빅데이터 시대로 진입하게 되면서 전 세계적으로 생산 및 공유되어지는 무수한 양의 데이터를 활용하고자 하는 노력이 곳곳에서 이루어지고 있다. 특히, 이러한 데이터와 발전된 기술을 통해 국토와 도시 공간에서 일어나는 현상들을 분석함으로써 기존의 전통적 방식에서 보여주지 못하던 새로운 정보를 제공 할 수 있는 가능성과 이에 대한 기대가 커지고 있다. 따라서 기존의 틀을 넘어서는 정보의 구득 방식, 활용 및 전달을 위한 과학적이고 효과적인 방법과 수단이 필요하며 이를 공공의 의사결정의 지원수단으로 활용하려는 노력도 함께 요구된다. 이 연구는 국토도시계획지원(planning support)의 한 수단으로 공간 빅데이터의 동태적 시각화 모형의 개발과 실증적용에 주요한 목적을 두고 수행하였다. 주요한 내용은 다음과 같다. 첫째, 데이터 시각화의 개념과 의미와 함께 계획지원 또는 의사결정에서의 공간 빅데이터 시각화의 적용이 가지는 효용성을 살펴보고 시사점을 고찰하였다. 둘째, 공간 빅데이터 동태적 시각화 모형을 개발하고, 제주도를 대상으로 실증적용을 수행하였다. 도시 공간의 현황 파악과 문제 해결을 지원하기 위한 데이터의 시각화 자체는 새로운 것은 아니다. 그러나 빅데이터와 새로운 시각화 툴을 활용할 경우 기존의 방식과는 차별되는 결과를 도출할 수 있다. 본 연구는 위와 같은 내용을 바탕으로 향후 계획지원을 위한 데이터 시각화의 활용성을 체계적으로 검토하고, 이를 확대하기 위한 방안을 구축하는데 필요한 시사점을 제시하였다.
하천은 최근 주민에게 휴식과 레저의 기회를 제공하고 지역활기 창출의 자원으로 가치가 부상함에 따라 하천공간의 관리와 운영이 한층 더 중요해 졌다. 즉 하천공간의 개발과 보전은 지역의 문화관광과 복지 등의 지역 정책과 함께 하천이용의 수요를 고려하여 신중하게 운영해야 한다. 이에 본 연구에서는 하천공간의 체계적인 관리를 위해 통신 빅데이터를 활용하여 이용객 수를 추정하고 검증 한 뒤, 이용도 지표를 산정하였으며, 하천공간의 상세 유형화 방안을 마련하고 유형별 특성분석 등을 실시하고자 하였다. 현장표본조사를 통한 검증결과 통신 빅데이터는 하천공간에서의 이용객 수 추정에 활용 가능성을 보였으며, 이용도 지표 산정결과를 통해 친구지구를 이용객들이 어떻게 활용하는지 판단할 수 있었다. 또한 상세 유형화 방안을 마련하고 적용한 결과 이용객들이 하천공간을 근린의 성격과 거점의 성격으로 이용하고 있는지 판단할 수 있었다. 본 연구의 결과를 종합할 때, 친수지구 조성 및 관리를 위한 자료 활용방안을 제시할 수 있었으며, 국가하천 점용허가 시 통신 빅데이터 활용방안을 마련할 수 있었다. 통신 빅데이터는 친수지구 이용도 조사에 크게 유용한 방법을 제공하며, 하천계획, 유지·보수 등 관련 실무활용 및 정책수립에 큰 도움이 될 것으로 판단된다.
