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A Study on the Improvement of Large-Volume Scalable Spatial Data for VWorld Desktop

브이월드 데스크톱을 위한 대용량 공간정보 데이터 지원 방안 연구

  • 강지훈 (한국국토정보공사 공간정보연구원 국토정보연구실) ;
  • 김현덕 (한국국토정보공사 공간정보연구원 국토정보연구실) ;
  • 김정옥 (서울대학교 공학연구소 urban informatics 연구센터)
  • Received : 2015.04.13
  • Accepted : 2015.06.22
  • Published : 2015.06.30

Abstract

Recently, as the amount of data increases rapidly, the development of IT technology entered the 'Big Data' era, dealing with large-volume of data at once. In the spatial field, a spatial data service technology is required to use that various and big amount of data. In this study, firstly, we explained the technology of typical spatial information data services abroad, and then we have developed large KML data processing techniques those can be applied as KML format to VWorld desktop. The test was conducted using a large KML data in order to verify the development KML partitioned methods and tools. As a result, the index file and the divided files are produced and it was visible in VWorld desktop.

최근 IT기술의 발달로 데이터의 양이 급증함에 따라 대용량 데이터를 다루는 빅 데이터 시대가 도래하게 되었다. 다양하고 방대한 빅데이터 를 활용하기 위해서는 대용량 데이터 처리 기술을 필요로 하는데, 이러한 흐름에 따라 공간정보 분야에서도 대용량의 공간정보 데이터 서비스 기술이 요구되고 있다. 따라서 본 연구에서는 국외의 대표적인 공간정보 데이터 서비스 기술을 살펴본 후, 국내의 대표적인 지도 소프트웨어인 브이월드 데스크톱에 적용 가능한 KML 포맷의 대용량 데이터 처리 기술을 개발하였다. 개발된 분할 방법과 도구를 검증하기 위해 대용량의 KML 데이터를 이용하여 테스트를 진행하였고, 인덱스 파일과 분할 파일들이 생성되어 브이월드 데스크톱에서 가시화 되었다.

Keywords

References

  1. 강지훈.김정옥.이준석(2014), KML 호환성 개선을 위한 명세서 검증 방안, 한국측량학회지, 제32권 제4호, pp. 353-361.
  2. 국가정보화전략위원회(2011), 빅데이터를 활용한 스마트정부 구현, p.2.
  3. 김민수.장인성.이충호.신성웅(2013), 공간 빅데이터 관련 국내외 동향 분석.
  4. 김정옥.강지훈(2014), 오픈레이어 기반 사용자 친화적 KML 검증도구 설계, 지적, 제44권 제1호, pp. 165-177.
  5. 송태민(2013), 보건복지 빅 데이터 효율적 활용방안, 한국컴퓨터정보학회지, 제21권 제1호, pp. 45-52.
  6. 송태민.송주영(2015), 빅데이터 연구 한 권으로 끝내기, 한나래, pp.16-18.
  7. 이인수.이준석(2014), 공간정보 포탈 동향 분석에 관한 연구, 지적, 제44권 제2호, pp. 125-138.
  8. 황정래.강진아(2014), 브이월드 서비스 개선을 위한 사용자 만족도 조사 및 분석에 관한 연구, 한국공간정보학회지, 제22권 제6호, pp. 23-32.
  9. Google Project Hosting(2007), Regionator, Google, 미국(http://code.google.com/p/regionator/wiki/RegionatorAlgorithm).
  10. Wikipedia(2015), Google Fusion Tables, Wikimedia Foundation, 미국(http://en.wikipedia.org/wiki/Google_Fusion_Tables).