공간 데이터베이스 시스템에서는 데이터의 보안과 사용자의 편의성을 제공하기 위해 사용자가 원하는 공간데이터만으로 구성된 공간 뷰를 제공한다. 클라이언트/서버 환경의 공간 데이터베이스 시스템에서 다수의 클라이언트에 의해 공간 뷰에 대한 질의가 요청 될 시 대용량의 데이터를 처리하기 위한 서버의 I/O 연산의 수행비용과 질의처리 비용 및 결과 데이터의 전송을 위한 전송 비용이 서버의 부하를 일으키고 질의 처리속도의 저하를 야기시킨다. 본 논문에서는 클라이언트/서버 환경의 공간 데이터베이스 시스템에서 공간 뷰의 생성 과정을 서버와 클라이언트에 분산시킨 크라이언트 실체화 기법을 제안한다. 공간 뷰 생성의 질의처리를 서버와 클라이언트에 분산시켜 대용량의 데이터와 복잡한 공간 연산에 따른 공간 뷰 생성과정의 서버 부하를 감소시키고 클라이언트에 실체화 함으로 해서 공간뷰에 대한 질의처리 요구에 따른 서버의 병목현상과 서버 부하를 감소시켜 사용자 응답시간을 최소화한다.
이동 컴퓨팅 환경이 급속하게 발전하면서 GIS 분야에서도 이동 클라이언트를 이용한 다양한 서비스에 대한 연구가 진행되고 있다. 특히, 이동 클라이언트를 이용한 공간 데이터 변경의 경우에 동시성 제어를 수행해야 하는데 기존 클라이언트-서버 환경에서 사용되는 잠금 기법은 잠금 획득을 위한 긴 대기시간 때문에 적합하지 않다. 본 논문에서는 이동 컴퓨팅 환경에서의 공간 데이터 변경을 위한 3-계층 구조를 제시하며 이 구조에서의 대리 트랜잭션 모델을 정의한다. 또한, 이동클라이언트의 공간 데이터 변경 트랜잭션의 동시성 제어를 위해 전통적인 낙관 기법을 확정하여 공간 데이터에 적합한 확인 기법을 제시하며 동시성 제어에서 트랜잭션 직렬화 보장의 예를 보인다.
S-S-M(Server-Surrogate PC-Mobile Client)과 같은 3-계층 구조에서 이동 클라이언트를 이용한 공간 데이터 변경을 위해 대리트랜잭션 모델이 소개되었다. 이 모델에서는 이동 클라이언트의 공간 데이터변경을 위한 트랜잭션간의 동시성 제어를 위하여 전통적인 낙관적 병행 기법인 확인 기법을 확장하였다. 분산 환경에서는 참여자가 완료를 요청하면 조정자는 데이터를 공유하는 모든 참여자에게 완료 또는 취소 여부를 물어 최종 완료를 수행하였으나S-S-M 환경에서는 이동 클라이언트가 서버와의 접속을 해제하고 데이터를 변경한다. 따라서, 본 논문은 이동 클라이언트의 변경 완료 요청을 대리 PC를 통해 서버로 전달하고, 서버는 해당 트랜잭션의 충돌 여부를 검증하여 완료 또는 취소하는 완료 규약을 제시하고 이를 검증하기 위해 설계 및 구현한다.
본 논문에서는 자율협력주행을 위한 인프라로써 제작된 5가지 센서 전용 시설물들에 대해 라이다로 취득한 포인트 클라우드 데이터로부터 시설물들의 특징을 추출하는 방법을 제안한다. 자율주행차량에 장착된 영상 취득 센서의 경우에는 기후 환경 및 카메라의 특성 등으로 인해 취득 데이터의 일관성이 낮기 때문에 이를 보완하기 위해서 라이다 센서를 적용했다. 또한, 라이다로 기존의 다른 시설물들과의 구별을 용이하게 하기 위해서 고휘도 반사지를 시설물의 용도별로 디자인하여 부착했다. 이렇게 개발된 5가지 센서 전용 시설물들과 데이터 취득 시스템으로 취득한 포인트 클라우드 데이터로부터 측정 거리별 시설물의 특징을 추출하는 방법으로 해당 시설물에 부착된 고휘도 반사지의 평균 반사강도을 기준으로 특징 포인트들을 추출하여 DBSCAN 방법으로 군집화한 후 해당 포인트들을 투영법으로 2차원 좌표로 변경했다. 거리별 해당 시설물의 특징은 3차원 포인트 좌표, 2차원 투영 좌표, 그리고 반사강도로 구성되며, 추후 개발될 시설물 인식을 위한 모형의 학습데이터로 활용될 예정이다.
산림영역에서 획득된 라이다데이터는 산림영역의 DTM생성, 수고 및 산림생체량 추정과 같은 산림연구에 효과적으로 이용될 수 있다. 이를 위한 핵심적인 전처리 과정으로 본 연구는 라이다데이터로부터 산림영역을 효과적으로 탐지하기 위한 방법을 개발하고자 한다. 먼저 라이다데이터로부터 산림영역으로 판단하기에 효과적인 다반사 특성, 높이값 편차 및 공간적 분포에 기반한 세 가지 인지적 단서를 제시하였다. 각 단서들에 기반하여 산림후보영역을 탐지하고, 오분류를 제거하고 경계를 정제하기 위한 이진형태학적처리를 수행하여 최종산림영역을 결정하였다. 항공영상을 이용하여 생성한 기준데이터로 검증한 결과에 따르면 세 종류 단서에 의한 방법 모두 약 90% 이상의 정확도를 보이는 것으로 평가되었다. 특히 다반사 특성에 기반한 방법이 다른 방법에 비교하여 정확도 및 단순도 측면에서 보다 좋은 방법으로 판단된다. 또한, 각각의 단서에 기반한 개별적인 결과를 조합하면 분류 정확도가 개선되는 것을 확인하였다.
