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.
최근 GIS 분야에서 공간 분석이나 군사적 목적을 위해 좀 더 상세하거나 넓은 영역의 공간 데이타를 요구함에 따라 대용량 공간 데이타의 효율적인 검색에 대한 필요성이 증대되고 있다. 이러한 분야에서 공간 데이타 검색에 활용되고 있는 Oracle Spatial이나 ESRI ArcSDE와 같은 기존의 GIS 소프트웨어는 공간 데이타의 안정적인 관리와 다양한 서비스를 위해 많은 기능들을 제공하지만, 저장 구조 및 공간 연산의 복잡성으로 인해 대용량 공간 데이타에 대한 검색이 비효율적이다. 따라서, 본 논문에서는 대용량 공간 데이타의 효율적인 검색을 위한 공간 미들웨어를 개발하였다. 본 논문에서 개발한 공간 미들웨어는 안정적인 공간 데이타의 관리를 위해 상용 DBMS인 Oracle을 데이타 저장소로써 활용하였으며, Oracle에 저장된 대용량 공간 데이타의 효율적인 접근을 위해 OCCI(Oracle C++ Call Interface)를 이용하였다. 또한, 대용량 공간 데이타의 효율적 연산과 검색을 위해 다양한 공간 연산 기법 및 Array Fetch 기법 등을 사용하였다. 마지막으로, 본 논문에서 개발한 공간 미들웨어와 Oracle Spatial 및 ESRI ArcSDE의 검색 성능을 비교함으로써 공간 미들웨어에 대용량 공간 데이타 검색 성능의 우수함을 입증하였다.
Spatial information has recently been recognized as one of the major subjects of interest in information technology. With increasing variety and quantity of spatial data on the web, searching and maintaining these data are becoming a much focussed area of research. Interoperability is the key technology in solving the complexities of spatial data in web services. The problem of maintenance and searching of spatial data in an interoperable web service environment can be solved by establishing standardized metadata of spatial information. Then using the standardized metadata, catalog web services can be deployed for autonomous searching and binding of spatial data. This study investigates the international standard for spatial data metadata(ISO/TC211 19115) and deployed catalog web service based on this metadata. Various heterogeneous spatial data of Seoul Metropolitan region were then used for experimental implementation of catalog web service.
최근 컴퓨터 기술의 발달로 단순한 문자, 숫자 등의 정보 표현에서 사용자가 보다 이해하기 쉽고 사용하기 쉬운 그래픽, 이미지 등의 공간 데이타에 대한 표현을 요구하고 있다. 지리 정보 시스템은 지도 형태의 데이타를 출력할 뿐만 아니라 지리 데이타(geographic data)의 저장, 검색, 조작 및 분석 등을 처리하는 데이타베이스 시스템으로 지리적 요소의 공간 데이타와 이와 관련된 속성 데이타를 처리하는 효율적인 시스템이다. 공간 데이타의 처리는 기존의 데이타베이스 관리 시스템으로 그 처리가 어렵고 효율적으로 저장 관리하지 못하므로 공간 데이타에 대한 효율적인 연산을 처리할 수 있는 새로운 데이타베이스 관리 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 지리 정보시스템과 같은 방대한 공간 데이타를 효율적으로 저장관리하며, 사용자에게 빠른 접근을 위해 새로운 공간 색인 기법을 지원하는 확장된 거장 관리 시스템을 설계한다.
The real-time traffic data is generated continuous and unbounded stream data type while intelligent transport system (ITS) needs to provide various and high quality services by combining with spatial information. Traditional database techniques in ITS has shortage for processing dynamic real-time stream data and static spatial data simultaneously. In this paper, we design and implement an advanced traffic monitoring system (ATMS) with the integration of existed data stream management system (DSMS) and spatial DBMS using IntraMap. Besides, the developed ATMS can deal with the stream data of DSMS, the trajectory data of relational DBMS, and the spatial data of SDBMS concurrently. The implemented ATMS supports historical and one time query, continuous query and combined query. Application programmer can develop various intelligent services such as moving trajectory tracking, k-nearest neighbor (KNN) query and dynamic intelligent navigation by using components of the ATMS.
In this paper, we propose a framework for synchronization of spatial data between mobile devices and a server by using SyncML(Synchronization Markup Language) that is standard specification for synchronization protocol. We used GML (Geographic Markup Language) to support interoperability of spatial data between various data sources. We also used metadata and catalog service to access and integrate distributed spatial data, considering relationships of spatial data and non-spatial data.
