다중축척 공간데이터베이스란 동일한 현실 공간을 여러 축척으로 저장한 것으로, 기존에 구축된 원시 공간 데이터베이스로부터 유도될 수 있다. 이 유도과정에서 원시 데이터베이스에 있던 기하 및 위상관계는 변형이 되고, 이 관계 변형은 유도된 데이터베이스의 무결성을 보장하지 못하는 원인이 되므로, 유도과정이 수행된 후에는 반드시 유도된 데이터베이스와 원시 데이터베이스의 관계 일관성을 조사해야한다. 이 논문에서는 원시 데이터베이스와 유도된 다중축척 데이터베이스간의 위상 관계 일관성을 평가하는 방법을 제시하겠다. 특히, 2차원 공간객체가 1차원으로 축소되었을 때 위상관계의 일관성을 평가하는 방법을 제한할 것이며, 이 평가 방법들의 구현에 대해서 기술하고, 사례를 이용하여 구현결과를 기술하겠다.
지리 정보 서비스에 대한 요구가 증가하면서 서로 다른 공간 데이터베이스를 통합하여 사용하기 위한 연구가 증가하고 있다. 그러나 공간 데이터베이스에 존재하는 이질성으로 인하여 통합 작업은 단순화 관계를 갖는 네트워크간의 인스턴스 동일성 확인에 대한 연구를 기술한다. 네트워크 구조의 공간 데이터베이스는 위치 정보와 위상 정보를 명시적으로 포함하고 있으며, 도로, 수도, 배전 등 많은 응용분야를 갖고 있다. 본 연구의 결과는 이러한 네트워크 구조의 공간 데이터베이스 통합에서 기본이 되는 인스턴스의 동일성 확인을 용이하게 할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 '5+2 광역경제권' 설정에 따라 수도권, 충청권, 호남권, 대경권, 동남권, 강원도, 제주도 등의 7개 권역간 그리고 권역내 도시들간의 공간연관성을 지역총생산(GRDP)과 재정자립도, 그리고 토지이용(land use)중에서 경제성을 띄는 공업 및 상업지역비율을 분석변수로 하고 SUR방법으로 실증 분석하였다. 먼저, 1인당 GRDP에 관한 광역경제권역간 공간연관성에서 수도권은 대체로 충청권과 강원도를 제외한 나머지 권역간 그리고 권역내 도시들간 공간관계는 전반적으로 보완관계를 나타내었다. 다음으로 재정자립도에 관한 권역간 공간연관성은 1인당 GRDP와 거의 유사한 공간연관성을 보였지만 권역간에 통계적 유의성을 갖는 권역은 다소 적었다. 한편 토지이용측면에서 공업지역비율에 관한 권역간 공간연관성은 대경권과 동남권이 보완관계를 나타내었다. 권역내 도시들 사이에는 대체로 경쟁관계보다는 보완관계 양상을 띄었다. 예상과는 달리 상업지역비율에 대한 권역간, 권역내 공간관계는 공업지역비율에 대한 공간연관성과는 유사함을 보이지 않았다. 이상의 분석결과를 바탕으로 광역경제권설정이 권역간 뿐만아니라 권역내 도시들간의 공간연관성을 고려한 권역별 지역경제공간 창출 그리고 균형잡힌 국토 공간관리 계획을 수립하는데 도움이 될 것으로 예상된다.
본 연구는 공간데이터 동기화 표준 프로토콜 명세인 SyncML(Synchronization Markup Language)을 이용하여 모바일 장비와 서버사이에 공간데이터를 동기화 구조를 정의하여 상호운용성 확보를 위하여 기존에 사용되어온 GML(Geographic Markup Language) 데이터와의 통합 및 다양한 데이터 소스에 대한 접근 가능성을 제시한다 뿐만 아니라 Metadata 및 Catalog Service를 이용한 공간데이터 동기화 시스템을 제시함으로써 분산되어 있는 다양한 형태의 공간데이터, 비공간 데이터의 관계성을 고려한 데이터 연동을 가능하게 한다.