매년 봄 한반도 영향을 주는 황사는 오랫동안 이 지역의 자연환경에 많은 영향을 주고 있다. 본 라이다 센터에서는 1995년부터 라이다를 사용하여 황사를 포함하는 에어로졸을 관측하였고 1999년 10월부터는 성층권을 관측할 수 있는 다파장 에어로졸 라이다(MWA Lidar, 1064/532/355)를, 그리고 2002년 2월부터는 대류권을 관측하는 자동운전 에어로졸 라이다(ACA Lidar, 532)를 운전하여 집중적으로 황사를 관측하여 많은 관련 데이터를 생산하였다. (중략)
라이다 센서로 취득된 점군에는 실제 물리적인 표면에 존재하지 않는 이상점이 포함되어 있다. 이러한 이상점들은 활용을 위한 후속처리를 하기 전에 반드시 제거되어야 한다. 특히 민감도가 아주 높은 가이거 모드 검출기를 이용하는 라이다로 취득한 데이터는 높은 비율의 이상점을 포함하고 있다. 이로 인해 기존의 알고리즘은 이러한 데이터로부터 성공적으로 이상점을 검출하는데 어려움이 있었다. 이에 본 연구는 가이거 모드 영상 라이다로 획득된 높은 이상점 비율을 갖는 점군에서 이상점을 제거하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 의미 있는 표적의 표면은 검출기상에서 두 개 이상의 이웃픽셀에 검출되며, 이러한 이웃픽셀들로부터 출력되는 거리값은 유사하다는 점을 이용한다. 개발된 제거 기법은 시뮬레이션으로 생성된 다양한 점밀도와 이상점 비율의 모의 데이터에 적용하여 임계값과 데이터 특성에 따른 성능을 분석하였다. 대부분의 경우에 약 99% 이상의 이상점 검출성능이 나타났으며, 데이터 특성에 강인하고 임계값에 크게 민감하지 않는 검출성능을 확인하였다. 제안된 방법은 향후 가이거 모드 라이다 데이터의 온라인 실시간 처리 또는 후처리에 효과적으로 활용될 것으로 판단된다.
본 논문에서는 낮은 대역폭, 높은 지연, 그리고 잦은 네트워크 단절로 인한 모바일 컴퓨팅 환경의 문제점들을 해결하기 위한 효과적인 캐시 적재 기법으로서 협업 추천 기반의 데이터 마이닝 전략을 제안하였다. 캐시 적재가 모바일 클라이언트의 이러한 문제점들을 해결하기 위한 효율적인 방법이 된다는 기존의 연구는 많이 진행되어 왔다. 하지만 모바일 컴퓨터의 요구에 대한 이력 정보만을 이용한 기존의 연구는 모바일 클라이언트가 필요로 하는 모든 정보 요구를 만족하지 못하였다. 특히 저장 공간의 제약을 갖는 모바일 컴퓨터의 한계 때문에 더욱 큰 어려움을 갖게 되었다. 본 연구에서는 모바일 클라이언트의 이력 정보에 대하여 데이터 마이닝 기법을 적용한 캐시 적재 기법을 제안하여 적은 캐시 용량만으로도 모바일 클라이언트의 요구를 만족할 수 있는 아이템들을 효과적으로 서비스할 수 있도록 하였다. CSIM Simulator를 이용하여 모의 데이터를 생성하여, 제안 모형의 성능 평가를 위한 실험을 수행하였다. Cache hit ratio를 이용한 객관적인 성능 평가를 통하여 제안된 모형이 모바일 클라이언트의 캐시 적재 기법으로서 우수한 성능을 보임이 확인되었다.
라이다를 이용한 지구환경 감시 기술이 발전하고 대기 중 에어러솔에 대한 전지구적인 관측자료의 필요성이 증가하고 있다. 이와 동시에 관측결과의 신뢰성을 높이는데 필수적인 에어러솔에 대한 기본 정보, 특히 S-ratio(extinction to backscattering ratio)에 대한 데이터 베이스가 요구되고 있다. 특히, 2004년 발사 예정인 위성탑재 라이다 ESSP3(Earth System Science Pathfinder 3)와 같이 전 지구를 관측대상으로 하는 경우에는 전지구적인 S-ratio 자료가 특별히 요구된다. (중략)
파일 시스템에서 문제가 발생했을 때, 지속적인 서비스를 제공하기 위해서 보다 빠른 회복이 요구된다. 기존의 파일 시스템은 fsck를 이용하여 시스템을 회복하는데 많은 시간이 필요하고, 회복 중에 오프라인 상태를 요구하기 때문에 서비스가 중단되는 단점이 있다. 따라서, GFS와 같은 공유 디스크 파일 시스템에서는 저널링을 이용하여 온라인 상태에서의 회복을 가능하게 하고 회복 시간을 단축시키는 효과를 거두었다. 그러나, 한 클라이언트가 디스크의 메타데이터를 수정하는 중에 다른 클라이언트가 동일한 블록을 사용하고자 할 때, 앞의 클라이언트가 메타데이터를 디스크 저널에 기록한 후 다시 디스크에 기록하기까지 기다린 후에 디스크에 접근하여 사용할 수 있다. 이처럼 동일한 블록을 사용하더라도 불필요한 디스크 접근이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 클라이언트에서 클라이언트로 메타데이터를 직접 넘겨줄 수 있도록 개선한다. 성능 분석 결과 이러한 개선 방안이 기존의 저널링보다 디스크 접근 횟수를 줄임으로써 트랜잭션 처리 시간을 줄이는 결과를 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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