위치를 기반으로 하는 서비스가 다양해짐에 따라 고가용성과 고확장성을 제공하기 위한 분산 데이터 스트림 처리 기법에 대한 연구가 널리 수행되고 있다. 기존 연구는 분산된 노드들에서 부하의 균형을 유지하기 위해 공간 데이터 스트림의 지리적인 특성을 고려하지 않고 있어 공간적으로 인접한 연산을 수행함에 있어 전체 시스템의 부하를 증가시키고 있다. 본 논문에서는 분산 환경의 공간 데이터 스트림을 처리하기 위해 공간 영역의 겹침을 고려한 연산배치 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 인접한 공간 영역을 대상으로 하는 연산을 효율적으로 분리하기 위해 질의 영역이 겹치는 부분의 연산을 우선적으로 동일 노드에 분배하여 중복 영역에 대한 공유의 최대화를 보장한다.
대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.84-88
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1999
Recently, the necessity of accessing spatial data from remote computer via network has been increased as distributed spatial data have been increased due to their size and cost. Many methods have been used in recent years for transferring spatial data, such as socket, CORBA, HTTP, RPC, FTP, etc. In this paper, we propose spatial clearinghouse components to access distributed spatial data sources via CORBA and Internet. The spatial clearinghouse components are defined as OLE/COM components that enable users to access spatial data that meet their requests from remote computer. For reusability, we design the spatial clearinghouse with UML and implement it as a set of components. In order to enhance interoperability among different platforms in distributed computing environment, we adopt international standards and open architecture such as CORBA, HTTB, and OpenGIS Simple Features Specifications. There are two kinds of spatial clearinghouse: CORBA-based spatial clearinghouse and Internet-based spatial clearinghouse. The CORBA-based spatial clearinghouse supports COM-CORBA bridge to access spatial data from remote data providers that satisfy the OpenGIS Simple Features Specification for OLE/COM using COM and CORBA interfaces. The Internet-based spatial clearinghouse provides Web-service components to access spatial data from remote data providers using Web-browser.
최근 IT 분야에서 인터넷을 기반으로 IT 자원들을 서비스 형태로 제공하는 클라우드 컴퓨팅에 대한 관심이 증대되고 있으며, 이에 따라 대규모 데이터를 수많은 서버들에 분산 저장하고 관리하기 위한 분산 데이터 처리 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 한편 GIS 기술의 성장과 더불어 급격히 증가하고 있는 공간 데이터를 효율적으로 활용하기 위해서는, 클라우드 컴퓨팅을 이용한 대용량 공간데이터의 분산 처리가 필수적이다. 이를 위해 본 논문에서는 대표적인 분산 데이터 처리 기법에 대해 살펴보고, 분산 데이터 처리 기법 성능 개선을 위한 최적화 요구사항을 분석한다. 마지막으로 Hadoop 기반 클러스터를 구축하고 이를 통해서 분산 데이터 처리 기법의 성능 최적화에 대한 성능평가를 수행한다.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.145-150
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2002
Web GIS (Geographic Information Systems) service systems provide the various GIS services of analyzing and displaying the spatial data with friendly user-interface. These services are expanding the business domain and many users want to access the distributed various spatial data. But, it is difficult to access diverse data sources because of different spatial data format and data access methods. In this paper, we design and implement web GIS services based on the inter-operability and GML (Geography Markup Language) of OGC(Open GIS Consortium) in web distributed environment. Inter-operability provides unique accessing method to distributed data sources based on OLE DB technology of Microsoft. In addition, GML support web GIS services based on XML. We design these GIS services as components using UML (Unified Modeling Language) of an object-oriented modeling language for specifying, visualizing, constructing, and documenting the artifacts of software system. In addition, they also were developed in object-oriented computing environment, and it provides the interoperability, language-independent, easy developing environment as well as re-usability.
Laser scanning has become a viable technique for the collection of a large amount of accurate 3D point data densely distributed on the scanned object surface. The inherent 3D nature of the sub-randomly distributed point cloud provides abundant spatial information. To explore valuable spatial information from laser scanned data becomes an active research topic, for instance extracting digital elevation model, building models, and vegetation volumes. The sub-randomly distributed point cloud should be segmented and classified before the extraction of spatial information. This paper investigates some exist segmentation methods, and then proposes an octree-based split-and-merge segmentation method to divide lidar data into clusters belonging to 3D planes. Therefore, the classification of lidar data can be performed based on the derived attributes of extracted 3D planes. The test results of both ground and airborne lidar data show the potential of applying this method to extract spatial features from lidar data.