한국의 근대화 시기는 1920년대 식민지 시기와 1960년대 경제개발시기 두 시기 나누어진다. 근대화시기에 만들어진 공간들은 대다수 국가주도형으로 생산된 공공의 공간들이다. 이러한 근대공간들은 기능성이 강조되는 공공 생산의 장소이자 근대 국가시스템의 장소정체성을 상징하는 국가권력 공간들 이었다. 사회의 변화에 따라 근대공간들은 이제 더 이상 장소적 기능을 상실한 채 모뉴멘트 건축물로 존재하며 과거의 장소정체성에 새로운 가치를 부여할 개념규정이 필요한 시기이다. 간이역, 발전소, 탄광, 물류창고, 폐 공장 등... 근대공간에 새로운 장소정체성이 확립되는 과정과 장소와 기억의 문제를 영상기록 하여 근대화의 큰 특징인 사고의 변화과정과 공간에 투영된 근대적 개념들, 근대사회의 제도, 체계 수립 과정에서 장소성, 공간 속 사람들의 관계성에 주목하고자 한다. 근대공간과 기억의 관계는 < 서울역 >에서, 근대공간과 근대 기록의 관계는 <온양민속박물관>에서, 근대공간과 장소정체성은 <옥포 조선소>에서 찾아본다. 각 장소의 정체성과 기억의 관계는 구술목소리와 영상기록을 통하여 근대공간(장소성)과 개인구술(기억)의 모순된 힘의 관계를 알아본다.
문서에서 공간 개체와 사건을 찾아내고, 이들 간의 위상적 관계나 의미적 관계를 찾아내는 것을 공간정보 추출이라고 한다. 본 논문에서는 언어분석 결과와 세종사전을 활용해 자연언어 문서에서 동작(motion) 사건 관계 중심의 공간 정보를 추출하는 규칙 기반 시스템을 제안하였다. 수동으로 구축한 20문장의 평가 집합에 대해 사건 관계 추출은 27.45%의 F-measure 성능을 보였다. 공간보다 비교적 많은 연구가 진행된 시간 관계 추출에 대한 최신 연구의 성능이 30~35% 수준[1]인 것을 고려하여 볼 때, 본 연구는 공간 사건 관계 추출의 기초 연구로 의미가 있다.
조종실은 항공기-조종사 시스템에서 항공기와 조종사간의 긴밀한 상호작용이 이루어지는 유일한 공유영역으로서, 조종사의 인간성능 특성과 조종업무 특성의 체 계적 반영이 요구되어 진다. 인간공학적으로 설계된 조종실은 조종 편이성, 운용성 및 비행 안정성의 향상을 가져올 수 있다. 항공산업 육성의 초기 단계에 있는 국내 에서는 항공기 장비성능 개발 연구가 활발히 진행되고 있으나, 조종실에 대한 인간 공학적 분석 연구는 미흡한 실정이다. 조종사의 인간요소특성에 적합한 조종실 공 간을 체계적으로 설계하기 위하여, -조종실 공간 설계요소의 체계적 추출 및 계층적 구조 설정 -공간 설계에 적용될 인체측정요소의 정의 및 계층적 구조 설정, -설계요 소의 특성 파악을 위한 설계요소간 연관관계 분석, -설계요소와 인간요소간의 연관 관계 분석, -기존 전투기, 훈련기의 설계 제원 현황 및 설계지침 파악, -한국인 인체 측정자료의 Data Base화, -인간공학적인 조종실 공간 설계제원 분석을 수행하였다. 조종실 공간 설계요소로는 143 항목이 정의 되었으며, 설계요소들 간의 연관관계 Matrix 분석을 통하여 선행/병행/후행 설계요소 및 설계요소의 중요도가 파악되었다. 조종실 공간 설계에 적용될 인간 측정요소로는 133개 항목이 정의 되었으며, 설계요소 와 인간요소간의 연관관계 분석을 통하여 설계요소별로 고려되어질 인간요소를 분석 하였다. 또한 설계요소와 관련된 다른 설계요소, 인간요소 및 인체측정치, 설계지침을 종합적으로 적용함으로써 인간공학적인 조종실 공간 설계제원을 제시하였다.
