This research presents a prototype development and implementation of Decision Support System (DSS) for integrated river basin water management for the flood control. The DSS consists of Relational Database Management System, Hydrologic Data Monitoring System, Spatial Analysis Module, Spatial and Temporal Analysis for Rainfall Event Tool, Flood Forecasting Module, Real-Time Operation of Multi Reservoir System, and Dialog Module with Graphical User Interface and Graphic Display Systems. The developed DSS provides an automated process of alternative evaluation and selection within a flexible, fully integrated, interactive, centered relational database management system in a user-friendly computer environment. The river basin decision-maker for the flood control should expect that she or he could manage the flood events more effectively by fully grasping the hydrologic situation throughout the basin.
최근 사람과 기계의 소통을 위해 QA (Question Answering) 시스템에 대한 요구가 증가하였다. QA 시스템 중 공간에 관련된 질문을 처리할 수 있는 폐쇄 도메인 QA 시스템을 GeoQA라 하는데 본 연구는 GeoQA 분야에서 주로 사용되던 RDF (Resource Description Framework)기반의 데이터베이스가 데이터 입출력 및 변형에 한계를 보인다는 점을 극복하기 위해 최근 주목받고 있는 새로운 형태의 그래프 데이터베이스인 LPG (Labeled Property Graph)를 사용하였다. 또한, LPG 쿼리(query)언어가 표준화되지 않아 GeoQA 시스템이 특정 제품에 의존할 수 있다는 점 때문에 API 형태의 쿼리 언어인 GraphQL (Graph Query Language)을 도입하여 다양한 LPG를 사용할 방안을 제시하였다. 본 연구에서는 공간 관련 질문이 입력되었을 때 답변을 검색할 수 있도록 대한민국 중심의 별도 데이터베이스를 구축하였는데 각 데이터는 국가공간정보포털 및 지방행정 인허가데이터개방 서비스에서 취득하였으며 각 공간 객체 간 공간적 관계는 미리 계산되어 그래프의 엣지(edge) 형태로 입력되었다. 사용자의 질문은 먼저 FOL (First Order Logic)형태를 거쳐 최종적으로 GraphQL로 변환되며 GraphQL 서버를 통해 데이터베이스에 전달되었다. 실험에 사용한 LPG로는 현재 가장 높은 점유율을 보이는 그래프 데이터베이스인 Neo4j를 선택하였고 내장 함수와 QGIS 일부가 공간 연산에 사용되었다. 시스템 구축 결과 사용자의 질문을 변환, Apollo GraphQL 서버를 통해 처리하고 데이터베이스로부터 적합한 답변을 얻을 수 있음을 확인하였다.
The purpose of this study was to develop railroad geotechnical management system using Web GIS and the DB used in system included railroad informations and digital maps. Digital maps are primarily based on a topographical map(NGIS, 1:5000) and by adding digital maps(KRRI, 1:5000) and their spatial database system to NGI code layer, the management system was developed. The system was connected to geotechnical database already developed. The system was able to separate three parts which were layer choice, geotechnical information view and geotechnical analysis and it was possible to save geotechnical and spatial informations using ZEUS DB simultaneously. ZEUS/X was used for usefulness of GIS operation and by offering GUI, user interface for facility was achieved. Geotechnical and spatial informations in this system will provide basic data for plans, design and construction of railway lines in practical use.
그리드 데이터베이스는 그리드 컴퓨팅 환경에서 분산된 데이터의 효율적 처리와 사용을 위한 데이터 베이스 관리 시스템이다. 공간 데이터는 일반적인 데이터에 비해 지역적 특성에 따른 이용도가 높으며, 대용량의 저장 공간을 필요로 하는 특징을 포함한다. 그리드 데이터베이스는 이러한 공간 데이터의 관리를 위한 최적의 시스템으로 적용 가능하다. 그러나, 기존의 분산 데이터베이스 시스템과는 달리 지역적 자율성을 보장하기 때문에 단일 관리자에 대한 적용이 불가능하거나 비효율적인 시스템 구성이 이루어질 가능성이 있다. 또한 동적으로 변화되는 환경에 유동적인 대응을 위해서는 효율적인 재조직 연산이 필요하다. 본 논문에서는 그리드 데이터베이스에서 계층 구조를 이용한 동적 재조직 기법을 제안한다. 제안 기법은 재조직 수행 시 데이터베이스들의 정보를 논리적으로 취합하는 오가나이저를 생성한다. 또한, 오가나이저를 계층적 구조로 구성을 함으로써 단계적인 정보 전파 및 재조직 연산 수행을 지원하게 된다. 이를 통해 지역적인 재조직 연산의 지원 및 효율적 균형 조정이 가능해진다. 부가적으로 불필요한 재조직 연산의 제거가 가능하다. 성능평가를 통해 제안 기법이 재조직 수행 후에 전체적인 처리량을 향상시킴을 보인다.
