본 논문에서는 시각화와 공간적, 속성 혼합 쿼리를 수행할 수 있는 관계형 데이터베이스를 설계하고 구현하였다. 쿼리에 사용되는 데이터형은 슬라이스, MPR, 볼륨 렌더링으로 시각화할 수 있으며, 쿼리는 아탈라스를 이용하는 경우와 그렇지 않는 경우를모두 고려하였다. 영상 데이터는 공간충전 곡선으로 공간적으로 클러스트링한 후 무손실 압축하여 데이터베이스에 저장된다. 본 논문은 저장 데이터의 양을 줄이기 위하여 관심영역의 크기에 따라 창의 크기가 변하는 적응적 Hibert 곡선을 제안하였으며, 실험에서 Hibert 곡선의 적용한 데이터보다 약 1.15배 높은 압축율을 보였다. 또한 아틀라스에 대한 뇌종양의 공간적 쿼리 결과를 통하여 본 의료 영상 데이터베이스의 유용성을 보였다.
블룸 필터는 간단하고, 공간 효율적인 자료 구조이다. 블룸 필터는 확률에 근거하여 어떤 데이터 집합을 표현하며, 어떤 데이터가 특정 데이터 집합에 속하는 지를 검사하는 멤버십 쿼리를 지원한다. 이런 멤버십 쿼리는 긍정 오류를 발생시키지만 블룸 필터의 파라미터들을 조정하여 긍정 오류를 최소화할 수 있다. 블룸 필터는 데이터가 공유의 필요성에 의해 전체 시스템에 걸쳐 물리적으로 퍼져있는 분산 시스템과 많은 양의 데이터를 다루기 위해 데이터베이스를 사용하는 시스템 그리고 실시간으로 멤버십 쿼리를 수행해야 하는 시스템 등에서 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 블룸 필터에 대해 알아보고 시스템의 목적에 따라 다양한 형태로 개량된 블룸 필터들에 대해 소개한다.
본 연구에서는 ALS의 스캔라인 특성을 이용하여 포인트 클라우드를 효율적으로 분리하는 기법을 제시하였다. 이전 연구에서 제시하였던 방식에서 포인트 분류를 위한 쿼리 영역의 제한 기능을 강화시키고 효율적인 메모리 관리를 위하여 쿼리에 사용되지 않는 포인트를 영구 저장하여 메모리로부터 해제하는 기능을 추가하였다. 결과적으로 대용량의 포인트 데이터를 처리하는 동안 속도 저하 현상이 발생하지 않았으며 높은 정확도로 건물 포인트를 분리할 수 있었다.
3차원 모델링 기술에 관한 이론적인 연구는 활발히 진행 중에 있으나 이를 실제로 구현한 사례는 극히 드물다. 현재 사용되고 있는 3차원 모델은 가시화에 초점을 두고 있어 토폴로지 구조를 갖고 있지 않는다. 따라서 3차원 공간 분석이나 어플리케이션 개발에 한계가 있다. 그러나 공간 DBMS를 이용함으로써 토폴로지 기반의 모델을 생성하고 다양한 공간 분석 및 가시화에 활용할 수 있다. 본 연구에서는 공간데이터베이스 기반의 4가지 3차원 데이터모델을 제시하고 이들의 쿼리 수행능력을 비교 분석해 봄으로써 분석 및 가시화에 적합한 모델을 제안한다.
최근 사람과 기계의 소통을 위해 QA (Question Answering) 시스템에 대한 요구가 증가하였다. QA 시스템 중 공간에 관련된 질문을 처리할 수 있는 폐쇄 도메인 QA 시스템을 GeoQA라 하는데 본 연구는 GeoQA 분야에서 주로 사용되던 RDF (Resource Description Framework)기반의 데이터베이스가 데이터 입출력 및 변형에 한계를 보인다는 점을 극복하기 위해 최근 주목받고 있는 새로운 형태의 그래프 데이터베이스인 LPG (Labeled Property Graph)를 사용하였다. 또한, LPG 쿼리(query)언어가 표준화되지 않아 GeoQA 시스템이 특정 제품에 의존할 수 있다는 점 때문에 API 형태의 쿼리 언어인 GraphQL (Graph Query Language)을 도입하여 다양한 LPG를 사용할 방안을 제시하였다. 본 연구에서는 공간 관련 질문이 입력되었을 때 답변을 검색할 수 있도록 대한민국 중심의 별도 데이터베이스를 구축하였는데 각 데이터는 국가공간정보포털 및 지방행정 인허가데이터개방 서비스에서 취득하였으며 각 공간 객체 간 공간적 관계는 미리 계산되어 그래프의 엣지(edge) 형태로 입력되었다. 사용자의 질문은 먼저 FOL (First Order Logic)형태를 거쳐 최종적으로 GraphQL로 변환되며 GraphQL 서버를 통해 데이터베이스에 전달되었다. 실험에 사용한 LPG로는 현재 가장 높은 점유율을 보이는 그래프 데이터베이스인 Neo4j를 선택하였고 내장 함수와 QGIS 일부가 공간 연산에 사용되었다. 시스템 구축 결과 사용자의 질문을 변환, Apollo GraphQL 서버를 통해 처리하고 데이터베이스로부터 적합한 답변을 얻을 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 기존의 Open API 단점을 극복하기 위하여 웹상에 구조화된 링크드 데이터 구축 및 검색 기술을 제안한다. 현재 링크드 데이터에 대한 핵심 이슈는 링크드 데이터의 효율적인 저장, 검색, 그리고 활용 애플리케이션 개발이다. 본 논문에서는 링크드 데이터를 효율적으로 구축하기 위한 7단계 구축 방법을 제시하고 있다. 또한, 저장 및 검색 시스템을 위해 로컬 방식과 분산 방식의 절충안인 압축된 로컬 인덱스 구조를 제안한다. 이러한 인덱스를 사용하여 고도로 분산된 링크드 데이터에 대한 쿼리를 효율적으로 수행할 수 있고 시스템 저장 공간도 상당히 줄일 수 있다.
