공간 데이터베이스 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는 동적 및 정적 환경에서 발생하는 공간객체를 효율적으로 관리할 수 있는 공간색인방법이 필요하다. 그리고 검색의 성능을 높이기 위해서는 공간국부성을 고려한 공간색인방법이 요구되며, 공간국부성은 객체들의 위치 속성과 관계가 있다. 본 논문에서는 공간국부성 정도를 측정하기 위한 새로운 측도인 변형계층분산을 기술하였다. 그리고 기존의 검색공간 분할 방법의 성능을 변형계층분산에 의해 평가하였다. 실험에 의하면 하나의 분할 도메인을 선택한 후 선택된 도메인에서 분할 위치를 결정하는 것은 검색공간 상에 표현된 모든 엔트리들의 위치 속성을 충분히 반영하지 못하는 문제점이 있었다. 따라서 분할 도메인 및 위치의 선택은 검색공간을 구성하는 모든 도메인에서 동시에 고려되어야 한다.
본 논문에서는 하둡 환경상에서 개발 중인 공간 빅데이터 저장 관리 시스템의 구조를 설명한다. 본 시스템은 공간 센서 및 IoT의 등장으로 대용량화된 공간 데이터로 인한 기존 공간 정보 처리 시스템의 성능적 한계를 극복하기 위한 목적으로 개발 중이다. 본 시스템은 효과적인 대용량 데이터 처리를 위해 현재 활발히 연구되고 있는 빅데이터 처리 기술과 공간 정보 처리 기술을 접목하여, 대용량의 공간 정보를 수집, 저장 관리하는 기능을 제공한다. 또한 효과적인 공간 데이터의 접근을 위해 스크립트 언어 기반의 공간 정보 처리 언어를 제공하고, SQL 형식의 선언적 공간 정보 질의 처리 기능도 제공하기 위해 개발 중에 있다.
상점의 정보, 서비스업 등을 영위하기 위한 공간입지에 대한 정보(인구생태학적 변수, 사회생태학적 변수)의 탐색적 자료 분석을 위해 공간 특성분석이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 지리적 공간상에서 공간객체간의 상호의존성과 상호작용과 통계적 상관분석을 이용하여 서비스업종간의 상관분석법을 제시하고자 하며, 또한 근린상권의 업종 간 상관관계분석의 도출을 통하여 공간특성에 대한 분석을 하기 위함이다.
최근. 급격한 도시화 현상으로 인한 불투성 지표의 증가는 도시의 생태적 측면에 변화를 일으키고 있으며, 도시의 온난화 현상. 도시의 사막화 현상 등이 그 결과로 나타나고 있다. 특히, 분투수성 지표가 많은 도시에서는 그 수문학적 기능이 투수성 지표에 의존하고 있으며, 도시의 투수성 지표에는 오픈 스페이스와 주변의 생산녹지 등이 있다 이러한 관점에서 투수성 지표에 관한 연구가 필요함에도 불구하고 많지 않았고, 대부분 포인트별 연구였다. 본 연구는 도시 내의 수문기능 환경변화개선에 관한 기초자료로 동경의 대표적 도시공원인 코카네이 (소금정) 공원과 동경 근교의 치바현 (천엽현)위치한 치바(천엽)대학 부속 카시와 (상) 농장을 대상지로 선정 토양환경기능의 간접적 지표가 되는 토양경도를 나카야마식(산중식) 토양경도 계륵 사용하여 5120 Cm의 라인위에 10 Cm간격으로 512개씩 코카네이(소금정) 공원에서 9라인. 카시와(상) 농장에서 7라인을 공간별로 측정하고. 그 측정값을 다중비교검정과 Bartlett's 검정에 의하여 검정후에, 랜덤 데이타분석에 적합한 FFT(Fast Fourier Transform)를 사용하여 분석하였다 본 연구의 측정값을 다중비교검정과 Bartlett's 검정한 결과, 유의타가 없었고, 각 데이터를 분석한 결과. 공원의 9라인과 농장의 7라인은 분석 그래프의 유형에 의해 각각 2가지로 분류되었고, 전체적으로는 3가지로 분류할 수 있었다 특히 공원과 농장의 분석 그래프에서는 수평 방향으로의 변화에 대한 수직방향의 변화가 비슷한 스펙트럼이 공통적으로 나타났고. 각각 최대 값은 다르나 제1주기 부분에서는 답압과 같은 인위적인 요인에 의한 논은 수직방향의 스펙트럼 변화가 관찰되었다. 또한, 강우가 녹지의 경도변화에 미치는 가를 관찰하기 위하여 강우전과 강우후에 같은 라인(Line1과 Line2)을 측정하여 분석한 결과, 측정값의 평균에서는 차이를 보였으나. 주기의 변화는 거의 없었다. 전체적으로 분석 그래프에서는 공간별로 스펙트럼의 수평방향에 대한 수직방향의 변화량의 차이는 보였으나 비슷한 주기를 나타냈고, 가작의 유형은 공원의 녹지공간(lawn-area)과 나지공간(bare-area)으로, 농장을 녹지공간(lawn-area)과 경작공간(field-area)으로 분류할 수있었다. 종합적으로 녹지를 지질학적 구조의 고유한 특징이 아닌. 답압 등과 같은 인위적인 요인에 따른 속성들에 의하여 나타나는 스펙트럼의 분석을 통하여 녹지공간(lawn-area). 나지공간(bare-area)그리고, 경작공간(field-area)으로 분류할 수 있었다..
