시공간 데이터베이스는 실세계에 존재하는 다양한 유형의 객체에 대한 공간 관리와 이력정보를 동시에 제공함으로써 사용자에게 시공간 데이터에 대한 저장 및 질의 수단을 제공한다. 질의 연산 중 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 시공간데이터 분석을 위해 간략하고 편리한 질의 할 수 있다.
근린 공간(Spatial Neighborhoods)이란 특정 공간과 상호 관계성을 가지는 주위의 공간들이다. 공간 관계성이 있는 근린 지역을 찾는 3차원 공간질의는 공간을 분석함에 있어서 기본적인 기능이다. 이와 관련하여 다양한 공간 관계성을 갖는 근린 공간을 찾는 연구 방법들이 제안되어 왔으며, 본 연구에서는 인접성에 기반을 둔 근린 지역을 찾는 연구 방법을 제안한다. 제안된 방법은 인접성을 표현하는 위상학적 데이터를 다양한 위상학적 데이터 모델 중 네트워크 기반 위상학적 데이터 모델을 적용하여 구축하고, 이에 Dijkstra 알고리즘을 기반으로 한 3차원 인접성 공간질의 알고리즘을 적용하여 하여 인접성 기반의 근린 공간을 찾는 방법이다. 이를 토대로 특정 공간으로부터 인접성에 관한 순차 분석 (Order Analysis) 결과를 가시화 하고 활용 방안을 모색하였다. 본 연구는 3차원 공간에서 인접성에 관한 특정 공간객체를 찾기 위한 3차원 인접성 공간질의(3D Spatial Query) 연산자를 구현하는데 목적이 있으며, 연구의 목표는 효율적인 3차원 인접성 공간질의를 위해 1) 네트워크 기반 위상학적 데이터 모델을 이용하여 인접성을 표현한 3차원 네트워크 데이터를 구축하고, 이에 2) 3차원 인접성 공간질의 알고리즘을 적용하여 인접성 기반 근린 공간을 찾는 3차원 공간질의 연산자를 구현하는 것이다.
여행 정보 시스템(ATIS), 교통 관리 시스템 (ITS) 등 궤적 기반 서비스에서, 서비스 품질을 향상시키기 위해서는 주어진 궤적 질의에 대한 정확한 주행시간을 예측하는 것이 필수적이다. 이를 위한 대표적인 공간 데이터 분석 기법으로는 데이터 분류에서 높은 정확도를 보장하는 규칙 기반 분류화 기법이 존재한다. 그러나 기존 규칙 기반 분류화 기법은 단일 컴퓨터 환경만을 고려하기 때문에, 대용량 공간 데이터 처리에 적합하지 않은 문제점이 존재한다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 맵리듀스 환경에서 규칙 기반 분류화를 이용한 궤적 데이터 주행 시간 예측 알고리즘을 개발하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 첫째, 맵리듀스를 이용하여 대용량 공간 데이터를 병렬적으로 분석함으로써, 활용도 높은 궤적 데이터 규칙을 생성한다. 이를 통해 대용량 공간 데이터 기반의 규칙 생성 시간을 감소시킨다. 둘째, 그리드 구조 기반의 지도 데이터 분할을 통해, 사용자 질의처리 시 탐색 성능을 향상시킨다. 즉, 주행 시간 예측을 위한 규칙 그룹을 탐색 시 질의를 포함하는 그리드 셀만을 탐색하기 때문에, 질의처리 성능이 향상된다. 마지막으로 맵리듀스 구조에 적합한 질의처리 알고리즘을 설계하여, 효율적인 병렬 질의처리를 지원한다. 이를 위해 맵 함수에서는 선정된 그리드 셀에 대해, 질의에 포함된 도로 구간에서의 주행 시간을 병렬적으로 측정한다. 아울러 리듀스 함수에서는 출발 시간 및 구간별 주행 시간을 바탕으로 맵 함수의 결과를 병합함으로써, 최종 결과를 생성한다. 이를 통해 공간 빅데이터 분석을 통한 주행 시간 예측 기법의 처리 시간 및 결과 정확도를 향상시킨다.
