국가공간데이터기반 개념은 국가공간데이터기반의 발전과 더불어 변화한다. 초기의 국가공간데이터기반은 개별적이고 공간데이터기반 자체에 초점을 두었지만, 최근 국가공간데이터기반은 세계, 지역 및 지방공간데이터기반 간의 위계구조에서의 역할이 초점이 맞추어지고 있다. 본 논문에서는 최근의 국가공간데이터기반의 특성과 미국, 영국, 캐나다 국가공간데이터기반 등 각 국에 대한 비교, 분석을 통해 향후 우리나라의 차세대 국가공간데이터기반, 즉 국가GIS의 정책방향을 모색하도록 한다.
최근 들어 무선 인터넷 및 모바일 기술이 급속한 발달을 이루면서 이동 객체의 위치에 기반 한 많은 서비스들이 개발되고 있다. 이 서비스에 사용되는 않은 어플리케이션들은 비교적 용량이 큰 공간 정보를 사용하여 최근에는 기존 디스크 기반 데이터베이스 관리 시스템이 제공할 수 있는 처리 속도보다 더욱 빠른 트랜잭션 처리를 요구하고 있다. 따라서 공간 데이터와 같은 대용량 데이터의 효율적인 처리와 폭주 하는 여러 사용자들에게 빠른 응답시간을 제공하여 주는 공간 DBMS가 요구되고 있다. 기존 디스크 기반의 공간 DBMS는 공간데이터와 같은 대용량의 데이터 관리가 가능하지만, 빠른 응답속도를 요구하는 여러 어플리케이션을 지원하기에는 무리가 있다. 반면에 메인 메모리 기반의 공간 DBMS는 불필요한 디스크 I/O를 없앰으로써 더욱 빠른 트랜잭션 처리를 지원하지만, 메인 메모리의 저장 한계로 대용량 처리에는 한계가 있다. 이러한 이유로 디스크 공간 DBMS의 장점과 메인 메모리 공간 DBMS의 장점으로 이루어진 다중레벨 공간 DBMS를 제안한다. 다중레벨 공간 DBMS는 디스크 기반의 공간 DBMS인 GMS시스템에 메인 메모리 데이터베이스와 그와 관련된 여러 컴포넌트들을 추가하여 개발 하였다. 제안된 시스템은 디스크 데이터베이스 기반의 대용량 데이터의 효율적인 관리와 메모리 데이터베이스 기반의 빠른 트랜잭션 처리를 보장한다.
최근 각광을 받고 있는 데이터 마이닝 분야에서 데이터 마이닝 툴과 시스템의 등장으로 상호적이고 사용하기 쉬운 GUI 환경의 강력한 데이터 마이닝 질의 언어가 필요하게 되었다. 공간 데이터 마이닝은 공간 데이터에서 유용한 지식을 발견하기 위한 데이터 마이닝의 한 부문이며 공간 데이터는 점, 선, 사각형, 다각형 등으로 이루어져 있다. 공간 데이터 마이닝은 지리정보시스템(GIS)과 더불어 최근에 많은 관심과 연구가 활발히 진행되고 있다. 한편, 공간 데이터 마이닝을 위한 질의 언어와 그 언어에 기반한 공간 데이터 마이닝 질의 처리 및 최적화에 대한 연구가 중요하게 대두되고 있다. 공간 데이터에 대한 마이닝은 일반 관계형 데이터베이스에서의 질의 언어로는 표현이 불가능하다. 본 연구에서는 먼저 공간 데이터 마이닝 질의언어를 정의, 설계하고 질의 언어에 결과 표현 방식과 결과 데이터 집합의 저장을 명시하여 질의 표현의 효율을 높이는 방식을 제시하였다. 또한 공간 데이터 마이닝을 위한 질의 처리 및 최적화 과정을 질의에 기반한 공간 실체화 뷰의 생성과 유지, 인덱스 활용을 통한 질의 재사용, sampling 마이닝 질의 option 등의 방법론을 이용하여 제시하였다.
