• Spatial Information Research
• /
• 제21권5호
• /
• pp.43-51
• /
• 2013

본 연구에서는 최근 이슈가 되고 있는 공간빅데이터에 대한 개념과 효과적으로 공간빅데이터체계를 구축하기 위한 방안을 제시하였다. 공간빅데이터는 3V(volume, variety, velocity)로 정의되고 있는 빅데이터를 6V(volume, variety, velocity, value, veracity, visualization)의 빅데이터로 진화시키는 기반이라 할 수 있다. 공간빅데이터를 효과적으로 구축하기 위해서는 공간빅데이터체계 구축으로 추진되어야 하며, 공간빅데이터체계는 국가공간정보기반, 융합플랫폼, 서비스제공자, 생산요소제공자로서의 역할을 수행해야 한다. 이러한 공간빅데이터체계의 구성요소는 인프라(하드웨어), 기술(소프트웨어), 공간빅데이터(데이터), 인력, 법 제도 등이며, 공간빅데이터체계 구축을 위한 목표로 공간기반 정책수립 지원, 공간빅데이터 플랫폼 기반 산업활성화, 공간 빅데이터 융합기반 조성, 공간관련 사회현안의 적극적 해결로 제시하였다. 그리고 목표에 대한 추진전략은 범정부적 협력체계 구축, 신산업 창출 및 활용 활성화, 성과활용 중심의 공간빅데이터 플랫폼 구축, 공간빅데이터 관련 기술경쟁력 확보로 제시하였다.

• 대한공간정보학회지
• /
• 제24권4호
• /
• pp.89-96
• /
• 2016

본 연구에서는 빅데이터와 공간 빅데이터 선행연구들을 기반으로 공간 빅데이터를 빅데이터를 구성하는 하나의 구성요소로 인식하고, 위치정보를 이용하여 공간화 할 수 있으며, 시계열 변화에 따라 계속적으로 누적되는 모든 데이터들과 이를 이용할 수 있는 활용체계를 공간 빅데이터라 정의하였다. 따라서 공간 빅데이터는 기존 빅데이터와 분리하여 구분할 것이 아니라, 기존 빅데이터를 구성하는 하나의 구성요소로서 이해하고, 이러한 활용체계 안에서 공간 빅데이터의 활용방안을 검토해야 한다. 본 연구에서는 공간 빅데이터가 제공해야 하는 서비스 요구사항들을 제시하였다. 공간정보를 포함한 공간 빅데이터는 기본적으로 다양한 공간분석이 가능해야 하고, 기존에 구축된 공간정보와 향후 구축될 공간정보까지 고려할 수 있는 서비스 고려가 필요하다. 시간의 흐름에 따른 위치별 시계열 변화의 탐지는 물론 공간정보의 속성정보들을 이용하여 다양한 빅데이터 관련 분석이 가능해야 한다. 공간정보가 아닌 빅데이터 또한 공간정보와 연계하여 공간 분석이 가능해야 한다. 이러한 공간 빅데이터 요구사항들을 만족시키기 위해 다양한 형태의 빅데이터들과 공간 빅데이터의 연계가 가능한 분석 서비스 제공을 위한 샘플링 포인트 생성 및 속성정보 추출 방안을 제시하였다. 이러한 빅데이터와 연계된 공간정보의 활용 증대는 공간정보 산업 및 기술발전에 크게 기여할 수 있을 것이라 판단된다.

• 대한산업공학회지
• /
• 제41권1호
• /
• pp.64-73
• /
• 2015

Recent emergence of spatial big data attracts the attention of various research groups. This paper analyzes the research trend on spatial big data by text mining the related Scopus DB. We apply topic model and network analysis to the extracted abstracts of articles related to spatial big data. It was observed that optics, astronomy, and computer science are the major areas of spatial big data analysis. The major topics discovered from the articles are related to mobile/cloud/smart service of spatial big data in urban setting. Trends of discovered topics are provided over periods along with the results of topic network. We expect that uncovered areas of spatial big data research can be further explored.

• 한국측량학회지
• /
• 제34권6호
• /
• pp.579-589
• /
• 2016

This research focuses on accomplishing analysis problems and issues by examining the policies and systems related to geo-spatial big data which have recently arisen, and suggests political and systemic improvement plan for service activation. To do this, problems and probable issues concerning geo-spatial big data service activation should be analyzed through the examination of precedent studies, policies and planning, pilot projects, the current legislative situation regarding geo-spatial big data, both domestic and abroad. Therefore, eight political and systematical improvement plan proposals are suggested for geo-spatial big data service activation: legislative-related issues regarding geo-spatial big data, establishing an exclusive organization in charge of geospatial big data, setting up systems for cooperative governance, establishing subsequent systems, preparing non-identifying standards for personal information, providing measures for activating civil information, data standardization on geo-spatial big data analysis, developing analysis techniques for geo-spatial big data, etc. Consistent governmental problem-solving approaches should be required to make these suggestions effectively proceed.

