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    Output constraints in multimedia database systems

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    Zusammenfassung Semantische Fehler treten bei jeder Art von Datenverwaltung auf. Herkömmliche Datenbanksysteme verwenden eine IntegritĂ€tskontrolle, um semantische Fehler zu vermeiden. Um die IntegritĂ€t der Daten zu gewĂ€hrleisten werden IntegritĂ€tsregeln benutzt. Diese Regeln können allerdings nur die Konsistenz einfach strukturierter Daten ĂŒberprĂŒfen. Multimedia Datenbanksystem verwalten neben einfachen alphanumerischen Daten auch komplexe Mediendaten wie Videos. Um die Konsistenz dieser Daten zu sichern, bedarf es einer erheblichen Erweiterung des bestehenden IntegritĂ€tskonzeptes. Dabei muss besonders auf die konsistente Datenausgabe geachtet werden. Im Gegensatz zu alphanumerischen Daten können Mediendaten wĂ€hrend der Ausgabe verfĂ€lscht werden. Dieser Fall kann eintreten, wenn eine geforderte DatenqualitĂ€t bei der Ausgabe nicht erreicht werden kann oder wenn Synchronisationsbedingungen zwischen Medienobjekten nicht eingehalten werden können. Es besteht daher die Notwendigkeit, Ouptut Constraints einzufĂŒhren. Mit ihrer Hilfe kann definiert werden, wann die Ausgabe von Mediendaten semantisch korrekt ist. Das Datenbanksystem kann diese Bedingungen ĂŒberprĂŒfen und so gewĂ€hrleisten, dass der Nutzer semantisch einwandfreie Daten erhĂ€lt. In dieser Arbeit werden alle Aspekte betrachtet, die notwendig sind, um Ausgabebedingungen in ein Multimedia Datenbanksystem zu integrieren. Im einzelnen werden die Modellierung der Bedingungen, deren datenbankinterne ReprĂ€sentation sowie die BedingungsĂŒberprĂŒfung betrachtet. FĂŒr die Bedingungsmodellierung wird eine Constraint Language auf Basis der PrĂ€dikatenlogik eingefĂŒhrt. Um die Definition von zeitlichen und rĂ€umlichen Synchronisationen zu ermöglichen, verwenden wir Allen-Relationen. FĂŒr die effiziente ÜberprĂŒfung der Ausgabebedingungen mĂŒssen diese aus der Spezifikationssprache in eine datenbankinterne Darstellung ĂŒberfĂŒhrt werden. FĂŒr die datenbankinterne Darstellung werden Difference Constraints verwendet. Diese erlauben eine sehr effiziente BedingungsĂŒberprĂŒfung. Wir haben Algorithmen entwickelt, die eine effiziente ÜberprĂŒfung von Ausgabebedingungen erlauben und dies anhand von Experimenten nachgewiesen. Neben der ÜberprĂŒfung der Bedingungen mĂŒssen Mediendaten so synchronisiert werden, dass dies den Ausgabebedingungen entspricht. Wir haben dazu das Konzept des Output Schedules entwickelt. Dieser wird aufgrund der definierten Ausgabebedingungen generiert. Durch die Ausgabebedingungen, die in dieser Arbeit eingefĂŒhrt werden, werden semantische Fehler bei der Verwaltung von Mediendaten erheblich reduziert. Die Arbeit stellt daher einen Beitrag zur qualitativen Verbesserung der Verwaltung von Mediendaten dar.Semantic errors exist as long as data are managed. Traditional database systems try to prevent this errors by proposing integrity concepts for stored data. Integrity constraints are used to implement these integrity concepts. However, integrity constraints can only detect semantic errors in elementary data. Multimedia database systems manage elementary data as well as complex media data, like videos. Considering these media data we need a much wider consistency concept as traditional database systems provide. Especially, data output of media data must be taken into account. In contrast to alphanumeric data the semantics of media data can be falsified during data output if data quality or synchronization of data are not suitable. Thus, we need a concept for output constraints that allow for preventing semantic errors in case of data output. For integrating output constraints into a multimedia database system we have to consider modelling, representation and checking of output constraints. For modelling output constraints we have introduced a constraint language which uses the same principles as traditional constraint languages. Our constraint specification language must support temporal and spatial synchronization constraints. However, it is desired to support both kinds of synchronization in almost the same manner. Therefore, we use Allen-Relations for defining temporal synchronization constraints as well as for defining spatial synchronization constraints. We need a database internal representation of output constraints that makes efficient constraint checking possible. The Allen-Relations used in the constraint language cannot be checked efficiently. However, difference constraints are a class of constraints that allows an very efficient checking. Therefore, we use difference constraints as database internal representation of output constraints. As methods for checking consistency of output constraints we use an approach based on graph theory as well as an analytical approach. Both approaches require a constraint graph as data structure. For data output we need an output order that is adequate to the defined output constraints. This output schedule can be produced based on the output constraints. With output constraints, proposed in this thesis, semantical correctness of media data considering the data output can be supported.Thus, the contribution of this work is an qualitative improvement of managing media data by database systems

