소음지도는 공간의 소음값을 3차원적으로 분석하여 GIS 데이터에 소음분석결과값을 RGB 값으로 표현한 것이다. 현재의 GIS는 2차원 데이터이므로 3차원 소음분석결과값을 표현하고 사용자들에게 제공하는 것에 효과적이지 못하다. 따라서 본 연구에서는 소음분석결과값을 보다 효과적으로 사용자들에게 제공하기 위하여 3차원 소음지도를 제작하고자 한다. 3차원 소음지도는 도시공간모델의 지형과 건물을 각각 소음분석결과값을 이용하여 texturing하여 가시화한 후 통합하여 완성한다. 지형의 경우, 지형의 기하학적 가시화완 지형의 texturing의 두 단계를 거쳐 완성하고 건물의 경우, 건물의 기하학적 3차원 가시화와 건물의 texturing의 두 단계를 거쳐 생성한다. 건물과 지형의 texturing의 단계에서 texture file은 소음분석결과값을 RGB코드로 변환하여 jpg파일로 생성한다. 생성된 3차원 소음지도는 영등포구 전체 영역을 대상지로 하였고 web기반의 VRML파일이다. 가시화의 효율성을 고려하여 영등포구 영역을 $200m{\times}200m$로 구역을 설정 607개의 구역으로 나누어 가시화하였다. 도시공간 모델을 이용하여 3차원 소음지도를 제작함으로써 도시공간모델을 이용하는 응용분야에서 3차원 공간분석의 가시화를 위한 방법을 제시할 수 있었다. 이를 통하여 공간 문제들의 결과를 사용자들에게 보다 효율적으로 제공할 수 있을 것이다.
공간조인 연산은 지리정보시스템의 연산 중 매우 높은 처리비용을 요구하는 연산이다. DOT 공간 색인 기법은 전통적인 데이터베이스 시스템의 주색인 기법을 적용할 수 있으며, 공간객체의 상호 인접성이 유지되도록 Hilbert 값으로 정렬되어 클러스터링 된다. 이러한 특징을 이용한 DOT공간 조인 알고리즘은 적정한 버퍼크기를 유지하는 경우 잘 알려진 R-tree를 이용한 공간조인 알고리즘에 비해 디스크 액세스면에서 유리한 장점이 있으나, 조인가능영역 산출시 많은 양의 공간변환 연산을 필요로 하므로 전체적인 성능이 만족스럽지 못하다. 본 논문은 DOT 공간조인 알고리즘의 성능을 향상시키기 위하여 이러한 공간변환 연사의 횟수를 최소화시킨 효율적인 여과단계처리 방법을 제시하며, 이를 적용한 DOT공간조인 알고리즘과 R-tree 공간조인 알고리즘의 실행시간을 비교 분석하여 DOT 공간조인 알고리즘이 최대 약 2배까지 우수한 성능을 가지고 있음을 보인다.
이 연구에서는 네트워크와 공간의 형성과정을 사회와 기술의 변화를 나타내는 공진화(co-evolution)현상의 하이프 곡선을 이용하여 고찰해 보았다. 이를 위해 공진화 현상의 초기 네트워크의 출현과 공간적 사회화 시작, 외부와의 상호작용을 통한 기대감 최고조, 기대의 반작용, 학습단계, 안정적인 사회적 수용과 내면화 단계에 적용하여 분석하였다. 이 연구는 공간과 네트워크의 공진화(co-evolution) 작용메커니즘을 기관유형별로 시간적 변화를 통해 고찰하였다는 특징이 있다. 네트워크는 공간 정책에 의해 상호 피드백을 형성하며 진화와 분화를 반복하며 형성된다. 또한 네트워크와 공간의 상호작용단계에서 정책에 대한 기대와 실망 그리고 조정 등의 사회적 수용과정에서 나타나는 시간적 지연(delay)의 가시성을 보인다. 초기 성장거점의 발전 단계를 지나 균형발전 그리고 광역발전으로 이루어지는 공간정책이 네트워크 성장에 중요한 영향을 미치고 있다.