본 연구에서는 최근 이슈가 되고 있는 공간빅데이터에 대한 개념과 효과적으로 공간빅데이터체계를 구축하기 위한 방안을 제시하였다. 공간빅데이터는 3V(volume, variety, velocity)로 정의되고 있는 빅데이터를 6V(volume, variety, velocity, value, veracity, visualization)의 빅데이터로 진화시키는 기반이라 할 수 있다. 공간빅데이터를 효과적으로 구축하기 위해서는 공간빅데이터체계 구축으로 추진되어야 하며, 공간빅데이터체계는 국가공간정보기반, 융합플랫폼, 서비스제공자, 생산요소제공자로서의 역할을 수행해야 한다. 이러한 공간빅데이터체계의 구성요소는 인프라(하드웨어), 기술(소프트웨어), 공간빅데이터(데이터), 인력, 법 제도 등이며, 공간빅데이터체계 구축을 위한 목표로 공간기반 정책수립 지원, 공간빅데이터 플랫폼 기반 산업활성화, 공간 빅데이터 융합기반 조성, 공간관련 사회현안의 적극적 해결로 제시하였다. 그리고 목표에 대한 추진전략은 범정부적 협력체계 구축, 신산업 창출 및 활용 활성화, 성과활용 중심의 공간빅데이터 플랫폼 구축, 공간빅데이터 관련 기술경쟁력 확보로 제시하였다.
다중버전 알고리즘은 다수의 버전에 대한 접근을 통해 검색 연산이 갱신 연산 때문에 대기하거나. 갱신 연산이 검색연산 때문에 대기하는 문제점을 제거하여 트랜잭션의 동시성을 향상시킨다. 이런 다중버전 알고리즘을 바탕으로 공간 데이터베이스 관리 시스템을 위한 버전 기반의 공간 레코드 관리기법이 제안되었다. 버전 기반의 공간 레코드 관리기법은 공간 레코드의 속성 데이터 버전과 공간 데이터 버전을 따로 생성 및 관리하는 기법이다 하지만 하나의 공간레코드를 위하여 털러 개의 속성 데이터 버전과 공간 데이터 버전을 계속 유지하기 때문에 저장 공간의 부하가 존재한다. 본 논문에서는 버전 기반의 공간 레코드 관리 기법에서 저장 공간의 부하를 최소화하기 위해서 검색 트랜잭션이 더 이상 사용하지 않는 공간 레코드 버전을 찾아 제거하는 기법을 제안한다. 본 기법은 트랜잭션 완료 시 제거될 버전의 후보를 선정한 후, 진행중인 트랜잭션의 타임스탬프와 제거될 버전의 타임스탬프를 비교하여 향후 검색 트랜잭션이 사용하지 않는 대전을 제거하여 저장 공간의 부하를 최소화하는 기법이다.
GIS 관련 산업이 발전함에 따라, 공간 데이터의 상호 운용성이라는 문제가 제기되었다. 현재, 이러한 문제점을 해결하기 위해 OGC는 공간 데이터 및 GIS에 대한 국제적인 표준을 제시하고 있다. 본 연구에서는 OGC의 Simple Features for OLE/COM 표준 사양을 준수하는 GIS 데이터제공자를 구현하여 기존의 공간 데이터베이스와 Geometry 컴포넌트간 공간 데이터에 대한 상호 운용성을 확인하고자 한다. 더 나아가 공간 데이터베이스와 Geometry 컴포넌트로 이루어지는 GIS S/W 시스템 성능 향상을 위한 GIS 데이터제공자 기반의 버퍼관리기법에 대한 설계 및 구현을 하고, 이에 대한 성능 테스트를 하고자 한다. 또한, GIS 데이터제공자 및 버퍼관리기법을 구현하여 앞으로 GIS 데이터제공자 기반의 황용 방안을 제시하고자 한다.
