• 지적과 국토정보
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• 제45권1호
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• pp.169-179
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• 2015

최근 IT기술의 발달로 데이터의 양이 급증함에 따라 대용량 데이터를 다루는 빅 데이터 시대가 도래하게 되었다. 다양하고 방대한 빅데이터 를 활용하기 위해서는 대용량 데이터 처리 기술을 필요로 하는데, 이러한 흐름에 따라 공간정보 분야에서도 대용량의 공간정보 데이터 서비스 기술이 요구되고 있다. 따라서 본 연구에서는 국외의 대표적인 공간정보 데이터 서비스 기술을 살펴본 후, 국내의 대표적인 지도 소프트웨어인 브이월드 데스크톱에 적용 가능한 KML 포맷의 대용량 데이터 처리 기술을 개발하였다. 개발된 분할 방법과 도구를 검증하기 위해 대용량의 KML 데이터를 이용하여 테스트를 진행하였고, 인덱스 파일과 분할 파일들이 생성되어 브이월드 데스크톱에서 가시화 되었다.

• Spatial Information Research
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• 제21권6호
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• pp.1-9
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• 2013

최근 건설정보가 CAD에서 BIM으로 전환되고 있으며, GIS 분야는 기존 실외공간에서 실내공간으로 확장되고 있다. 이러한 상황에서 건설정보를 GIS와 연계하여 계획 설계 시공의 건설단계는 물론 건설 후 유지관리 및 운영 서비스 단계에서 지속적으로 활용할 필요성이 커지고 있다. 이를 위하여 건설정보와 공간정보의 유기적 결합을 통한 BIM-GIS 상호운용 플랫폼을 구축함에 있어 대용량 3차원 공간객체의 효율적 표현은 필수적인 요소이다. 본 연구에서는 대용량 공간객체를 표현함에 있어 각 레벨별 공간객체와 이에 따르는 텍스처를 효과적으로 생성할 수 있도록 BIM 데이터와 GIS 공간 데이터의 연계활용을 위한 공간데이터 LOD를 설계하고 이를 기반으로 기존의 대용량 공간객체를 경량화할 수 있는 알고리즘을 개발하였다.

• 한국정보기술학회 영문논문지
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• 제9권2호
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• pp.89-97
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• 2019

Recently, there is an increasing demand for applications utilizing maps and locations such as autonomous vehicles and location-based services. Since these applications are developed based on spatial data, interest in spatial data processing is increasing and various studies are being conducted. In this paper, I propose a parallel mining algorithm using the CUDA library to efficiently analyze large spatial data. Spatial data includes both geometric (spatial) and non-spatial (aspatial) attributes. The proposed parallel spatial data mining algorithm analyzes both the geometric and non-spatial relationships between two layers. The experiment was performed on graphics cards containing CUDA cores based on TIGER/Line data, which is the actual spatial data for the US census. Experimental results show that the proposed parallel algorithm using CUDA greatly improves spatial data mining performance.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권2호
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• pp.495-504
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• 2015

The Gaussian geostatistical model has been widely used for modeling spatial data. However, this model suffers from a severe difficulty in computation because inference requires to invert a large covariance matrix in evaluating log-likelihood. In addressing this computational challenge, three strategies have been employed: likelihood approximation, lower dimensional space approximation, and Markov random field approximation. In this paper, we reviewed statistical approaches attacking the computational challenge. As an illustration, we also applied integrated nested Laplace approximation (INLA) technology, one of Markov approximation approach, to real data to provide an example of its use in practice dealing with large spatial data.

• Spatial Information Research
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• 제17권3호
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• pp.371-379
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• 2009

최근 그래픽 프로세서(GPU)의 발전에 따라 대량의 프로세서를 탑재한 고성능 그래픽 카드가 개인 컴퓨터에서 널리 사용되고 있다. GPU를 사용하여 CPU의 부하를 줄이면서도 성능을 향상시킬 수 있어서 복잡한 연산을 처리해야 하는 다양한 응용 프로그램에 적용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 복잡한 연산이 필요한 공간 데이터 처리의 성능을 향상시키기 위하여 GPU의 병렬 처리 기술을 활용하는 방법을 제안하였다. 원본 공간 데이터를 화면에 출력하기 위해서는 그래픽 처리 연산이 필요하며 같은 종류의 연산을 모든 데이터에 적용해야 하므로 GPU의 SIMD 병렬 처리를 사용하여 성능을 향상시킬 수 있다.