    Developing a model and a language to identify and specify the integrity constraints in spatial datacubes

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    La qualité des données dans les cubes de données spatiales est importante étant donné que ces données sont utilisées comme base pour la prise de décision dans les grandes organisations. En effet, une mauvaise qualité de données dans ces cubes pourrait nous conduire à une mauvaise prise de décision. Les contraintes d'intégrité jouent un rÎle clé pour améliorer la cohérence logique de toute base de données, l'un des principaux éléments de la qualité des données. Différents modÚles de cubes de données spatiales ont été proposés ces derniÚres années mais aucun n'inclut explicitement les contraintes d'intégrité. En conséquence, les contraintes d'intégrité de cubes de données spatiales sont traitées de façon non-systématique, pragmatique, ce qui rend inefficace le processus de vérification de la cohérence des données dans les cubes de données spatiales. Cette thÚse fournit un cadre théorique pour identifier les contraintes d'intégrité dans les cubes de données spatiales ainsi qu'un langage formel pour les spécifier. Pour ce faire, nous avons d'abord proposé un modÚle formel pour les cubes de données spatiales qui en décrit les différentes composantes. En nous basant sur ce modÚle, nous avons ensuite identifié et catégorisé les différents types de contraintes d'intégrité dans les cubes de données spatiales. En outre, puisque les cubes de données spatiales contiennent typiquement à la fois des données spatiales et temporelles, nous avons proposé une classification des contraintes d'intégrité des bases de données traitant de l'espace et du temps. Ensuite, nous avons présenté un langage formel pour spécifier les contraintes d'intégrité des cubes de données spatiales. Ce langage est basé sur un langage naturel contrÎlé et hybride avec des pictogrammes. Plusieurs exemples de contraintes d'intégrité des cubes de données spatiales sont définis en utilisant ce langage. Les designers de cubes de données spatiales (analystes) peuvent utiliser le cadre proposé pour identifier les contraintes d'intégrité et les spécifier au stade de la conception des cubes de données spatiales. D'autre part, le langage formel proposé pour spécifier des contraintes d'intégrité est proche de la façon dont les utilisateurs finaux expriment leurs contraintes d'intégrité. Par conséquent, en utilisant ce langage, les utilisateurs finaux peuvent vérifier et valider les contraintes d'intégrité définies par l'analyste au stade de la conception

    Data modelling for emergency response

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    Emergency response is one of the most demanding phases in disaster management. The fire brigade, paramedics, police and municipality are the organisations involved in the first response to the incident. They coordinate their work based on welldefined policies and procedures, but they also need the most complete and up-todate information about the incident, which would allow a reliable decision-making.\ud There is a variety of systems answering the needs of different emergency responders, but they have many drawbacks: the systems are developed for a specific sector; it is difficult to exchange information between systems; the systems offer too much or little information, etc. Several systems have been developed to share information during emergencies but usually they maintain the nformation that is coming from field operations in an unstructured way.\ud This report presents a data model for organisation of dynamic data (operational and situational data) for emergency response. The model is developed within the RGI-239 project ‘Geographical Data Infrastructure for Disaster Management’ (GDI4DM)

    An adverbial approach for the formal specification of topological constraints involving regions with broad boundaries

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    Topological integrity constraints control the topological properties of spatial objects and the validity of their topological relationships in spatial databases. These constraints can be specified by using formal languages such as the spatial extension of the Object Constraint Language (OCL). Spatial OCL allows the expression of topological constraints involving crisp spatial objects. However, topological constraints involving spatial objects with vague shapes (e.g., regions with broad boundaries) are not supported by this language. Shape vagueness requires using appropriate topological operators (e.g., strongly Disjoint, fairly Meet) to specify valid relations between these objects; otherwise, the constraints cannot be respected. This paper addresses the problem of the lack of terminology to express topological constraints involving regions with broad boundaries. We propose an extension of Spatial OCL based on a geometric model for objects with vague shapes and an adverbial approach for topological relations between regions with broad boundaries. This extension of Spatial OCL is then tested on an agricultural database

    Handling Data Consistency through Spatial Data Integrity Rules in Constraint Decision Tables

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    Users Integrity Constraints in SOLAP Systems. Application in Agroforestry

