• 한국디지털정책학회:학술대회논문집
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• 한국디지털정책학회 2005년도 추계학술대회
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• pp.273-280
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• 2005

시공간 데이터베이스는 실세계에 존재하는 다양한 유형의 객체에 대한 공간 관리와 이력정보를 동시에 제공함으로써 사용자에게 시공간 데이터에 대한 저장 및 질의 수단을 제공한다. 질의 연산중 집계 연산은 특정한 조건을 만족하는 데이터에 대하여 계산을 수행한 결과 값을 반환하는 연산으로, 다양한 분야에서 데이터의 분석을 위해 사용된다. 그러나 기존의 집계에 대한 연구는 시간 또는 공간에만 편중되어 시간과 공간 제약을 모두 가진 실세계의 응용에 직접 적용할 수 없다. 따라서 이 논문에서는 실세계 응용들의 분석을 위한 시공간 집계함수를 제안하고, 실제 응용에서의 분석을 위한 질의 예를 보인다. 제안된 시공간 집계함수에 의해 사용자는 응용시스템에 따른 시공간 데이터 분석을 위해 간략하고 편리한 질의 할 수 있다.

• 대한지리학회지
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• 제47권4호
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• pp.606-624
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• 2012

이 논문의 연구 목적은 한국 지리학계에서 이루어진 지리공간분석 및 모델링 분야의 연구를 개관하는 것이다. 여기에서 지리공간분석과 모델링이라는 분야는 공간데이터분석 및 공간통계학, 공간최적화, 지오시뮬레이션 관련 연구를 의미하는 것으로 한정한다. 한국의 지리공간분석과 모델링 분야는 컴퓨터 혹은 분석 지도학과 GIS가 도입된 1990년대의 초기 단계를 거쳐, 관련 연구 논문이 쏟아진 2000년대의 성장 단계로 이행했으며, 현재 성숙 단계를 향해 진화하고 있다. 공간데이터분석과 공간통계학 분야에서는 공간적 포인트 패턴 데이터, 에이리어 데이터, 지구통계학적 데이터, 공간적 상호작용 데이터에 대한 다양한 연구가 이루어져 왔다. 공간최적화 분야에서는 시설물 입지문제, 구획문제, 경로설정 문제 등에 대한 모델의 개발 및 적용과 관련된 연구가 활발하게 진행되어 왔다. 지오시뮬레이션 분야에서는 셀룰라 오토마타와 관련된 연구가 대부분을 차지하고 있는 것에 비하여, 에이전트 기반 모델링은 이제 시작단계에 있다. 이 모든 연구 성과들 중 몇몇은 표준 기법의 단순한 적용을 넘어 방법론적 진보를 이끌어 낸 것으로 평가된다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2010년도 춘계학술발표논문집 2부
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• pp.630-633
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• 2010

입지분석은 공간 및 비공간적 특성이 중요하게 다루어져야 함에도 불구하고 공간데이터 타입(spatial data type), 공간관계(spatial relationship), 그리고 공간 자기상관성(spatial autocorrelation)의 복잡성에 기인한 처리의 어려움으로 인해 기하학적거리나 공간적 위치와 같은 단순 공간적 특성만 이용되었다. 본 연구에서는 서울시 대형할인점을 사례로하여로 GIS에 의한 공간데이터와 비공간데이터(인구통계 등)를 통합 구축한 후, 공간데이터마이닝 기법을 이용하여 입지패턴(location pattern)을 분석 추출하여 보고자 한다.

• 감성과학
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• 제18권4호
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• pp.3-14
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• 2015

본 연구는 지하철 입구 공공공간에서 피험자의 선택적 주의집중 분석을 위한 공간요소별 주시데이터 추출이다. 주시데이터의 추출방법 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 눈을 통해 획득되는 시각정보의 특성을 분석하는 과정에 중심와의 반경을 이용하여 주시범위를 설정하는 방식은 기존의 시지각 이론을 근간에 두면서 선택적 주의집중에 해당하는 주시데이터의 추출 결과를 객관화시킬 수 있는 방법을 정리했다. 둘째, 주시데이터 추출방법으로 기존에는 격자에 의한 빈도 분석이 주를 이루었는데 세부적 특성으로 공간정보를 분석함에 한계를 가지고 있었다. 이에 비해 선택적 주의집중 정도를 알 수 있는 주시데이터 추출방법은 공간에서 특정 요소에 시선이 얼마만큼 집중되는지를 분석해 낼 수 있었다. 선택적 주의집중을 통해 공간사용자의 주시특성을 분석하게 되면, 요소 맞춤형 주시데이터 추출이 가능하고, 이를 공간디자인이나 사인 배치에 활용하고 성과를 검증하는 것도 가능하다. 셋째, 공간요소에 대한 시간범위별 분석을 통해 특정 공간 요소를 주시한 데이터 특성을 시계열적으로 추적하여 정리하는 것이 가능했는데, 본 연구에서 대상으로 삼은 "해당 공간범위"의 결과를 보면, 남녀 모두 2분을 지난 시점에서 주의집중 정도가 급격히 떨어진 것을 확인할 수 있었다. 넷째, 주시 우위빈도를 통해 선택적 주의집중이 일어난 구역을 시간범위별로 분석하였는데, 성별에 따라 남자는 I시간범위(52.4 %), 여자는 IV시간범위(24.0 %)에서 강한 주시가 이루어진 특성이 있어, 성별 차이가 나타난 것을 확인할 수 있었다. 즉, 성별에 따라 선택적 주의집중이 일어나는 시간범위가 서로 다르다는 것에서부터 성별 차이를 향후 피험자 특성으로 설정하여 실험하고 분석하는 것이 필요하다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (1)
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• pp.164-166
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• 1998