• Spatial Information Research
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• 제23권2호
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• pp.1-9
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• 2015

그래픽 처리 장치(GPU)는 내부에 대량의 산술 논리 연산 장치(ALU)를 보유하고 있다. 대량의 ALU는 병렬 처리를 위해 이용될 수 있으므로, GPU는 효율적인 데이터 처리를 제공한다. 공간 데이터를 지도상에 표현하기 위하여 지리학적 좌표가 필요하다. 좌표들은 측지경도와 측지위도의 형태로 저장된다. 데카르트 좌표계로 구성된 지도를 표현하기 위하여 측지경도와 측지위도는 국제 횡단 메르카토르 좌표계(UTM)로 전환돼야 한다. 좌표계 변환 과정과 변환된 좌표를 화면상에 표현하기 위한 렌더링 과정은 복잡한 부동 소수점 계산이 필요하다. 본 논문에서는 성능 향상을 위해 GPU를 활용한 좌표변환 과정과 렌더링 과정을 병렬적으로 처리하는 기법을 제안한다. 대용량 공간 데이터는 파일로 디스크 내에 저장된다. 대용량 공간 데이터를 효율적으로 처리하기 위하여 공간 데이터 파일들을 하나의 대용량 파일로 병합하고 Memory Mapped File 기법을 활용하여 파일에 접근하는 기법을 제안한다. 본 논문에서는 TIGER/Line 데이터를 활용하여 747,302,971개의 점으로 구성된 공간 데이터의 좌표 변환 및 렌더링 처리 과정을 GPU를 활용하여 병렬로 수행하는 연구를 진행한다. CPU를 이용하여 좌표변환 과정 결과와 렌더링 처리 과정 결과를 비교하여 속도 향상 정도에 대한 결과를 제시한다.

• Spatial Information Research
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• 제19권4호
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• pp.55-71
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• 2011

최근 IT 분야에서 인터넷을 기반으로 IT 자원들을 서비스 형태로 제공하는 클라우드 컴퓨팅에 대한 관심이 증대되고 있으며, 이에 따라 대규모 데이터를 수많은 서버들에 분산 저장하고 관리하기 위한 분산 데이터 처리 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 한편 GIS 기술의 성장과 더불어 급격히 증가하고 있는 공간 데이터를 효율적으로 활용하기 위해서는, 클라우드 컴퓨팅을 이용한 대용량 공간데이터의 분산 처리가 필수적이다. 이를 위해 본 논문에서는 대표적인 분산 데이터 처리 기법에 대해 살펴보고, 분산 데이터 처리 기법 성능 개선을 위한 최적화 요구사항을 분석한다. 마지막으로 Hadoop 기반 클러스터를 구축하고 이를 통해서 분산 데이터 처리 기법의 성능 최적화에 대한 성능평가를 수행한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제25권4호
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• pp.32-48
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• 2022

공간데이터의 활용 범위와 서비스가 늘어나면서 정밀한 공간데이터를 필요로 하는 기술들이 많아지고 있다. 특히 정밀도로지도는 3차원 공간데이터를 수집, 가공, 처리하는 것이 필수적이며 이를 통해 자율주행 지원이 가능하다. 본 연구에서는 정밀도로지도를 대상으로 대용량의 공간데이터를 효율적으로 저장 및 전송할 수 있는 공간데이터 직렬화 기법을 설계하고 구현하였다. 효율적인 직렬화를 위해 바이너리 형태의 공간데이터 구조를 정의하였으며 Zigzag-Z-order 곡선을 활용하여 정보의 손실 없는 좌표 값 인코딩 기법을 설계하였다. 설계한 공간데이터 직렬화 기법을 정밀도로지도 대상으로 구현 및 적용하여 Protocol buffer, Geobuf와 인코딩 후 데이터 크기, 인코딩/디코딩 속도를 비교하였다. 그 결과 경량화 성능과 인코딩 속도는 모든 유형의 공간데이터에서 설계한 직렬화 방식이 우수한 것을 확인하였다. 하지만 디코딩 속도는 선과 면 유형의 공간데이터에서 다른 직렬화 기법의 성능이 우수하였다. 본 연구를 통해 바이너리 형식의 직렬화 기법으로 공간데이터를 효율적으로 인코딩하여 저장 및 전송할 수 있다는 것을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제4권6호
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• pp.477-488
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• 2001

공간 데이터베이스 시스템에서의 공간 데이터에 대한 관리는 전제적인 시스템의 성능을 좌우하며 따라서 이를 위한 처리비용을 최소로 줄이는 기법이 요구된다. 하지만 공간 데이터는 기존의 멀티미디어 데이터와는 달리 그 특성상 레이어 단위로는 데이터의 크기가 비교적 비슷하고, 개개의 데이터 단위로는 그 크기가 수 바이트에서 수 테라(Tera)바이트까지 다양하다는 특성을 가지고 있어 최소 저장 단위가 한 페이지 이상인 EXODUS나 Starburst의 대용량 관리 모듈이나 BLOB등의 멀티미디어 데이터 저장 관리 기법을 그대로 적용할 경우 디스크의 공간 낭비 및 시스템의 성능 저하라는 문제를 가지게 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 공간 데이터의 특성을 고려한 공간 데이터 저장 기법을 제시하고자 한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제13권2호
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• pp.261-270
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• 2002

Recently, the demand of the Intelligent Transportation System(ITS) has been increased to a large extent, and a real-time traffic information service based on the internet system became very important. When ITS companies carry out real-time traffic services, they find some traffic data missing, and use the conventional method of reconstructing missing values by calculating average time trend. However, the method is found unsatisfactory, so that we develop a new method based the spatial and spatial-temporal models. A cross-validation technique shows that the spatial-temporal model outperforms the others.