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.
공간 데이터베이스 시스템에서의 공간 데이터에 대한 관리는 전제적인 시스템의 성능을 좌우하며 따라서 이를 위한 처리비용을 최소로 줄이는 기법이 요구된다. 하지만 공간 데이터는 기존의 멀티미디어 데이터와는 달리 그 특성상 레이어 단위로는 데이터의 크기가 비교적 비슷하고, 개개의 데이터 단위로는 그 크기가 수 바이트에서 수 테라(Tera)바이트까지 다양하다는 특성을 가지고 있어 최소 저장 단위가 한 페이지 이상인 EXODUS나 Starburst의 대용량 관리 모듈이나 BLOB등의 멀티미디어 데이터 저장 관리 기법을 그대로 적용할 경우 디스크의 공간 낭비 및 시스템의 성능 저하라는 문제를 가지게 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 공간 데이터의 특성을 고려한 공간 데이터 저장 기법을 제시하고자 한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제17권1호
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pp.131-139
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2006
Statistical analyses for spatial data are important features for various types of fields. Spatial data are taken at specific locations or within specific regions and their relative positions are recorded. Lattice data are synoptic observation covering an entire spatial region, like cancer rates corresponding to each county in a state. The main purpose of this paper is to detect hotspots for the region with significantly high or low rates. Kulldorff(1997) detected hotspots based on circular spatial scan statistics. We propose a new method to find any shapes of hotspots by use of echelon analysis with spatial scan statistics.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.838-843
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2002
Recently, PDA and cellular phone with color LCD have been widely used in various fields by high efficiency and micro miniaturization technology. According to maturity of these mobile environments, user request about mobile application field is increased. Mobile applications provide various information which is concerned with user's position through cable and wireless transmission. This paper discusses the issues related to the mobile framework for integrated 4S data. The integrated 4S data mean spatial data fusion on GIS, SIIS, ITS, and GNSS. The mobile framework provides not only spatial data but also location services such as reverse geocoding, directory service, etc. It consists of client subsystem, service provider, and data provider.
본 연구의 목적은 GIS와 공간 데이터마이닝 방법을 이용하여 교통사고의 공간적 패턴을 살펴보고 이웃한 공간 객체와의 공간적 연관성을 탐색하는 것이다. 이를 위하여 서울시 강남구 교통사고 데이터를 이용하여 공간적 경향 분석, 군집 분석 및 군집의 특성 기술, 이웃한 공간 객체와의 연관 분석을 실시하였다. 그 결과, 강남구의 교통사고는 특징적인 4개의 군집 유형을 통해 분류될 수 있으며, 각 군집별로 차별적인 특성들을 보여주고 있다. 또한, 교통사고의 발생 위치와 이웃한 공간 객체들과의 연관성에서는 공간 객체들의 개념수준이나 공간적 관계의 수준에 따라 다양한 규칙들이 발견되었다. 이러한 규칙들은 모두가 유의미하거나 흥미로울 수는 없지만, 맥락에 따라 다양하게 해석될 수 있으며, 보다 심화된 인구를 위한 새로운 가설들로 사용될 수 있을 것이다.
Recent advances in Geographic Information Systems and spatial statistical and analytical methods, along with the availability of spatially referenced health and environmental data, have created unique opportunities to investigate spatial associations between environment exposures and health outcomes at multiple spatial scales and resolutions. However, the increased use of spatial data also faces challenges, one of which is to ensure certainty and accuracy of locational data that meets the needs of a study. This article critically reviews the use of spatially referenced data in epidemiologic studies, focusing on the issue of locational uncertainty generated from the process of geocoding health and environmental data. Primarily, major issues involving the use of spatially referenced data are addressed, including completeness and positional accuracy, potential source of bias and exposure misclassification, and implications for epidemiologic studies. The need for critical assessment and caution in designing and conducting spatial epidemiology studies is briefly discussed.
본 연구는 퍼지개념을 적용한 GIS 공간분석법을 도입하고 이를 통해 쓰레기 매립장 입지 평가를 수행하였다. 기존 연구는 GIS의 공간 중첩 분석법을 적용하여 입지분석이나 적지선정 등을 수행하였으나 공간 중첩분석은 보통집합의 불린 논리를 바탕으로 공간자료를 처리하였기 때문에 공간자료의 불확실성과 자료분류 기준의 부적합성을 고려하여 분석할 수 없었다. 그러므로 신뢰할 수 있는 분석결과를 제시할 수 없어 실제 문제에서 적극 활용되지 못하였다. 본 연구는 쓰레기 매립장을 대상 시설로 선정하고 객관적인 접근법으로 퍼지 공간분석 법을 적용하였으며, 구체적인 적용과정으로서 연속형 공간자료에 대한 소속함수의 정의방법과 퍼지분석을 위한 퍼지입력값의 생성, 그리고 쓰레기 매립장 입지평가를 위한 분석인자의 선정기준 및 자료분류기준을 검토하여 이것으로부터 소속함수를 결정하는 매개변수를 추출하는 방법을 제시하였다.
최근 스마트시티, 디지털 트윈, 자율주행, 스마트 건설 등의 분야가 발전하면서 각 분야에서 생산되는 다양한 데이터를 서로 연결하기 위한 매개체로서 공간정보의 가치가 매우 중요해지고 있다. 특히 데이터의 최신성을 위해 공간정보의 신속한 구축과 갱신이 필요하다. 본 연구에서는 정밀한 위치정확도가 이미 검증된 기구축 공간데이터를 이용하여 지상기준점 없이 제작된 영상기반 3차원 건물모델의 위치를 정합시킬 수 있는 소프트웨어 프로토타입을 개발하였다. 이 소프트웨어를 실험대상지역에 적용한 결과, 지상기준점 없이 제작된 3차원 건물모델과 기구축 공간데이터가 높은 위치 정합률을 보여 최신의 3차원 공간데이터를 필요로 하는 분야에 적용될 수 있음을 확인하였다.
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.
최근 ITS, 텔레매틱스, 유비쿼터스 등의 도입으로 공간 데이터는 다양한 환경에 응용되거나 활용 분야가 점차 증가하고 있고, 수치지도를 일반인들에게 제공함으로써 공간 데이터에 대한 수요가 급증하고 있다. 기존의 수치지도 관리 시스템은 도엽이라는 일정한 단위로 구분하여 공간 데이터를 관리하고 있기 때문에 데이터의 구축은 용이하지만 객체 단위의 데이터 구축, 관리 및 갱신을 효율적으로 지원하기 어렵다. 따라서 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 객체기반의 연속적인 지형지물 표현, 공간 데이터의 객체별 이력관리 및 수시갱신이 가능한 객체기반의 데이터 모델을 제안하였다. 제안 모델에서 객체기반 공간 데이터는 각 지형지물에 UFID를 부여하고 도엽 단위로 구축된 수치지도 데이터의 조인 연산을 통해 연속적인 지형지물을 표현하였다. 아울러 갱신으로 인한 변경 데이터를 이력 DB에 시간간격 단위로 저장, 관리하였으며, 제안된 모델의 효율성을 검증하기 위하여 타당성을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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