웹 기술의 발전과 함께 대량의 웹 문서들이 생산되고 있다. 이 웹 문서에는 다양한 공간적 텍스트들을 포함하고 있으며, 이 텍스트들을 공간정보로 변환함으로서 공간질의로 텍스트 문서를 검색할 수 있는 기반이 된다. 이러한 공간 텍스트들에는 행정지명이나 관심 지역(POI)이름 뿐만이 아니라 우편번호나 지역 전화번호 등까지 폭넓은 영역으로 구성되어 있다. 이 논문은 웹 문서내 내에 존재하는 공간 텍스트 정보를 기반으로 위치를 맵핑 할 수 있는 알고리즘들을 제시하고 있다. 이 알고리즘들을 통해 웹 문서들을 일반 웹 단어 기반 문서 검색 뿐만 아니라, 지도상에서 공간 영역과 텍스트의 복합형태로 해당 지역을 설명하는 문서들을 검색할 수 있게 된다. 마지막으로 이 논문에서는 제안된 알고리즘들을 이용하여 웹 공간 텍스트 질의 시스템을 구현함으로써 유용함을 보였다.
영상융합 기법은 고해상도 영상을 이용하여 저해상도 영상의 공간해상도를 증대시키는 방법이다. 본 논문에서는 EO-1 위성에 탑재된 ALI 센서와 Hyperion 센서로부터 취득된 고해상도 흑백영상, 저해상도 다중분광 영상 및 초분광 영상을 활용한 초분광 영상의 융합기법에 대한 연구를 수행하였다. 특히, 초분광 영상과 다중분광 영상의 특성을 고려하여 초분광 영상의 블록을 구성하여 ALI 및 Hyperion 영상에 적용하고, 이에 따른 영상융합 기법의 성능을 평가하고자 하였다. 실험결과, 고해상도 흑백영상만을 사용한 융합결과와 비교하여 저해상도 다중분광 영상을 활용한 블록기반의 융합기법이 공간해상도를 효율적으로 향상시킬 수 있음을 확인하였으며, 제안된 융합기법이 기존의 블록기반 융합기법과 비교하여 분광왜곡을 최소화시킬 수 있음을 확인하였다. 이를 통해, 향후 발사될 다양한 초분광 위성 및 항공기 초분광 센서의 활용을 증대시킬 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 공간통계적 방법을 이용하여 산불발생의 위험도를 통계적으로 예측하고자 하였다. 연구 재료는 전국에서 발생한 1991년부터 2008년까지 산불발생 위치자료를 이용하였다. 점사상을 양적데이터로 전환하기 위해 전국을 공간격자로 구성하여 격자형 자료화 하여 사용하였다. 전국산불 발생위치를 산불발생위치들 간의 공간상관성을 고려하여 일반적인 통계모형에 공간통계적인 기법을 더하여 산불발생의 위치를 더욱 정확하게 추정하고자 하였다. 이를 위해 회귀모형과 공간모형의 혼합모형의 한 방법인 regression kriging 방법을 적용하였다. 그 결과 공간상관성을 고려한 공간통계적 방법은 산불발생의 공간적 군집을 더욱 정확하게 예측할 수 있었다.
공간데이터베이스에서 공간 질의를 최적화하기 위해서는 질의 결과 크기를 계산하는 것이 필수적이다. 그러나 공간 데이터베이스의 크기는 매우 방대하여 질의 결과 크기를 계산하는데 비용이 많이 든다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 실제 공간 데이터의 분포와 특성에 근접하도록 공간 데이터의 분포를 요약하여 이를 토대로 질의 결과 크기를 추정하는 것이 효과적이라 할 수 있다. 공간 분할 방법에는 균등분할 방법과 비균등 분할 방법이 있으면, 본 논문에서 제안한 방법은 1차원 데이터에 대한 선택률 추정기법 중에서 그 성능이 가장 우수하다고 평가된 바 있는 최대 면적 차이 분말을 공간 데이터베이스에 적용하여 공간 분할하는 것이다. 공간 데이터베이스에서 선택을 추정 방법은 공간 분할 방법에 따라 성능상의 차이가 있으며 본 논문은 기존의 방법과 제안한 방법을 실험을 통하여 선택률 추정의 정확성을 비교, 평가하여 제안한 방법이 우수함을 보였다.
지리 정보 시스템(Geographic Information System, GIS)에서 가장 주요한 부분을 차지하는 것 중의 하나가 공간 데이터 모델(spatial data model)에서 정의된 각 공간 데이터들간의 공간 관계 연산자(spatial relational operator)의 효과적인 구현이다. 공간 데이터는 점(point), 선(line), 면(area)으로 표현될 수 있다. 이들 사이의 모든 공간 관계는 Disjoint, Touch, Cross, In, Overlap의 다섯 가지 연산자로 표현 가능함이 알려져 가능함이 알려져 있으며, 이들에 대한 실체적인 위상 관계를 표현하는 다양한 수학적 모델링 방법이 존재한다. 하지만, 실제 이들 공간 연산자들을 수학적 모델에 따라 그대로 구현하려고 하면, 컴퓨터 상에서는 표현할 수 없다거나 많은 자원을 차지하는 데이터 구조를 필요로 한다거나, 또는 비효율적인 알고리즘으로 구현할 수 밖에 없는 현실적인 어려움에 봉착한다. 그 중에서도 구현하기 어려운 연산은 면과 선과의 관계, 면과 면과의 공간 관계를 찾아내는 공간 연산자이다. 본 논문에서는 선분의 양끝점을 이용하여 면과 선분(line segment)과의 관계를 찾아내는 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘을 사용하여 면과 선, 면과 면과의 관계를 찾아내는 공간 연산자를 효율적으로 구현할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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