일반적으로 GPU 기반 트리 탐색을 수행할 경우 병렬 처리 속도가 생각보다 크게 향상되지 않는 경우가 대부분이다. 본 논문에서는 이러한 원인을 분석하고 그 분석 결과로 GPU 병렬 처리 하드웨어 아키텍처 내 최소 물리적 스레드 실행 단위인 warp 내에서 분기문(if문)으로 인한 warp divergence가 일어나기 때문임을 제시한다. 또한 이러한 warp divergence를 최소화할 수 있는 병렬 shifted sort 알고리즘과의 비교를 통해 shifted sort 알고리즘이 일반적인 GPU 내 트리 탐색에 비해 우수한 성능을 보이는 구조임을 제시하였다. 분석 결과 GPU 기반 kd-tree 탐색에 비해 warp divergence가 발생하지 않은 shifted sort 탐색은 3차원 공간에서 데이터나 쿼리의 수가 $2^{23}$개 일 때 16배 이상의 빠른 처리 속도를 보였으며 이 성능 차이는 데이터나 쿼리의 개수가 증가함에 따라 더 커지는 경향을 보였다.
그리드 맵에서의 경로 찾기는 로보틱스, 지능형 에이전트, 컴퓨터 게임 등의 분야에서 보편적으로 다루어지는 문제이다. 기술의 발전에 따라 게임의 가상 세계는 점점 정교하고 사실적으로 표현되는 추세인데, 이는 그리드 타일의 수가 너무 많아져 경로 탐색 시간이 증가한다는 단점을 수반한다. 본 논문에서는 축소된 상태 공간을 생성하고 이에 대한 경로를 사전계산하는 오프라인 전처리 과정을 통해, 실시간 질의에 대해 빠른 응답을 가능하게 하는 경로 찾기 알고리즘을 제안한다. 전처리 과정에서는 그리드 맵상의 자유 공간을 수직 분할하고, 분할된 영역들을 노드로 하는 연결 그래프를 생성하고, 모든 노드 쌍에 대한 경로를 행렬 형태로 저장한다. 실시간 쿼리 단계에서는 질의 점이 속하는 노드들을 찾고, 그에 해당하는 저장된 경로를 검색한다. 그리드 기반 경로 찾기의 수준기표로 이용되는 맵들의 집합에 대해 제안한 방법을 시뮬레이션하여, 탐색 공간과 탐색 시간이 획기적으로 감소됨을 확인한다.
최근 웹 제작 추세로 모바일 우선 방식이 강조되면서 모바일 단말의 유형이나 화면 크기, 해상도가 다양해짐에 따라 이에 대응하여 웹 사이트 제작 시 효율적인 제작 방법을 제공하는 반응형 웹에 대한 실제적인 필요성이 증가하고 있다. 그러나 공간정보 웹 매핑 분야에서 반응형 웹의 적용은 초기 단계이다. 이번 연구에서는 반응형 웹을 이용하여 실제 공간정보 오픈 플랫폼과 연계한 가변 레이아웃에 대한 실제 시험 구현을 수행하고 그 결과를 예시하였다. 또한 공간정보 웹 서비스 구축에서 반응형 웹 방법을 적용하기 위한 제한 사항과 고려 사항을 제시하고자 하였다. 시험 구현 과정에서는 HTML5, JavaScript, CSS3 등과 같은 개발 환경을 OpenLayers와 연계하는 웹매핑 서비스를 대상으로 하였다. 앞으로 공간정보나 위치정보 등으로부터 파생되는 콘텐츠의 모바일 서비스 개발에서도 반응형 웹을 이용한 연계, 적용 사례가 증가할 것으로 기대한다.
RFID의 태그의 적용 범위는 첨차 그 영역을 확대되고 있으며, 동종 및 이종 태그들이 제한된 공간에서 리더에 동시에 식별되는 과정에서 충돌이 발생할 수 있다. 따라서, 하나의 RFID 리더 영역 내에 다수의 태그 상호간에 충돌이 없이 인식하는 다중태그식별 기술은 매우 중요한 기술로 RFID 시스템의 성능과 안정성을 결정하는 핵심 기술이다. 본 논문에서는 차등식별법을 이용한 Depth-First 충돌방지 기법을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 검증결과 기존 쿼리트리 알고리즘에 비해 17%의 식별단계 개선과 150%의 성능 개선을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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