공간 및 비 공간 데이터에서 알지 못했던 패턴을 탐사하는 빈발 패턴 탐사 기법은 마이닝 분야에서 가장 핵심적인 부분으로 많은 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 자료구조들은 트리 구조 및 배열 구조로써 밀집 또는 희소 빈발 패턴에서 성능 저하를 보인다. 대용량의 공간 데이터는 밀집 및 희소 빈발 패턴을 둘 다 가지므로 단일 알고리즘으로 빠르게 탐사 하는 것은 중요하다. 본 논문에서는 단일 알고리즘을 사용하면서도 밀집 및 희소 빈발 패턴 모두에 대해 빠르게 빈발 패턴을 마이닝할 수 있는 압축된 패트리샤 빈발 패턴 트리라는 새로운 자료구조와 이를 사용한 빈발 패턴 마이닝 알고리즘을 제안한다. 실험 평가는 제안한 알고리즘이 대용량 희소 및 밀집 빈발 데이터에서 기존의 FP-Growth 알고리즘 보다 약 10배 정도 빠르게 빈발 패턴을 탐사하는 것을 보인다.
GIS에 있어 효율적인 액세스 기법은 가장 중요한 요구사항 중 하나이다. 레벨별로 상세화된 공간 데이터를 사용하게 되면 한번에 모든 데이터를 검색할 필요가 없어 효율적인 공간 데이터 검색이 가능해진다 데이터 검색을 위한 기존의 공간 인덱싱 기법은 이러한 레벨별로 상세화된 공간 데이터를 효율적으로 다루지 못한다. 이를 위해 레벨별로 상세화된 공간 데이터를 위한 공간 인덱싱 기법이 알려졌다. 그러나 이 기법들은 단순화와 선택 연산자를 거친 몇 가지 종류의 레벨별로 상세화된 데이터만을 지원한다는 문제점을 가진다 이러한 문제점들을 해결하고자 본 논문에서는 모든 종류의 레벨별로 상세화된 공간 데이터를 지원하면서 검객이 효율적으로 이루어지는 새로운 공간 인덱싱 기법을 제안한다. 제안된 기법은 레벨별로 각각의 인덱스 구조가 한 개의 인덱스 구조로 통합된다. 실험 결과는 제안된 기법이 데이터 중복이 발생하지 않으면서도 검색 성능이 우수함을 보인다.
최근 3차원 실내 외 공간정보데이터 모델에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 이러한 데이터 모델을 기반으로 구축된 3차원 공간데이터는 양이 방대하고 비교적 복잡한 구조를 갖는다. 따라서 이를 효과적으로 저장 및 관리, 응용하기 위해서는 DBMS를 활용하는 것이 유리하다. 이러한 필요에 의해 Gep-DBMS에서 데이터를 저장하고 응용하는 연구가 많이 이루어지고 있는데 Oosterom, Arens 등이 3차원 건물, 지표의 Geometry와 Topology를 DBMS에 저장하는 방법을 연구하였다. 본 논문은 GML3 기반의 3차원 도시 모델의 저장 및 교환을 위한 포맷인 CityGML 1.0을 따르는 구조로 데이터를 데이터베이스에 저장하였으며, 상용 DBMS인 Oracle Spatial 11g를 사용하였다.
볼륨 가시화(volume visualization)는 3차원 볼륨 데이터로부터 의미 있는 가시적 정보를 추출하도록 도와주는 연구분야이다. 볼륨 렌더링(volume rendering)은 볼륨 데이터로부터 영상(image)을 얻는 기술을 말하는데, 이러한 렌더링 기법 중 물체공간(object space)에 기반한 스플래팅(splatting) 기법은 볼륨 데이터에 존재하는 응집성(coherence)의 이점을 이용할 수 있는 팔진트리(octree)나 피라미드(pyramid)와 같은 계층구조를 적용하기 쉽다. 본 논문에서는 볼륨 데이터에 팔진트리를 적용한 기존의 스플래팅 기법에 영상공간(image space)에서의 응집성의 이점을 이용하기 위한 계층구조로 4진트리(quadtree)와 범위트리(range tree)를 적용하는 새로운 스플래팅 기법을 제안한다. 이 기법은 볼륨 데이터내의 불투명한 복셀(voxel)들에 의해 가려지는 복셀들에 대한 방문을 가능한 한 피함으로써 전체적인 스플래팅의 속도를 향상시킨다. 이 기법은 잘 알려진 팔진트리, 4진트리 그리고 범위트리를 사용함으로써 그 구현이 쉽고, 추가적으로 많은 메모리를 사용하지 않으면서도 렌더링의 속도를 효율적으로 향상시킬 수 있는 기법이다.