현재 중앙정부 및 지방자치단체들은 지리정보시스템을 본격적으로 도입함으로서, 방대한 양의 공간데이타베이스 및 시스템을 개발하고 있다. 그러나 이러한 데이터베이스는 중복관리로 인해 공간자료의 일관성이 결여되어 업무의 효율성과 신뢰성이 저하되고 있고, 각기 도입한 시스템의 특이성과 자료 형식의 차이로 인해 상호 공유가 어려운 실정이다. 한편, 건설교통부는 토지관련 각종 법률·속성·공간자료 등을 통합데이터베이스로 구축하고 관련업무를 전산화하는 토지관리정보체계구축 사업을 수행하고 있다. 타 정보화사업의 인프라를 제공하는 토지관리정보체계에서는 이러한 중복관리 및 자료공유 문제의 해결과 지자체의 다양한 전산환경 하에서 운영될 수 있는 개방형 시스템(Open System)의 개발이 우선적으로 해결되어야 할 과제이다. 토지관리정보체계에서 개방형 시스템으로 개발하고자 하는 목적은 많은 정보화사업의 추진에 따라 지자체들이 이미 보유한 다양한 시스템 및 H/W, S/W의 재사용성과 개발된 시스템의 확장성을 확보하고자 하는데 있다.
기존의 단일 대용량 데이터베이스 서버에 인터넷 서비스 사용자들이 과도하게 몰릴 경우 서버에 발생하는 네트워크 통신량의 증가와 자원 사용량의 급격한 증가로 인해 서비스 처리 시간의 지연 및 서비스의 중단 현상이 발생할 수 있다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 저비용의 여러 단일 노드를 고속의 네트워크로 연결하여 고성능을 제공하는 공간 데이터베이스 클러스터가 대두되었으나, 단일 노드에서 처리할 경우 전체 시스템의 성능을 저하시킬 수 있는 고비용의 공간 조인 연산에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 공간 데이터의 특성을 고려한 데이터의 분할과 부분 중복 기법을 사용하는 비공유 공간 데이터베이스 클러스터 환경에서 고비용의 공간 조인 연산을 효율적으로 수행하기 위한 논리적 분할 영역 및 병렬 공간 조인 기법을 제안한다. 제안 기법은 기존의 병렬 광간 조인 기법에서 나타나는 노드간 작업 생성 및 할당 단계가 필요하지 않으며 추가적인 메시지 전송이 발생하지 않으므로 고비용의 공간 조인 질의에 대해 기존의 비공유 구조를 위한 병렬 R-tree 공간 조인 기법보다 23%의 성능향상을 보인다. 또한, 각 클러스터 노드에서의 중복 정제(Refinement) 연산을 제거하므로 사용자에게 빠른 응답을 제공한다.
지형공간정보체계의 운영을 위하여 필수적인 자료기반의 갱신을 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 수치 사진측량과정에 의하여 취득되는 자료를 활용하여 정사투영영상을 생성하고 영상피라미드 기법을 이용하여 다축척 정사투영영상지도를 제작하였다. 연구의 결과 제작된 정사투영영상지도의 정확도는 1:5,000 지형도 대비 2.092m의 정확도로서, 다양한 지형공간정보체계 자료기반 자료취득이 가능하였다.
Diverse researches are working moving objects. The most important activities in a moving object database system are query and analysis of spatio -temporal data providing decision-making and problem solving support. Traditional spatial database query language and tools are inappropriate of the real world entities. This paper presents a spatio-temporal query and analysis tool with visual environment. It provides effective, interactive and user-friendly as well as statistic analysis. The moving objects database system stores plentiful moving objects data and performs spatio-temporal and nonspatio-temporal queries.
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.
Selectivity estimation for spatial query is very important process in finding the most efficient execution plan. Many works have been performed to estimate accurately selectivity. Although they deal with some problems such as false-count, multi-count, they require a large amount of memory to retain accurate selectivity, so they can not get good results in little memory environments such as mobile-based small database. In order to solve this problem, we propose a new technique called MW histogram which is able to compress summary data and get reasonable results. It also has a flexible structure to react dynamic update. The experimental results showed that the MW histogram has lower relative error than MinSkew histogram and gets a good selectivity in little memory.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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