• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1997년도 International Conference MULTIMEDIA DATABASES on INTERNET
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• pp.472-482
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• 1997

Multi-dimensional data play a crucial role in various fields, as like computer graphics, geographical information system, and multimedia applications. Indexing method fur multi-dimensional data Is a very Important factor in overall system performance. What is proposed in this paper is a new dynamic access method for spatial objects called HL-CIF(Hierarchically Layered Caltech Intermediate Form) tree which requires small amount of storage space and facilitates efficient query processing. HL-CIF tree is a combination of hierarchical management of spatial objects and CIF tree in which spatial objects and sub-regions are associated with representative points. HL-CIF tree adopts "centroid" of spatial objects as the representative point. By reflecting objects′sizes and positions in its structure, HL-CIF tree guarantees the high spatial locality of objects grouped in a sub-region rendering query processing more efficient.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.45-56
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• 2010

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.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제9권1호
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• pp.45-57
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• 2007

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.

• 대한공간정보학회지
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• 제10권1호
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• pp.19-26
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• 2002

인터넷에 3차원 GSIS 데이터를 제공하기 위해서는 VRML로 3차원 지형을 생성하는 방법과 지형공간정보 데이터의 자동연결 방법에 관한 연구가 필요하다. VRML은 3차원 물체들의 상호관계를 표현하는데 표준적인 언어로서 온라인상에 연결된 가상의 세계를 시뮬레이션할 때 쓰인다. 이는 가상세계를 표현할 뿐만 아니라 파일로 저장하여 웹 이용자들 중의 한사람에게 가상세계를 보여줄 수도 있다. 본 연구에서는 수치지도 데이터, 항공사진, VRML 스크립터로 구성된 VRML모델을 이용하는 인터넷상에서 3차원 GSIS를 제공하는 방법을 보여주고자 한다. 인터넷상에서 3차원 GSIS 제공하는 것과 항공사진들을 이용해서 정밀하게 지도를 제작하는 방법을 알아보며 VRML로 수치지도와 항공사진으로 3차원 영상을 만들기 위해 어떠한 데이터가 가장 효율적인지 비교하였으며 3차원 지형데이터의 인터넷제공 방법에 대해 연구하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제45권2호
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• pp.99-105
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• 2018

공간통계 분석중 하나인 핫스팟 분석은 "인접해 있는 것은 멀리 있는 것 보다 더 연관성이 있다"는 법칙에 따라 공간속성이나 사건의 공간 패턴을 쉽게 파악할 수 있는 기법 중 하나 이지만, 공간의 인접성이 고려되어야 하므로 분산 처리하기 용이하지 않다. 본 논문에서는 핫스팟 분석의 분산처리 방안을 기술하고 성능을 하둡 및 인메모리 기반인 Spark으로 평가한 결과 단일 시스템 대비 하둡기반 처리는 625.89%, Spark기반 처리는 870.14%의 성능향상을 확인하였으며, 하둡 기반과 Spark기반의 비교에서는 대용량 데이터 셋을 처리 할수록 Spark기반의 성능향상율이 높아짐을 확인하였다.

• Spatial Information Research
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• 제20권1호
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• pp.59-69
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• 2012

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.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권11호
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• pp.1209-1218
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• 2017

최근 스마트 자동차, 스마트폰과 같은 다양한 소스로부터 공간 빅데이터 스트림을 수집하는 것이 매우 용이해졌다. 공간 데이터 스트림은 편중되고 동적으로 변화하는 분포를 지니기 때문에 전체 부하가 분산 클러스터 내의 작업자들에게 효율적으로 분배되지 않을 경우 전체 시스템의 성능이 저하된다. 본 연구에서는 공간 데이터 스트림에 특화된 부하 균형화 알고리즘인 적응적 공간 키 그룹핑(ASKG)을 제안한다. ASKG의 핵심 아이디어는 공간 데이터 스트림의 최근 분포를 학습하고 이를 기반으로 향후 유입되는 데이터 스트림이 각 작업자에게 고르게 분배되도록 하는 새로운 그룹핑 스키마를 제안하는 것이다. 이를 공간 분포의 변화에 맞춰 주기적으로 반복함으로서 적응적으로 부하 불균형을 해결할 수 있다. 실제 데이터셋에 대해 작업자의 수, 입력 속도, 공간 질의 처리 시간을 변화시키며 성능을 평가한 결과, 대안 알고리즘 대비 제안 방법이 부하 불균형, 처리량, 지연 시간에서 높은 개선효과를 보였다.