분산 공간 데이터 스트림 처리에서는 분산 노드의 활용도를 높이고 고장이 발생한 경우 신속하게 시스템을 복구하기 위해 하위 노드에서 처리된 튜플에 대해 상위 노드로 데이터를 백업한다. 그러나 데이터의 유입량이 증가하고 노드의 연산 결과를 다수의 하위 노드들과 공유할 때 튜플 처리가 지연되면 상위 노드의 삭제 지연으로 인해 백업 데이터의 손실을 야기할 수 있다. 본 논문에서는 노드들의 데이터 유입량과 하위 노드의 연산 처리율을 분석하고 적응적 업스트림 백업 방법을 적용하여 노드의 평균 부하율을 감소시키고, 노드 연산 결과의 공유에 따른 데이터 손실을 최소화하는 방법을 제안한다. 그리고 실험에서는 제안 기법을 통해 데이터 손실을 방지하고, 노드 모니터링에 소요되는 CPU 사용률을 평균 20% 감소시키는 결과를 나타낸다.
지리정보시스템에서 이질적인 다중 데이터 소스간의 상호운용성을 지원하기 위하여 OGIS OLE DB 데이터 제공자를 이용하여 분산된 공간데이터에 접근한다. 그러나 OGIS OLE DB 데이터 제공자인 OLE/COM 구현 명세는 공간데이터의 발견 및 접근을 위한 표준은 제시하고 있지만, 공간데이터 변경을 위한 인터페이스는 정의하고 있지 않다. 이 논문에서는 이질적인 공간데이터 서버에 분산되어 있는 공간객체들의 변경을 지원하기 위하여 OGIS OLE DB를 기반으로 정의된 서비스 제공자에 공간객체 변경 인터페이스와 변경된 공간객체의 분산 공간관련성 검사를 위한 공간관련성 검사 인터페이스를 추가한다. 또한, 동시 변경된 분산 공간객체들 간의 일관성을 보장하기 위하여 공간관련성 기반의 2단계 완료 프로토콜을 제시한다. 그리고 이 논문에서 제시한 추가 일터페이스와 2단계 완료 프로토콜의 실현을 위한 프로토타입 시스템을 설계 및 구현한다.
In this paper, we propose a framework for synchronization of spatial data between mobile devices and a server by using SyncML(Synchronization Markup Language) that is standard specification for synchronization protocol. We used GML (Geographic Markup Language) to support interoperability of spatial data between various data sources. We also used metadata and catalog service to access and integrate distributed spatial data, considering relationships of spatial data and non-spatial data.
Recently, loosely-coupled systems are widely used for distributed computing environment. We develop a web GIS server who conforms to the international standards developed by the Open GIS Consortium (OGC), such as web feature service (WFS) implementation specification, Geography Markup Language (GML) implementation specification, and the simple features specification for OLE/COM. The web GIS server provides interoperable access of spatial data among data formats in the distributed environment.
본 논문은 인 메모리 기반의 분산처리 시스템인 Spark를 이용하여 공간 웹 객체 검색 시스템을 구현한 논문이다. 소셜 네트워크의 발전은 방대한 양의 공간 웹 객체를 생성하게 되었고, 기존의 공간 웹 객체 검색 시스템을 이용한 데이터 검색이나 분석은 힘들어졌다. 최근에 분산처리 시스템의 발전은 대용량의 데이터를 빠르게 분석하고 검색하는 기능을 지원해준다. 따라서 대용량의 공간 웹 객체를 검색하기 위해서는 분산 처리 시스템을 이용한 방법이 필요하다. 분산 처리 시스템에서는 데이터가 블록 단위로 처리되고, 이러한 블록 하나를 Spark에서는 데이터를 RDD로 변환하여 처리한다. 본 논문에서는 위의 방법에 착안하여 전체 공간 영역을 기반으로 서로 겹치지 않는 공간영역으로 분할을 하고, 분할된 영역 하나당 하나의 파티션을 할당하고 각각의 파티션은 자신이 포함하고 있는 데이터에 대한 공간 웹 객체 인덱스로 구성하는 시스템을 제안한다. 즉, 본 논문에서는 공간 분할을 이용하여 분산처리 시스템을 효율적으로 이용하고, 분할된 공간에 대한 검색의 효율성을 높일 수 있는 시스템을 제안한다. 또한, 데이터의 검색을 위하여 공간 정보와 단어 정보를 같이 사용하여 인덱스를 구축하는 QP-tree를 적용한 방법과 공간 정보만을 이용하여 인덱스를 구축하는 R-tree를 적용한 방법과의 비교를 통하여 제안한 시스템이 공간 웹 객체의 검색에 더 우수한 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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