only to determine whether the spatial object overlaps with the leaf number by performing a spatial operation between the spatial object and the leaf number. According to this embodiment, the spatial overlap may simply be configured to map with overlapping leaf numbers for the spatial object to be confirmed.

도엽번호 변환기(TMS Conversion; 220)는 이렇게 구해진 SOI의 중심점 (X, Y) 값을 지도의 도엽번호에 매핑하는 기능을 수행한다.The TMS conversion 220 performs a function of mapping the center point (X, Y) value of the SOI obtained to the map number of the map.

여기서, 도엽 번호는 지도의 배율(level)에 따라 고유하게 부여되는 식별번호이다. 도 4를 참조하여 간단히 설명하기로 한다.Here, the leaf number is an identification number uniquely assigned according to the level of the map. A brief description will be given with reference to FIG. 4.

도 4를 보면, 수도권(서울) 지역, 인천시, 월미도 등으로 지도 배율에 따라 도엽번호를 NJ52-9(수도권 지역), NJ52-9-17(인천), NJ52-9-17-1(월미), HJ52-9-17-015(월미의 특정 지역) 등으로 부여하고 있다. 즉, 지도의 배율을 계층적으로 적용하면서 각 level에 따라 해당 지도의 도엽 번호를 부가하는 방식이다.Referring to FIG. 4, leaf numbers according to map magnification such as Seoul metropolitan area (Seoul) area, Incheon city, Wolmi-do, etc. are NJ52-9 (Neuro metropolitan area), NJ52-9-17 (Incheon), NJ52-9-17-1 (Wolmi) , HJ52-9-17-015 (specific areas of Wolmi). That is, while applying the magnification of the map hierarchically, the map number of the corresponding map is added according to each level.

이러한 도엽 번호를 부가하는 방식은 우선 지구에서 북(N)과 남(S)을 구분하고, 위도에 따라 부여된 A, B, C, D, ..J,를 특정하고, 경도에 따라 52도, 54도 등을 특정한다.The method of adding the leaf number first distinguishes north (N) and south (S) from the earth, specifies A, B, C, D, ..J, given according to latitude, and 52 degrees according to longitude. , 54 degrees and so on.

이에 의해 정해진 대한민국 수도권 지역을 NJ52-9로 부여한 후, 이를 여러개의 sector로 구분하고 각 sector에 대하여 계층적으로 구분번호를 부가하는 방식으로 이루어진다.By assigning NJ52-9 to the Seoul metropolitan area determined by this, it is divided into several sectors and hierarchically added to each sector.

이렇게 고유하게 도엽 번호를 활용하면, 지리정보 검색의 범위를 확정할 수 있기 때문에 훨씬 빠르게 원하는 지리정보를 검색할 수 있는 장점이 있다.This unique use of the leaf number, it is possible to determine the scope of geographic information search has the advantage that can search the desired geographic information much faster.

이러한 장점을 활용하기 위해서, 도엽번호 변환기(TMS Conversion; 220)는 각 도엽번호가 cover하는 영역 내에 SOI의 중심점이 포함되는 지를 공간 연산하여, 도엽번호에 따라 그 속에 포함된 SOI들을 모두 매핑하게 된다.To utilize this advantage, the TMS Conversion 220 spatially calculates whether the center point of the SOI is included in the region covered by each leaf number, and maps all the SOIs contained therein according to the leaf number. .

여기서, 본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 일정한 면적을 가지는 SOI가 여러 도엽번호에 걸쳐져 존재할 수 있으며, 이 경우에는 각각의 도엽번호에 대하여 복수로 매칭할 수도 있다.Here, according to a preferred embodiment of the present invention, SOI having a predetermined area may exist across several leaf numbers, and in this case, a plurality of matching may be made for each leaf number.

공간색인기(LBS Indexer; 230)는 도엽번호별로 매핑된 SOI의 정보와 키워드 색인기(100)를 통해 매핑된 키워드 인덱스 정보를 패키지 형태로 구성하여, 이를 LBS inverted File indexing에 DB 형태로 저장한다.또한 공간색인기(230)는 SOI 사이의 거리, 방향, 및 관계에 따라 복수개의 SOI 객체를 색인하고, 관련 정보를 DB에 저장할 수 있다. 이에 관해서는 도 5를 참조하여 설명한다.
The spatial indexer (LBS Indexer) 230 configures the SOI information mapped to each leaf number and the keyword index information mapped through the keyword indexer 100 in a package form, and stores them in a DB form in LBS inverted file indexing. The spatial indexer 230 may index a plurality of SOI objects according to a distance, a direction, and a relationship between SOIs and store related information in a DB. This will be described with reference to FIG. 5.

