최근 농업 분야에 IT를 접목시킨 농업-IT 융합 기술에 대한 연구가 주목 받고 있다. 특히, 공간 데이터 마이닝(spatial data mining, SDM)을 이용한 농작물 관련 예측 서비스들을 통해 자연재해에 대한 피해를 줄이고 농작물의 생산성을 높이고자 하는 연구들이 있어 왔다. 그러나 예측 서비스를 위한 SDM에 필요한 학습 데이터는 분산되어 있는 데이터간의 이질성으로 인해 데이터 변환과 통합과정에 많은 비용과 시간이 발생한다. 또한 공간 데이터와 비공간 데이터 간의 공간적 이웃 관계를 연산하기 위해 대용량의 데이터에 대한 복잡한 연산과정이 필요하다. 본 논문에서는 각각의 데이터 소스를 하나의 서비스 단위로 취급함으로써 분산된 이질적인 데이터를 효과적으로 통합 관리할 수 있고 SDM을 위한 학습 데이터의 생산성을 향상시켜 최적의 예측 서비스의 발견을 지원해 주는 SOA 기반의 데이터 통합 프레임워크를 제안한다. 실험을 통해 경기도 이천시의 복숭아나무의 동해 피해지역에 대한 최적의 예측 서비스의 발견을 위해 제안 프레임워크를 효과적으로 적용할 수 있음을 확인하였다.
지리정보를 정보시스템에서 사용하기 위해서는 복잡한 실세계의 형상을 단순화, 일반화하여 전산적으로 처리할 수 있는 정보구조로 변환해야 한다. 기존의 2차원 GIS에서는 실세계의 형상을 점, 선, 면 등의 2차원적인 형상으로 수치 정보화 하여 GIS 기능을 수행하고 있다. 하지만 지구상에 존재하는 지리적인 요소들은 3차원적인 공간정보로 구성되므로 이를 2차원으로 추상화시키면 많은 정보의 손실이 일어나게 되며, 기존의 2차원 GIS는 근본적인 한계가 존재하게 된다. 따라서, 실세계의 3차원적인 지리요소는 컴퓨터 상에서도 3차원으로 처리하는 것이 지리요소가 원래 지니고 있는 정보의 손실을 최소화 할 수 있으며, 실세계의 자연물 및 인공 시설물에 대한 3차원적인 표현과 분석을 위해서는 궁극적인 형태의 3차원 GIS가 필요한 실정이다. 이에 본 연구에서는 점, 선, 면 등의 2차원적인 형상을 3차원 공간 데이터로 수치 정보화 하기 위한 수단으로 VRML(Virtual Reality Modeling Language)을 이용하여 Virtual GIS 적용을 위한 3차원 가상세계를 생성함으로서 각종 의사결정을 보다 효율적이고 시각적으로 행할 수 있는 공간데이터를 작성하고자 하였다.
정보화 기술이 활발하게 진행되어 가운데 지리공간정보의 기술이 부각되고 있다. 유비쿼터스 시대로 접어 들면서 세상이 모든 것들이 위치를 가지게 된다. u-city, LBS, ITS 서비스 등 지리공간 데이터의 활용은 앞으로 무궁무진하게 커질 것이다. 이로 공간정보 유통시스템도 향후의 WEB 3.0기술을 고려하는 것이 필요하게 되었으며, 사용자 중심의 서비스 시대로 접어 들면서 공간정보의 민간 유통시스템 구축이 요구되고 있다. 본 논문에서는 공간정보의 민간 유통을 위한 메타데이터 표준 및 적합성 테스트 방안을 제시하였다.
