일반적으로 비공간 센서 데이타뿐만 아니라 공간 센서 데이타를 동시에 사용하는 유비쿼터스 센서 네트워크 (USN) 환경을 위해서는 이러한 센서 데이타를 효율적으로 관리하는 센서 데이타베이스 시스템은 매우 중요하다. 이러한 이유에서 Tiny DB, Cougar 등과 같은 다양한 센서 데이타베이스 시스템들이 연구되고 있다. 그러나, 이들 대부분은 공간 센서 데이타 처리를 위한 공간 데이타 타입과 공간 연산자를 지원하지 않기 때문에 공간 센서 데이타를 처리하는데 어려움이 존재한다. 그러므로, 본 논문은 USN 환경에서 공간 센서 데이타에 대한 효율적인 관리를 위해 TinyDB를 확장하여 공간 센서 데이타베이스 시스템을 설계 및 구현하였다. 특히 공간 센서 데이타베이스 시스템은 공간 데이타 타입과 공간 연산자를 지원하고, 공간 데이타 스트림으로 인해 발생하는 시스템 부하를 줄이기 위해서 메모리 관리 기능과 필터링 기능 등을 제공한다. 마지막으로, 수행 시간, 정확도, 메모리 사용량 등 다양한 성능 평가를 통해 공간 센서 데이타베이스 시스템이 기존 TinyDB에 비해 성능이 우수하다는 것을 증명하였다.
Although spatial databases support an efficient spatial management on objects in the real world, they have a characteristic that process only spatial information valid at current time, So in case of change in the spatial domain, it is very hard to support an efficient historical management for time-varying spatial information because they delete an old value and then replace with new value that is valid at current time. To solve these problems, there are rapidly increasing of interest for spatiotemporal databases, which serve historical functions for spatial information as well as spatial management functions for an object. However most of them presented in an abstract time-varying spatial phenomenon, but have not presented a concrete policy in spatiotemporal databases. In this paper, we propose a spatiotemporal data model that supports bitemporal time concepts in three dimensional architecture. In the proposed model, not only data types and their operation for object of spatiotemporal databases have been classified, but also mathematical expressions using formal semantics for them have been given. Then, the data structures and their operations based on relational database model as well as object-oriented database model are presented.
자율주행 분야 글로벌 동향 파악 및 공간정보 서비스 활성화 방안 도출을 위해 빅데이터 분석방법을 활용하였다. 사용된 빅데이터는 뉴스기사와 특허문헌을 상호 연계하여 활용하고, 뉴스 기사를 통한 동향 분석, 특허문헌 정보를 활용한 기술 분석이 진행 되었다. 본 논문에서는 자율주행에 대한 주요 뉴스에서 토픽모델을 기반으로 한 LDA(Latent Dirichlet Allocation)를 활용하여 빅데이터화 하고 주요 단어를 추출하였다. 특허정보의 주요 단어를 기반으로 적용된 워드넷(WordNet)을 활용하여 공간정보와 연계성 분석, 글로벌 기술 동향 분석을 실시하고 공간정보 분야의 동향 분석 및 예측을 실시하였다. 본 논문에서는 주요뉴스와 특허문헌 정보를 기반으로 한 빅데이터 분석방법으로 자율주행 분야와 공간정보와의 연계성 분석을 통하여 최신 동향과 미래를 예측하는 방법을 제시한다. 빅데이터 분석으로 도출된 자율주행 분야 공간정보의 글로벌 동향은 플랫폼 얼라이언스, 비지니스 파트너쉽, 기업 인수합병, 합작회사 설립, 표준화 및 기술개발로 도출되었다.
In this study, the information from environmental impact statements was converted into spatial data because environmental data from development sites are collected during the environmental impact assessment (EIA) process. Spatiotemporal big data were built from environmental spatial data for each environmental medium for 2,235 development sites during 2007-2018, available from public data portals. Comparing air-quality monitoring stations, 33,863 measurement points were constructed, which is approximately 75 times more measurement points than that 452 in Air Korea's real-time measurement network. Here, spatiotemporal big data from 2,677,260 EIAs were constructed. In the future, such data might be used not only for EIAs but also for various spatial plans.
The design of Graphic Information System(GIS) in various applications is suffering from the difficulty of data acquisition, which is labor-intensive and time consuming. In order to provide the spatial data rapidly and accurately, 4S-Van, a prototype mobile mapping system, has been developed. The 4S-Van consists of 1)Global Positioning System(GPS), Inertial Navigation System(INS) for estimating the geographic position and attitude of the moving van, i.e.,(x, y, z) and the direction of the Van, 2) Charge Coupled Device(CCD) camera and laser scanner for capturing images and for measuring depth from geographic objects, and 3) External Synchronization Device(ESD) and industrial PC for synchronizing data from GPS/INS/CCD camera and for storing the data. In this paper, we present the design and implementation of the proto-Dpe 4S-Van system for spatial data acquisition for various GIS applications.
