본 논문에서는 OGC 의 공간 정보 인코딩 표준 명세인 GML 을 기반으로 공간 데이터 웨어하우스를 구축하는 스키마를 제안한다. GML 기반의 스키마는 비공간 정보뿐만 아니라 공간 정보에 대한 정의가 가능하다. 그리고 XML 스키마를 이용하여 전체 큐브 스키마, 차원 스키마 및 사실테이블에 대한 스키마 정의의 예를 보인다. 따라서 제안 기법은 GML 을 이용하여 이질적인 시스템간의 데이터 통합이 용이하고, 비공간 정보뿐만 아니라 공간 정보의 활용이 가능하다. 그리고 공간 데이터 웨어하우스의 개념계층 관계에 대한 표현이 용이하고 구조에 대한 이해가 쉽다.
최근 모바일 장치의 발전과 보급으로 차량 네비게이션 시스템(naigation system)과 같이 모바일 장치를 이용한 지도정보 서비스가 발전하였다. 모바일 장치는 자원이 한정되어 있고. 네트워크의 대역폭이 적기 때문에 크기가 크고 복잡한 벡터 데이터를 효율적으로 전송할 수 있는 방법이 매우 중요하다. 본 논문에서는 비공유 데이터베이스 클러스터에서 한정된 자원에 적합한 형태로 공간데이터를 처리하는 기법을 제안한다. 이는 스케일과 사용자의 요청에 따라 보여질 필요가 없는 피쳐들을 제거하고 스케일에 따라 보여지는 형태가 바뀌는 피쳐들에 대해 공간타입을 바꾸는 필터링을 통해 최적화된 지도 정보로 구성한다. 이렇게 구성된 정보는 불필요한 정보가 감소되어 데이터의 크기가 작아지는 장점을 갖는다. 또한 구성된 정보는 주요 부분부터 단계적으로 클라이언트에 보냄으로써 클라이언트에 대한 응답시간이 빠르게 되며, 사용자의 요구에 적합한 형태의 공간 정보를 우선순위가 높은 데이터부터 단계적으로 클라이언트에서 보여짐으로써 사용자에게 필요한 공간정보를 보다 빠르게 얻을 수 있다.
최근 클라우드 컴퓨팅이 발전함에 따라 공간 데이터베이스의 아웃소싱(outsourcing)에 대한 관심이 급증하고 있다. 따라서 데이터베이스 아웃소싱에서의 위치 데이터 보호를 위한 공간 좌표 변환 기법이 활발히 연구되어 왔다. 그러나 기존 공간 좌표 변환 기법들은 근접(proximity) 공격에 취약하기 때문에, 데이터 베이스 아웃소싱을 통해 서비스를 제공받는 사용자의 프라이버시를 보호하지 못한다는 문제점이 존재한다. 따라서 사용자의 안전하고 편리한 서비스 사용을 위한 공간 좌표 변환 기법이 요구된다. 이를 위해, 본 논문에서는 선대칭 이동 기반 공간 좌표 변환 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 위치 데이터 보호를 위해 데이터 분포 변환 및 에러 삽입을 수행하고 근접 공격의 효율적인 방지를 위해 선대칭 이동을 이용한 공간 좌표 변환을 수행한다. 또한, 성능평가를 통해 제안하는 기법이 근접 공격에의 노출 확률을 크게 감소시키면서, 빠르게 공간 좌표 변환을 수행함을 검증한다.
SIMS는 공간 정보 관리 환경을 지원하기 위한 통합 관리 시스템으로서 다양한 공간 및 비공간 자료를 관리하고 여러 응용작업을 지원한다. 본 논문에서는 기존의 공간 데이터 마이닝 질의 언어가 처리하는 공간자료에 한정되지 않고, 자동 데이터 수집, 인공위성 측위 서비스, 원격탐사, GPS, 모바일 컴퓨팅 등의 다양한 자료라 시공간(Spatio-Temporal) 자료로부터 유용한 정보를 발견 할 수 있도록 SIMS를 기반으로 한 공간 데이터 마이닝 전용 시스템을 지원하는 공간 데이터 마이닝 질의 언어를 설계하였다.
