최근 GIS 분야에서 공간 정보를 효과적으로 사용하기 위하여 다양한 원천 자료를 통합하는 것이 중요한 화두로 대두되고 있다. 일반적으로 공간 정보의 통합은 대응 공간 객체를 탐색하고 각 객체와 연동되어 있는 정보를 결합함으로써 수행된다. 하지만 어떤 공간 객체에 대응되는 다른 공간 객체를 탐색하는 것은 매우 어려운 문제로, 서로 다른 공간 객체를 탐색하기 위한 매칭 방법이 많이 연구되고 있다. 따라서 본 연구는 서로 다른 건물 데이터 셋의 통합 과정에서 좌표 변환 이후에도 잔존하는 국지적 위치 오차를 고려하여 대응 공간 객체를 탐색할 수 있는 방법을 개발하는 것을 목적으로 한다. 이러한 목적을 위해 두 지도를 좌표 변환하고 중첩 및 위치 오차가 유사한 단위 구역을 생성한 후, 위치 오차가 유사한 단위 구역 내의 건물들을 매칭하기 위하여 유사도와 ICP(iterative closest point) 알고리즘을 이용하였다. 그리고 이러한 제안된 방법의 활용 가능성을 실험을 통하여 알아보았다.
Analysis method using remote sensing data is one of the effective ways to research a spatial and temporal variability of the mesoscale oceanic motions. During past several decades, many researchers have been getting comprehensive results using remote sensing data with application of data fusion methods in many parts of geo-science. For this study, we took the integration and fusion of several remote sensing data, which are different data resolution, timescale and characteristics, for improving accurate analysis of variation of the Kuroshio Extension. Furthermore, we might get advanced ways to understand the variability of the Kuroshio Extension, has close relation to the spatial and temporal variation of the Kuroshio and Oyashio Current.
A provision of spatial information is expected to make a market explosion in various fields. A distribution of spatial data on wireless mobile environments indicates a huge expansion of mobile technology as well as a spread of geospatial applications. For high-qualified spatial information, the 4S technology Project that is integrating four kinds of spatial systems is currently being executed with the goal of nationwide integration of spatial data and spatial information systems. In terms of network environments, a mobile ad hoc network where mobile terminals communicate with each other without any infrastructures has been standardized for the next generation mobile wireless network. With respect to the future technologies for spatial information, it is necessary to design 4S applications on mobile ad hoc networks. This paper addresses the issue, which is proposing design concepts for distributing 4S spatial data on mobile ad hoc networks and for ad hoc styled 4S applications.
A spatial object changes its states over time. However, existing spatial and temporal database systems cannot fully manage time-varying data with both spatial and non-spatial attributes. To overcome this limitation, we present a framework for spatio-temporal databases that can manage all time-varying historical information and integrate spatial and temporal relationship operators into the select statement in SQL3. For the purpose of our framework, we define three referencing macros and a history aggregate operator and classify the existing spatial and temporal relationship operators into three groups: exclusively spatial relationship operators, exclusively temporal relationship operators, and spatio-temporal common relationship operators. Finally, we believe the integration of spatial and temporal relationship operators into SQL3 will provide a useful framework for the history management of time-varying spatial objects in a uniform manner.
The widespread introduction of unmanned aircrafts has led to the understanding of the need to organize a common information space for manned and unmanned aircrafts, which is reflected in the Russian Unmanned aircraft system Traffic Management (RUTM) project. The present article deals with the issues of spatial information database (DB) organization, which is the core of RUTM and provides storage of various data types (spatial, aeronautical, topographical, meteorological, vector, etc.) required for flight safety management. Based on the analysis of functional capabilities and types of work which it needs to ensure, the architecture of spatial information DB, including the base of source information, base of display settings, base of vector objects, base of tile packages and also a number of special software packages was proposed. The issues of organization of these DB, types and formats of data and ways of their display are considered in detail. Based on the analysis it was concluded that the optimal construction of the spatial DB for RUTM system requires a combination of different model variants and ways of organizing data structures.
4차 산업혁명 시대의 공간정보 수요가 확대되고 있으며, 지리 또는 위치와 관련된 속성데이터에 대한 관심이 고조되고 있다. 공간정보 분야에서는 이러한 데이터의 연계·통합을 통해 국민 맞춤형의 공간정보 정책과 서비스를 제공하는 새로운 토대, 즉 자원으로 활용할 수 있게 된다. 이처럼 넓어지고 다양해지는 공간정보 활용수요에 부응하기 위해 공공데이터 등 다양한 속성정보와의 연계·활용 기술의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 데이터 연계·통합과 관련한 이론 및 공공데이터포털을 대상으로 한 데이터 현황과 기존 선행연구의 검토를 통해 속성데이터-공간정보의 연계·통합을 위한 기술 개발 전략을 제시하고자 하였다. 결과적으로, 공간정보와 속성데이터 간의 연계 기술개발을 위해 연계 대상이 되는 속성데이터의 데이터 식별자를 활용해야 함을 제안하고, 기술개발의 프로토타입 설계 시에 활용할 수 있는 속성데이터 연계 프로세스를 제시하였다.