최근에 공간 데이타의 수집 방법이 발전하면서 다양한 산업과 연구 분야에서 공간 데이터가 생성되고 유통 및 활용되고 있다. 이러한 대용량의 공간 데이타를 효율적으로 처리하기 위하여 ESRI의 ArcSDE, Oracle의 Oracle Spatial과 같은 기존 DBMS를 확장하는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 그러나 이러한 상용 DBMS의 확장을 사용 시에는 추가적인 비용이 발생하고, 사용되는 공간 데이터 타입과 공간 연산자들이 서로 상이함으로 인해 상호운용성의 문제를 초래하고 있다. 따라서 본 논문에서는 OGC(Open Geospatial Consortium)에서 제시한 "SQL을 위한 심플 피쳐 명세(Simple Features Specification for SQL)"의 표준 인터페이스를 지원하는 OpenGIS 공간 인터페이스를 Oracle 상에서 개발하였다. OpenGIS 공간 인터페이스는 "SQL을 위한 심플 피쳐 명세"에서 제시한 모든 데이타 타입과 공간 연산자를 지원하기 때문에 사용자는 추가적인 비용 없이 본 논문에서 개발한 OpenGIS 공간 인터페이스를 사용하여 Oracle의 대용량 공간 데이타를 효율적으로 처리할 수 있다. 또한, 성능 평가를 통해 OpenGIS 공간 인터페이스가 Oracle Spatial보다 응답 시간 측면에서 우수한 성능을 보임을 입증하였다.
GIS 기술의 발달로 많은 양의 공간 데이터가 축적됨에 따라 공간 데이터 마이닝의 중요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 새로운 공간 데이터 마이닝 시스템 SD-Miner를 제안한다. SD-Miner는 크게 입력과 출력을 담당하는 사용자 인터페이스, 공간 데이터 마이닝 기능을 처리하는 데이터 마이닝 모듈, DBMS를 이용하여 데이터를 저장하고 관리하는 데이터 저장 모듈의 세 부분으로 구성된다. 특히, 데이터 마이닝 함수 모듈에서는 공간 데이터 마이닝의 주요 기법인 공간 클러스터링, 공간 분류, 공간 특성화, 시공 간 연관규칙 탐사 기능을 제공한다. SD-Miner는 다음과 같은 특징을 가진다. SD-Miner는 사용자로 하여 금 공간 데이터 마이닝뿐만 아니라 비 공간 데이터에 대한 마이닝도 가능하게 하며, 각 마이닝 함수들을 라이브러리 형태로 제공하기 때문에 다른 시스템에서도 쉽게 사용 가능하다. 또한, 마이닝 매개 변수들을 테이블의 형태로 입력받기 때문에 시스템의 범용성이 높다. 개발된 SD-Miner의 실용성을 규명하기 위하여 실제 공간 데이터를 이용한 데이터 마이닝을 수행함으로써 여러 가지 의미있는 결과를 도출한다.
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.
최근 들어 공간 데이타베이스 시스템에 저장되어 있는 공간 데이타로부터 새로운 지식을 자동으로 추출해야 할 필요성이 증가함에 따라 공간 데이타베이스 시스템에 명시적으로 저장되어 있지 않은 암시적인 지식이나 공간 데이타간의 연관 관계, 그리고 다른 새로운 지식을 추출해 내는 학문인 공간 데이타 마이닝에 대한 연구가 증가하고 있다. 이러한 유용한 지식을 공간 데이타로부터 추출하기 위해서는 공간 데이타를 효율적으로 저장하고, 빠른 인덱스와 검색 기능을 제공하고, 또한 분산환경을 지원할 수 있는 객체 관리 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 공간 데이타 마이닝 시스템에서 사용되는 공간, 비공간, 지식 데이타를 효율적으로 관리할 수 있는 개방형 객체 관리 시스템을 설계 및 구현하였다. 개방형 객체 관리 시스템을 개발하기 위하여 본 논문에서는 현재 많은 분야에서 사용되고 있는 Open OODB에 공간 데이타 타입의 지원, 동적인 클래스의 생성 객체-지향 개념의 상속성 지원, 공간 인덱스의 지윈, 공간 연산 함수 제공 등의 기능을 추가하여 확장하였다. 또한, 본 논문에서는 다른 공간 데이타베이스 시스템이나 공간 데이타 마이닝 시스템과의 상호운영성을 증가시키기 위하여 데이타 모델링을 위해 ODMG 2.0, 데이타 모델링과 공간 데이타의 교환을 위해 SDTS(Spatial Data Transfer Standard), 그리고 클라이언트와 서버간의 효율적 연동을 위해 OpenGIS Simple Features Specification for CORBA를 수용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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