LBS의 주요 기술 구성요소에는 무선측위기술 또는 위치결정기술, LBS 핵심기반 기술 및 LBS 응용기반 기술 등이 있다. 이 논문에서는 LBS의 주요기술 구성요소 중 핵심기반기술인 위치 데이터 관리 시스템을 설계한다. 제안 시스템은 LBS 응용인터페이스, 응용서비스 질의처리기, 이동객체 위치추정기, 위치정보 관리기, 실시간 데이터 수신기, 위치정보 데이터베이스로 구성된다. 데이터베이스 관리 기술을 활용하여 이동객체의 위치변화 정보를 효율적으로 관리하고 이와 관련된 유용한 정보를 LBS 사용자에게 제공하며, 기존의 상용 데이터베이스에서 처리할 수 없는 이동객체의 연속적인 위치정보를 처리하는 연산 및 위치추정 기능을 지원한다. 실시간 환경에서 발생되는 위치정보의 결손을 보완하는 위치정보 트리거링을 토대로 기존의 위치 정보 관리 시스템이 갖는 문제점을 보완한다. 제안한 위치 데이터 관리 시스템의 응용을 위해 산불관리 응용서비스에 적용한 결과를 보인다.
교통관제시스템을 구축하려면 이동체들의 실시간 위치데이터를 제공할 수 있는 GPS-MDT(Mobile Data Terminal 이동데이터단말기)와 이동체들의 위치데이터를 수신하여 GIS 상에 위치를 표시할 수 있는 교통 관제용 SW가 필요하다. 이동체의 위치데이터를 VHF 송수신기를 이용하여 전송하기 위해서는 GPS 정보를 취득하고 데이터를 전송하기 위한 모뎀이 필요하며, 관제실에는 GIS기반 이동체들의 교통상황을 모니터링하는 프로그램을 개발하여야 한다. 이동체들과 관제실 간에서 자동으로 이동체의 ID를 포함하여 GPS의 시각 및 위치정보를 지속적으로 전송하여 취득할 수 있는 통신프로토콜도 연구되어야 한다. 본 논문에서는 음성과 문자정보를 동시에 전송할 수 있는 VHF 송수신기용 모뎀과 GIS-tool을 이용한 관제용 S/W에 대하여 연구하였다.
교통관제시스템을 구축하려면 이동체들의 실시간 위치데이터를 제공할 수 있는 GPS-MDT(Mobile Data Terminal : 이동데이터단말기)와 이동체들의 위치데이터를 수신하여 GIS 상에 위치를 표시할 수 있는 교통관제용 S/W가 필요하다. 이동체의 위치데이터를 VHF 송수신기를 이용하여 전송하기 위해서는 GPS 정보를 취득하고 데이터를 전송하기 위한 모뎀이 필요하며, 관제실에는 GIS기반 이동체들의 교통상황을 모니터링하는 프로그램을 개발하여야 한다. 이동체들과 관제실 간에서 자동으로 이동체의 ID를 포함하여 GPS의 시각 및 위치정보를 지속적으로 전송하여 취득할 수 있는 통신프로토콜도 연구되어야 한다. 본 논문에서는 음성과 문자정보를 동시에 전송할 수 있는 VHF 송수신기용 모뎀과 GIS-tool을 이용한 관제용 S/W에 대하여 연구하였다.