도 5는 공간상에 존재하는 복수개의 SOI를 연관짓는 정보를 나타낸다. 예를 들어, SOI(1)을 기준으로 SOI(2)는 동북방향(ex. 30 deg)으로 거리 5(ex. 5km)만큼 떨어진 곳에 위치해 있으며, SOI(2)에서는 SOI(1)에서 발행한 영수증일 제시하면 할인 쿠폰을 받을 수 있다(할인 제휴)고 가정할 수 있다. 이와 같은 관계 정보를 이용하여 SOI(1)을 기준으로 SOI(2)를, 또는 그 반대의 방법으로 색인하여 검색에 사용할 수 있다. 이와 같은 관계를 "R={(거리), (방향), (관계명)}"으로 정의할 수 있다. 예를 들어, SOI(2) = R*SOI(1)이고 여기에서 R값은 {5, 30, 할인 제휴}가 된다. 동 도면에서, SOI(7)은 SOI(6)에 대해 R={3, 15, 체인점} 관계를 가지는 것으로 정의할 수 있다. 5 shows information for associating a plurality of SOIs existing in space. For example, based on the SOI (1), the SOI (2) is located at a distance of 5 (ex. 5km) in the northeast direction (ex. 30 deg), and the SOI (2) is issued by the SOI (1). You can assume that you can get a discount coupon by presenting a receipt date (discount affiliation). Using such relationship information, the SOI 2 can be indexed based on the SOI 1 or vice versa and used for searching. Such a relationship can be defined as "R = {(distance), (direction), (relation name)}". For example, SOI (2) = R * SOI (1), where R is {5, 30, discount association}. In the figure, the SOI 7 may be defined as having an R = {3, 15, chain point} relationship to the SOI 6.

표 1은 DB의 일부로써, SOI ID 및 SOI ID와 관련된 정보(i.e., 거리, 방향, 관계)를 가지는 다른 SOI의 key 값의 목록를 나타낸다. 예를 들어, SOI_ID가 3인 경우(도 5의 예시에서 SOI(3)), key 값은 '2739799053167498770'이 된다. SOI ID가 7인 경우에도 동일한 key 값을 가진다. 즉, SOI(3)과 SOI(7)은 동일한 타 SOI(도 5를 참조하면 이 SOI는 SOI(6)이라는 것을 알 수 있다)에 대한 정보를 가지고 있다.(즉, 동일한 타 SOI가 색인되어 있다.)Table 1 shows a list of key values of different SOIs having a SOI ID and information related to the SOI ID (i.e., distance, direction, and relationship) as part of a DB. For example, when SOI_ID is 3 (SOI (3) in the example of FIG. 5), the key value is '2739799053167498770'. Even if the SOI ID is 7, it has the same key value. That is, the SOI 3 and the SOI 7 have information about the same other SOI (see FIG. 5, where the SOI is SOI 6). (I.e., the same other SOI is indexed. have.)

KeyKey ValueValue SOI ID SOI ID SOI Relation Num for SOI IDSOI Relation Num for SOI ID 33 27397990531674987702739799053167498770 22 27397990531674987712739799053167498771 77 27397990531674987702739799053167498770 44 27397990531674987632739799053167498763

표 2는 DB의 일부로써, key 값 및 key 값과 관련된 SOI ID에 대한 목록을 나타낸다. 예를 들어, SOI(6)에 대한 key 값인 '2739799053167498770'과 관계된 SOI ID는 SOI(3)과 SOI(7)이라는 것을 알 수 있다. 같은 방식으로 '2739799053167498771'과 관계된 SOI는 SOI(2), '2739799053167498763'와 관계된 SOI는 SOI(5)라는 것을 알 수 있다.Table 2 shows a list of key values and SOI IDs associated with key values as part of the DB. For example, it can be seen that the SOI IDs associated with the key value '2739799053167498770' for the SOI 6 are the SOI 3 and the SOI 7. In the same way, it can be seen that the SOI related to '2739799053167498771' is SOI (2), and the SOI related to '2739799053167498763' is SOI (5).

