• 한국공간정보시스템학회 논문지
• /
• 제11권1호
• /
• pp.9-16
• /
• 2009

유비쿼터스 공간 컴퓨팅 환경에서 GeoSensor는 RFID, WSN, Web CAM, Digital Camera, CCTV, 텔레매틱스 단말 등에서 발생되는 다양한 데이터와 함께 직.간접적으로 지리적 정보를 포함하는 데이터 스트림을 발생하는 센서들로, 지리적 정보를 이용한 USN 기술과 공간적 특성에 기반을 둔 서비스의 활성화에 기여하고 있다. 이러한 GeoSensor를 기반으로 하는 다양한 u-GIS 서비스를 제공하기 위해서는 광역의 GeoSensor들로부터 발생하는 센서 데이터 스트림에 대한 효과적인 처리가 필수적이다. 본 연구에서는 위치 및 이동성을 갖는 GeoSensor들로부터 생성되는 실시간 데이터 스트림에 대한 효율적인 수집, 저장, 그리고 연속 질의 처리를 제공하여 사용자의 상황(Context)에 부합하는 다양한 u-GIS 응용 서비스의 효과적인 구축을 지원하는 GeoSensor 데이터 스트림 처리 시스템을 제안한다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
• /
• 제10권4호
• /
• pp.59-66
• /
• 2008

GeoSensor 네트워크란 지리공간상에서 발생하는 다양한 현상들을 모니터링하는 특정형태의 센서네트워크 인프라 및 관련 소프트웨어를 의미한다. 그리고 이러한 GeoSensor 네트워크는 데이터스트림과 공간 속성의 데이터를 가진 스트림, 또는 공간 릴레이션과의 조합으로 구현될 수 있다. 하지만, 최근까지 연구된 센서 네트워크 시스템은 공간 정보를 배제한 센서 데이터스트림에 대한 저장 및 검색 방안 연구에 치중되어 있다. 따라서 본 논문은 GeoSensor 네트워크에서 데이터스트림과 공간 데이터가 결합된 형태의 공간 데이터스트림의 정의 및 그들 간의 조인 전략들을 제안한다. 본 논문에서 정의하고 있는 공간 데이터스 트림에는 이동 객체 형태의 동적 공간 데이터스트림과 고정된 형태의 정적 공간 데이터스트림이 있다. 동적공간 데이터스트림은 GPS와 같이 동적으로 이동하는 센서에 의해 전송되는 데이터스트림을 말한다. 반면, 정적 공간 데이터스트림은 일반 센서 형태의 데이터스트림과 이러한 센서들의 위치 값을 가지고 있는 릴레이션과의 조인으로 만들어 진다. 본 논문은 동적 공간 데이터스트림과 정적 공간 데이터스트림의 조인 및 조인 비용을 추정하는 모델을 제안하고 있다. 또한, 실험을 통해 제안하는 비용 모델의 검증 및 조인 전략에 따른 조인 성능을 보이고 있다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
• /
• 제12권1호
• /
• pp.18-27
• /
• 2010

u-GIS환경에서 GeoSensor를 기반으로 하는 GeoSensor 환경은 다양한 센서들로부터 수집한 동적인 데이터와 기존 GIS인 정적인 지형지물 정보의 융합을 요구한다. 이 환경의 핵심인 GeoSensor는 넓은 지역에 산발적으로 분포하며, 다양한 크기의 데이터를 끊임없이 수집한다. 따라서 Data Stream Management System(DSMS)은 제한된 메모리로 인하여 저장 공간을 초과하는 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해 다양한 부하제한 기법들이 활발히 연구되고 있다. 부하제한 기법에는 크게 랜덤부하제한 기법과 의미적부하제한 기법, 샘플링 기법으로 분류된다. 랜덤부하제한 기법은 무작위로 데이터를 선택하여 삭제하고, 의미적부하제한 기법은 데이터의 우선순위를 부여하여 우선순위가 낮은 데이터부터 삭제한다. 샘플링 기법은 통계적인 연산을 이용하여 샘플링 비율을 산정하고 이를 토대로 부하를 제한한다. 그러나 기존 기법들은 공간적 특성을 전혀 고려하지 않기 때문에 공간 질의의 정확도를 감소시키는 문제를 갖는다. 본 논문은 GeoSensor 환경에서 DSMS에 발생하는 과부하 발생을 제한하고 공간 질의의 정확도를 향상시키기 위해 선-필터링을 이용한 후-부하제한 기법을 제안한다. 본 기법은 선-필터링을 통하여 스트림 큐에 불필요하게 가중되는 부하를 1차적으로 제한하며, 과부하 발생 시 공간 질의 결과 정확도를 보장하기 위하여 공간 중요도와 데이터 중요도를 고려하여 후-부하제한을 수행한다. 이 기법을 이용하여 부하제한 수행 횟수를 효과적으로 감소시켰고, 공간 질의의 정확도를 향상시켰다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
• /
• 제11권2호
• /
• pp.63-72
• /
• 2009