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    SpatialData Warehouse and Spatial On-Line Analytical Processing are decision support technologies which offer the spatial and multidimensional analysis of data stored in multidimensional structure. They are aimed also at supporting geographic knowledge discovery to help decision-maker in his job related to make the appropriate decision . However, if we don’t consider data quality in the spatial hypercubes and how it is explored, it may provide unreliable results. In this paper, we propose a system for the implementation of user integrity constraints in SOLAP namely “UIC-SOLAP”. It corresponds to a methodology for guaranteeing results quality in an analytical process effectuated by different users exploiting several facts tables within the same hypercube. We integrate users Integrity Constraints (IC) by specifying visualization ICs according to their preferences and we define inter-facts ICs in this case. In order to validate our proposition, we propose the multidimensional modeling by UML profile to support constellation schema of a hypercube with several fact tables related to subjects of analysis in forestry management. Then, we propose implementation of some ICs related to users of such a system

    Geospatial Narratives and their Spatio-Temporal Dynamics: Commonsense Reasoning for High-level Analyses in Geographic Information Systems

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    The modelling, analysis, and visualisation of dynamic geospatial phenomena has been identified as a key developmental challenge for next-generation Geographic Information Systems (GIS). In this context, the envisaged paradigmatic extensions to contemporary foundational GIS technology raises fundamental questions concerning the ontological, formal representational, and (analytical) computational methods that would underlie their spatial information theoretic underpinnings. We present the conceptual overview and architecture for the development of high-level semantic and qualitative analytical capabilities for dynamic geospatial domains. Building on formal methods in the areas of commonsense reasoning, qualitative reasoning, spatial and temporal representation and reasoning, reasoning about actions and change, and computational models of narrative, we identify concrete theoretical and practical challenges that accrue in the context of formal reasoning about `space, events, actions, and change'. With this as a basis, and within the backdrop of an illustrated scenario involving the spatio-temporal dynamics of urban narratives, we address specific problems and solutions techniques chiefly involving `qualitative abstraction', `data integration and spatial consistency', and `practical geospatial abduction'. From a broad topical viewpoint, we propose that next-generation dynamic GIS technology demands a transdisciplinary scientific perspective that brings together Geography, Artificial Intelligence, and Cognitive Science. Keywords: artificial intelligence; cognitive systems; human-computer interaction; geographic information systems; spatio-temporal dynamics; computational models of narrative; geospatial analysis; geospatial modelling; ontology; qualitative spatial modelling and reasoning; spatial assistance systemsComment: ISPRS International Journal of Geo-Information (ISSN 2220-9964); Special Issue on: Geospatial Monitoring and Modelling of Environmental Change}. IJGI. Editor: Duccio Rocchini. (pre-print of article in press

    Towards development of fuzzy spatial datacubes : fundamental concepts with example for multidimensional coastal erosion risk assessment and representation