본 논문은 병렬 입출력과 효율적인 디스크 접근을 이용하여 입출력 성능을 높임으로써 지리 정보 시스템의 질의 처리 성능을 향상시키는 것을 목적으로 한다. 동시에 접근할 가능성이 높은 인접한 공간 데이터를 디스크의 논리적 블록 단위로 패킹하여 하나 또는 연속적인 논리적 블록으로 클러스터링 하면 한번의 디스크 접근으로 많은 공간 데이터를 읽을 수 있어 질의 처리에 따른 디스크 접근 횟수와 디스크 접근 오버 헤드를 줄임으로써 입출력 시간을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 기존 Parallel R-tree 기법의 병렬 입출력 기법과 패킹 기반 클러스터링 기법을 결합하여 효율적인 입출력을 지원하는 EPR(Enhanced Parallel R-tree) 색인 기법을 제안한다. EPR 기법의 주요 특징은 다음과 같다. 첫째, 공간 데이터를 Hilbert space filling curve를 이용하여 인접도에 따라 정렬하여 패킹함으로써 상향식으로 R-tree를 생성한다. 둘째, 정렬된 공간 데이터를 패킹하여 하나 또는 연속적인 논리적 블록에 저장하는 패킹 기반 클러스터링을 통해 공간 데이터 클러스터를 구성한다. 셋째, 색인 기법 및 공간 데이터 클러스터를 round-robin 스트라이핑 방식을 통해 다중 디스크에 분산 배치한다. EPR 기법과 기존 PR 기법의 성능을 비교한 결과, 공간 질의 처리 속도가 30% 이상 향상되었으며, 특히 논리적 블록의 크기가 클수록, 공간 데이터의 크기가 작을수록 질의 처리 성능이 향상되는 결과를 보였다.
최근 인터넷 지리정보시스템에 대한 요구가 증가하면서 효율적인 공간 데이터 검색에 대한 필요성이 커지고 있다. 효율적인 공간 데이터 검색을 위해서는 단계별로 상세 화된 데이터를 검색하는 기법이 요구되며, 이러한 데이터를 효율적으로 처리하는 공간 인덱싱 기법이 필요하다. 본 논문에서는 효율적인 공간 데이터 검색을 위한 단계화 된 지리정보 데이터 검색을 지원하는 공간 인덱싱 기법을 제안한다. 기존의 공간 인덱싱 기법은 단계별 데이터를 검색하는데 비효율적이며, 단계별 데이터를 지원하는 몇 가지 공간 인덱싱 기법도 모든 종류의 단계별 데이터를 지원할 수 없는 문제점을 가진다. 제안된 구조는 모든 종류의 단계별 데이터를 지원하며, 메모리 용량과 검색 시간 모두에서 이전의 공간 인덱싱 기법보다 우수하다.
본 논문에서는 국가 지리정보 시스템 기술 개발 사업의 지원으로 현재 연구, 개발되고 있는 공간 객체 관리 시스템에서 래스터 형태의 공간 정보를 처리하는 래스터 처리기를 설계하고 구현하였다. 먼저 공간 객체 관리 시스템의 저장 시스템안에 저장될 래스터 정보의 데이터 구조를 정의하고, 이를 클래스 라이브러리의 형태로 구현하여 응용 애플리케이션의 작성시 사용할 수 있도록 하였다. 그리고, 래스터 정보를 추출하기 위한 질의문 작성에 포함되는 질의 연산 및 관련 모듈을 구현하여 공간 객체 관리 시스템의 질의 수행기에 삽입하여 래스터 정보의 질의를 처리할 수 있도록 하였다.
데이터베이스 관계 연산자 중 프로젝션(projection)과 집단 연산(aggregate function)시 사용되는 GROUP BY절, 그리고 동등 조인(equi join)에 대한 질의 처리는 중복된 튜플 중복된 GROUP BY 필드, 조인 중 발생하는 임시결과에 대한 제거나 집단 연산, 임시 결과의 저장을 위해 정렬이나 해싱 기반 알고리즘을 적용하고 있다. 이 중 해싱 기반 알고리즘은 데이터에 대한 직접적인 접근 방법과 정렬비용이 없다는 장점으로 인해 자주 사용하게 된다. 그러나 이러한 해싱(extendible hashing)[1] 기반 알고리즘은 키 값이 저장되는 버켓(bucket) 페이지의 넘침(overflow)으로 인해 분할(split)이 발생하는 경우, 분할을 야기시킨 버켓 페이지에 대한 정보를 제외한 동일한 내용의 기존 디렉토리 구조를 배로 확장해야 하는 공간 확장과, 확장된 디렉토리 구조의 유지를 위해 많은 비용을 소모하게 된다. 본 논문에서는 다량의 데이터에 대한 접근 기법과 디렉토리 구조의 저장공간, 유지 비용 절감 및 중복 해시 값을 지니는 데이터를 처리하기위한 해시 색인인 가상 디렉토리 확장 해시 색인을 제안한다. 가상 디렉토리 확장 해시 색인은 디렉토리 구조를 다단계 구조로 유지함으로써, 넓은 저장 공간을 필요로 하는 다량의 데이터에 대한 접근경로 문제를 해결하였고, 가상 디렉토리 레벨이라는 새로운 구조를 통해, 기존 디렉토리 구조의 공간 낭비 및 유지 비용을 최소화 시켰으며, 버켓 페이지를 리스트(list) 구조로 유지함으로써 중복 해시 값에 의한 디렉토리 구조의 연쇄적 분할 문제를 해결하였다.
