• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제17권4호
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• pp.1271-1278
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• 2006

Recently, a profit analysis in hospital management is considered as an important marketing concept. When spatial variability is presented, we must analyze the hospital data with spatial statistical methods. In this study, we present a regression model using spatial covariance for adjustment. And we compare the nonspatial model with spatial model.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권6호
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• pp.781-790
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• 2015

인터넷과 모바일 환경의 발전에 따라 최근에는 마이크로블로그가 성행하고 있다. 마이크로블로그에는 부가적인 데이터가 담겨있다. 그 중 위치 정보에 대한 데이터를 포함하는 마이크로블로그 데이터를 공간 소셜 웹 객체라고 지칭한다. 이러한 마이크로블로그 데이터에 대한 일반 집계는 사용자별 데이터 집계 등이 있으나, 단일 정보에 대한 집계만 가능하다. 본 연구는 공간 소셜 웹 객체의 특성을 갖는 마이크로블로그 데이터의 공간 소셜 분석을 위해, 일반 집계와 공간 데이터를 결합하고 지오해시와 맵리듀스를 이용한 공간 집계에 대한 알고리즘을 제시한다. 이를 통해 의미있는 공간 소셜에 대한 분석의 기반을 마련하였다.

• 한국실내디자인학회논문집
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• 제20권5호
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• pp.143-151
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• 2011

Since it is important to understand data acquiring characteristics through relationship between spatial types and spatial elements and apply it to spatial plans for smooth communication between designer and user of space, the conclusions gained from analysis of data acquiring characteristics of spatial elements through image evaluation by types of interior space can be summarized as in the followings: First, for the amount of acquired data by types of interior space, it shows that the acquired amount of data is to change by types and data acquiring method (phrase and image) even though the spatial elements are same. Second, for the data acquiring process of spatial types by gender, it shows that there is a big difference in acquiring of data according to the evaluation method by phrase and image. Third, for the amount of acquired data of spatial types by gender, it shows that there is a difference between male and female, which is by "classic ${\rightarrow}$ modern ${\rightarrow}$ natural" in case of male and "classic ${\rightarrow}$ natural ${\rightarrow}$ modern" in case of female. regarding both of phrase and image. Fourth, for the evaluation by gender, it shows that there is a deviation in the value of difference according to the elements by which data acquiring characteristics evaluate space. It is considered that this deviation characteristic is in need of reflection in the process of spatial evaluation. This study analyzed data acquiring characteristics of space user's spatial elements through image evaluation by types of space to understand how data acquiring would be changed of spatial elements according to type and gender. Through this study, it expects to make clear that, when a designer is planning a certain space, if the space can be a space for the user by understanding of which elements should be exposed to users by types to acquire more data.

• 정보보호학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.43-54
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• 2001

본 논문에서는 다단계 공간 데이터베이스 시스템에서 비빌 위상 경로(covert topology channel)를 해결할 목적으로 공간 다중인스턴스화(polyinstantiation fur spatial data)에 대해 연구한다. 위상 구조를 갖는 공간 데이터베이스 시스템은 공간 데이터와 서로 인접한 공간 데이터를 이용하여 다양한 공간 분석을 수행하여야 한다. 그러나, 공간 데이터베이스에서 공간 데이터간의 위상 정보를 지원하는 경우 위상관계 의한 정보의 노출(information flow)이 문제가 된다. 즉, 공간 데이터베이스를 갖는 지리정보시스템의 경우 대부분의 응용업무가 그래픽 사용자 인터페이스를 사용하고 있기 때문에 기밀이 요구되어지는 공간 데이터베이스의 경우, 출력되어진 객체들의 위치 정보나 인접한 객체와의 위상관계를 통해서 많은 정보가 노출되어질 위험이 있으므로 엄격한 사용자의 접근제어가 요구되어진다. 본 논문에서는 이러 한 문제점을 해결하기 위해 MLS/SRDM(Multi Level Security/Spatial Relational Data Model)켤 설계하고 공간 데이터의 위 상관계로 인해 생기는 정보 유출을 방지하기 위해 공간 다중인스턴스화를 제안한다

• 대한공간정보학회지
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• 제25권1호
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• pp.29-36
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• 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.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.8370-8377
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• 2015