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    Les systĂšmes actuels de base de donnĂ©es gĂ©odĂ©cisionnels (GeoBI) ne tiennent gĂ©nĂ©ralement pas compte de l'incertitude liĂ©e Ă  l'imprĂ©cision et le flou des objets; ils supposent que les objets ont une sĂ©mantique, une gĂ©omĂ©trie et une temporalitĂ© bien dĂ©finies et prĂ©cises. Un exemple de cela est la reprĂ©sentation des zones Ă  risque par des polygones avec des limites bien dĂ©finies. Ces polygones sont crĂ©Ă©s en utilisant des agrĂ©gations d'un ensemble d'unitĂ©s spatiales dĂ©finies sur soit des intĂ©rĂȘts des organismes responsables ou les divisions de recensement national. MalgrĂ© la variation spatio-temporelle des multiples critĂšres impliquĂ©s dans l’analyse du risque, chaque polygone a une valeur unique de risque attribuĂ© de façon homogĂšne sur l'Ă©tendue du territoire. En rĂ©alitĂ©, la valeur du risque change progressivement d'un polygone Ă  l'autre. Le passage d'une zone Ă  l'autre n'est donc pas bien reprĂ©sentĂ© avec les modĂšles d’objets bien dĂ©finis (crisp). Cette thĂšse propose des concepts fondamentaux pour le dĂ©veloppement d'une approche combinant le paradigme GeoBI et le concept flou de considĂ©rer la prĂ©sence de l’incertitude spatiale dans la reprĂ©sentation des zones Ă  risque. En fin de compte, nous supposons cela devrait amĂ©liorer l’analyse du risque. Pour ce faire, un cadre conceptuel est dĂ©veloppĂ© pour crĂ©er un model conceptuel d’une base de donnĂ©e multidimensionnelle avec une application pour l’analyse du risque d’érosion cĂŽtier. Ensuite, une approche de la reprĂ©sentation des risques fondĂ©e sur la logique floue est dĂ©veloppĂ©e pour traiter l'incertitude spatiale inhĂ©rente liĂ©e Ă  l'imprĂ©cision et le flou des objets. Pour cela, les fonctions d'appartenance floues sont dĂ©finies en basant sur l’indice de vulnĂ©rabilitĂ© qui est un composant important du risque. Au lieu de dĂ©terminer les limites bien dĂ©finies entre les zones Ă  risque, l'approche proposĂ©e permet une transition en douceur d'une zone Ă  une autre. Les valeurs d'appartenance de plusieurs indicateurs sont ensuite agrĂ©gĂ©es basĂ©es sur la formule des risques et les rĂšgles SI-ALORS de la logique floue pour reprĂ©senter les zones Ă  risque. Ensuite, les Ă©lĂ©ments clĂ©s d'un cube de donnĂ©es spatiales floues sont formalisĂ©s en combinant la thĂ©orie des ensembles flous et le paradigme de GeoBI. En plus, certains opĂ©rateurs d'agrĂ©gation spatiale floue sont prĂ©sentĂ©s. En rĂ©sumĂ©, la principale contribution de cette thĂšse se rĂ©fĂšre de la combinaison de la thĂ©orie des ensembles flous et le paradigme de GeoBI. Cela permet l’extraction de connaissances plus comprĂ©hensibles et appropriĂ©es avec le raisonnement humain Ă  partir de donnĂ©es spatiales et non-spatiales. Pour ce faire, un cadre conceptuel a Ă©tĂ© proposĂ© sur la base de paradigme GĂ©oBI afin de dĂ©velopper un cube de donnĂ©es spatiale floue dans le system de Spatial Online Analytical Processing (SOLAP) pour Ă©valuer le risque de l'Ă©rosion cĂŽtiĂšre. Cela nĂ©cessite d'abord d'Ă©laborer un cadre pour concevoir le modĂšle conceptuel basĂ© sur les paramĂštres de risque, d'autre part, de mettre en Ɠuvre l’objet spatial flou dans une base de donnĂ©es spatiales multidimensionnelle, puis l'agrĂ©gation des objets spatiaux flous pour envisager Ă  la reprĂ©sentation multi-Ă©chelle des zones Ă  risque. Pour valider l'approche proposĂ©e, elle est appliquĂ©e Ă  la rĂ©gion Perce (Est du QuĂ©bec, Canada) comme une Ă©tude de cas.Current Geospatial Business Intelligence (GeoBI) systems typically do not take into account the uncertainty related to vagueness and fuzziness of objects; they assume that the objects have well-defined and exact semantics, geometry, and temporality. Representation of fuzzy zones by polygons with well-defined boundaries is an example of such approximation. This thesis uses an application in Coastal Erosion Risk Analysis (CERA) to illustrate the problems. CERA polygons are created using aggregations of a set of spatial units defined by either the stakeholders’ interests or national census divisions. Despite spatiotemporal variation of the multiple criteria involved in estimating the extent of coastal erosion risk, each polygon typically has a unique value of risk attributed homogeneously across its spatial extent. In reality, risk value changes gradually within polygons and when going from one polygon to another. Therefore, the transition from one zone to another is not properly represented with crisp object models. The main objective of the present thesis is to develop a new approach combining GeoBI paradigm and fuzzy concept to consider the presence of the spatial uncertainty in the representation of risk zones. Ultimately, we assume this should improve coastal erosion risk assessment. To do so, a comprehensive GeoBI-based conceptual framework is developed with an application for Coastal Erosion Risk Assessment (CERA). Then, a fuzzy-based risk representation approach is developed to handle the inherent spatial uncertainty related to vagueness and fuzziness of objects. Fuzzy membership functions are defined by an expert-based vulnerability index. Instead of determining well-defined boundaries between risk zones, the proposed approach permits a smooth transition from one zone to another. The membership values of multiple indicators (e.g. slop and elevation of region under study, infrastructures, houses, hydrology network and so on) are then aggregated based on risk formula and Fuzzy IF-THEN rules to represent risk zones. Also, the key elements of a fuzzy spatial datacube are formally defined by combining fuzzy set theory and GeoBI paradigm. In this regard, some operators of fuzzy spatial aggregation are also formally defined. The main contribution of this study is combining fuzzy set theory and GeoBI. This makes spatial knowledge discovery more understandable with human reasoning and perception. Hence, an analytical conceptual framework was proposed based on GeoBI paradigm to develop a fuzzy spatial datacube within Spatial Online Analytical Processing (SOLAP) to assess coastal erosion risk. This necessitates developing a framework to design a conceptual model based on risk parameters, implementing fuzzy spatial objects in a spatial multi-dimensional database, and aggregating fuzzy spatial objects to deal with multi-scale representation of risk zones. To validate the proposed approach, it is applied to Perce region (Eastern Quebec, Canada) as a case study

    A TASK-ORIENTED DISASTER INFORMATION CORRELATION METHOD

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