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Implementation of Open Source SOLAP Decision-Making System for Livestock Epidemic Surveillance and Prevention

Open Source SOLAP기반의 가축전염병 예찰 및 방역 의사결정 지원시스템 구현

  • 경민주 (세종대학교 공간정보공학과) ;
  • 염재홍 (세종대학교 공간정보공학과)
  • Received : 2012.03.20
  • Accepted : 2012.06.28
  • Published : 2012.06.30

Abstract

The spread of infectious diseases in the event of livestock is getting faster and the route of spread gets more varied. It is important for the responsible agency to detect early and establish a prevention and surveillance system. If the spread cannot be contained effectively, great damage and loss will be inevitable in terms of social, environment and economic aspects as well as the welfare of the farmers. At present in Korea, a web-based Infectious Livestock Diseases Statistics System (AIMS: Animal Infectious Disease Data Management System) has been already implemented for this purpose and the service is available to the general public. But this system does not provide geospatial information and does not provide support for decision making and does not provide multi-dimensional information. In this study, an open source-based SOLAP (Spatial On-Line Analytical Processing) technology is applied to enable many diverse forms of data analysis from many aspects to support decision making. The SOLAP system was designed to integrate geospatial information and the analysis of information has been largely divided into map-based analysis and table-based analysis.

가축전염병 중 하나인 구제역의 경우 정보의 초동 대응 미흡 등으로 전국적으로 확산되는 피해를 초래하였다. 이를 해결하기 위해 국가에서는 가축이력에 대한 체계적인 관리를 마련하기 위하여 데이터를 구축하였으며, 2002년도부터 추진되어 현재 웹 기반의 가축전염병 발생 통계 시스템(AIMS)이 운영하고 있다. 이는 사용자가 원하는 기간에 해당 축종의 형태에 따른 질병을 선택하면 지역별로 가축전염병 발생 통계 현황이 텍스트 기반으로 제공하고 있다. 하지만 이 같은 경우 시각적으로 공간적인 위치정보를 즉각적으로 파악할 수 없기 때문에 정보를 효과적으로 전달하기 어렵고, 의사결정을 내리고자 할 때 사용자가 원하는 정보를 다차원적으로 지원하지 못하는 한계가 있다. 이 연구에서는 오픈소스 기반의 SOLAP(Spatial On-Line Analytical Processing) 기술을 적용하여 여러 형태의 데이터를 다각적인 방법으로 분석하고, 최종적으로 나온 결과를 공간정보와 통합하여 지도상에 시각적으로 전달되도록 표현하였다.

Keywords

References

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