휴대용 단말기를 활용하는 위치 기반 서비스는 기존의 단순한 위치 정보 제공 및 분석에서 보다 개인화되고 지능화되고 있다. 이러한 모바일 추천 서비스는 이동 객체의 위치 정보 뿐만 아니라 객체의 주변 환경 정보도 고려하여 보다 쾌적한 서비스를 제공한다. 이를 위해, 시간에 따라 변화하는 이동 객체의 위치추적은 물론, 온도, 습도, 미세먼지, 등의 다양한 센서 데이터도 상황에 맞게 해석하고 활용할 수 있어야 한다. 그리고 다양한 센서 종류와 함께 수많은 센서 데이터를 해석하여, 전체적인 상황을 판단하기 위해서는 센서 데이터를 적절히 표현하는 데이터 모델의 활용이 필요하다. 이 논문에서는 모바일 추천 서비스에서 환경 정보를 제공하기 위하여 활용한 경사 그리드 기반의 센서데이터 추상화 모델과 그 처리 방법을 기술한다. 추상화 모델은 경사 방향을 활용하여 간단하게 해당 지역의 데이터 경향을 나타낸다. 그리고 색인과 연산자를 활용한 처리방법을 통해 환경 정보를 제공하는 과정을 설명한다.
미세먼지 수집을 위하여 필요한 위치 선정 방안과 위치 선정시 중요한 바람길분석, 수요조사, 유동인구, 교통량 등의 중요 기준을 반영하여 최종 선정하여야 하며, 이에 따라 설치된 측정기로부터 데이터 수집을 위해 지역적, 환경적, 지형적 요소를 감안하여 수집 항목을 결정하여야 한다. 데이터 수집시 실시간 또는 배치(Batch)로 할 것인지 여부를 결정하여야 하며, 이 보고서에서는 실시간으로 데이터 수집하는 경우를 설명하였다. 데이터 수집시 정확도를 높이기 위해 결측값, 이상값인 전처리 단계를 거쳐서 분석과 Modeling 구축을 통하여 정확도가 높은 알고리즘을 선정하여야한다. 정확도가 높은 알고리즘은 검증용 데이터 셋으로 적합성을 검증하여, 측정기 설치 위치의 적합성, 데이터 수집의 적합성, Modeling 구축 및 평가가 적합함을 지표로서 제시하여 적합성 검증을 하고자 한다.
최근 3차원 공간정보에 대한 수요가 증가하면서 국토교통부, 서울시, 다음 카카오 등 여러 지자체 및 관련 업계에서 서비스를 구축하여 제공하고 있다. 이러한 지도 기반의 3차원 공간정보서비스에서 위치정확도는 특정 업무의 활용 가능성을 결정짓는 중요한 요소이다. 기존의 BIM 데이터는 상대좌표값으로 작성되어 절대좌표값을 갖는 GIS 데이터와 연계하는데 어려움이 있었다. 따라서 본 연구는 BIM/GIS 플랫폼 기반 모델링 데이터 구축을 통해 실내외 3차원 공간정보 간의 위치보정 방안을 제시하였다. 이를 위하여 플랫폼 테스트베드 대상을 선정한 후 데이터 구축 프로세스를 총 3단계로 진행하고, 실내공간정보를 다루는 BIM 모델과 실감형 가시화를 위한 정사영상 기반 3차원 텍스처링 모델 간 위치 불일치의 문제점을 파악하여 위치보정 알고리즘을 설계하였다. 단일 건물을 대상으로 상대좌표 기반의 BIM 모델 데이터를 절대좌표 기반의 텍스처링 데이터와 연계하기 위해 절대좌표 변환 알고리즘을 구현하여 건물의 절대위치를 1차 계산하고 BIM/GIS 플랫폼 지도상에서 텍스처링 데이터와 2차 매핑하여 3차원 모델 데이터의 최종 위치를 보정하였다.
이동체 기술은 자동차, 비행기, 선박 등과 같이 시간에 따라 공간상의 위치를 변경하는 시공간 객체에 대한 효율적인 데이터를 관리를 의미한다. 최근 정보통신 기술의 발전으로 이동차량의 위치를 측정하는 다양한 방법이 개발되었으며, 이를 기반으로 하는 개별적인 응용 시스템들이 개발되었다. 그러나 대부분의 기존의 관련 시스템은 특정한 단일의 측위 장치와 통신 방법만을 고려하여 구축되었기 때문에 이들간 데이터의 원활한 공유가 어려운 문제가 있다. 따라서 이 논문에서는 기존의 추적 기술을 토대로 생성된 다양한 형태의 위치 데이터를 통합하는 이동체 위치 데이터 인터페이스 모형을 제시한다.