공간보간기법은 미계측지역의 강수예측을 위해 통상적으로 사용되는 방법 중의 하나이다. 이 연구에서는 기상청에서 제공하고 있는 RCP 8.5 시나리오에 의한 남한상세 강수자료 중 지형이 복잡한 도서지역에서 제공되지 않는 데이터 누락격자에 대하여 최적의 공간보간기법을 선정하여 강수자료를 생성할 수 있도록 하였다. 적합한 보간기법을 선정하기 위해 데이터 누락지역에 대한 분석을 수행하였고, 최신 행정구역도에 맞추어 $1km{\times}1km$ 격자를 한반도 전체지역에 맞추어 생성된 격자를 사용하였다. ESRI사의 ArcGIS 프로그램을 이용하여 공간보간기법을 적용하였다. 사용된 보간법은 역거리가중치법(IDW), 정규크리깅(Ordinary Kriging), 보편크리깅(Universal Kriging), 스플라인(Spline)이며 가장 적합한 공간보간기법을 선정하기 위해 기후변화시나리오에 의한 데이터 중 해안선 주변 특정격자에서의 값을 누락시켜 공간보간기법을 통해 생성된 값과 기후변화 시나리오에 의한 값을 정량적으로 비교하였다. 공간보간기법의 적합도 평가를 위해 MAE(Mean Absolute Error), MSE(Mean Squared Error), PBIAS(Percent of BIAS), G(goodness of prediction) 분석을 수행하였고, 산점도 분석을 통해 실제값과 보간값의 오차율 평가를 병행하여 최적 공간보간기법을 결정하였다. 사용된 강수데이터는 RCP 8.5 시나리오에서 2015~2019년 중 강수가 높게 나타난 8월 자료를 이용하였다. 해안선 지역의 강수량 추정시 역거리 가중치법과 크리깅방법은 일부 지점에서 과다 추정되는 경향이 있고, 스플라인 방법이 전체적인 총 강수량이 기후변화시나리오에 의한 실제값과 유사한 것으로 나타났다. 실제값과 보간값의 교차검증을 수행한 결과 정규크리깅 기법이 가장 높은 정확도를 보였으며, 전체적으로 실제값과 유사한 범위내의 강수량이 생성되는 것으로 나타났다.
이상기후 현상으로 기후변화가 사회와 경제에 미치는 영향이 뚜렷한 추세로 변화되고 있다. 현재 기후변화에 관련된 연구는 사회 시스템에서 위험관리를 위해 기온과 강수량에 따라 다양한 분야에 미치는 영향에 대한 연구를 중점으로 이뤄지고 있다. 본 연구는 여름철 폭염에 의한 기후변화가 하천수질에 미치는 영향을 평가하기 위한 것으로, 우리나라 기상청 91개의 기상관측소에서 일일온도 33℃ 이상의 이벤트를 대상으로 환경부 수질관측망 918개에 대한 14개의 하천수질인자인 DO, BOD, COD, TOC, DOC, TN, DTN, NH4-N, NO2-N, NO3-N, TP, DTP, PO4-P, Chl-a를 분석하였다. 이를 우리나라 117개 중권역별 하천수질과 폭염강도와 지속시간을 나타내는 폭염 지수를 산정하여 분석하였다. 폭염 관련 뉴스 데이터는 2013년부터 2019년까지 Python 기반 뉴스 크롤러를 이용해 폭염 취약지수(Heat Wave Vulnerability Index, HWVI)를 기준으로 분류하여 키워드를 수집하였으며 HWVI 중 '기후노출' 키워드와 관련된 기사는 총 22,514건으로 69.9%로 수집되었다. 공간적 영향 평가를 위해 Getis-Ord Gi*를 이용하여 폭염지수와 하천수질인자간 핫스팟 분석을 실시하고 폭염관련 빅데이터가 하천수질에 미치는 영향을 평가하였다. 폭염지수는 낙동강유역 하류에 대해 Chl-a, TN, TP 항목에서 높은 밀도를 보였다. 분석대상지역 내 폭염이 발생한 확률과 반경 밖에서 발생할 확률의 우도비를 분석하기 위해 SaTScan을 이용한 공간검색통계분석을 실시하였다. 분석결과 폭염지수와 DO의 공간상관성이 높은 것으로 나타났다.
다중 입출력(MIMO : Multiple-Input Multiple-Output) 시스템은 공간 다이버시티 이득과 공간 다중화 이득을 얻을 수 있게 한다. 본 논문에서는 MIMO 시스템에서 데이터 정보와 안테나 선택 기법을 이용한 공간 부호화 기법을 제안한다. 이 기법은 부호화 이득과 동시에 공간 다이버시티 이득을 얻을 수 있게 한다. BPSK(Binary Phase-Shift Keying) 변조 방식을 사용한 MIMO 시스템에서 BER 성능을 분석하고, 데이터의 편재율에 따라 달라지는 공간 다이버시티 이득을 실험을 통하여 비교하였다.