유비쿼터스 응용은 실시간으로 입력되는 데이터 스트림과 저장된 공간 데이터를 동시에 처리하는 이중적인 공간 연속 질의 처리 기술이 요구된다. 이러한 공간 연속 질의 처리에서는 대용량 공간 데이터에 대한 디스크 접근 비용을 최소화가 요구되나 기존 공간색인 기법은 논리적 인접성을 공간 데이터의 물리적인 인접성을 보장할 수 없으므로 공간 데이터 탐색에 있어 비용이 증가한다. 또한 데이터 인접성 보장을 위한 공간 순서화 기법의 경우에도 빈번하게 접근되는 질의 공간 영역에 대한 클러스터링을 고려하지 않고 있다. 본 논문에서는 이중적인 공간 연속질의 처리에서 공간 데이터의 효율적인 접근을 위한 영역 기반 저장 구조를 제안한다. 제안 기법에서는 영역을 기반으로 데이터를 인접하게 저장하고 사용자 질의를 영역 기반으로 그룹 처리함으로써 질의 처리 비용을 감소시킬 수 있다.
이 논문의 주된 목적은 국지적 공간 분리성 측도를 이용한 탐색적 공간데이터 분석을 통해 거주지 분화 연구에서 공간통계학적 접근이 가지는 의의를 논증하는 것이다. 탐색적 공간데이터 분석은 공간 데이터를 다양한 과학적 지도학적 시각화 방식을 통해 탐색함으로써 패턴을 발견해 내고, 의미 있는 가설을 수립하며, 더 나아가 공간 데이터에 대한 통계학적 모델을 평가하는 것을 주목적으로 한다. 이 연구는 국지 통계량에 기반한 탐색적 공간데이터 분석이 구체적인 연구 수행에서 실질적인 도움을 줄 수 있다는 믿음에 기반을 두고 진행된 것이다. 중요한 결과는 다음과 같다. 첫째, 이미 개발된 전역적 공간 분리성 측도로부터 국지적 공간 분리성 측도를 도출하였다. 둘째, 두 가지 유의성 검정을 위한 가정, 즉 총체적 랜덤화 가정과 조건적 랜덤화 가정에 기반한 가설검정 방법을 제시하였다 셋째, 측도와 유의성 검정을 바탕으로 한 탐색적 공간데이터 분석 기법으로 '공간 분리성 산포도 지도'와 '공간 분리성 이례치 지도'를 제시하였다. 부가적으로 각 인구 집단 별 집중도에 대한 표준화 지표도 제시되었다. 넷째, 개발된 기법을 우리나라 7대 도시의 고학력 집단과 저학력 집단간 거주지 분화에 적용한 결과, 특히, 이변량 공간적 클러스터와 공간적 특이점을 확인하는 데 유용성이 있는 것으로 드러났다.