과거에 비해 비약적으로 생산되는 공간 데이터에 대한 처리를 위한 공간 연산은 빠른 처리 응답성을 요구하는 경우가 많다. 그래서 최근 하둡(Hadoop)과 같은 빅데이터 처리 시스템을 이용하여 처리하고자 하는 시도가 많다. 한편, 공간 조인은 데이터 분할(Partitioning)과 공간 색인의 이용 여부, 여과 단계와 정제 단계를 거치는 등 그 복잡도가 강한 공간 연산이다. 그래서 빅데이터 처리 시스템을 이용한 공간 조인의 처리 방식은 매우 다양하다. 그러나 지금까지 이러한 공간 조인의 처리 방식에 다른 리소스 활용에 대한 비교는 거의 없다. 이 논문에서는 다양한 공간 연산의 수행 방법에 따른 빅데이터 시스템 클러스터에서 데이터 전송 방식을 고찰하고 데이터 전송에 따른 네트워크 리소스의 효율적인 사용 방안을 제안하고자 한다. 구체적으로 단일할당과 다중할당 색인 기법의 비교, 파티셔닝 방법의 비교, 맵리듀스 시스템의 태스크 할당 방법에 따른 비교를 통해 다양한 연산 유형에 따른 공간 조인의 처리 방안 선정에 고려 요소를 제시하고자 한다.
대다수의 현대 도시들은 집적의 이익을 극대화하기 위해 군집을 형성하고 각 지역 간에 다양한 공간적 영향을 주고받는다. 그러나 전통적 4단계 수요예측방법의 첫 단계인 통행발생단계에서 주로 적용되는 선형회귀분석모형은 공간적 영향을 반영할 수 없다는 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 공간적 상관성을 반영할 수 있는 통행 발생모형을 구축하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 공간적 상관성을 고려할 수 있는 통행발생모형으로 공간가중회귀모형(Geographically Weighted Regression)을 제안한다. 공간가중회귀모형은 공간적 상관성을 고려할 수 있는 가중치 행렬을 추정하고 이를 이용하여 회귀식의 계수를 각 존별로 추정하는 것이다. 본 연구에서는 대구광역권 통행자료를 이용하여 공간가중회귀모형을 적용하였다. 공간가중회귀모형의 우수성을 평가하기 위하여 일반적인 회귀모형과 적합도, RMSE 등을 비교분석하였다. 또한 국지적 공간상관성을 측정하는 척도인 LISA(Local Indicator of Spatial Association) 지표를 각 모형별로 산출하였다. LISA 지표를 통하여 현재 분석대상지역은 국지적 공간상관성이 존재함을 확인할 수 있으며 공간가중회귀모형을 적용함으로써 공간상관성으로 인한 오차가 크게 개선됨을 확인할 수 있다.
Jeopardy 퀴즈쇼와 같은 DeepQA 환경에서 인간을 대신해 컴퓨터가 효과적으로 답하기 위해서는 인물, 지리, 사건, 역사 등을 포함하는 광범위한 지식베이스와 이를 토대로 한 빠른 시공간 추론 능력이 필요하다. 본 논문에서는 대표적인 병렬 분산 컴퓨팅 환경인 하둡/맵리듀스 프레임워크를 이용하여 방향 및 위상 관계를 추론하는 효율적인 대용량의 공간 추론 알고리즘을 제시한다. 본 알고리즘에서는 하둡/맵리듀스 프레임워크의 특성을 고려하여 병렬 분산처리의 효과를 높이기 위해, 지식 분할 문제를 맵 단계에서 해결하고, 이것을 토대로 리듀스 단계에서 효과적으로 새로운 공간 지식을 유도하도록 설계하였다. 또한, 본 알고리즘은 초기 공간 지식베이스로부터 새로운 지식을 유도할 수 있는 기능뿐만 아니라 초기 공간 지식베이스의 불일치성도 미연에 감지함으로써 불필요한 지식 유도 작업을 계속하지 않도록 설계하였다. 본 연구에서는 하둡/맵리듀스 프레임워크로 구현한 대용량 공간 추론기와 샘플공간 지식베이스를 이용하여 성능 분석 실험을 수행하였고, 이를 통해 본 논문에서 제시한 공간 추론 알고리즘과 공간 추론기의 높은 성능을 확인 할 수 있었다.