위상 관계는 공간 데이터베이스의 질의 최적화에 중요한 역할을 한다. 만일 위상 관계를 사전에 알 수 있다면 비용이 많이 드는 질의 처리는 피할 수 있다. 본 논문에서는 1) 공간 객체간의 위상 관계의 파악, 2) 주어진 위상 관계의 일관성 검사, 3) 주어진 위상 관계로부터 새로운 위상 관계의 유도 등의 문제에 관하여 논의하고자 한다. 이러한 논의는 위상 관계와 관련된 질의가 주어졌을 때 효과적인 공간 질의 처리를 가능하게 하여준다. 특히 위상 관계로서 8가지 종류({equal, disjoint, overlap, meets, contains, contained-in, properly-contains, properly-contained-in})를 고려한다. 본 논문에서는 주어진 위상 관계의 일관성을 검증하는 알고리즘을 제시하고 주어진 위상 관계로부터 모든 가능한 새로운 위상 관계를 유도하는 알고리즘을 제시한다.
본 논문에서는 Apache Spark SQL을 이용하여 임의의 두 공간 객체들 간의 위상 관계와 방향 관계를 나타내는 새로운 정성 공간 지식을 효율적으로 추론해내는 대용량 정성 공간 추론기의 설계와 구현에 대해 소개한다. Apache Spark SQL은 Hadoop 클러스터 컴퓨터 시스템에서 다양한 데이터들 간의 매우 효율적인 조인 연산과 질의 처리 기능을 제공하는 분산 병렬 프로그래밍 환경이다. 본 공간 추론기에서는 정성 공간 추론의 전체 과정을 지식 인코딩, 역 관계 추론, 동일 관계 추론, 이행 관계 추론, 관계 정제, 지식 디코딩 등 크게 총 6개의 작업들로 나누고, 논리적 인과관계와 계산 효율성을 고려하여 작업들 간의 처리 순서를 결정하였다. 지식 인코딩 작업에서는 추론의 전처리 과정으로서 XML/RDF 형태의 입력 지식을 보다 간략한 내부 형태로 변환함으로써, 추론 대상인 지식 베이스의 크기를 축소시켰다. 일반적으로 이행 관계 추론 작업과 관계 정제 작업의 반복은 정성 공간 추론에 필요한 가장 많은 계산 시간과 기억 공간을 소모한다. 이 작업들을 효율화하기 위해 본 공간 추론기에서는 공간 추론에 필요한 최소한의 이접 관계들을 찾아내고, 이들을 기반으로 이행 관계 추론을 위한 조합표를 큰 폭으로 축소하고 관계 정제 작업도 최적화하였다. 대규모 벤치마킹 공간 지식 베이스를 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 대용량 정성 공간 추론기의 높은 추론 성능과 확장성을 확인하였다.
공간분석에서는 사용되는 공간데이터 종류에 따라, 각각의 특징있는 분석법을 요구하므로, 다양한 접근법을 필요로 한다. 특히, 두 종류의 상이한 공간데이터 집합이 공존하는 경우, 어느 한 공간객체의 분포에 영향을 끼치는 다른 공간객체 집합에 대한 부분집합을 추출하여, 공간객체간의 관계성을 규명할 수가 있다. 지리정보시스템 등의 공간객체 분석기술의 발달로, 시각적으로도 간단히 공간객체간의 관계성을 파악할 수 있으나, 데이터의 양이 방대해지는 추세에서는, 지리정보시스템 (geographical information system)상에서 시각화된 공간객체 정보만으로는 서로 다른 공간객체간의 분포에서 상호관계성을 정량적으로 분석하기 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 정량적 기준을 통해, 서로 다른 두 공간객체 간의 관계성 분석을 주목적으로 한다. 모델화된 정량적 기준의 평가를 위해 분석에 사용되는 실제 데이터는, 소규모 소매점포의 매출데이터를 사례로 들기로 한다. 데이터 수집에 제한이 있다는 특수환경으로 인해, 본 연구에서 사용되는 모델은 로짓모델을 기반으로 한 미지파라미터 추정이 가능하도록 구성되어있다. 제안된 모델을 사용하여, 대상점포의 매출분포에 큰 영향을 끼치는 것으로 판단되는 경쟁점포를 일련의 경쟁점포 집합에서 추출하며, 그 결과의 타당성을 검증하도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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