• Title/Summary/Keyword: SOLAP(Spatial OLAP)

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GIS 의사결정을 지원하기 위한 Spatial OLAP 구현 - 도시계획을 중심으로 - (Spatial OLAP Implementation for GIS Decision-Making - With emphasis on Urban Planning -)

  • 경민주;염재홍
    • 한국측량학회지
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    • 제27권6호
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    • pp.689-698
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    • 2009

  • SOLAP은 OLAP과 GIS 기능을 수정, 보완한 것으로 사용자들이 빠르고 쉽게 데이터에 접근하고, 다차원 분석 및 계층 분석을 통해 다양한 목적에 맞는 의사결정을 지원 해 주는 시스템이다. 본 연구에서는 도시계획을 중심으로 GIS 의사결정을 지원하는 SOLAP을 구축하였다. 특히, 우리나라의 경우 급속한 도시화에 따른 도시 불균형 현상이 초래되었기 때문에 선 계획, 후 개발 방법을 통한 계획적인 도시 개발 및 국토이용 전반에 걸쳐 체계적인 정비가 필요하게 되었다. 이는 제한된 국토를 얼마나 효율적, 합리적으로 이용하여 잘 정비된 도시계획을 수립할 것인지 판단하는 중요한 요소로 이를 도시계획 의사결정에 실험 적용하기 위하여 통계청으로부터 도시계획사업, 개발제한구역 해지 및 지정, 용도지역현황 데이터를 제공받았다. 그후, 데이터를 활용하여 도시계획 수립에 관한 차원 테이블과 사실 테이블을 설계하였으며, SOLAP 구현에 필요한 DB를 구축하였다. 최종적으로 SOLAP 구성에 따라 다차원 분석을 수행하기 위한 차원과 Measure를 설정하고, 보다 체계적이고 과학적인 방법으로 도시계획을 중심으로 한 GIS 의사결정을 지원하기 위한SOLAP 시스템을 제시하였다.

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공간 데이터 웨어하우스에서 공간 데이터의 개념계층기반 사전집계 색인 기법 (Pre-aggregation Index Method Based on the Spatial Hierarchy in the Spatial Data Warehouse)

  • 전병윤;이동욱;유병섭;김경배;배해영
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제9권11호
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    • pp.1421-1434
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    • 2006

  • 공간 데이터 웨어하우스는 SOLAP(Spatial On-Line Analytical Processing)을 이용하여 의사 결정에 필요한 분석 정보를 제공한다. SOLAP은 대용량 데이터를 분석하기 때문에 사전집계를 이용하여 분석비용을 줄이기 위한 많은 연구가 진행되었다. 기존 기법들은 고정크기노드를 갖는 색인을 이용하여 개념계층을 지원하였다. 따라서 산개분포 영역에는 빈 공간이 많이 발생하며, 밀집분포 영역에는 개념계층을 지원할 수 없다. 본 논문은 공간 데이터의 개념계층기반으로 사전집계 색인의 동적 구성 기법을 제안한다. 제안 기법은 트리구조를 이용하여 개념계층의 레벨을 트리의 레벨과 같도록 지원한다. 하나의 노드는 데이터가 적을 경우 엔트리를 분할하여 서로 다른 부모 엔트리를 가질 수 있으며, 데이터가 많을 경우 노드의 연결리스트를 이용하여 같은 레벨에 순차적으로 저장한다. 따라서 데이터가 산개된 분포의 노드에 대해서 저장 공간의 낭비를 최소화하며, 데이터가 밀집한 영역의 노드에 대해서도 노드의 연결리스트로 노드가 분할되지 않으므로 개념계층을 지원할 수 있다. 성능평가를 통하여 색인 구축 시간이 다른 기법과 비슷하고, 색인의 저장 공간이 감소하며, 집계정보의 검색 성능이 다른 기법에 비해 우수한 것을 보인다.

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시공간데이터 분석을 위한 다차원 모델과 시각적 표현에 관한 연구 (Multidimensional Model for Spatiotemporal Data Analysis and Its Visual Representation)

  • 조재희;서일정
    • Journal of Information Technology Applications and Management
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    • 제13권1호
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    • pp.137-147
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    • 2006

  • Spatiotemporal data are records of the spatial changes of moving objects over time. Most data in corporate databases have a spatiotemporal nature, but they are typically treated as merely descriptive semantic data without considering their potential visual (or cartographic) representation. Businesses such as geographical CRM, location-based services, and technologies like GPS and RFID depend on the storage and analysis of spatiotemporal data. Effectively handling the data analysis process may be accomplished through spatiotemporal data warehouse and spatial OLAP. This paper proposes a multidimensional model for spatiotemporal data analysis, and cartographically represents the results of the analysis.

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