Value ListValue List KeyKey SOI Relation Num for SOI IDSOI Relation Num for SOI ID SOI IDSOI ID 27397990531674987702739799053167498770 33 77 27397990531674987712739799053167498771 22 27397990531674987632739799053167498763 44 .
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공간색인기는 추가적으로 모바일 디바이스 등에서 생성된 저작물 콘텐츠에 대해서 SOI 자동 맵핑 및 검색 인덱스를 생성할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 식당에서 음식을 촬영한 후 시스템에 업로드 하거나 사용자가 식당에 대한 평가글을 작성하여 시스템에 업로드 한 경우를 가정하자. 종래의 검색 시스템에서는, 사진(또는 사진의 메타데이터)이나 평가글에 식당의 명칭과 같은 정보가 포함되어 있지 않다면, 식당 명칭이나 식당 전화번호를 검색할 때 이와 같은 사진이나 평가글을 검색할 수 없다. 즉 종래의 검색방법의 색인은 텍스트를 매칭하는 방식으로써, Vector Space 모델 등을 이용하여 정보를 색인한 후 검색에 색인된 정보를 사용하였다. 이 검색방법의 한계는 일치하는 텍스트가 정보 내에 포함되어 있지 않은 경우, 색인 검색에 사용할 수 없다.The spatial indexer may additionally generate an SOI automatic mapping and search index for asset content generated in a mobile device or the like. For example, suppose a user takes a photo of a food in a restaurant and uploads it to the system, or a user writes a review for the restaurant and uploads it to the system. In a conventional search system, if a photo (or photo metadata) or testimonial does not contain information such as the name of a restaurant, such a picture or testimonial can be searched when searching for a restaurant name or a restaurant phone number. none. In other words, the index of the conventional search method is a method of matching text, and after indexing information using a vector space model or the like, the indexed information is used for the search. The limitation of this search method is that it cannot be used for index searches unless matching text is included in the information.

그러나 본 발명의 일 실시예에 따른 공간색인기에서는, 사용자가 식당에서 사진을 찍거나 평가글을 작성해서 업로드 하는 경우, 사진에 포함되는 GPS의 좌표 정보 또는 평가글에 포함되는 (모바일 디바이스의 위치정보나, 평가글의 작성 대상이 되는 SOI의 좌표정보로부터 획득되는) 좌표 정보에 대응되는 SOI와 상술한 콘텐츠를 맵핑하여 색인함으로써, 콘텐츠와 SOI 사이에 텍스트 등으로 매칭되는 연관관계가 없어도(즉, 콘텐츠에 SOI의 명칭에 대한 정보가 전혀 포함되어 있지 않더라도) SOI와 관련된 콘텐츠의 검색이 가능하다. 즉, 사용자에 의해 촬영된 이미지 또는 작성된 평가글과 같은 컨텐츠가 GPS 좌표정보와 같은 위치정보를 포함하면, 이와 같은 콘텐츠가 시스템으로 사용자에 의해 업로드 될 때, 상기 콘텐츠를 수신하는 시스템은 자동으로 업로드 되는 콘텐츠를 SOI에 맵핑하고, 콘텐츠의 업로드가 완료되면 콘텐츠를 맵핑된 SOI를 기준으로 즉시 색인하여 검색에 활용할 수 있다. 이 때 맵핑 및 색인 과정은 전술한 공간 색인기에 의해 수행될 수 있다.However, in the spatial indexer according to an embodiment of the present invention, when a user takes a picture in a restaurant or writes and uploads a testimonial, the GPS coordinate information included in the picture or the location information of the mobile device included in the testimonial In addition, by mapping and indexing the above-described content with the SOI corresponding to the coordinate information obtained from the coordinate information of the SOI to which the evaluation article is to be written, even if there is no matching relationship between the content and the SOI by text or the like (that is, Even if the content does not contain any information on the name of the SOI, the content related to the SOI can be searched. That is, if content such as an image taken by a user or a written testimonial includes location information such as GPS coordinate information, when such content is uploaded by the user to the system, the system receiving the content is automatically uploaded. The content can be mapped to the SOI, and once the content is uploaded, the content can be immediately indexed based on the mapped SOI and used for search. At this time, the mapping and indexing process may be performed by the above-described spatial indexer.