점차 지리정보시스템(GIS; Geographic Information System)에서 표현의 다양화가 요구되어지며 특히 위성영상의 데이터는 거대하기 때문에, 지라공간의 자세한 연구를 원하는 사용자에게 많은 처리시간과 고가의 비용이 요구된다. 바면 웹에서 성능향상을 위해 공간데이터의 양을 줄인다 보면 공간데이터를 다양하게 표현하지 못하는 경우가 발생하게 된다. 그러므로 본 논문에서는 사용자의 공간데이터에 대한 양적 부담을 줄이고 공간데이터의 정확도를 유지할 수 있는 Multi-Scale에 따른 Multi-Resolution(MS-MR) 기법을 제안하고자 한다. 즉, 서버에서 축척의 정량화를 통해 레이어가 추가될 지점과 다중 해상도의 구간을 정하여 맵을 점차 확대함에 따라 다중해상도의 레스터맵이 클라언트에게 점진적으로 전송된다. 이는 인터넷 연결상태와 GIS 사용목적에 따라 적절한 다중 해상도의 레스터맵을 제공하게 되며, 사용자가 진화적으로 시스템 추구로 빠른 정보습득과 의사결정을 돕는 효과를 기대할 수 있게 한다.
클라이언트/서버 환경에서 서버의 공간 데이터를 검색, 접근하기 위한 공간 질의는 대용량의 공간 객체에 대해 복잡한 공간 연산을 수행한다. 그러므로 클라이언트가 자주 이용하는 공간 질의를 매번 서버에서 처리하는 경우에 서버의 부하가 증가하며 질의 응답시간도 길어지게 된다. 따라서 이러한 공간 질의를 뷰로 정의하고 클라이언트에 실체화하면 질의를 효율적으로 처리할 수 있다. 이 경우에 공간뷰를 유도한 서버의 소스 객체의 변경에 따라 클라이언트의 실체화된 뷰 객체의 일관성을 유지해야 한다. 본 논문에서는 클라이언트/서버 환경에서 공간뷰 개념을 확장한 클라이언트 공간뷰를 정의하고 일관성 유지를 위한 알고리즘을 제시한다. 그리고 상용 지리정보시스템인 고딕에서 클라이언트 공간뷰 시스템을 설계 및 구현한다. 마지막으로 질의 재수행과 본 논문에서 제시한 클라이언트 공간뷰의 성능을 실제 데이터를 이용하여 비교 평가한다.
클라이언트/서버 환경에서 뷰 실체화 기법을 이용한 공간 질의 처리 방법은 동일한 질의에 대하여 실체화된 뷰를 이용하므로 처리 비용과 시간을 감소시킬 수 있다. 그러나 뷰 실체화는 서버 데이터 베이스의 변경에 따른 뷰 일관성 유지 비용이 추가로 발생하므로, 공간 데이터베이스 변경 등 경우에 따라서는 뷰 실체화를 이용한 공간 질의 처리 방법이 기존 방법에 비하여 더 많은 비용과 시간이 발생할 수도 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 고려하여 클라이언트/서버 환경에서 효율적인 공간 질의 처리를 위하여 기존의 질의 처리 방법과 실체화된 뷰를 이용한 질의 처리 방법을 혼용한 방법(hybrid approach)을 제시한다. 이 방법에서는 클라이언트에서 공간 질의 처리를 요청한 경우에 서버에서 공간 질의 재수행 비용과 실체화된 뷰의 일관성 유지 비용을 비교 평가하여 질의 처리 결과를 실체화된 뷰로 유지 여부를 결정한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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