공간 데이터 스트림 관리 시스템에 실시간으로 입력되는 공간 데이터 스트림은 제한된 주기억장치의 용량을 초과할 수 있으므로 부하를 제한할 필요가 있다. 그러나 기존의 연구에서는 부하 제한을 위해 공간 데이터 스트림을 생성하는 데이터 소스의 특성이나 입력 변화, 그리고 공간 데이터 이용 정도를 효율적으로 적용하지 못함으로써 질의 처리의 정확도와 성능을 감소시키는 문제를 갖고 있다. 이에 본 연구에서는 공간 데이터 스트림 질의 관리 시스템에서 발생할 수 있는 부하를 제한하고 공간 질의 처리의 성능과 정확도를 높이기 위한 다단계 부하제한 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 먼저 데이터를 수집하는 단계에서 데이터의 수량과 입력 빈도 변화를 이용하여 부하를 제한하고, 과부하 발생시 공간 이용도에 따라 질의 참여 확률이 낮은 데이터를 대상으로 추가적인 부하제한을 수행한다. 실험 결과에서 제안 기법은 기존 부하제한 기법에 비해 11% 이상의 부하 제한 발생 빈도를 감소시키면서 입력 데이터 스트림의 증가와 질의 영역에 증가에 따른 질의 처리 결과의 정확도는 0.04% 이상의 우위를 보였다. 또한, 질의 처리 성능에서도 기존 기법에 비해 3% 이상의 향상을 나타냈다.

• Spatial Information Research
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• 제12권4호
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• pp.307-319
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• 2004

GML 데이터는 일반적인 문자, 숫자 형태의 데이터와는 다르게 공간데이터의 특징과 (준) 구조적인XML 데이터의 성격을 동시에 지니고 있어 표준 데이터베이스에서 관리되기 힘들다. XML 저장이 가능한 데이터베이스는 GML 데이터를 효율적으로 저장할 수 있지만, 공간데이터 처리 능력이 부족하고, 공간데이터베이스는 XML 데이터를 저장하기 어렵다. 본 논문에서는 GML. 데이터를 공간데이터베이스에 저장하여 기존의 문제점들을 해결하고자 한다. 이를 위하여 GML 응용스키마로부터 OGC에서 제시한 공간데이터베이스의 스키마로 변환할 수 있는 방법을 제안하고 PostgreSQL/SPE 시스템을 기반으로 프로토타입 시스템을 구현하였다. 그 결과 다양한 기하 모델과 XML문서의 구조 정보를 포함하고 있는 GML 데이터들이 제안된 기법을 통하여 공간 데이터베이스에 저장될 수 있었고 저장된 데이터의 크기는 GML 파일로 존재할 때 보다 현격하게 적은 공간을 차지하였다. 또한 저장된 데이터에 대하여 공간, 비 공간 및 혼합 질의를 수행하여 저장된 GML 데이터들이 빠르게 검색되고 복잡한 질의가 손쉽게 수행될 수 있음을 보였다.

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

• 한국IT서비스학회지
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• 제7권1호
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• pp.205-218
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• 2008

This paper proposes a geospatial data visualization system supporting validation of GML documents. GIS systems manage and use both of spatial and non-spatial data. Currently, most GIS systems represent spatial data in GML (Geography Markup Language) developed by OGC. GML is a language for representation and sharing of spatial information, and until now many systems have been developed in GML. GML does not support expression of non-spatial data, i.e., relational information of spatial objects, and thus most systems extend GML to describe non-spatial information. However, it causes an issue that the systems only accepting standard GML documents cannot process the extended documents. In this paper, we propose a new GIS data visualization system to resolve the aforementioned Issue. Our proposed system allows the representation of both types of data supporting independency of spatial data and non-spatial data. It enhances interoperability with other relevant systems. Therefore, we can develop a rich and high Quality geospatial information services.

• 한국농촌건축학회논문집
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• 제24권3호
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• pp.39-46
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• 2022

This study aims to derive basic living service facility items in rural areas and construct related spatial data. To do this, a literature review on the laws and systems related to the residential environment and services in rural areas, rural spatial planning, and the 'Rural Convention' strategic plan reports for the Jeolla and Gyeongsang Region in 2021 was conducted. Primary data collection and review on the list of basic living service items in rural areas derived from the analysis were conducted. After data collection, 12 sectors and 44 types of rural basic living service items were derived; the data selection was carried out based on the clarity of the subject of data management, whether it was established nationwide, whether it was disclosed and provided, whether it was periodically updated, and whether it was an underlying law. Afterwards, data on the derived rural basic living service items were constructed. Afterwards, spatial data on the derived rural basic living service items were constructed. Because open data provided through various institutions were employed, data structure unification such as data attribute values and code names was needed, and abnormal data such as address errors and omissions were refined. After that, the data provided in text form was converted into spatial data through geocoding, and through comparative review of the distribution status of the converted data and the provided address, spatial data related to rural basic living services were finally constructed for about 540,000 cases. Finally, implications for data construction for diagnosing rural living areas were derived through the data collection and construction process. The derived implications include data unification, data update system establishment, the establishment of attribute values necessary for rural living area diagnosis and spatial planning, data establishment plan for facilities that provide various services, rural living area analysis method, and diagnostic index development. This study is meaningful in that it laid the foundation for data-based rural area diagnosis and rural planning, by selecting the basic rural living service items, and constructing spatial data on the selected items.