타 서비스는 SOI와 같이 영역정보가 아닌 POI 형태의 좌표정보로 식당 등과 같은 공간 객체에 대해 표현하고 있기 때문에, 지시하는 좌표정보(X, Y)가 정확히 일치하지 않는 한 공간과 콘텐츠의 맵핑이 어렵다. 특히, 일반적인 프로그래밍 언어에서 X, Y 좌표에 관한 변수는 double 함수로(ex. double x, y;) 정의하고 있으므로, 그 함수의 특성상 소수점 15자리까지 숫자까지 좌표를 특정하는데 활용된다. 따라서 포인트와 포인트가 일치하는 지점을 찾을 확률은 극히 희박하다. 반면 본 발명에 따르면, 콘텐츠에 포함된 좌표정보가 SOI의 최소 경계 영역 내부에 포함되면 콘텐츠를 SOI에 맵핑하고 색인함으로써 SOI에 대해 텍스트 측면의 연관관계가 없는 콘텐츠도 검색이 가능하도록 할 수 있다.Since other services express spatial objects such as restaurants as POI type coordinate information rather than area information like SOI, it is difficult to map space and contents unless the coordinate information (X, Y) indicated is exactly the same. . In particular, in a general programming language, variables related to X and Y coordinates are defined as double functions (ex. Double x, y;), so they are used to specify coordinates up to 15 decimal places. Therefore, the probability of finding a point that matches a point is extremely slim. On the other hand, according to the present invention, if coordinate information included in the content is included in the minimum boundary region of the SOI, the content may be searched by mapping and indexing the content to the SOI and having no relation to text in relation to the SOI.

나아가, 공간 색인기는 효율적인 검색을 위하여 전술한 다수의 색인 과정을 다양한 방식으로 조합할 수 있다. 또한, 사용자에게 제공되는 맵핑서비스는 다양한 방식일 수 있다. 따라서 맵핑 서비스가 도엽번호를 이용한 방식으로 최적화 되지 않은 경우, 예를 들어, 줌(zoom in/out) 기능에 따른 축적변화를 이용한 지도 제공 방법과 같은 경우에도 공간 색인기에서 제공되는 색인 기능은 독립적으로 제공될 수 있다.Furthermore, the spatial indexer can combine the aforementioned multiple indexing processes in various ways for efficient searching. In addition, the mapping service provided to the user may be in various ways. Therefore, even if the mapping service is not optimized using the leaf number method, for example, a map providing method using a change in accumulation due to the zoom in / out function, the index function provided by the spatial indexer is independent. Can be provided.

본 발명에 따른 색인 구조를 구축하면, 사용자가 특정 공간 정보를 검색하고 자 할 경우에 우선 특정 도엽번호를 먼저 추출하여 해당 도엽 번호 내에서의 해당 SOI 정보를 추출할 수 있기 때문에 훨씬 빠르고 효율적인 검색이 가능하게 된다.
By constructing the index structure according to the present invention, when a user wants to search for specific spatial information, the user can first extract a specific leaf number and then extract the corresponding SOI information within the leaf number. It becomes possible.

이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 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. 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.The foregoing description is merely illustrative of the technical idea of the present invention, and various changes and modifications may be made by those skilled in the art without departing from the essential characteristics of the present invention. Therefore, the embodiments disclosed in the present invention are intended to illustrate rather than limit the scope of the present invention, and the scope of the technical idea of the present invention is not limited by these embodiments. The protection scope of the present invention should be interpreted by the following claims, and all technical ideas within the equivalent scope should be interpreted as being included in the scope of the present invention.

Claims (9)

