GeoWeb 2.0 기술이 활성화됨에 따라 공간정보와 사용자 정보를 매쉬업하는 응용 서비스들이 다양하게 개발되고 있다. 특히 GeoWeb 2.0 기술 기반으로 Google Maps, OpenStreetMap, Daum Map, Naver Map, olleh Map, VWorld 등의 다양한 공간정보 플랫폼들이 매쉬업 서비스를 지원하고 있다. 공간정보 플랫폼의 Open API를 통하여 제공되는 매쉬업 서비스는 2차원 지도, 3차원 지도, 항공영상 등과 같이 다양한 공간정보를 제공하고 있으며 그 응용 분야도 크게 확장되고 있다. 최근 빅데이터 서비스와 더불어 매쉬업되는 사용자 정보가 크게 증가함에 따라 매쉬업 수행에서 성능상의 문제가 발생하게 되었다. 그러나 현재 이러한 매쉬업 성능 개선에 대한 연구는 매우 부족하며, 심지어 다양한 플랫폼들에 대한 매쉬업 성능 비교 연구도 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 국내에서 접근 가능한 다양한 공간정보 플랫폼들을 기반으로 공간정보와 대용량 사용자 정보의 매쉬업 성능을 비교 분석하고자 한다. 구체적으로 매쉬업 성능 분석을 위하여 매쉬업 시간과 사용자 인터랙션 시간의 두가지 성능 지표를 제안하고 시스템을 구현하여 성능 분석을 수행한다. 끝으로 성능 분석 결과를 통하여 사용자 정보가 크게 증가하고 사용자 인터랙션의 발생 빈도가 높은 경우에 대하여 효율적으로 적용될 수 있는 공간정보 플랫폼을 제시한다.
이 논문은 효율적인 GIS 웹 서비스에서 GIS 서비스 레지스트리를 이용한 활용 모델과 전략을 제시하고 있다. 최근 SOA(service-oriented architecture)와 웹 서비스를 이용한 서비스가 활발하게 개발되고 있다. 그러나 공간정보 분야에서는 SOA 서비스의 핵심 컴포넌트 중 하나라고 할 수 있는 공간정보 레지스트리의 활용 전략에 대한 연구가 부족하여 실제적인 GIS 웹 서비스의 활용이 부족한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 GIS 웹서비스에서의 서비스 참여 주제를 규정하고 이에 따른 다양한 GIS 웹 서비스 모델을 분류한다. 또한, 각각의 분류된 모델유형에 대해 GIS웹서비스 레지스트리로서 참조되고 고려되어야 하는 특성들을 도출하여 가능한 분석관점도 함께 제시한다.
이 논문은 GeoSemantic Web을 위한 공간정보 태깅 및 검색 프레임워크를 제안한다. 웹상의 문서들은 다양한 공간정보를 포함하고 있으며, 이러한 텍스트 공간정보를 실제 공간정보로 변환하여 태깅함으로서 공간정보시스템을 웹의 영역까지 확장할 수 있다. 즉, 기존의 GIS와 결합하여 자신과 가까운 문서의 정보를 검색 또는 관심주제의 문서내 위치 등을 확인하는데 사용할 수 있으며, 이 공간정보를 이용하여 Semantic Web의 지식 링크와 연결하기 위한 기본 시스템으로 이용될 수 있다.
HEC-HMS와 HEC-GeoHMS를 이용하여 황룡강유역의 유출분석을 수행하였다. 황룡강유역을 HEC-GeoHMS와 GIS를 이용하여 3개의 소유역으로 분할하고 입력자료를 구축하였다. HEC-HMS의 SCS 유출곡선지수 손실계산모형, Snyder 단위유량도 직접유출모형, 지수함수 감수 기저유출모형, Muskingum 추적모형을 사용하여 선택된 홍수사상에 대한 유출량을 모의하였고 매개변수의 최적화를 실시하였다. 최적화된 매개변수를 사용하여 계산한 첨두유량을 관측치와 비교한 결과 매우 양호한 결과를 얻을 수 있었다. 최적화된 매개변수값은 향후 황룡강유역의 유출량을 계산할 때 사용될 수 있을 것이다.
이 연구는 국내 우편물량 감소와 우편사업 경쟁력 강화를 위하여 GIS 및 시공간 마이닝 기술을 이용한 GIS 기반의 새로운 우편 마케팅 기법을 제안한다. 홍보를 원하는 기업체에게 의미 있고 정확한 마케팅 정보 제공을 위해서 Geo-Lifestyle 군집화를 적용한 인구 사회학적 마켓 세분화 기법과, 시간 공간 차원의 다차원적 분석을 통한 시공간 구매 소비 성향 예측 기법을 제안하였다. Geo-Lifestyle 군집분석 및 시공간 큐브 마이닝의 평가를 위해서 강남구, 송파구 지역의 내부 외부데이터를 사용하였고, 실험결과 14개의 최적 마케팅 클러스터를 생성하였으며 구매 소비 성향 예측을 위한 시 공간 패턴을 추출하였다.
