• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.1-8
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• 2017

본 논문에서는 Hadoop에 공간 데이터를 저장하고 SQL 기반 질의언어에 의하여 공간 데이터를 질의할 수 있는 공간 빅데이터 질의처리 시스템을 제시한다. 제안한 시스템은 대용량의 공간 빅데이터를 HDFS 기반의 저장 시스템에 저장하고 공간 데이터 처리기능이 추가확장된 SQL 기반 질의언어로 질의를 할 수 있도록 지원하며 OGC 심플 피처모델 기반의 공간 데이터 표준 데이터타입과 함수를 지원한다. 본 논문에서는 질의언어 파싱, 질의언어 검증, 질의계획 생성, 저장시스템 연동 등 질의처리의 주요 기능 개발을 제시하였다. 제안한 시스템의 성능을 기존 시스템과 비교하였으며, 실험에서는 Hadoop에 저장된 공간 데이터에 대한 영역질의의 질의실행시간에 있어서 비교 시스템 대비 약 58%의 성능향상을 나타냄을 보였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제14권2호
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• pp.69-75
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• 2006

본 연구의 목적은 공간데이터 구측의 공종분류체계를 표준화하는데 있다. 공종분류체계는 지리정보 구축시 발생되는 제반정보를 체계적으로 분류하기 위한 기본틀이다. 국토지리정보원에서 수행되는 기본측량을 대상으로 하였으며, 측량 업체의 기본측량 실무공정과 국토지리정보원의 규정을 조사, 분석하였다. 조사, 분석한 내용을 기반으로 공간데이터 구축사업의 종류, 사업별 공종 및 공종별 성과물 체계를 표준화하였다. 본 연구에서 제시된 지리정보 공종분류체계를 국가 표준에 반영하고 공간데이터베이스 구축방법론으로 발전시킨다면, 지리정보 제작 사업을 체계적으로 관리하고 선진화할 수 있을 것으로 기대된다.

• Architectural research
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• 제17권2호
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• pp.57-64
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• 2015

In architectural planning, previous cases of similar spatial program provide important data for architectural design. Case-based reasoning (CBR) paradigm in the field of architectural design is closely related to the designing behavior of a planner who makes use of similar architectural designs and spatial programs in the past. In CBR, spatial graph can be constituted with most fundamental data, which can provide a method of searching spatial program by using visual graphs. This study developed a system for CBR that can analyze the similarity through graph comparison and search for buildings. This is an integrated system that is able to compare space similarity of different buildings and analyze their types, in addition to the analysis on a space within a single structure.

• 한국지리정보학회지
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• 제11권1호
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• pp.155-166
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• 2008

마산만의 해양 수질과 영양염에 대한 정량적인 이변량 공간패턴 분석을 수행하기 위하여 비공간 상관성 측정 방법으로 Pearson's r, 공간적 연관성 측정 방법으로 Moran's I 및 이 두 지수를 통합한 L 지수를 각각 적용하였다. L 지수에 내포된 비공간 상관성과 공간 연관성의 특성을 파악하기 위해 Pearson's r와 Moran's I 지수를 각각 3가지 유형으로 구분한 후, 이들을 조합하여 9가지 유형으로 정의하였다. 또한 L 지수의 사분위수를 이용하여 9가지 유형에 대해 중복되지 않는 L 지수의 범위를 도출한 결과 9가지 유형이 5개의 그룹으로 분류되었다. 이러한 L 지수를 마산만 해양환경패턴에 적용한 결과에 의하면 이변량의 해양수질과 영양염이 2월과 7월에는 공간적인 연관성과는 무관하게 비공간적으로 상관성이 없는 패턴을 보였지만, 5월과 11월에는 정적 또는 부적 상관성이 있으면서 공간적으로는 군집된 패턴을 보였다. L 지수로 이변량의 비공간 상관성과 공간적 연관성을 해석하기 위한 지침을 제시한 본 연구의 결과는 향후 정량적인 지수를 이용한 해양환경패턴 분석에 도움을 줄 것으로 기대한다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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• pp.259-261
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• 2008