• Spatial Information Research
• /
• 제23권6호
• /
• pp.19-29
• /
• 2015

본 연구는 공간 빅데이터 서비스 활성화를 위한 정책과제 도출을 목적으로 수행하였다. 이를 위해 관련 선행연구를 검토하고, 국내 외 공간 빅데이터 관련 추진체계 및 정책현황을 분석하였다. 그 결과 미래 공간정보 융 복합 대응정책 미흡, 개인정보 보호 및 서비스 활성화 제도적 기반 미흡, 관련 기술 정책 마련 미흡, 공간 빅데이터 구축 활용을 위한 추진체계 미흡, 공공정보의 품질저하와 공유체계 미흡 등의 문제점이 도출되었다. 다음으로 도출된 문제점을 해결하기 위해 정책 추진방향을 설정하고, 공간 빅데이터 추진체계 마련, 관련 법 제도 개선, 공간 빅데이터 관련 기술 개발, 공간 빅데이터 지원 사업 추진, 공공DB 융 복합 공유체계 마련 총 5가지의 정책과제를 제시하였다.

• Spatial Information Research
• /
• 제23권6호
• /
• pp.109-116
• /
• 2015

본 연구에서는 공간빅데이터의 개념과 특징을 정의하고 데이터에 대한 통찰력을 높일 수 있는 정보 시각화 방법론을 조사하였다. 또한 시각화 과정에서 발생할 수 있는 문제점 및 해결방법을 제시하였다. 공간빅데이터를 공간정보의 정량적인 확장의 결과와 빅데이터의 정성적인 확장의 결과로 정의하였다. 공간빅데이터는 6V(Volume, Variety, Velocity, Value, Veracity, Visualization)의 특징을 갖고 있으며, 최근 활용 서비스 측면이 이슈화 되면서 공간빅데이터에 대한 통찰력을 제공하여 데이터의 활용 가치를 높이기 위해 공간빅데이터의 시각화가 주목받고 있다. 정보 시각화의 방법은 Matthias, Ben, 정보디자인교과서 등을 통하여 다양한 방법으로 정의 되어 있으나 공간빅데이터의 시각화는 방대한 양의 원시 데이터를 대상으로 하기 때문에 데이터의 조직화 과정을 거쳐야 하며 이를 통해 사용자에게 전달하려는 정보를 추출해야 하는 차이점이 있다. 추출된 정보는 특성에 따른 적합한 시각적 표현 방법을 사용해야 하며, 많은 양의 데이터를 시각적으로 표현하는 것은 사용자에게 정확한 정보를 제공 할 수 없으므로 필터링, 샘플링, 데이터 비닝, 클러스터링 등을 이용하여 데이터를 축소하여 표현하는 방법이 필요하다.

• 한국측량학회지
• /
• 제34권2호
• /
• pp.207-215
• /
• 2016

The demand for spatial data service technologies is increasing lately with the development of realistic 3D spatial information services and ICT (Information and Communication Technology). Research is being conducted on the real-time provision of spatial data services through a variety of mobile and Web-based contents. Big data or cloud computing can be presented as alternatives to the construction of spatial data for the effective use of large volumes of data. In this paper, the process of building HLM (Hyper Live Map) using multi-source data to acquire stereo CCTV and other various data is presented and a big data service architecture design is proposed for the use of flexible and scalable cloud computing to handle big data created by users through such media as social network services and black boxes. The provision of spatial data services in real time using big data and cloud computing will enable us to implement navigation systems, vehicle augmented reality, real-time 3D spatial information, and single picture based positioning above the single GPS level using low-cost image-based position recognition technology in the future. Furthermore, Big Data and Cloud Computing are also used for data collection and provision in U-City and Smart-City environment as well, and the big data service architecture will provide users with information in real time.