제1 공간객체(SOI, Space of Interest)의 최소 경계 영역을 설정하고 상기 최소 경계 영역의 적어도 하나의 중심점 좌표를 산출하는 위치정보 추출기;
상기 적어도 하나의 중심점 좌표가 포함되는 맵의 도엽번호에 상기 제1 SOI를 맵핑하는 도엽번호 변환기; 및
상기 맵핑된 제1 SOI에 대한 정보를 DB 형태로 구성하는 공간 색인기를 포함하고,
상기 공간 색인기는 상기 제1 SOI에 대한 제2 SOI의 거리, 방향, 및 관계에 대한 정보를 색인하여, 상기 제1 SOI에 대한 검색이 요청되면 상기 제1 SOI와 관련된 상기 제2 SOI에 대한 결과가 함께 제공되도록 하는 공간정보 색인 시스템
A location information extractor for setting a minimum boundary area of a first space object (SOI) and calculating at least one center point coordinate of the minimum boundary area;
A leaf number converter for mapping the first SOI to a leaf number of a map including the at least one center point coordinate; And
It includes a spatial indexer to configure the information on the mapped first SOI in the form of a DB,
The spatial indexer indexes information about the distance, direction, and relationship of the second SOI with respect to the first SOI, so that when a search for the first SOI is requested, a result for the second SOI associated with the first SOI is requested. Spatial information indexing system
청구항 1에 있어서, 상기 제1 SOI 및 제2 SOI는 일정한 면적을 지니는 좌표들의 집합체인 것을 특징으로 하는 공간정보 색인 시스템
The spatial information indexing system of claim 1, wherein the first SOI and the second SOI are a collection of coordinates having a predetermined area.
청구항 2에 있어서, 상기 중심점 좌표는 가중치 평균 기법을 이용하여 산출되는 것을 특징으로 하는 공간정보 색인 시스템.
The spatial information indexing system of claim 2, wherein the center point coordinates are calculated using a weighted average technique.
청구항 3에 있어서, 상기 가중치 평균 기법은 상기 제1 SOI의 좌표들를 포함하는 도엽의 인기도 및 사용자 활동에 기초하여 상기 제1 SOI의 중심점 좌표를 산출하고,
상기 도엽의 인기도는 도엽 내에 포함된 SOI의 조회수를 포함하고, 상기 사용자 활동은 상기 도엽에 포함된 SOI의 사용자 평가를 포함하는 것을 특징으로 하는 공간정보 색인 시스템.
The method of claim 3, wherein the weighted average technique calculates a center point coordinate of the first SOI based on a popularity and user activity of the leaflet including coordinates of the first SOI,
The popularity of the leaf comprises the number of views of the SOI contained in the leaf, and the user activity comprises a user evaluation of the SOI contained in the leaf.
청구항 1에 있어서, 상기 도엽번호 변환기는 상기 적어도 하나의 중심점 좌표가 포함되는 상기 맵이 복수개의 도엽번호에 걸쳐 있는 경우에는 상기 복수개의 도엽번호 중에 적어도 하나 이상에 대하여 상기 공간객체를 맵핑하는 것을 특징으로 하는 공간정보 색인 시스템.
The method of claim 1, wherein the leaf number converter maps the spatial object to at least one of the plurality of leaf numbers when the map including the at least one center point coordinate spans a plurality of leaf numbers. Spatial information indexing system.
청구항 1에 있어서, 상기 공간 색인기는 상기 도엽번호에 맵핑된 제1 SOI에 대해 키워드 인덱스 정보를 추가로 맵핑하는 것을 특징으로 하는 공간 정보 색인 시스템.
The spatial information indexing system of claim 1, wherein the spatial indexer further maps keyword index information to a first SOI mapped to the leaf number.
청구항 1에 있어서, 상기 공간 색인기는 콘텐츠에 포함된 좌표정보가 상기 제1 SOI의 상기 최소 경계 영역에 포함되면 상기 제1 SOI에 대해 상기 콘텐츠를 맵핑하고, 상기 제1 SOI를 기준으로 상기 콘텐츠를 색인하는 것을 특징으로 하는 공간정보 색인 시스템.
The method of claim 1, wherein the spatial indexer maps the content to the first SOI when coordinate information included in the content is included in the minimum boundary region of the first SOI, and the content is based on the first SOI. Spatial information indexing system, characterized in that for indexing.
청구항 1에 있어서, 상기 공간 색인기는 상기 콘텐츠가 사용자에 의해 업로드 될 때 자동으로 상기 콘텐츠에 포함된 좌표정보가 상기 제1 SOI의 상기 최소 경계 영역에 포함되는지 여부를 판단하여 상키 콘텐츠를 상기 제1 SOI에 대해 맵핑하고, 콘텐츠의 업로드가 완료되면 상기 제1 SOI를 기준으로 상기 콘텐츠를 즉시 색인하는 것을 특징으로 하는 공간정보 색인 시스템.
The apparatus of claim 1, wherein the spatial indexer automatically determines whether coordinate information included in the content is included in the minimum boundary area of the first SOI when the content is uploaded by the user, thereby generating the first content as the first index. And mapping the SOI and immediately indexing the content based on the first SOI when uploading of the content is completed.
제1 SOI를 기준으로 제2 SOI를 색인하여 검색을 수행하는 검색 시스템에 있어서,
상기 제1 SOI에 대한 상기 제2 SOI의 거리, 방향, 및 관계에 대한 정보를 색인하는 공간 색인기를 포함하고,
상기 제1 SOI에 대한 검색이 요청되면 상기 제1 SOI와 관련된 상기 제2 SOI에 대한 상기 정보를 함께 제공하는 것을 특징으로 하는 검색 시스템.
A search system for performing a search by indexing a second SOI based on a first SOI,
A spatial indexer for indexing information about the distance, direction, and relationship of the second SOI to the first SOI,
And when the search for the first SOI is requested, provide the information on the second SOI related to the first SOI.
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