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.
유클리디언(Euclidean)공간을 가정한 이동객체를 위한 색인구조 연구가 많이 진행되어 왔다. 그러나 LBS(Location Based System) 및 텔레매틱스 응용이 활발해짐에 따라, 이를 효과적으로 지원하기 위해서 도로 철도와 같은 공간 네트워크를 고려한 색인구조 연구가 요구된다. 따라서 본 논문에서는 공간 네트워크상에서 이동객체를 효율적으로 색인할 수 있는 궤적기반 색인구조를 설계한다. 이를 위해 공간 데이터와 시간 데이터를 분리하여 색인하고, 실세계에서 공간네트워크상의 이동객체에 대한 질의를 시공간+궤적 질의, k-최근접 질의, 시간+궤적 질의로 분류하고, 이를 위한 질의 처리 알고리즘을 설계한다.
공간 데이터 웨어하우스에서는 OLAP(On-Line Analytical Processing) 연산을 제공하기 위해 다차원 데이터를 공간 데이터 큐브의 형태로 관리한다. 개념 계층을 지원하는 공간 데이터 큐브의 크기는 삽입되는 데이터에 비해 방대하기 때문에 구축된 큐브의 구조를 최대한 유지하면서 새로 삽입되는 데이터를 반영시킬 수 있는 점진적 갱신 기법이 연구되어 왔다. 하지만 접두 및 접미의 중복을 제거하여 데이터를 압축 저장하는 큐브에서는 병합된 경로 간의 충돌로 인해 큐브 갱신 시 갱신 내용과 상관없는 셀까지 동시에 갱신되어 갱신이상 현상이 발생한다. 본 논문에서는 공간 데이터 큐브의 점진적 일괄 갱신 기법을 제안한다. 제안 기법은 갱신에 필요한 노드 복사본을 관리하는 자료 구조 및 재귀 탐색을 이용하여, 경로 간의 충돌이 발생할 경우 해당 노드의 복사본을 생성한 후 이를 갱신함으로써 갱신이상 현상을 방지한다. 이를 통해 다차원 개념 계층이 포함된 공간 데이터 큐브를 효율적으로 갱신할 수 있다. 성능 평가를 통해 기존 갱신 기법에 비해 제안 기법의 갱신 속도가 향상되었음을 보인다.
이 연구에서는 GIS 등에 적용할 수 있는 제약 데이터베이스의 공간데이터 연산을 구현하였다. 공간데이터를 간결하게 표현할 수 있는 새로운 패러다임인 제약 데이터베이스의 구조와 특징을 검토하고, 제약 데이터 모델용으로 개발된 MLPQ 프로토타입을 이용하여 제약 데이터베이스의 지리정보 모델을 구현하였다. 아울러 구현된 모델을 사용자 질의에 따라 공간질의를 처리하도록 하였다.
내용기반 이미지 검색을 위한 기존의 대부분의 기법들은 이미지 데이터에 효과적으로 적용할 수 있는 고차원의 색인구조를 고려하지 않았다. 이 연구에서는 이미지 데이터베이스에서 보다 효율적이며 정확도가 높은 검색결과를 기대할 수 있는 색상 특징 데이터 표현방법인 ECCV기법, 모양 특징 데이터 표현방법인 EPA기법을 소개한다. 또한 고차원 데이터에 대해서도 검색속도를 향상시킬 수 있는 새로운 다차원 공간 인덱스 구조인 XS-트리를 제안한다. 이 방법을 이용하면 특징표현단계에서는 차원의 수가 증가되어 저장에 필요한 공간을 많이 요구하지만 인덱싱 단계를 거치면 이미지 검색 속도가 향상되며 정확한 이미지를 검색 할 수 있는 장점이 있다.
국가공간데이터기반 개념은 국가공간데이터기반의 발전과 더불어 변화한다. 초기의 국가공간데이터기반은 개별적이고 공간데이터기반 자체에 초점을 두었지만, 최근 국가공간데이터기반은 세계, 지역 및 지방공간데이터기반 간의 위계구조에서의 역할이 초점이 맞추어지고 있다. 본 논문에서는 최근의 국가공간데이터기반의 특성과 미국, 영국, 캐나다 국가공간데이터기반 등 각 국에 대한 비교, 분석을 통해 향후 우리나라의 차세대 국가공간데이터기반, 즉 국가GIS의 정책방향을 모색하도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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