최근 GeoSensor 활용이 증가함에 따라 공간 센서 데이터와 같은 2차원 데이타를 효율적으로 처리하기 위한 질의 처리 시스템이 활발히 연구되고 있다. 하지만 기존 질의 처리 시스템들은 시공간 센서 데이터와 같은 다차원 데이타를 처리하기 위한 데이타 타입과 연산자를 지원하지 않기 때문에 이와 같은 다차원 데이터를 처리하기에 미흡하다. 따라서, 본 논문은 이러한 센서 네트워크에서 다차원 데이타를 효율적으로 처리하기 위하여 질의 처리 시스템을 개발하였다. 마지막으로 본 논문은 시나리오를 통해 본 시스템의 효용성을 검증하고, 수행시간 및 메모리 사용량 등의 성능평가를 통해 기존 시스템들보다 성능이 우수함을 입증하였다.
In these days, the management and visualization of 3D geo-spatial information is regarded as one of an important issue in GiS and remote sensing fields. 3D GIS is considered with the database issues such as handling and managing of 3D geometry/topology attributes, whereas 3D visualization is basically concerned with 3D computer graphics. This study focused on the design and implementation for the OpenGL API-based rendering system for the complex types of 3D geo-spatial features. In this approach 3D features can be separately processed with the functions of authoring and manipulation of terrain segments, building segments, road segments, and other geo-based things with texture mapping. Using this implementation, it is possible to the generation of an integrated scene with these complex types of 3D features. This integrated rendering system based on the feature-based 3D-GIS model can be extended and effectively applied to urban environment analysis, 3D virtual simulation and fly-by navigation in urban planning. Furthermore, we expect that 3D-GIS visualization application based on OpenGL API can be easily extended into a real-time mobile 3D-GIS system, soon after the release of OpenGLIES which stands for OpenGL for embedded system, though this topic is beyond the scope of this implementation.
This paper proposes an efficient photo retrieval system that automatically indexes for searching of relevant images, using a combination of geo-coded information, direction/location of image capture device and content-based visual features. A photo image is labeled with its GPS (Global Positioning System) coordinates and direction of the camera view at the moment of capture, and the label leads to generate a geo-spatial index with three core elements of latitude, longitude and viewing direction. Then, content-based visual features are extracted and combined with the geo-spatial information, for indexing and retrieving the photo images. For user's querying process, the proposed method adopts two steps as a progressive approach, filtering the relevant subset prior to use a content-based ranking function. To evaluate the performance of the proposed scheme, we assess the simulation performance in terms of average precision and F-score, using a natural photo collection. Comparing the proposed approach to retrieve using only visual features, an improvement of 20.8% was observed. The experimental results show that the proposed method exhibited a significant enhancement of around 7.2% in retrieval effectiveness, compared to previous work. These results reveal that a combination of context and content analysis is markedly more efficient and meaningful that using only visual feature for image search.
Managing erosion control dams requires the annual average sediment yield to determine their storage capacity and time to full sediment-fill and dredging. The GeoWEPP (Geo-spatial interface for Water Erosion Prediction Project) model can predict the annual average sediment yield from various land uses and vegetation covers at a watershed scale. This study assessed the GeoWEPP to determine the annual average sediment yield for managing erosion control dams by applying it to five erosion control dams and comparing the results with field observations using ground-based LiDAR (light detection and ranging). The modeling results showed some differences with the observed sediment yields. Therefore, GeoWEPP is not recommended to determine the annual average sediment yield for erosion control dams. Moreover, when using the GeoWEPP, the following is recommended :1) use the US WEPP climate files with similar latitude, elevation and precipitation modified with monthly average climate data in Korea and 2) use soil files based on forest soil maps in Korea. These methods resulted in GeoWEPP predictions and field observations of 0 and 63.3 Mg·yr-1 for the Gangneung, 142.3 and 331.2 Mg·yr-1 for the Bonghwa landslide, 102.0 and 107.8 Mg·yr-1 for the Bonghwa control, 294.7 and 115.0 Mg·yr-1 for the Chilgok forest fire, and 0 and 15.0 Mg·yr-1 for the Chilgok control watersheds. Application of the GeoWEPP in Korea requires 1) building a climate database fit for the WEPP using the meteorological data from Korea and 2) performing further studies on soil and streamside erosion to determine accurate parameter values for Korea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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