Korean Land Spatialization Program (KLSP) is an R&D program of the National GIS Project for developing ubiquitous GIS technologies under the control of the M inistry of Land, Transport and Maritime Affairs (M LTM). The first program of the KLSP, which lasts from 2006 to 2012, initiated with $132 million of national funds and $42 million of private matching funds. Aiming to develop the 'Innovation of GIS technology for ubiquitous Korean land', the KLSP consists of five core research projects and one research coordination project to practically utilize and commercialize the results of core research projects. The Korean Land Spatialization Group (KLSG) is planning the KLSP Test-Bed for testing, integrating, and exhibiting the KLSP's outcomes. About 40% of the outcomes are related products to geo-sensor and wireless sensor network (W SN). Thus, interoperable, scalable and web accessible frameworks like an OGC SWE (Open Geospatial Consortium Sensor Web Enablement) are mandatory because some of the products must be connected to each other in a KLSG Test-Bed. The main objective of this paper is to introduce the KLSP Test-Bed and the SWE SOS (Sensor Observation Service) prototype, which is developed for interoperable geo-sensor networks of the KLSP.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제32권5B호
• /
• pp.247-256
• /
• 2007

본 논문에서는 무선 센서 네트워크를 위한 위치 정보의 시간차를 이용한 라우팅 프로토콜(Geo-Back)을 제안한다. Geo-Back은 기존의 위치 기반 라우팅 알고리즘과 달리 주기적인 이웃 노드들의 위치 정보 혹은 하나의 홉 내에 있는 이웃 노드들 수의 정보를 이용하지 않고, 오직 소스와 목적지 노드의 위치 정보만을 이용하며, 최적의 back-off 시간 메커니즘을 사용하여 패킷 전송을 결정한다. 빈번한 토폴로지 변화 환경 하에서, 제안하는 Geo-Back 프로토콜은 업데이트를 위한 브로드캐스트 알고리즘을 사용하지 알고 빠르게 목적지까지 전송하기 위한 최적의 다음 홉을 찾을 수 있으며, 분석 결과 밀집 환경의 무선 센서 네트워크에서 확장성과 향상된 성능을 확인 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제17권1호
• /
• pp.31-40
• /
• 2012

인간의 삶을 돕는 유비쿼터스 환경에서 GeoSensor의 다양한 센서 데이터들을 다루는 u-GIS DSMS의 연구가 진행되고 있고 그에 따른 고가용성 서비스를 제공하기 위한 클러스터 시스템이 대두되고 있다. GeoSensor에 의해 수집되는 데이터는 폭발적으로 발생되는 특징을 가지고 있다. 이러한 특징은 서버의 제한된 메모리로 인하여 주어진 메모리를 초과하는 현상과 데이터가 손실되어 질의 정확도가 떨어지는 현상이 발생한다. 이를 해결하기 위해 부하제한 기법들이 활발히 연구되고 있다. 하지만 기존의 기법들은 단일 서버환경에서의 기법들로써 필터링을 통해 부하가 발생한 큐의 튜플들을 특별한 기준에 의해 드롭하는 방식이다. 그렇기 때문에 집계질의와 같은 튜플 삭제에 민감한 질의의 정확도를 만족시키기 어렵다. 본 논문에서는 GeoSensor 스트림 데이터의 클러스터링 환경에서 집계질의의 정확도 향상을 위한 이중처리 부하제한 기법을 제안한다. 본 기법은 두 노드가 고가용성을 위해 이중화 되어있는 스트림 데이터의 환경을 이용한다. 같은 스트림의 데이터를 공유하고 있는 특성을 이용해 두 노드에서 하나의 스트림의 데이터를 나누어 처리한다. 이때 슬라이딩 윈도우 단위로 두 노드 간 스트림 데이터를 동기화한다. 그리고 각 노드에서 처리된 결과를 다시 병합하는 방식이다. 성능평가를 통해 기존 기법들과 달리 튜플의 손실 없이 집계질의의 질의 정확도가 향상된 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제16권11호
• /
• pp.35-44
• /
• 2011

