시공간 데이터는 위도와 경도를 비롯한 위치정보를 포함한 데이터를 일컫는 말로 지리학적 시각화의 연구로 시공간 데이터를 분석하고 표현하는 방법에 대한 다양한 연구가 진행되었다. 이 기술은 특정 공간에 시간을 두고 연속적 또는 이산적으로 발생하는 데이터로부터 패턴을 찾고 이를 분석하는 데 목표가 있다. 하지만, 이동 경로에 대한 정보가 없는 이산적인 시공간 데이터에서 데이터의 흐름을 시각화하는 것은 쉽지만은 않은 일이다. 본 논문에서는 커널밀도추정과 중력모델을 이용하여 이산적인 시공간 데이터로부터 벡터를 추출하고 이를 이용하여 사용자로 하여금 시공간 데이터에서 움직임과 경향을 분석할 수 있도록 시각화 하는 것에 목표를 두었다. 이를 뒷받침하기 위하여 트위터 데이터를 이용하여 이산적인 시공간 데이터를 시각화하고 분석하고자 한다.
모바일 GIS 환경에서 최신의 시공간 정보를 제공하기 위해 여러 가지 연구들이 수행되었다. 양방향 동기화 기법은 변경된 시공간 정보를 모바일 단말기를 이용하여 현장에서 수집하고 서버와 동기화를 통해 신속하게 최신의 시공간 데이터를 수집할 수 있다. 그러나 다른 모바일 단말기들이 수집된 시공간 데이터를 제공받기 위해서는 서버와 주기적으로 동기화를 수행해야 한다. 모바일 단말기들이 주기적으로 서버에 접속하여 동기화를 수행하지 않으면 수집된 최신의 시공간 데이터를 활용할 수 없다. 이 논문에서는 모바일 단말기로부터 수집된 시공간 데이터에 대한 변경전파 기법을 제안한다. 변경전파 기법은 변경전파에 영향이 있는 다양한 요소들을 고려해야 하므로, 각 요소에 따른 다양한 변경전파 정책들을 제공한다.
기존의 공간 데이터베이스는 오직 현재 시점에서 유효한 정보만을 대상으로 처리하기 때문에 과거로부터 현재에 이르기까지 시간의 흐름에 따른 이력 정보를 효율적으로 관리하기 어려운 문제점이 있다. 최근에는 이를 해결하기 위한 관심이 고조되고 있으며, 이를 통해 현실 세계에 존재하는 객체에 대하여 효율적인 공간 관리뿐만 아니라 시간의 흐름에 따라 변화해온 이력 정보를 제공하라는 시공간 데이터베이스 연구가 시작되고 있다. 이러한 시공간 데이터베이스는 다양한 응용 분야에 적용된다. 데이터베이스엣 정형의미는 데이터 구조와 연산에 대한 명확한 결과를 표현하고 이를 수학적으로 검증하기 위한 도구로서 사용된다. 아울러 시공간 정형의미는 시공간 데이터베이스와 시공간 데이터베이스 관리 시스템을 설계하기 위한 중요한 역할을 수행한다. 따라서 이 논문에서는 시공간 영역과 객체 및 자료 구조는 물론 시공간 기하 연산자와 위상 연산자를 제안한다. 또한 이들을 포함하는 시공간 모델에 대한 정형의미를 통해서 관계 수식을 정립하고 그 연산식을 실제적인 예로서 보인다.
시공간 추론에 관한 연구는 그 역사가 오래되었으며 지난 수 십년 동안 매우 많은 이론적인 연구 결과를 얻었다. 그러나, 이와 관련된 응용분야의 연구는 거의 진척되지 않았기 때문에 시공간 추론의 이론과 응용 사이의 간격을 줄이고 실제 활용 가능한 시스템 개발을 위해서는 관련 이론을 토대로 한 응용 시스템의 개발이 필요하게 되었다. 따라서, 이 논문에서는 그 동안 연구된 시공간 추론의 이론을 특정 응용 분야인 전장분석에 적용하여 전장분석 및 평가에 중요한 영향을 미치는 미상의 부대, 미확인 부대, 주타격 방향을 추론하고, 부대의 이동 위치 및 이동시간을 추동하는 시공간 추론 시스템을 설계 및 구현하였다.
기존의 능동 데이터베이스 시스템에 관한 연구는 관계형 및 객체지향형 데이터베이스 시스템을 위주로 연구되어 왔다. 그런데 능동규칙이 다차원 공간상의 공간 객체 및 공간 객체의 시간 흐름에 따른 이력을 포함하는 시공간 데이터를 다루기 위해서는 능동규칙의 시공간 확장이 필요하다. 이에 이 논문은 시공간 능동규칙 연구의 일환으로서 시공간 사건을 정의하기 위한 사건 부분을 시공간에 대응하도록 확장하고 이의 검출 모델에 관해 연구한다.