최근 들어 무선인터넷 및 모바일 컴퓨팅 기술의 급속한 발전과 함께 향후 그 수요가 증대될 것으로 예상되는 분야가 위치기반 서비스(LBS: Location Based Service) 기술이다. 위치기반 서비스는 이동 통신을 통하여 사람 및 사물의 위치를 파악하고 이를 활용한 부가 응용 서비스로 국가 정보기술 인프라의 주요 영역을 점유하고 있는 GIS의 차세대 핵심 기술로 발전이 예상되는 분야이다[3][4]. 현재 3GPP나 3GPP2, OGC, LIF와 같은 여러 표준화 기구 및 산업체에서 위치기반 서비스와 이를 위한 시스템에 대한 연구가 진행중이며 위치기반 서비스를 위한 데이터 모델 표준화 연구는 거의 이루어지지 않고 있는 상황이다. 위치기반 서비스를 위한 데이터 표준화 모델은 이미 구축된 공간 데이터베이스의 재사용과 위치기반 서비스들간의 상호 운용성을 지원할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 위치기반 서비스들 간의 상호 호환 및 통합을 가능하게 하고, 기존 공간데이터베이스와 연계하여 이 데이터를 위치기반 서비스에 활용하기 위한 공간 데이터 표준화 모델을 제안하고자 한다. 이를 위해 위치기반 서비스 표준화 사례를 조사하고, 위치기반 서비스를 위한 공간 데이터 모델을 제시하였다. 본 연구에서는 OpenLS의 위치기반 서비스를 기본서비스로 하고, OpenGIS의 공간 데이터 모델을 기반으로 네 가지 기본 위치 데이터 타입과 모델의 요구 사항을 포함하는 공간 데이터 표준모델을 개발하였다. 위치기반 공간 데이터 표준 모델은 위치기반 서비스와 데이터들과의 연계를 쉽게 하고, 위치기반 서비스들 간의 상호 운용성을 높이며, 기존 사용자 시스템의 수정 없이 인터페이스만을 추가함으로써 표준을 수용할 수 있다.\pm}153.2,\;116.1{\pm}94,\;29.4{\pm}30.3,\;45.1{\pm}44$로 Mel 10군과 Mel 30군이 유의적인 감소를 보였으나(p<0.05) 이들 두 군 간의 차이는 나타나지 않았다. 이상의 결과로, 랫트에서 복강수술 후 melatonin 10mg/kg투여가 복강 내 유착 방지에 효과적이라고 생각된다.-1}{\cdot}yr^{-1}$로서 두 생태계에 축적되었다.여한 3,5,7군에서 PUFA 함량이 증가한 반면, SFA 함량은 감소하여 P/S 비율, n-3P/n-6P 비율은 증가하는 경향이었으며 이는 간장의 인지질, 콜레스테롤 에스테르, 총 지질의 지방산조성에서도 같은 경향을 볼 수 있었다.X>$(C_{18:2})$와 n-3계 linolenic acid$(C_{18:3})$가 대부분을 차지하였다. 야생 돌복숭아 과육 중의 지방산 조성은 포화지방산이 16.74%, 단불포화지방산 17.51% 및 다불포화지방산이 65.73%의 함유 비율을 보였는데, 이 중 다불포화지방산인 n-6계 linoleic acid$(C_{18:2})$와 n-3계 linolenic acid$(C_{18:3})$가 지질 구성 총 지방산의 대부분을 차지하는 함유 비율을 나타내었다.했다. 하강하는 약 4일간의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월
최근 웹 기반 혹은 모바일 기반의 지리정보시스템과, 높은 품질의 공간데이터에 대한 요구가 증대하고 있다. 이를 해결하기 위해서는 레벨별 상세화를 지원하는 데이터가 제공되어야 하며, 이러만 데이터를 효율적으로 처리하는 공간 인덱싱이 필요하다. 그러나, 레벨별 상세화 데이터를 지원하는 공간 인데싱 기법에 대한 기존 연구는 일부 일반화 연산자만을 지원하고 레벨별 데이터간 일관성을 고려하지 않는다는 문제점을 가진다. 본 연구에서는 이러한 문제를 극복하고자 일관성이 보장되는 맵 일반화 연산자를 모두 지원하는 공간 인덱싱 기법을 제안한다. 이를 통해 레벨별 상세화를 지원하는 데이터가 보다 효과적으로 다루어질 수 있다는 의의를 가진다.
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.
실내 공간 용용기술의 핵심은 3차원 실내공간데이터의 모델링 기법과 이와 연동 가능한 센서기술이다. 하지만 아직은 실내위치기반서비스를 위한 측위기술 및 공간데이터에 대한 표준과 활용방안이 제한된 상태이다. 본 연구에서는 실내 위치기반서비스에서 사용 가능한 간단한 공간 DBMS 기반의 3차원 실내 공간 데이터 모델의 구축방법과 이를 활용할 수 있는 방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 모델은 2차원 기반의 multi-layer 구조를 가지며, 2차원 및 3차원으로 가시화가 가능하도록 하였다. 또한 제시한 3차원 실내 공간 모델의 실내 기반 서비스로의 적용을 테스트하기 위하여 CA(Cellular Automata)기반의 대피 시뮬레이터와 대피 경로 안내 시스템 그리고 실내센서(카메라)와의 연동 등 몇 가지 응용분야에 대한 테스트를 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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