다중 레벨 지리정보 데이타는 화면 확대와 축소와 같은 윈도우 질의를 통해 다루어질 수 있다. 다중 레벨 지리정보 데이타를 효율적으로 다루기 위해서는 이러한 윈도우 질의를 지원하는 공간 인덱싱 기법이 필요하다. 그러나, 기존의 전통적인 공간 인덱싱 기법은 다중 레벨 지리정보 데이타를 액세스하는데 비효율적이다. 이를 위해 다중 레벨 지리정보 데이타를 위한 몇 가지 공간 인덱싱 기법이 알려진다. 그러나. 이 공간 인덱싱 기법은 모든 유형의 다중 레벨 지리정보 데이타를 지원하지 못한다는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 다중 레벨 지리정보 데이타의 윈도우 질의를 위한 공간 인덱싱 기법, MLR 트리를 제안한다. MLR 트리는 우수한 검색 성능을 보이면서도 데이타 중복성이 발생하지 않으며, 이를 실험을 통해 보인다. 이 외에도 MLR 트리는 모든 유형의 다중 레벨 지리정보 데이타를 지원한다.
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.
최근 실내공간정보 기반의 시설물 운영관리에 대한 관심이 고조되면서 BIM과 GIS를 연계한 시설물 유지관리에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 특히 대용량 데이터에 대한 형상정보의 가시화 처리는 중요한 이슈로, 유지관리 시스템 운영에 중요한 요소이다. 따라서 본 연구는 GIS 기반 BIM 모델의 효과적 가시화 구현을 위하여 IFC 스키마 기반의 시나리오를 통한 공간인덱싱 알고리즘을 설계하고, OcTree 기법을 적용하여 공간인덱싱 알고리즘을 일부 구현하였다. 구현된 결과를 IFC 샘플데이터에 테스트한 후 최종적으로 BIM 데이터의 효과적 가시화를 위한 공간인덱싱 기법을 제안한다.
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.
지리정보시스템은 처리 속도의 향상과 비쥬얼라이징의 개선이 필요하다. 이를 위해서는 맵 일반화와 레벨별 상세화 개념이 요구된다. 기존의 공간 인덱싱은 지도 일반화를 지원하지 않거나 지원하더라도 모든 지도 일반화 연산을 제공하지 않는다는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 이를 위해 모든 일반화 연산을 지원하는 새로운 인덱스 구조인 LR트리를 제안한다. 또한 LR트리를 검색, 삽입, 삭제하기 위한 알고리즘을 기술하고, 성능 분석을 수행한다. 성능 분석을 통해 제안된 인덱스 구조가 지도 일반화를 지원하는데 있어 다른 공간 인덱싱 기법보다 우수한 성능을 나타냄을 보인다.
일반적으로 영상은 공간, 분광 및 시간 해상력을 바탕으로 고해상과 저해상 영상으로 구분된다. 최근 IKONOS 와 QuickBird 등 공간해상력이 1m 이하인 위성 영상들이 국내에 공급되어 바야흐로 고해상 위성영상을 이용한 다양한 활용분야들이 연구되고 있다. 이에 반하여 고분광해상력을 갖는 하이퍼스펙트럴 영상에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 국제적으로는 항공기탑재 센서들을 이용한 다양하고 광범위한 조사분석 연구가 이루어지고 있으나, 국내에서는 장비와 관심의 부재로 인하여 초기적인 연구 단계에 있는 실정이다 하이퍼스펙트럴 센서는 환경, 지질, 목표물 인식 분야에 있어 많은 관심을 받고 있으며 위성탑재 초다중분광센서가 운용되기 시작하면서 연구의 활성화가 더욱 기대되고 있다. 본 연구에서는 EO-1 위성의 Hyperion 센서 데이터를 이용하여 노이즈 제거를 위한 영상 전처리 과정을 실시하고 분광특성에 따른 무감독 분류를 통한 인덱싱 기법과 널리 알려진 분광 라이브러리를 활용한 대상물, 특히 인공지물 추출 기법을 실험하였다. 이를 위하여 MNF(Maximum/Minimum Noise Filtering) 변환 및 분광 매칭(Spectral Matching) 기법, 분광 라이브러리 처리 등을 수행하였다. 결과의 비교를 위하여 동일 지역의 Landsat ETM+ 데이터를 이용하여 상호비교를 통한 검증작업으로서 그 성과를 판단하였다.