공간 질의 처리에서는 효율적인 처리를 위하여 대상 공간 객체들 중에서 후보객체를 찾아내는 여과단계와 후보객체들 중에서 최종 질의를 만족하는 객체들을 찾아내는 정제단계로 나누어 처리하는 방법이 연구되었다. 이때 정제단계의 비용이 여과단계에서의 비용보다 훨씬 크기 때문에 정제단계의 계산비용을 줄일 수 있는 방법을 찾아내는 것이 중요하다. 본 논문에서는 정제단계에서의 계산비용을 줄이기 위한 방법으로 비트맵 근사표현 기법을 제안한다. 비트맵 근사 표현은 conservative 표현과 progressive 표현을 모두 적용하여 정확한 공간객체 교차 알고리즘을 수행하기 전에 false hit과 true hit을 사전에 찾아냄으로써 정제 단계의 계산비용을 줄이는 방법이다. 또한 비트맵 근사 표현을 R-트리에 적용하여 정제단계에서 계산비용을 줄이는 다양한 방법들간의 비교를 통하여 성능을 평가하였다.
본 연구에서는 변환을 취하지 않고 M/G/c 시스템의 고객수분포를 구하는 방법으로 2단계 분석을 제시한다. I 단계에서는 마코비안 서비스를 따르는 전통적인 고객수분포로부터 출발하여 여기에 새롭게 정의된 모수를 도입해서 근사하여 고객수가 c명일 때까지의 분포를 구한다. II단계에서는 선수 작업으로 하나의 대기행렬을 각각의 고객의 대기공간으로 구별하여 나눈 후에 현재 시스템내의 고객수에 따라 고객의 도착시점에서 바라 본 대기공간의 부하 유형별로 나누고, 해당 대기공간에 부하를 주는 정도에 따라 정리된 식으로부터 축차적으로 고객수분포를 유도한다. 유도된 고객수분포로부터 평균 시스템 체재시간과 평균 대기시간 등을 구하고 이를 시뮬레이션과 비교하여, 본 근사법의 유용성을 논의한다.
본 논문에서는 u-Korea를 구축하기 위한 유비쿼터스 서비스의 단계별 진화모델을 개발하고자 한다. u-Korea 서비스의 단계별 모델을 개발하기 위하여 우선 유비쿼터스 소요 기술을 분류하여야 하고 이것은 네트워크, 미들웨어, 단말 및 응용으로 구성된 각 계층 유비쿼터스 기술구조로 구분될 수 있다. 그리고 각 기술의 발전 방향 등을 토대로 각 계층에 대한 로드맵을 작성 한다. 다음 단계에서는 소요 기술의 개발 수준과 구성 요소를 기반으로 유비쿼터스 서비스를 위한 참조모델을 제안하고, 각 서비스의 지능화 수준과 서비스 기술 로드맵에 따라 첫번째 P-to-M 커뮤니케이션, 두 번째 상황인지, 세 번째 자율성 단계로 유비쿼터스 서비스의 점진적 3단계 발전 방안을 제시한다. 그 후 제시된 진화 방법에 따라서 보건 복지 분야의 국내외 유비쿼터스 서비스 사례를 분석하고, 점진적으로 개발되어지는 유비쿼터스 모형을 적용하여 보도록 한다.
공간조인은 지리정보시스템에서 가장 중요한 연산 중의 하나이다. 본 논문에서는 공간조인 처리를 위하여 여과-정제 방법을 사용할 때 여과단계에서의 효과를 높이기 위하여 점 기반 approximation인 Representative Point (RP) 필터를 제안하였다. RP 필터는 실객체에서 선택된 몇 개의 점들로 구성된다. 이 점들을 객체의 근사치로 사용함으로써 공간조인의 여과단계에서 후보객체의 수를 줄이며, 따라서 공간조인의 수행 성능을 높일 수 있다. 또한 RP 필터의 여러 종류들을 제안하였으며 그 종류들의 성질과 성능을 비교분석 하였다. RP필터는 공간조인을 위한 기존의 approximation들에 비하여 생성 및 우지 비용이 매우 적으며 더 높은 필터율을 가진다. 또한 RP 필터는 기존의 approximation들과 달리 선객체에 대하여도 정의될 수 있기 때문에, 다각형 객체끼리의 공간조인 뿐만 아니라 다각형 객체와 선 객체간의 공간조인에도 적용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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