본 논문은 실내 환경에서 이동객체의 실시간 추적 알고리즘을 제안한다. 제안하는 시스템은 기존에 사용되던 삼각측량 기법과 DCM(Database Correlation Method) 기법을 통해 각각의 위치 데이터를 생성한 후, 그 중 이동객체와 더 근사한 위치 데이터를 실시간으로 선택한다. 또한 Kalman Filter를 사용하여 선택된 위치 데이터를 보정하여 시스템에 적용하므로 이동 객체의 위치 정확도를 향상시켰다. 기존에 연구된 Kalman Filter는 과거의 정보를 이용하여 현재의 위치를 추정해 내는 시스템의 특성상 안정화 되는 시간까지 불확실한 위치 데이터를 가지게 된다. 하지만 제안하는 위치 추적 시스템은 기존의 Kalman Filter를 그대로 적용하지 않고, 더 효율적인 방안을 제시한 후 적용함으로 더 정확한 위치 추적을 가능케 한다.
다차원 데이터를 배열에 저장하는 Multidimensional OLAP (MOLAP) 시스템은 배열내의 위치 정보를 통해 데이터를 신속하게 엑세스할 수 있는 장점을 갖는다. 그러나 실생활의 다차원 데이터는 대체로 희박하여 저장될 때 압축되고, 데이터가 검색될 때는 원래의 위치 정보를 찾기 위해 인덱스를 필요로 하게 된다. 다양한 종류의 다차원 인덱스가 테이블 형태의 데이터를 대상으로 개발되어 있으나, 이들은 데이터의 삽입과 삭제에 유연하게 대처할 수 있도록 하기 위해서 인덱스 공간과 데이터 검색 시간에 약간의 낭비를 초래한다. 본 연구에서는 OLAP 데이터가 주기적으로 갱신되며, 분석에 필요한 집계 데이터도 점진적으로 갱신되기보다 실제로는 새로 생성되고 있다는 점을 고려하여, 읽기 전용 MOLAP 데이터를 위한 인덱스 구조를 제안한다. 데이터는 청크들로 나뉜 후 압축 저장되며, 각 청크는 위치 정보를 유지하면서 비트로 표현되어 인덱스에 저장되도록 하였다. 제안한 비트맵 인덱스는 높은 압축률을 보이며, 범위 질의(range query)를 포함한 OLAP 주요 연산들 처리에 특히 효율적이다.
최근 이동통신 및 GPS 기술의 발달로 위치기반서비스 요구가 점점 증가하고 있고, 대용량의 위치데이터가 저장되는 위치기반서비스의 구현을 위한 이동체외 저장 및 검색에 관한 연구가 활발하다. 이동체의 위치 정보를 점으로 모델링하여 색인 할 경우 KDB-Tree의 성능이 우수하다. 그러나 KDB-Tree는 시공간에서의 이동체 위치데이터 색인을 고려할 경우 시간 도메인의 특성으로 인해 성능 저하의 문제를 발생시킨다. 본 논문에서는 이동체 위치데이터의 색인을 위한 KDB-Tree의 사용에서 시간 도메인의 특성을 반영한 분할 도메인 선정 방법과 분할 정책을 제시한다. 새로운 분할 정책은 색인의 공간활용도를 높이고 색인의 크기를 작게 하여 검색의 성능을 높인 최근 시간 분할 기법과 LD(Last Division) 분할 정책이다. 본 논문에서는 KDB-Tree의 변경된 분할 정책을 구현하고 성능평가론 수행한다. 이 성능 평가 실험을 통해서 변경된 분할 정책을 사용한 KDB-Tree에서 공간활용도가 높고 검색 성능이 우수함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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