객체지향 공간 데이터베이스 시스템에서 공간 데이터 모델을 제공하는 방법은 크게 두 가지로 나누어진다. 첫째 방법은 객체지향 데이터 모델의 확장성을 이용하여 사용자 클래스와 동등한 수준의 공간클래스 라이브러리를 제공하는 방법이고, 둘째 방법은 데이터베이스 시스템을 확장하여 공간 기본 타입과 공간 연산자를 제공하고 이를 데이터베이스 시스템을 확장하여 공간 기본 타입과 공간 연산자를 제공하고 이를 데이터베이스 언어에 반영하는 방법이다. 기존의 객체지향 공간 데이터베이스 시스템들은 주로 첫 번째 방법에 기반한 공간 데이터 모델을 제공하지만, 이는 여러 가지 문제를 야기시킨다. 본 논문에서는 공간 클래스 라이브러리로 제공된 공간 데이터 모델의 문제점들을 분석하고, 그러한 문제점들을 모두 해결하는 시스템 수준 공간 데이터 모델을 제시한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제21권4호
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• pp.119-131
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• 2018

휴대용 기기와 다양한 위치 기반 서비스의 확산으로 공간데이터의 양적 팽창이 가속화됨에 따라 대용량의 공간데이터를 효율적으로 다룰 수 있는 기술의 중요성이 점차 커지고 있다. 클라우드 컴퓨팅은 인터넷을 통해 스토리지, 메모리, 애플리케이션 등 다양한 전산 자원을 공유할 수 있는 서비스 환경으로, 최근 이를 활용해 대용량의 공간데이터를 처리, 분석하는 방법과 그 필요성에 관한 연구가 활발히 수행되어 왔다. 그러나 아직까지 대용량 공간데이터의 분석에 클라우드 컴퓨팅 플랫폼을 활용했을 때 어느 정도의 성능 향상을 기대할 수 있는지에 대한 실증적 연구는 비교적 많이 이루어지지 않았으며, 본 연구의 목표는 이러한 논의의 공백을 채우는 것이다. 이를 위해 연구에서는 클라우드 컴퓨팅 플랫폼에서 병렬 연산을 사용했을 때 모란지수와 지리가중회귀분석의 연산 속도가 어느 정도 향상되는지 살펴보았으며, 그 결과를 통해 클라우드 컴퓨팅을 활용한 공간분석의 효율성을 평가하였다. 실험 결과, 중앙처리장치의 클록 수가 더 높은 로컬 컴퓨터에 비해 병렬 연산에 적합한 환경을 갖춘 공용 클라우드 컴퓨팅 플랫폼에서 좀 더 효율적인 연산이 가능했으며, 데이터의 규모가 클수록 격차가 더욱 크게 나타났다.

• 대한공간정보학회지
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• 제25권1호
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• pp.29-36
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• 2017

본 논문은 인 메모리 시스템인 Spark에 기반 한 공간 빅 데이터 분석 프로토타입을 구현하고, 이를 기반으로 공간 분할 알고리즘에 따른 성능을 비교하였다. 클러스터 컴퓨팅 환경에서 빅 데이터의 컴퓨팅 부하를 균형 분산하기 위해, 빅 데이터는 일정 크기의 순차적 블록 단위로 분할된다. 기존의 연구에서 하둡 기반의 공간 빅 데이터 시스템의 경우 일반 순차 분할 방법보다 공간에 따른 분할 방법이 효과적임이 제시되었다. 하둡 기반의 공간 빅 데이터 시스템들은 원 데이터를 그대로 공간 분할된 블록에 저장한다. 하지만 제안된 Spark 기반의 공간 분석 시스템에서는 검색 효율성을 위해 공간 데이터가 메모리 데이터 구조로 변환되어 공간 블록에 저장되는 차이점이 있다. 그러므로 이 논문은 인 메모리 공간 빅 데이터 프로토타입과 공간 분할 블록 저장 기법을 제시하였다, 또한, 기존의 공간 분할 알고리즘들을 제안된 프로토타입에서 성능 비교를 하여 인 메모리 환경인 Spark 기반 빅 데이터 시스템에서 적합한 공간 분할 전략을 제시하였다. 실험에서는 공간 분할 알고리즘에 대한 질의 수행 시간에 대하여 비교를 하였고, BSP 알고리즘이 가장 좋은 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제11권3호
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• pp.80-91
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• 2008