과학과 기술의 발전은 우리의 삶에서 다양한 변화를 만들고 있다. 특히 센서는 다양한 분야에서 실시간 모니터링과 효율적인 주변 환경 분석을 위해 사용되고 있다. 그러나 기존의 센서 네트워크는 조직별 자체 정의된 프로토콜과 아키텍처를 사용함으로써 네트워크 간의 통신에 추가적인 비용을 발생시켰다. 표준화된 센서 네트워크의 부재로 인한 단점을 해결하고자 OGC에서는 표준화된 센서 및 센서 시스템에 대한 접근, 조작 등을 위해 2007년 SWE v1.0과 2011년 SWE v2.0을 발표했다. SWE는 다양한 하위 컴포넌트들로 구성되어 있는데 그 중 센서 데이터 획득을 위한 SOS에 대한 다양한 시도들이 이루어지고 있다. 그러나 기존의 SOS들은 GeoSensor의 공간연산을 고려하지 않기 때문에 매번 클라이언트에서 공간연산이 구현 및 실행됨으로써 적은 리소스를 갖는 클라이언트에 많은 부하를 초래하고 SOS의 용이성이 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 고정 및 이동형 GeoSensor을 위한 spatialFilter와 spatialFinder 공간 연산을 확장한 S-SOS를 제안한다. 제안된 S-SOS를 사용하여 기존의 기구축된 SOS를 수정하지 않고 필요에 의해 최소한의 추가로 공간 연산을 지원할 수 있는 아키텍처를 지원하며 이에 필요한 공간 연산의 질의 표현을 설명한다. 따라서 S-SOS는 다양한 위치기반 서비스에 효과적으로 사용될 수 있음을 보인다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
• /
• 한국GIS학회 2008년도 공동추계학술대회
• /
• pp.307-308
• /
• 2008

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제17권4호
• /
• pp.137-142
• /
• 2017

최근 IoT 기술의 발전과 더불어 센서 노드, RFID, CCTV, 스마트폰 등에서 다양한 데이터를 Sensing하는 기술과 무선 통신 기술이 급격히 발전하면서 여러 응용 분야에서 센서 네트워크 관련 기술을 활용하기 위한 다양한 연구가 활발히 추진되고 있다. 따라서, GeoSensor 활용이 증가함에 따라 공간 센서 데이터와 같은 2차원 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 질의 처리 시스템이 활발히 연구되고 있다. 하지만 기존 질의 처리 시스템들은 시공간 센서 데이터와 같은 다차원 데이터를 처리하기 위한 데이터 타입과 연산자를 지원하지 않기 때문에 이와 같은 다차원 데이터를 처리하기에 미흡하다. 따라서, 본 논문은 이러한 센서 네트워크에서 다차원 데이터를 효율적으로 처리하기 위하여 질의 처리 시스템을 연구 개발하였다.

• Korean Journal of Geomatics
• /
• 제2권2호
• /
• pp.139-143
• /
• 2002

The rational polynomial coefficients (RPC) model is a generalized sensor model that is used as an alternative solution for the physical sensor model for IKONOS of the Space Imaging. As the number of sensors increases along with greater complexity, and the standard sensor model is needed, the applicability of the RPC model is increasing. The RPC model has the advantages in being able to substitute for all sensor models, such as the projective, the linear pushbroom and the SAR. This report aimed to generate a RPC model from the physical sensor model of the KOMPSAT-1(Korean Multi-Purpose Satellite) and aerial photography. The KOMPSAT-1 collects 510~730 nm panchromatic imagery with a ground sample distance (GSD) of 6.6 m and a swath width of 17 km by pushbroom scanning. The least square solution was used to estimate the RPC. In addition, data normalization and regularization were applied to improve the accuracy and minimize noise. This study found that the RPC model is suitable for both KOMPSAT-1 and aerial photography.