본 연구에서는 공간빅데이터의 개념과 특징을 정의하고 데이터에 대한 통찰력을 높일 수 있는 정보 시각화 방법론을 조사하였다. 또한 시각화 과정에서 발생할 수 있는 문제점 및 해결방법을 제시하였다. 공간빅데이터를 공간정보의 정량적인 확장의 결과와 빅데이터의 정성적인 확장의 결과로 정의하였다. 공간빅데이터는 6V(Volume, Variety, Velocity, Value, Veracity, Visualization)의 특징을 갖고 있으며, 최근 활용 서비스 측면이 이슈화 되면서 공간빅데이터에 대한 통찰력을 제공하여 데이터의 활용 가치를 높이기 위해 공간빅데이터의 시각화가 주목받고 있다. 정보 시각화의 방법은 Matthias, Ben, 정보디자인교과서 등을 통하여 다양한 방법으로 정의 되어 있으나 공간빅데이터의 시각화는 방대한 양의 원시 데이터를 대상으로 하기 때문에 데이터의 조직화 과정을 거쳐야 하며 이를 통해 사용자에게 전달하려는 정보를 추출해야 하는 차이점이 있다. 추출된 정보는 특성에 따른 적합한 시각적 표현 방법을 사용해야 하며, 많은 양의 데이터를 시각적으로 표현하는 것은 사용자에게 정확한 정보를 제공 할 수 없으므로 필터링, 샘플링, 데이터 비닝, 클러스터링 등을 이용하여 데이터를 축소하여 표현하는 방법이 필요하다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제17권2호
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pp.193-204
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2010
최근들어 공간적으로 분석을 필요로 하는 여러 분야에서의 연구자들은 공간통계학에 많은 관심을 가지게 되었다. 그리고 통계학 분야 역시 공간상에서 얻어진 데이터에 공간자기상관이 존재할 경우 공간적으로 분석해야 한다는 주장과 함께 많은 연구가 진행되고 있다. 공간통계학에서 다루고 있는 데이터 중에서 '공간 격자데이터 분석'은 (1) 공간이웃의 정의, (2) 공간이웃 가중치의 정의, (3) 공간모형의 적용 등의 단계를 거쳐서 행해진다. 본 연구에서는 이상치가 존재하는 공간 격자데이터를 분석할 경우 절사평균제곱오차를 이용하여 분석함으로써 예측적인 측면에서 공간통계학적 방법이 일반통계학적 방법보다 더 우수함을 보인다. 본 연구에 대한 내용의 타당성을 보이기 위해서 시뮬레이션을 통하여 공간통계학적인 방법과 일반통계학적인 방법을 비교하였다. 그리고 부산진구의 실제 범죄데이터를 이용한 적용사례를 통하여 절사평균제곱오차를 사용한 공간통계학적 방법의 유용성을 알아보았다.
대한원격탐사학회 2001년도 춘계 학술대회 논문집 통권 4호 Proceedings of the 2001 KSRS Spring Meeting
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pp.35-37
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2001
공간데이터의 특성은 양이 방대하고 복잡하여 구축하는데 많은 시간과 비용이 요구되어진다. 이러한 GIS데이터들은 각자의 요구사항을 준수하여 여러 포맷으로 구축되어지기 때문에 현실적으로 동일한 공간 데이터들이 중복해서 구축되는 문제점들이 존재해왔다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 OGC(OpenGIS Consortium)에서는 구축되어 있는 공간 데이터들을 유통할 수 있는 방법에 대해 제안하였고, 이를 정의한 Catalog 명세서가 1999년에 발표되었다. 데이터 유통을 통하여 공간 데이터 중복투자 방지 및 활용을 촉진하기 위해 서비스를 제공하는 카탈로그 서버를 구축하여 사용자들이 원하는 데이터들을 검색, 접근할 수 있도록 하는 것이 본 논문의 목적이다.
초연결, 초지능을 특징으로 하는 4차 산업혁명이 태동하면서 사이버 물리 시스템이 눈앞에 다가온 가운데 사이버공간에서는 인간 생활에 대한 활동기록과 컴퓨터, 정보통신기기 뿐만아니라 사물인터넷과의 통신기록까지 막대한 양의 데이터가 매일 쏟아지고 있다. 3Vs로 대변되는 빅데이터는 국방분야에서도 적극적으로 활용되고 있는데 본 논문에서는 사이버공간에서의 군사작전을 효과적으로 수행될 수 있도록 하기 위한 빅데이터 거버넌스 모델을 제안하였다. 우리의 사이버공간 작전 임무를 구분하고 사이버공간에서 수집될 수 있는 빅데이터 유형을 분류한 후 빅데이터 거버넌스 이슈와 통합하여 빅데이터 거버넌스 프레임워크 모델을 구축하였다. 구축된 모델은 사례를 통하여 그 효용성을 증명하였으며 이를 통하여 국방분야에서 추진되는 빅데이터 활용방안에 기여한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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