최근 3D 공간 객체의 효율적인 표현을 위해, 3D 연산 및 다차원 인덱싱 기법에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 이러한 인덱스나 연산을 기반으로 많은 응용프로그램들이 개발되고 있다. 그러나, 대부분의 응용프로그램들은 단순히 비공간 속성에 대한 질의를 기반으로 한 3D 객체의 시각화에만 치중하고 있기 때문에, 3D 공간 객체에 관한 분석 기능을 제대로 지원하지 못하고 있다. 따라서, 이 논문에서는 3D 공간 객체에 관한 효율적 분석 기능을 제공할 수 있는 3D 공간 연산 처리기를 설계 및 구현하였다. 기존 시스템과의 상호운용을 위해서, 제안한 연산 처리기는 OpenGIS의 2차원 기하 객체 모텔을 3차원으로 확장한 3D 기하 객체 모델을 기반으로 하였다. 또한 빠른 공간 연산을 수행하기 위해 인덱스와 연동하여 구현하였다. 이 연산 처리기는 3D GIS에 적용될 경우, 효율적인 공간 분석 기능을 제공할 수 있다.
최근 들어 계속되는 램 가격 하락으로 인해 대용량의 램을 사용하는 주기억장치 데이터베이스 시스템의 구축이 실현 가능하게 되었다. 주기억장치 데이터베이스는 여러 다양한 실시간 응용 분야를 위해 사용되며, 매년 CPU 속도가 60% 정도 증가되고, 메모리 속도가 10% 증가되는 현실에서, 케쉬 미스(Cache miss)를 얼마나 줄이느냐 하는 문제가 주기억장치 데이터베이스의 검색 성능 측면에서 가장 중요한 문제로 대두되고 있다. 본 논문에서는 이러한 환경을 고려한 실시간 모바일 GIS응용을 위한 주기억장치 데이터베이스 시스템을 설계 및 구현한다. 본 시스템은 크게 PDA를 사용하는 모바일 사용자를 위한 인터페이스 관리기와 가상 메모리 기법을 사용해 전체 데이터를 주기억장치에 상주시키며 관리하는 주기억 데이터 관리기, 공간 및 비 공간 질의를 처리하는 질의처리기, 새롭게 제시하는 공간 데이터를 위한 MR-트리 인덱스와 비 공간 데이터를 위한 T-트리 인덱스 구조를 관리하는 인덱스 관리기, 데이터를 디스크에 저장하기 위한 GIS 서버 인터페이스로 구성된다. 새롭게 제시하는 공간 인덱싱을 위한 MR-트리는 노트 분할이 발생될 경우, 입력 경로 상에 하나 이상의 빈 엔트리를 지니는 노드가 존재할 경우에만, 노드 분할을 상위로 전송한다. 그러므로 중간 노드들은 항상 100%에 가깝게 채워져 있게 된다. 본 논문의 실험 결과, 2차원의 MR-트리는 기존의 R-트리에 비해 2.4배 이상의 빠른 검색 속도를 나타냈다. 한편, 주 기억 데이터 관리기는 가상 메모리 제공을 위해 전체 벡터 데이터 및 MR-트리, T-트리, 데이터 객체 텍스트 정보를 페이지 단위로 분할하여 관리하고, 간접 주소 기법을 사용하여 디스크로부터의 재 로딩시 발생할 수 있는 문제점을 제거하였다.
최근 PDA와 같은 모바일 장치와 무선 인터넷의 사용이 확대되고, GPS의 개발로 인하여 위치 기반 서비스가 활발히 연구되고 있다. 그러나, 위치 기반 서비스의 중요한 요소인 이동 객체는 이동에 따른 갱신 비용이 높기 때문에 이전의 디스크 기반의 GIS에서 사용되던 인덱스를 이용하는 것은 효과적 이 지 못하다. 본 논문에서는 위치 기반 서비스를 위한 효과적인 현재 위치 데이타 처리를 위해 공간 해쉬 인덱스와 R-tree 인덱스를 결합한 형태인 HB(Hash Based)R-tree 인덱스를 개발하였다. HBR-tree 인덱스는 위치 기반 서비스에서 이동 객체의 위치 데이타가 빈번하게 갱신된다는 특징을 이용하여 갱신 작업은 HBR-tree 인덱스의 공간 해쉬 테이블 내에서 처리하고, 생성된 공간 해쉬 테이블을 이용하여 R-tree 인덱스를 구성함으로써 빠른 검색 질의 처리가 가능하고 갱신 비용을 줄일 수 있다는 장점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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