센서네트워크(Sensor Network)기반의 웹 기반 기술과 모바일 컴퓨팅 기술의 급속한 발전으로 인해, 일반인은 유비쿼터스(Ubiquitous) 환경에서 다양한 형태의 데이터와 정보를 생산, 제공 및 공유할 수 있게 되었다. 공간정보분야에서는 지오 센서네트워크(Geosensor Network)와 공간 비공간 데이터 융합처리기술이 결합된 GIS(Geographic Information System)를 이용하여 공간정보 서비스를 제공하는 연구가 진행 중이다. 하지만, 방대한 양을 가지는 웹 데이터와 센서데이터를 GIS 데이터와 연계하여, 사용자 맞춤형 정보를 생성하기 위해서는 상황인지모델 기반의 정보제공이 필요하다. 상황인지 서비스는 사용자의 개입을 최소화하면서, 사용자 상황에 맞는 적절한 정보를 제공하는 것을 의미한다. 이를 위해 상황인지모델은 센서네트워크와 모바일 기기에서 취득된 데이터들의 특성과 연관성을 모델링하고, 사용자의 위치와 관심지역의 상황에 맞는 정보를 제공한다. 이에 본 연구에서는 상황인지모델 기반의 GIS 플랫폼을 개발하였다. 개발된 시스템은 대기환경 데이터와 모바일 데이터를 취득하고 분석된 결과를 대기환경정책에 반영함으로써, 시민의 환경의식을 높이고 공동참여를 활성화하도록 설계되었다.
그래프 데이터베이스는 다양한 유형의 데이터와 그 관계를 그래프로 모델링하여 적재하기 때문에 복잡한 관계로 연결될 수 있는 부동산 데이터를 관리하고 분석하는데 효과적일 수 있으나, 현재 제공되는 그래프 데이터베이스의 제한적인 공간 기능으로 인해 활발히 활용되지 못하고 있다. 이러한 배경에서, 본 연구에서는 다양한 부동산 공간 관련 질문들에 대응할 수 있도록 그래프 데이터베이스를 활용한 Uniform Grid 기반 부동산 공간 데이터 관리 방안을 제안한다. 핵심 데이터를 선정하기 위하여 부동산 커뮤니티의 관련 질의를 분석하였으며, 국가지점번호를 단위 Grid로 설정하고 다양한 부동산 관련 데이터들을 연결한 그래프 스키마를 구성하여 테스트 데이터베이스를 구축하였다. 데이터베이스 검증을 위해, Jackpine 벤치마크를 활용하여 기본 위상관계 및 공간함수를 테스트하였고, 나아가 다양한 시나리오 기반 질의 테스트를 수행함으로써 제안한 방법의 적절성을 검증하고자 하였다. 그 결과, 제안한 방법은 총 29개의 공간 위상관계와 공간함수 중 25개의 기능을 성공적으로 수행하였고, 25개의 기능과 15개의 시나리오에 대해 약 97%의 정확도를 달성하였다. 본 연구는 그래프 데이터베이스의 제한적인 공간 기능을 고려하여, 부동산 관련 공간 질문에 대응할 수 있는 효율적인 데이터 통합방안을 제안하였다는 점에서 의의를 가진다. 그러나 그리드 기반 인덱스 사용으로 인한 잘못된 공간 위상관계 생성 문제 및 리스트 비교에 따른 질의의 비효율성에 대한 한계점이 존재하며, 이는 후속 연구에서 개선할 필요가 있다.
물리탐사 자료의 복합해석은 탐사 대상체에 대해 단일자료 해석보다 신뢰도가 높은 정보를 제공할 수 있다는 점에서 지속적으로 적용되고 있다. 특히, 지구통계학적 복합해석은 탐사 자료의 물성 뿐만 아니라 공간적 특성을 확률적으로 다룰 수 있다는 점과 탐사자료의 복합과정이 명확하다는 장점을 가지고 있다. 본 연구에서는 물리탐사 자료의 복합해석을 위해 기존에 개발된 지구통계학적 역산 기법을 확장하여, 다중 탐사 자료가 같은 위치에 존재하지 않는 경우의 해석 방안을 제시하였다. 각 탐사자료의 크리깅 분산은 측정 자료의 공간적 배치에 의존한다. 즉, 측정 자료가 가까울수록 분산값은 작아지며 반대의 경우 그 값은 커진다. 다중 물리탐사 자료를 이용하여 임의의 지점에서 물성을 추정할 때, 이러한 공간적 특성을 가중값으로 반영하여 지구통계학적 역산에 의한 해석을 수행하였다. 이 방법을 이용하여 서로 다른 위치에서 다른 탐사 방법으로 측정한 자료를 복합적으로 해석할 수 있는 객관적인 절차를 제공하게 된다.
최근 u-City, Smart city 등 첨단도시를 구축하려는 다양한 움직임이 있으며, 이러한 첨단도시의 기반인프라로서 공간정보가 필수적인 요소로 인식되고 있다. 그러나 많은 경우에 있어서 기존에 구축된 공간정보 즉 GIS 데이터는 포맷의 다양성으로 인한 자료간 호환성 부족으로 기관간 상호연계 및 대국민 웹서비스 등에서 어려움을 겪어왔다. 이에 본 연구에서는 이기종 분산환경에서 기 구축되어 활용되고 있는 GIS 및 UIS 데이터를 국제표준인 OGC(Open Geospatial Consortium) 표준기반으로 상호연동할 수 있도록 중계역할을 해주는 상호연계서버를 개발하고, 테스트베드 적용을 통해 성능을 검증하였다. 해당 성과는 향후 첨단도시의 통합관제플랫폼 및 화산재해대응플랫폼 등에 적용되어 기 구축 DB의 활용성을 제고하고 시스템의 효율성을 높일 수 있으리라 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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