GIS-based spatial data integration tasks have used exhaustive thematic maps generated from sparsely sampled data or satellite-based exhaustive data. Due to a simplification of reality and error in mapping procedures, such spatial data are usually imperfect and of different accuracy. The objective of this study is to carry out a sensitivity analysis in connection with input topographic data for landslide hazard mapping. Two different types of elevation estimates, elevation spot heights and a DEM from ASTER stereo images are considered. The geostatistical framework of kriging is applied for generating more reliable elevation estimates from both sparse elevation spot heights and exhaustive ASTER-based elevation values. The effects of different accuracy arising from different terrain-related maps on the prediction performance of landslide hazard are illustrated from a case study of Boeun, Korea.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권6호
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• pp.851-859
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• 2017

오늘날 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 등장과 발전으로 인해 이전에는 관찰하기 힘들었던 다양한 형태의 정보가 쏟아져 나오고 있으며 또한 최근에는 사용자 각각의 개성과 기호에 따라 특정 관심 분야를 주제로 공유하는 서비스인 버티컬 SNS (Vertical Social Networking Service)가 주요 연구 분야로 떠오르고 있다. 특히 모바일의 GPS를 통해 수집된 지역 데이터(Geolocation Data)와 소셜 데이터를 통해 공간적 특성뿐 아니라 인문사회학적 측면을 관찰할 수 있어 다양한 연구에서 사용되고 있다. 본 연구에서는 이미지 기반 버티컬 SNS인 인스타그램을 통해 수집된 소셜 데이터를 분석하고 이를 통해 사용자의 공간적 맥락을 바탕으로 소셜 미디어(social media)의 기반을 둔 사용자의 경험을 측정하고자 한다. 따라서 본 연구에서는 사회적 데이터를 통한 경험 공유와 지리적 특성의 경험적 요소 간에 어떤 유형의 공간적 패턴이 존재하는지 탐색하고, 추출 된 데이터를 통해 공유된 경험 구조의 새로운 모형을 고찰하고자 한다.

• 지적과 국토정보
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• 제51권2호
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• pp.5-20
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• 2021

지하공간통합지도는 2014년도에 전국적으로 발생했던 싱크홀을 계기로 15종의 지하정보를 통합한 국가공간정보로서, 2015년부터 지속적으로 구축되고 있다. 그러나 최근까지도 온수관 파열, 통신구 화재, 지반 침하 등과 같은 지하공간에서의 재난·재해가 지속적으로 발생함에 따라 지하정보의 품질 향상에 대한 요구가 증대되고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 지하공간통합지도 데이터의 품질 향상을 위한 방안을 마련하고자 하였다. 특히 지하공간통합지도를 통해 관리되는 15종의 지하정보 중 신규 구축 비중이 가장 높은 지하시설물(구조물형) 데이터의 품질검증 개선 방안을 제시하였다. 대부분 육안검수로 진행되고 있는 현재의 검수 방식을 개선하기 위해 품질검사 기준을 좀 더 구체화·세분화하고자 하였다. 이를 위해 현재 품질요소, 세부요소, 세세부요소, 품질검사 기준으로 구성된 검사항목에 품질검사 방법, 품질검사 규칙, Flow Diagram, 해결 가능 오류 유형 항목을 추가하여 속성정보 뿐 아니라 도형정보까지 소프트웨어로 자동검수하기 위한 알고리즘을 개발하였다.

• Spatial Information Research
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• 제22권3호
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• pp.89-99
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• 2014