이동객체는 시간에 따라 공간 객체의 위치 및 영역이 연속적으로 변경되는 시공간 데이터이다. 기존의 데이터베이스 시스템을 이용하여 시공간 이동 객체를 관리할 경우 다음의 두 가지 문제점을 가진다. 첫째, 시간에 따라 변화되는 위치 정보에 대한 빈번한 갱신이 발생된다. 둘째, 항상 객체의 현재 상태만이 저장되므로 시공간 이동 객체의 과거와 미래에 관한 정보를 제공하지 못한다. 따라서, 이 논문에서는 빈번한 갱신없이 이동 객체의 이력 정보를 관리할 뿐만 아니라 과거, 현재 그리고 가까운 미래에 관한 모든 위치 정보를 제공할 수 있는 시공간 이동 객체 관리 시스템을 제안한다. 제안 시스템에서 이동 객체 정보는 위치를 나타내는 위치정보와 이동 습성을 나타내는 행위 정보로 구분된다. 특히, 행위정보 변경 처리 알고리즘을 사용하여 최소한의 이력 정보만으로도 모든 객체의 위치 정보를 검색할 수 있는 방법을 제안한다. 그리고, 제안한 방법을 전장 분석 시스템에 적용하여 구현하였으며, 이를 통해 관계형 데이터베이스와 GIS 시스템을 이용하여 실세계의 시공간 이동 객체의 과거 , 현재 및 가까운 미래의 위치 정보를 관리할 수 있음을 알 수 있었다.
최근 GPS시스템, 감시 시스템, 기상 관측 시스템과 같은 다양한 응용 시스템으로부터 수집된 시공간 속성을 가진 데이터를 분석하고자 하는 시공간 데이터 마이닝에 대한 관심이 더욱 높아지고 있다. 기존의 시공간 데이터 마이닝에 대한 연구는 문자.숫자 데이터를 기반의 마이닝 기법을 그대로 적용하고 있기 때문에 데이터의 시공간 속성을 충분히 고려한 분석으로는 한계가 많은 것이 사실이다. 본 논문에서는 패턴 인식과 클러스터링 능력이 뛰어나다고 알려진 SOM을 기반으로 시공간 클러스터링 모듈을 개발하고, 개발된 모듈의 성능과 클러스터링 정확성에 대하여 K-means, 응집 계층 알고리즘(Average Linkage, Ward)과 비교함으로써 시공간 데이터 마이닝을 위한 각 알고리즘들의 성능을 분석하였다 또한 입력 데이터의 특성과 클러스터링 결과를 더욱 정확하게 나타내어 가시적인 분석을 도울 수 있도록 시공간 데이터 클러스터링을 위한 가시화 모듈을 개발하였다.
토지정보는 실시간 변화하는 공간상의 정보로써 일반적 현황정보뿐만 아니라 공간적 요소와 시간적 요소가 함께 고려되어야 한다. 이에 본 연구는 기존 연구에서 제시된 다양한 시공간 데이터모델을 파악하여 토지정보에 적합한 시공간모델을 적용하고 구현하였다. 구현한 시공간모델의 주요 특징은 시간측면에서 유효시간과 거래시간이 구분되며 속성측면에서 면적, 소유권 등 관련정보를 포함하였다. 또한 공간적 관점에서 스파게티 자료구조를 가지면서 공간정보 변화시 좌표의 중복관리를 하지 않도록 하여 정보의 중복을 줄였다. 본 연구에서 구현한 시공간 토지정보 모델은 속성, 공간 및 시간에 대한 질의 표현을 가능하게 하였다.
시공간 데이터베이스는 실세계에 존재하는 다양한 유형의 객체에 대한 공간 관리와 이력정보를 동시에 제공함으로써 사용자에게 시공간 데이터에 대한 저장 및 질의 수단을 제공한다. 질의 연산 중 집계 연산은 특정한 조건을 만족하는 데이터에 대하여 계산을 수행한 결과 값을 반환하는 연산으로, 다양한 분야에서 데이터의 분석을 위해 사용된다. 그러나 기존의 집계에 대한 연구는 시간 또는 공간에만 편중되어 시간과 공간 제약을 모두 가진 실세계의 응용에 직접 적용할 수 없다. 따라서 이 논문에서는 실세계 응용들의 분석을 위한 시공간 집계함수를 제안하고, 실제 응용에서의 분석을 위한 질의 예를 보인다. 제안된 시공간 집계함수에 의해 사용자는 응용시스템에 따른 시공간데이터 분석을 위해 간략하고 편리한 질의 할 수 있다.
모바일 환경의 동기화 시스템에서 시공간 데이터들의 시간 정보는 여러 종류 시간 데이터가 적용될 수 있다. 그러나 시공간 데이터의 시간 데이터를 데이터 등록 시간을 기준으로 하여 데이터를 저장하면 동기화 작업의 진행에 따라 과거의 데이터를 동기화하는 문제가 발생 한다. 이 논문에서는 시공간 데이터를 위해 시간 데이터로 사용될 수 있는 시간들을 분류 한다. 그리고 시공간 데이터의 동기화에 적합한 시간 데이터의 모델을 정의하고 이를 이용한 동기화 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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