• 제목/요약/키워드: 분산 DB통합

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OGC기반 도시공간정보 데이터 연동서비스를 위한 상호연계기술 개발 연구 (Development of Interconnection Technology for Urban Geographic Information on OGC Standards)

  • 김태훈;김성수;홍창희;황정래
    • Spatial Information Research
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    • 제21권1호
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    • pp.15-22
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    • 2013
  • 최근 u-City, Smart city 등 첨단도시를 구축하려는 다양한 움직임이 있으며, 이러한 첨단도시의 기반인프라로서 공간정보가 필수적인 요소로 인식되고 있다. 그러나 많은 경우에 있어서 기존에 구축된 공간정보 즉 GIS 데이터는 포맷의 다양성으로 인한 자료간 호환성 부족으로 기관간 상호연계 및 대국민 웹서비스 등에서 어려움을 겪어왔다. 이에 본 연구에서는 이기종 분산환경에서 기 구축되어 활용되고 있는 GIS 및 UIS 데이터를 국제표준인 OGC(Open Geospatial Consortium) 표준기반으로 상호연동할 수 있도록 중계역할을 해주는 상호연계서버를 개발하고, 테스트베드 적용을 통해 성능을 검증하였다. 해당 성과는 향후 첨단도시의 통합관제플랫폼 및 화산재해대응플랫폼 등에 적용되어 기 구축 DB의 활용성을 제고하고 시스템의 효율성을 높일 수 있으리라 기대된다.

유역오염원 수질거동해석을 위한 GIS기반 정보시스템 개발 (Development of Information System based on GIS for Analyzing Basin-Wide Pollutant Washoff)

  • 박대희;하성룡
    • 한국지리정보학회지
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    • 제9권4호
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    • pp.34-44
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    • 2006
  • 환경모델링 기법은 비선형 오염유출현상을 구조화하여 배출특성 규명 및 정책대안의 영향예측 도구로서 활용도가 증가하고 있다. 반면 복잡한 입력 매개변수의 구성은 모형운영에 있어 비정량적 수치의 적용가능성을 내포하고 있다. 이러한 한계성을 극복하기 위해 최근 들어 GIS와 정보기술의 연계를 통한 자료관리 및 모형 매개변수 산출을 위한 연구들이 활발히 진행 중에 있다. 이에 본 연구의 목적은 NGIS사업을 통해 축척된 지형공간 자료와 GIS의 공간분석기능을 연계하여 유역 오염유출모형인 HSPF의 운영정보 생성을 지원하는 정보시스템을 개발하는데 있다. 주 연구내용은 시스템 분석 및 설계, 기초 데이터 수집과 DB 구축, 지형 매개변수 산정을 위한 GIS-HSPF의 통합 인터페이스 구축이다. 개발된 KBASIN-HSPF는 EPA에 의해 개발된 BASIN의 유역분할, 하천망생성, 지형특성계수 산정 기능과 함께 우리나라의 지형 오염원 기상정보의 저장구조를 고려한 데이터 모델링, Thiessen망에 준한 강우자료 보정 그리고 HSPF 모형운영정보 생성 및 전환기능을 포함하고 있다. KBASIN-HSPF는 기존의 오염유출모델링을 위해 자료준비부터 정보연계, 모형운영까지 분산된 환경에서 수행되었던 것을 통합환경하에서 진행함으로써 정보의 질적보장과 정보전환의 표준화방안을 제시하는 정보분석시스템이다.

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풍력발전기 증속기 상태를 감시하기 위한 SaaS 클라우드 인프라 개발 (Development of SaaS cloud infrastructure to monitor conditions of wind turbine gearbox)

  • 이광세;최정철;강승진;박사일;이진재
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제19권9호
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    • pp.316-325
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    • 2018
  • 본 논문에서, 풍력발전기 운영관리 및 유지보수 비용을 저감하기 위해, 분산되는 전산자원을 통합하고 인적 자원을 효율적으로 운영 할 목적으로 SaaS 클라우드 방식의 상태 감시 인프라를 설계 및 개발하였다. 개발한 인프라에서 관련 업무 및 서비스에 따라 각 데이터들을 계층화 하였다. 인프라 상에서 상태 감시를 수행 할 경우에 필요한 기본적인 SW를 개발하였다. 측정 시스템에 대응하는 데이터베이스 설계 SW, 현장 측정 SW, 데이터 전송 SW, 모니터링 SW로 구성되어 있다. 기존의 SCADA 데이터 뿐 아니라 추가적인 센서를 설치하여 풍력발전기의 상태 관측이 가능하다. 상태감시 알고리즘 내 단계 별 지연 시간을 모델링하여, 현장 측정에서 최종 모니터링 단계 까지 소요되는 총 지연 시간을 정의 하였다. 진동 데이터는 고해상도 측정에 의해 취득되기 때문에, 지연 시간은 불가피하고 유지보수에 관한 프로그램 운영 시 지연시간 분석은 필수적이다. 모니터링 대상은 MW 용량의 풍력발전기의 증속기이며, 해당 풍력발전기는 운전 한 지 10년이 넘는 모델로서, 이는 앞으로 해당 풍력발전기의 효율적인 유지보수를 위해 정확한 상태 감시가 필수적임을 뜻한다. 본 인프라는 연간 50TB 용량의 고해상도 풍력발전기 증속기 상태를 처리 할 수 있도록 운영 중이다.