도시 내 거주하는 인구의 분포는 다양한 연구에 활용될 수 있는 기초자료로서 중요한 의미를 지닌다. 그러나 이와 관련한 데이터는 정보기밀성 등을 이유로 일정한 공간단위로 집계되어 제공된다. 때문에 제공되는 것과 다른 공간단위나, 더 세밀한 공간분석을 요하는 연구와 활용이 제한된다. 이에 본 연구는 인구분포 데이터가 가지는 한계를 극복하여, 행정구역을 기준으로 한 인구데이터 제공단위보다 세밀한 인구분포를 현실적으로 재현하고자 대시매트릭 매핑 기법을 활용하였다. 대시메트릭 매핑은 주 데이터와 연관된 공간적 보조 데이터를 사용하여 주 데이터의 공간적 분포를 세밀하게 나타내는 지도화 방법이다. 본 연구에서는 서울시 집계구별 인구센서스 자료를 주 데이터로, 건축물 대장을 보조 데이터로 사용하였으며, 모든 인구가 주거용 건축물에 거주한다고 가정하여 주거용 건축물 단위에서 인구분포를 재현하였다. 주거용 건축물을 공간적으로 추출하기 위해 바이너리기법이 활용되었으며. 이후 회귀분석 기법을 활용하여 건물 용도와 층수를 고려한 가중치를 부여해 입체적인 거주인구밀도를 재현하는데 성공하였다. 이를 통해 전체 토지 및 용도구역을 기반으로 한 기존의 방법론보다 현실적용오차를 줄였다. 또한 주거가능 건축물의 주택유형과 층수가 반영된 3차원적 공간자료를 활용하여 주거용 건축물에 거주하는 인구를 추정하는 모델을 도출하여, 정확도가 높고 세밀화 된 인구분포지도를 제작하였다. 본 연구를 통해 도출된 개별 건물 단위의 인구 데이터는 일정한 공간단위로 집계를 재가공한 것으로 정보기밀성의 문제가 없는 세밀한 단위의 인구분포 정보를 제공한다. 따라서 이후 도시 내 재난재해 발생에 따른 영향 인구 파악과 같은, 지역인구를 활용한 다양한 연구에 활용될 수 있는 중요한 자료로써 의미를 지닌다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제1권2호
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• pp.127-135
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• 1999

지리 정보에 관련된 많은 시스템이 벡터 데이터만을 다루고 있으나 정보의 종류에 따라 벡터 데이터 뿐 아니라 래스터 데이터를 다루는 것이 필요하다. 본 논문에서는 OMEGA라는 공간 객체 관리 시스템에서 래스터 형태의 공간 정보를 처리하는 래스터 처리기를 설계하고 구현한다. 먼저 공간 객체 관리 시스템의 저장 시스템 안에 저장될 래스터 정보의 데이터 구조를 정의하고, 이를 클래스 라이브러리의 형태로 구현하여 응용 애플리케이션의 작성 시 사용할 수 있도록 하였다. 그리고, 래스터 정보를 추출하기 위한 질의문 작성에 포함되는 질의 연산 및 관련 모듈을 구현하고 이를 공간 객체 관리 시스템의 질의 수행기에 삽입하여 래스터 정보에 대한 질의를 처리할 수 있도록 하였다. 마지막으로, 실험에 대한 결과도 제시한다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제40권4호
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• pp.147-153
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• 2017

The mortality rate in industrial accidents in South Korea was 11 per 100,000 workers in 2015. It's five times higher than the OECD average. Economic losses due to industrial accidents continue to grow, reaching 19 trillion won much more than natural disaster losses equivalent to 1.1 trillion won. It requires fundamental changes according to industrial safety management. In this study, We classified the risk of accidents in industrial complex of Ulju-gun using spatial analytics and data mining. We collected 119 data on accident data, factory characteristics data, company information such as sales amount, capital stock, building information, weather information, official land price, etc. Through the pre-processing and data convergence process, the analysis dataset was constructed. Then we conducted geographically weighted regression with spatial factors affecting fire incidents and calculated the risk of fire accidents with analytical model for combining Boosting and CART (Classification and Regression Tree). We drew the main factors that affect the fire accident. The drawn main factors are deterioration of buildings, capital stock, employee number, officially assessed land price and height of building. Finally the predicted accident rates were divided into four class (risk category-alert, hazard, caution, and attention) with Jenks Natural Breaks Classification. It is divided by seeking to minimize each class's average deviation from the class mean, while maximizing each class's deviation from the means of the other groups. As the analysis results were also visualized on maps, the danger zone can be intuitively checked. It is judged to be available in different policy decisions for different types, such as those used by different types of risk ratings.