최근 공간 정보는 생산 되는 양과 데이터의 생성 빈도 및 다양성으로 인해 기존의 공간 데이터베이스 시스템에서 처리하기 어렵다. 그래서 공간 정보는 빅데이터와 연계에 관한 시도가 활발히 진행되고 있다. 그러나 효율적인 단일할당, 다중할당 색인기반 공간 연산에 대한 연구는 거의 없다. 이 논문에서는 공간 연산 중 비용이 매우 큰 공간 조인을 빅데이터 시스템에서 처리하기 위한 고려요소를 제시하고자 한다. 구체적으로 맵리듀스 시스템의 태스크 할당을 위한 단일 할당 공간 색인방안을 설명하고, 불균일 분포가 심한 공간 정보의 특성을 고려한 부하 균등화 시 고려 요소를 제시하고자 한다. 맵리듀스와 같은 병렬 공간 데이터베이스 시스템에서의 두 가지 문제인 데이터 불균일 분포 문제와 경계 겹침 색인의 문제와의 연관성을 기술한다.
본 논문은 인 메모리 시스템인 Spark에 기반 한 공간 빅 데이터 분석 프로토타입을 구현하고, 이를 기반으로 공간 분할 알고리즘에 따른 성능을 비교하였다. 클러스터 컴퓨팅 환경에서 빅 데이터의 컴퓨팅 부하를 균형 분산하기 위해, 빅 데이터는 일정 크기의 순차적 블록 단위로 분할된다. 기존의 연구에서 하둡 기반의 공간 빅 데이터 시스템의 경우 일반 순차 분할 방법보다 공간에 따른 분할 방법이 효과적임이 제시되었다. 하둡 기반의 공간 빅 데이터 시스템들은 원 데이터를 그대로 공간 분할된 블록에 저장한다. 하지만 제안된 Spark 기반의 공간 분석 시스템에서는 검색 효율성을 위해 공간 데이터가 메모리 데이터 구조로 변환되어 공간 블록에 저장되는 차이점이 있다. 그러므로 이 논문은 인 메모리 공간 빅 데이터 프로토타입과 공간 분할 블록 저장 기법을 제시하였다, 또한, 기존의 공간 분할 알고리즘들을 제안된 프로토타입에서 성능 비교를 하여 인 메모리 환경인 Spark 기반 빅 데이터 시스템에서 적합한 공간 분할 전략을 제시하였다. 실험에서는 공간 분할 알고리즘에 대한 질의 수행 시간에 대하여 비교를 하였고, BSP 알고리즘이 가장 좋은 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있었다.
최근 국토 정보를 다루는 지적측량분야의 수익성은 악화되고 있다. 수익구조를 강화하기 위해서는 지적측량 외의 사업분야에 진출해야할 필요가 존재한다. 현재의 국토 정보를 효과적으로 다루기 위해서는 공간정보 플랫폼 설계가 필수적이다. 이러한 배경으로 본 연구에서는 빅데이터 기반 공간정보 플랫폼을 제안한다.
최근 활발히 연구되고 있는 빅데이터와 의료 영역이 융합되면서, 보건의료서비스 분야에서는 데이터 집약적이고 공간을 초월한 새로운 서비스패러다임의 움직임이 진행되고 있다. 본고에서는 이러한 빅데이터를 활용하여 건강증진 및 예방을 위하여 생활 속에서 제공되고 있는 생활환경 및 보건 데이터 기반의 라이프케어 서비스동향과 기술에 관하여 알아본다.
본 논문에서는 Hadoop에 공간 데이터를 저장하고 SQL 기반 질의언어에 의하여 공간 데이터를 질의할 수 있는 공간 빅데이터 질의처리 시스템을 제시한다. 제안한 시스템은 대용량의 공간 빅데이터를 HDFS 기반의 저장 시스템에 저장하고 공간 데이터 처리기능이 추가확장된 SQL 기반 질의언어로 질의를 할 수 있도록 지원하며 OGC 심플 피처모델 기반의 공간 데이터 표준 데이터타입과 함수를 지원한다. 본 논문에서는 질의언어 파싱, 질의언어 검증, 질의계획 생성, 저장시스템 연동 등 질의처리의 주요 기능 개발을 제시하였다. 제안한 시스템의 성능을 기존 시스템과 비교하였으며, 실험에서는 Hadoop에 저장된 공간 데이터에 대한 영역질의의 질의실행시간에 있어서 비교 시스템 대비 약 58%의 성능향상을 나타냄을 보였다.