• 대한공간정보학회지
• /
• 제25권1호
• /
• pp.29-36
• /
• 2017

본 논문은 인 메모리 시스템인 Spark에 기반 한 공간 빅 데이터 분석 프로토타입을 구현하고, 이를 기반으로 공간 분할 알고리즘에 따른 성능을 비교하였다. 클러스터 컴퓨팅 환경에서 빅 데이터의 컴퓨팅 부하를 균형 분산하기 위해, 빅 데이터는 일정 크기의 순차적 블록 단위로 분할된다. 기존의 연구에서 하둡 기반의 공간 빅 데이터 시스템의 경우 일반 순차 분할 방법보다 공간에 따른 분할 방법이 효과적임이 제시되었다. 하둡 기반의 공간 빅 데이터 시스템들은 원 데이터를 그대로 공간 분할된 블록에 저장한다. 하지만 제안된 Spark 기반의 공간 분석 시스템에서는 검색 효율성을 위해 공간 데이터가 메모리 데이터 구조로 변환되어 공간 블록에 저장되는 차이점이 있다. 그러므로 이 논문은 인 메모리 공간 빅 데이터 프로토타입과 공간 분할 블록 저장 기법을 제시하였다, 또한, 기존의 공간 분할 알고리즘들을 제안된 프로토타입에서 성능 비교를 하여 인 메모리 환경인 Spark 기반 빅 데이터 시스템에서 적합한 공간 분할 전략을 제시하였다. 실험에서는 공간 분할 알고리즘에 대한 질의 수행 시간에 대하여 비교를 하였고, BSP 알고리즘이 가장 좋은 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제21권1호
• /
• pp.57-70
• /
• 2018

빅데이터 시대로 진입하게 되면서 전 세계적으로 생산 및 공유되어지는 무수한 양의 데이터를 활용하고자 하는 노력이 곳곳에서 이루어지고 있다. 특히, 이러한 데이터와 발전된 기술을 통해 국토와 도시 공간에서 일어나는 현상들을 분석함으로써 기존의 전통적 방식에서 보여주지 못하던 새로운 정보를 제공 할 수 있는 가능성과 이에 대한 기대가 커지고 있다. 따라서 기존의 틀을 넘어서는 정보의 구득 방식, 활용 및 전달을 위한 과학적이고 효과적인 방법과 수단이 필요하며 이를 공공의 의사결정의 지원수단으로 활용하려는 노력도 함께 요구된다. 이 연구는 국토도시계획지원(planning support)의 한 수단으로 공간 빅데이터의 동태적 시각화 모형의 개발과 실증적용에 주요한 목적을 두고 수행하였다. 주요한 내용은 다음과 같다. 첫째, 데이터 시각화의 개념과 의미와 함께 계획지원 또는 의사결정에서의 공간 빅데이터 시각화의 적용이 가지는 효용성을 살펴보고 시사점을 고찰하였다. 둘째, 공간 빅데이터 동태적 시각화 모형을 개발하고, 제주도를 대상으로 실증적용을 수행하였다. 도시 공간의 현황 파악과 문제 해결을 지원하기 위한 데이터의 시각화 자체는 새로운 것은 아니다. 그러나 빅데이터와 새로운 시각화 툴을 활용할 경우 기존의 방식과는 차별되는 결과를 도출할 수 있다. 본 연구는 위와 같은 내용을 바탕으로 향후 계획지원을 위한 데이터 시각화의 활용성을 체계적으로 검토하고, 이를 확대하기 위한 방안을 구축하는데 필요한 시사점을 제시하였다.

• 토지주택연구
• /
• 제7권1호
• /
• pp.19-29
• /
• 2016

본 논문은 우리나라의 빅데이터 정책과 활용사례 조사, 공간 빅데이터의 토지주택 활용분야를 제시함으로써 토지주택분야의 미래 사업을 발굴하고, 정부정책에 선제적으로 대응하기 위한 공간 빅데이터 기반 활용분야를 제안하였다. 연구결과, 첫째, 우리나라의 빅데이터 관련 정책과 사례를 살펴보았다. 우리나라는 정부3.0 추진위원회를 중심으로 정부부처의 각 정보를 빅데이터 기반 체계로 구축하고 있으며, 국토교통부에서는 국가공간정보 플랫폼을 통한 빅데이터의 적극적 활용, 일자리 창출을 지원하기 위하여 2013년부터 공간 빅데이터 체계 구축을 추진 중이다. 둘째, LH에서 구축 및 운영하고 있는 정보시스템을 중심으로 국토정보의 현황과 토지주택분야에서의 활용방안을 살펴보았다. 먼저, 정보시스템은 크게 공사업무지원, 통계조회, 부동산정보조회, 온라인민원, 국가정책지원 분야로 구분되며, 주요 활용분야 도출의 기본방향으로는 국토정보(DB), 활용수요(업무영역), 수익창출(사업모델) 측면을 고려하였다. 이러한 기본방향 설정 후 접근방법으로서 업무분야와 업무절차 측면에서 살펴본 결과, 지역개발사업 후보지 선정, 임대주택 운영 및 관리, 토지비축 우선순위 설정, 도시재생 우선순위 설정 등 4개의 활용분야를 도출하였다. 셋째, 도출한 4개의 활용분야에서 공간 빅데이터 활용체계를 구현하기 위하여 필요한 데이터와 적용방법, 각 활용분야별 분석절차를 제시하였으며, 공간 빅데이터 활용방안을 구현하기 위하여 LH에 요구되는 개선사항과 향후 검토방향을 제시하였다.