UIS사업의 결과로 나온 공간데이터의 경우 막대한 비용투자에 비하여 활용의 정도는 기대에 미치지 못하고 있으며 공간데이터의 활용확대를 위하여 데이터의 효율적 관리 및 공유체계의 확립을 위한 노력은 반드시 필요하다. 본 연구는 지방자치단체내에서 공간 데이터의 효율적인 관리 및 공유체계확립과 공간데이터의 활용 확대를 위하여 사회연결망 분석 및 계획행동이론을 적용하였으며 부산광역시 공간데이터 사용 공무원을 대상으로 분석결과 공간데이터의 공유에 영향을 미치는 장애요인에는 데이터 사용자들간의 태도 및 주변과의 관계에서 발생하는 비기술적 장애요인의 비중이 높게 나타났다. 또한 데이터의 제공위치에 따라 공간데이터 공유의 장애요인에 대하여 다르게 인식하고 있는 것으로 나타났으며 이러한 사회적 신념이 행동의도에 영향을 미쳐서 또 다른 비기술적 장애요인이 발생하였다. 본 연구는 공간데이터의 활용확대를 위하여 인간의 행동예측을 위한 계획행동이론의 적용 및 공간데이터의 흐름을 파악하기 위한 사회연결망분석을 실시하여 부서에 속한 담당자들의 인식 및 공유장애요인을 규명하고 데이터 활용 확대로 접근할 수 있는 윤곽을 제시하였다.

• 지적과 국토정보
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• 제46권2호
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• pp.269-281
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• 2016

최근 공간 정보 분야에서 소셜 미디어와 같은 공간 빅 데이터의 분석과 처리에 많은 관심이 집중되고 있다. 본 연구에서는 공간 빅 데이터 분석의 한 사례로서 트윗 데이터가 가지고 있는 위치 정보와 시간 정보를 바탕으로 시간대별로 공간분포를 분석하고 그 특성을 파악하였다. 부산시 지역의 트윗 데이터를 수집하고, 시간대별 공간분석을 통하여 그 특성을 파악하여, 그 지역의 토지이용 특성과 비교하였다. 부산시 지역의 트윗 데이터를 시간대에 따라 평일 주간, 평일 야간, 휴일 주간, 휴일 야간으로 구분하고, 각 시간대별로 공간적 분포 특성을 파악하여, 공간적으로 집중된 지역의 토지이용 특성과 비교하였다. 본 연구의 결과 트윗 데이터는 시간대에 따라 공간분포가 다르게 나타나고 있으며, 이는 그 지역의 일상생활 패턴과 토지이용 특성을 어느 정도 반영하고 있었다. 본 연구에서는 공간정보 분야에서 트윗 데이터와 같은 소셜 미디어 자료의 분석을 통한 활용 가능성을 제시하였다. 향후 토지 계획이나 도시 계획 등의 분야에서 다양한 소셜 미디어 자료를 활용할 수 있을 것으로 전망된다.

• 정보관리학회지
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• 제36권1호
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• pp.295-313
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• 2019

본 연구의 목적은 이용자의 스마트폰 무선신호를 이용하여 이용자가 공공도서관 공간을 어떻게 이용하는지에 대한 이용행태를 분석하는 것이다. 공간이용 데이터를 수집하는 방법으로 이용자의 스마트폰 무선신호를 감지하여 이용자의 동선을 추적하였고 수집된 데이터를 로데이터로 하여 추가적인 분석을 진행하였다. 서울시내 한 구립도서관에서 4개월 동안 수집된 이용자 공간이용 데이터를 분석한 결과, 전월 대비 평균 37.9%의 이용자들이 익월에도 이용을 하는 것으로 나타났고 이용자 중의 50%는 7분 미만으로 도서관에 머무는 것으로 나타났다. 또한 도서관을 이용하는 시간을 분석한 결과, 오후 2-3시 사이에 이용자들이 가장 많았으며 주말 오후 5시 이후에는 이용자가 매우 적게 나타났다. 층간 공간이동을 분석한 결과, 서가가 위치한 3층과 4층 사이의 공간이동이 유사하게 높게 나타났다. 이러한 결과는 스마트폰 무선신호를 이용한 도서관 공간이용행태를 분석하는 방법론이 기존에 주로 사용되었던 관찰을 통한 분석보다 효과적임을 제시하고 있다. 따라서 향후 도서관 공간이용 분석에 적극 활용된다면 도서관 공간운영의 활용성을 높일 것으로 기대된다.