아부다비 에미리트는 중동 및 북아프리카의 이슬람 문화권 중에서 급속한 경제적 번영을 이룩하여 신흥선진국으로 급부상하고 있다. 아부다비는 석유경제에서 비석유경제로의 전환과 지속가능한 도시개발정책을 시행하고 있다. 이에 따라 다양한 사회 환경문제도 발생하고 있다. 급속한 경제성장과 사회 환경변화로 인해 도출되는 도시문제 해결을 위해 아부다비는 공간정보의 중요성을 인식하고 공간정보의 구축을 촉진하고 있다. 이처럼 공간정보는 아부다비에서 블루오션 시장으로 그 영역을 넓혀 가고 있으며, 도시건설의 기본인프라로 인식되고 있다. 하지만 아부다비는 공간정보인프라의 기반이 한국에 비해 체계적으로 정비되어 있지 못한 상황이다. 특히, 공간정보인프라의 주요 요소인 조직체계와 법률 제정이 미흡하고 공간정보 산업의 해외 의존도가 지나치게 높은 특징을 가진다. 세계의 다국적 기업이 장악한 아부다비의 공간정보 시장을 개척하기 위해서는 아부다비 공간정보인프라의 현황에 대한 장단점을 파악하고 우선순위를 고려한 틈새시장 진출방안 마련이 필요하다. 따라서, 이 연구에서는 아부다비 공간정보인프라의 구성요소에 대한 현황분석을 한국의 경험에 기반하여 고찰한다. 공간정보인프라 구성요소별로 한국과 아부다비 간의 공간정보 격차를 분석하고 아부다비의 단기 장기 공간정보인프라 발전 방안을 제시한다. 중동의 신흥선진국인 아부다비 에미리트와 한국 간 공간정보인프라에 대한 격차분석은 우리 공간정보 기업의 중동진출에 큰 디딤돌이 될 것이다.
Recently, loosely-coupled systems are widely used for distributed computing environment. We develop a web GIS server who conforms to the international standards developed by the Open GIS Consortium (OGC), such as web feature service (WFS) implementation specification, Geography Markup Language (GML) implementation specification, and the simple features specification for OLE/COM. The web GIS server provides interoperable access of spatial data among data formats in the distributed environment.
최근 센서 장치의 발달은 무선 센서 네트워크와 같은 진보된 기술에 대한 연구를 가속화시켰다. 뿐만 아니라, GPS(Global Positioning System) 기능을 보유한 공간 센서는 공간 정보와 비공간 정보를 동시에 사용하는 유비쿼터스 시대를 이끌어가고 있다. 이러한 새로운 시대에 있어서, 공간 센서 데이타에 대한 실시간 처리 시스템은 필수적이다. 이 때문에, DSMS(Data Stream Management System)라 불리는 새로운 개념의 데이타 처리 시스템이 많은 연구자들에 의해 연구되고 있다. 그러나 대부분의 DSMS들이 공간 센서 데이타 처리를 위한 공간 함수를 지원하지 않기 때문에 유비쿼터스 컴퓨팅에 적합하지 않다. 그러므로, 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 STREAM(STanford stREam datA Manager)을 확장한 공간 DSMS를 설계 및 구현하였다. 즉, Geometry 타입과 공간 함수를 공간 센서 데이타 처리를 위해 추가하였고, 또한 시스템에서 공유되는 공간 객체를 효율적으로 관리하기 위한 공간 객체 관리자를 추가하였다. 특히, 상호운용성을 위하여 OGC(Open Geospatial Consortium)에서 제시한 Simple Features Specification for SQL을 구현하였고, GEOS(Geometry Engine Open Source)의 알고리즘을 본 시스템에 적용하였다.
This paper suggests constraint data modeling based on constraint data presentation techniques to perform complex spatial database operation naturally. We were able to identify the limitation of extendibility of dimension and non-equal framework via relevant research for former schema of spatial database and query processing. Therefore we described generalized tuple of spatial data and the definition of suggested constraint data modeling. Also we selected MLPQ/PReSTO tool among constraint database prototype and compare standard functionality of ARC/VIEW. Then we design scenario for spatial operation using MLPQ/PReSTO and we suggested application effect after query processing. Based on above explanation, we were able to identify that we can process spatial data naturally and effectively using simple constraint routine on same framework via constraint data modeling.
최근 공간 정보 분야에서 소셜 미디어와 같은 공간 빅 데이터의 분석과 처리에 많은 관심이 집중되고 있다. 본 연구에서는 공간 빅 데이터 분석의 한 사례로서 트윗 데이터가 가지고 있는 위치 정보와 시간 정보를 바탕으로 시간대별로 공간분포를 분석하고 그 특성을 파악하였다. 부산시 지역의 트윗 데이터를 수집하고, 시간대별 공간분석을 통하여 그 특성을 파악하여, 그 지역의 토지이용 특성과 비교하였다. 부산시 지역의 트윗 데이터를 시간대에 따라 평일 주간, 평일 야간, 휴일 주간, 휴일 야간으로 구분하고, 각 시간대별로 공간적 분포 특성을 파악하여, 공간적으로 집중된 지역의 토지이용 특성과 비교하였다. 본 연구의 결과 트윗 데이터는 시간대에 따라 공간분포가 다르게 나타나고 있으며, 이는 그 지역의 일상생활 패턴과 토지이용 특성을 어느 정도 반영하고 있었다. 본 연구에서는 공간정보 분야에서 트윗 데이터와 같은 소셜 미디어 자료의 분석을 통한 활용 가능성을 제시하였다. 향후 토지 계획이나 도시 계획 등의 분야에서 다양한 소셜 미디어 자료를 활용할 수 있을 것으로 전망된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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