최근 빅데이터 기술시장의 성장과 함께 시각화 기술에 관한 관심은 지난 몇 년간 꾸준히 증가해왔다. 데이터 시각화는 현재 정보과학, 컴퓨터과학, 인간·컴퓨터 상호작용, 통계, 데이터마이닝, 지도학, 저널리즘 등의 광범위한 학문 분야에서 각기 조금씩 다른 의미로 사용되고 있다. 다학제적 연구가 필요한 스마트시티에서의 빅데이터 시각화는 사용자 중심의 스마트시티 서비스와 관련 정책을 전개하는데 있어 객관적이고 과학적인 접근을 가능하게 한다. 특히 공간 기반의 데이터 시각화는 도시정책 수립 과정에서 시각화 자료를 통해 다양한 이해관계자들의 효율적인 협업을 가능하게 한다. 본 논문은 선행연구를 통해 단순히 시각화 도구가 아닌 효과적인 정보전달 관점에서 공간기반의 빅데이터 시각화 표현 프로세스와 원리에 대해 고찰하였다. 데이터 시각화 모델 프로세스 및 시각화목적에 따른 시각화 표현기법, 디자인조형요소에 따른 특징과 시각화기법을 각각 도출하여 사용자 중심의 공간빅데이터 시각화 표현에 대한 방향성과 시사점을 제시하였다.
자율주행 분야 글로벌 동향 파악 및 공간정보 서비스 활성화 방안 도출을 위해 빅데이터 분석방법을 활용하였다. 사용된 빅데이터는 뉴스기사와 특허문헌을 상호 연계하여 활용하고, 뉴스 기사를 통한 동향 분석, 특허문헌 정보를 활용한 기술 분석이 진행 되었다. 본 논문에서는 자율주행에 대한 주요 뉴스에서 토픽모델을 기반으로 한 LDA(Latent Dirichlet Allocation)를 활용하여 빅데이터화 하고 주요 단어를 추출하였다. 특허정보의 주요 단어를 기반으로 적용된 워드넷(WordNet)을 활용하여 공간정보와 연계성 분석, 글로벌 기술 동향 분석을 실시하고 공간정보 분야의 동향 분석 및 예측을 실시하였다. 본 논문에서는 주요뉴스와 특허문헌 정보를 기반으로 한 빅데이터 분석방법으로 자율주행 분야와 공간정보와의 연계성 분석을 통하여 최신 동향과 미래를 예측하는 방법을 제시한다. 빅데이터 분석으로 도출된 자율주행 분야 공간정보의 글로벌 동향은 플랫폼 얼라이언스, 비지니스 파트너쉽, 기업 인수합병, 합작회사 설립, 표준화 및 기술개발로 도출되었다.
본 연구의 목적은 공간 빅데이터의 요구사항을 기반으로 서비스 분야 및 분석기능의 우선순위를 도출하고, 핵심 서비스를 선정하는 것이다. 이를 위하여 선행연구 검토를 통해 공간 빅데이터 서비스 수요조사 방법을 설정, 산·학·연 전문가를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 그 결과, 공간 빅데이터 서비스 분야 및 분석 기능에 대한 요구사항을 도출하였다. 이를 기반으로 품질기능전개 기법(QFD, Quality Function Deployment)을 활용하여 1순위부터 4순위까지 (사회, 환경, 경제, 인문)총 4개 분야의 서비스와 우선순위를 도출하였다. 그 중 1. 2순위 분야와 분야 별 요구되는 분석기능을 선정하였다. 이러한 결과로, 핵심서비스모델(안)을 제시하였으며, 향후 분야별 핵심서비스가 개발될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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