멀티미디어 데이터의 크기가 커짐에 따라, 파일 시스템에 대량의 데이터를 저장하는 것이 필요하다. 기존의 파일 시스템이 대용량의 데이터를 저장하는 면에서 우수한 성과를 얻기 어려움에 따라, SAN(Storage Area Network)을 이용한 새로운 파일 시스템이 최근에 연구되고 있다. SAN을 이용한 파일 시스템인 GFS는 기존 파일시스템들에 비해 대량의 데이터를 저장할 수 있도록 설계되었지만, inode와 빈 공간의 관리가 효율적이지 못하였다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 GFS의 inode 구조, 데이터 블록 할당 기법, 그리고 빈 공간 관리 기법에 중점을 두어 메타데이터 구조를 개선한다. 그 결과 데이터 블록 접근 시간을 줄이는 새로운 inode 구조를 설계하고, 큰 파일에는 연속된 블록으로 된 익스텐트로 할당하고 작은 파일에는 블록들로 할당하는 새로운 데이터 할당 기법을 제시한다. 또한, 빈 공간을 신속히 할당 회수할 수 있도록 빈 익스텐트들과 블록들의 주소를 저장하여 두는 독창적인 빈 공간 지갑을 사용한다. 성능 분석 결과 이러한 개선 방안들이 기존의 다른 시스템들보다 효율적임을 알 수 있다.
지난 수십년간 GIS(Geographic Information System) 분야에서는 소프트웨어의 비약적인 발전과 더불어 광대한 양의 공간데이터 구축이 이루어졌다. 이러한 공간데이터는 분산되어 있으며 지리정보 응용시스템의 특정 포맷으로 동일한 지역과 데이터로 중복 구축되어 비용의 낭비뿐만 아니라 신규 구축 시 필요한 시간 및 인력의 낭비를 가져오고 있다. 이를 방지하기 위하여 이기종간 분산되어 있는 공간데이터를 공유 및 관리하기 위한 메타데이터 구축이 절실히 요구되어 국제표준단체(ISO/TC 211)를 통한 메타데이터 표준이 진행되고 있으며 국내의 경우 한국전산원을 주도로 이루어지고 있다. 본 연구는 국제 표준화 동향에 발맞춰 현재 진행되고 있는 국내 메타데이터 표준의 동향을 살펴보고 이를 기반으로 생성된 국내 표준 DTD 및 XML을 이용한 실제 응용사례를 분석하였다. 본 연구를 통하여 향후 분산된 공간데이터의 관리 및 공유를 위한 메타데이터의 효율적인 구축을 할 수 있다.
소음지도는 공간의 소음값을 3차원적으로 분석하여 GIS 데이터에 소음분석결과값을 RGB 값으로 표현한 것이다. 현재의 GIS는 2차원 데이터이므로 3차원 소음분석결과값을 표현하고 사용자들에게 제공하는 것에 효과적이지 못하다. 따라서 본 연구에서는 소음분석결과값을 보다 효과적으로 사용자들에게 제공하기 위하여 3차원 소음지도를 제작하고자 한다. 3차원 소음지도는 도시공간모델의 지형과 건물을 각각 소음분석결과값을 이용하여 texturing하여 가시화한 후 통합하여 완성한다. 지형의 경우, 지형의 기하학적 가시화완 지형의 texturing의 두 단계를 거쳐 완성하고 건물의 경우, 건물의 기하학적 3차원 가시화와 건물의 texturing의 두 단계를 거쳐 생성한다. 건물과 지형의 texturing의 단계에서 texture file은 소음분석결과값을 RGB코드로 변환하여 jpg파일로 생성한다. 생성된 3차원 소음지도는 영등포구 전체 영역을 대상지로 하였고 web기반의 VRML파일이다. 가시화의 효율성을 고려하여 영등포구 영역을 $200m{\times}200m$로 구역을 설정 607개의 구역으로 나누어 가시화하였다. 도시공간 모델을 이용하여 3차원 소음지도를 제작함으로써 도시공간모델을 이용하는 응용분야에서 3차원 공간분석의 가시화를 위한 방법을 제시할 수 있었다. 이를 통하여 공간 문제들의 결과를 사용자들에게 보다 효율적으로 제공할 수 있을 것이다.
정보기술과 컴퓨터 기술의 급속한 성장에 따른 데이터의 양적 증가로 최근 다양한 분야에서 과학적이고 정교한 분석이 요구되고 있다. 특히 은행분야는 금융환경과 소비자의 태도변화로 오래 전부터 축적해온 고객에 대한 방대한 데이터를 효과적으로 분석하여 이를 통한 사업성 증대를 뫼하고 있다 대부분의 은행의 고객 데이터 분석에서는 고객의 거래 정보나 인구통계 정보 분석이 대부분을 차지한다. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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