• Spatial Information Research
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• 제23권2호
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• pp.1-9
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• 2015

그래픽 처리 장치(GPU)는 내부에 대량의 산술 논리 연산 장치(ALU)를 보유하고 있다. 대량의 ALU는 병렬 처리를 위해 이용될 수 있으므로, GPU는 효율적인 데이터 처리를 제공한다. 공간 데이터를 지도상에 표현하기 위하여 지리학적 좌표가 필요하다. 좌표들은 측지경도와 측지위도의 형태로 저장된다. 데카르트 좌표계로 구성된 지도를 표현하기 위하여 측지경도와 측지위도는 국제 횡단 메르카토르 좌표계(UTM)로 전환돼야 한다. 좌표계 변환 과정과 변환된 좌표를 화면상에 표현하기 위한 렌더링 과정은 복잡한 부동 소수점 계산이 필요하다. 본 논문에서는 성능 향상을 위해 GPU를 활용한 좌표변환 과정과 렌더링 과정을 병렬적으로 처리하는 기법을 제안한다. 대용량 공간 데이터는 파일로 디스크 내에 저장된다. 대용량 공간 데이터를 효율적으로 처리하기 위하여 공간 데이터 파일들을 하나의 대용량 파일로 병합하고 Memory Mapped File 기법을 활용하여 파일에 접근하는 기법을 제안한다. 본 논문에서는 TIGER/Line 데이터를 활용하여 747,302,971개의 점으로 구성된 공간 데이터의 좌표 변환 및 렌더링 처리 과정을 GPU를 활용하여 병렬로 수행하는 연구를 진행한다. CPU를 이용하여 좌표변환 과정 결과와 렌더링 처리 과정 결과를 비교하여 속도 향상 정도에 대한 결과를 제시한다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제13권4호
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• pp.400-407
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• 2011

Various air indexing and data scheduling schemes for wireless broadcast of spatial data have been developed for energy efficient query processing. The existing schemes are not effective when the clients' data access patterns are skewed to some items. It is because the schemes are based on flat broadcast that does not take the popularity of the data items into consideration. In this paper, thus, we propose a data scheduling scheme letting the popular items appear more frequently on the channel, and grid-based distributed index for non-flat broadcast (GDIN) for window query processing. The proposed GDIN allows quick and energy efficient processing of window query, matching the clients' linear channel access pattern and letting the clients access only the queried data items. The simulation results show that the proposed GDIN significantly outperforms the existing schemes in terms of access time, tuning time, and energy efficiency.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권11호
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• pp.2786-2796
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• 1998

대용량의 공간(spatial) 데이터베이스에서 사용자에게 관심있고 일반화된 지식을 추출하는 것은 지형 정보 시스템이나 지식 베이스 시스템의 개발에 중요한 기법중의 하나이다. 본 논문은 공간 데이터 마이닝에 널리 사용되는 일반화(generalization) 방법을 확장한 공간 데이터 마이닝 모듈에 공간 데이터를 추론할 수 있도록 구축된 규칙베이스(rulebase)를 통합한 공간데이터 마이닝 시스템을 제안한다. 이를 위한 전위기로서 공간 데이터 우선(spatial data dominated)과 비공간 데이터 우선(nonspatial data dominated) 마이닝을 병합한 방식과 다중 주제도(multiple thematic map)가 주어졌을 때의 공간 지식을 추출해 낼 수 있는 방식을 제안한다. 또한 후위기로서 공간 객체들간의 위상 관계(topological relationship)를 추론하기 위한 공간 규칙 베이스를 구축한다.