유역의 공간 DB를 DEM을 이용하여 구축할 경우에는 DEM으로부터 유역의 수문학적 지형특성 인자를 손쉽게 추출할 수 있으며, 이들이 자동으로 공간 DB의 속성으로 입력되어 관리될 수 있다. 본 연구에서는 유역정보를 관리하기 위한 기반정보인 프레임워크 공간 DB의 구축방안에 대하여 기술하였다. 이롤 위하여 프레임워크 공간 데이터의 범위를 결정하고, 이들의 상호 연관관계를 정의하였으며 실제 유역을 대상으로 프레임워크 공간 DB률 구축하였다. 한편 본 연구에서는 순수 국내기술로 수자원 공간자료 생성 및 수자원 시스템 개발 모듈인 HyGIS(Hydrological Geographic Information System)를 개발하였다. HyGIS를 이용하여 수문학적 지형특성인자 및 공간자료를 추출하였으며, 이들 자료를 실제 유역의 프레임워크 공간 DB를 구축하는 기본 데이터로 이용하였다. 본 연구에서는 이러한 과정을 통하여 하천 네트워크 기반의 유역관리시스템 개발을 위한 프레임워크 공간 DB의 구축방안을 제시하고자 한다.
데이타베이스 설계는 데이타베이스의 기본틀과 조직을 논리적으로 구성해주는 것으로 사용자의 요구와 응용분야, 다양한 데이타간의 관계성, 데이타와 적용분야간의 관계성 등을 고려하여 설정된다. 도로망데이타는 각 구간들의 현황을 파악하고 시의 다른 데이타들과 연결하는데 필요한 다수의 데이타 요소를 가지므로 기하학적 위상구조를 가지는 구조화된 도로 데이타베이스가 만들어져야 한다. 본 고에서는 도로관리 종합관리를 위한 도로망 데이타베이스 구축방안을 제시하고자 한다.
일반적으로, 공간 도메인의 공간자료는 지형적인 현상을 도형적으로 표현하고 비공간 도메인의 속성자료는 공간 자료의 특징을 서술적으로 설명한다. GIS에서 속성자료를 이용한 분석은 조건을 이용한 검색이나 통계분석에 제한적으로 활용되고 있다. 최근 소셜 네트워크 분석의 그래프 모델링 및 네트워크 분석기법은 인문 사회적 현상을 분석하는데 사용되고 있으며, 본 연구에서는 이러한 네트워크 분석기법을 GIS의 비공간적인 속성자료 처리에 적용하여 분석기능을 다양하게 하였다. 또한, 공간 데이터베이스와 그래프 데이터베이스를 이용하여 GIS 공간분석과 비공간적 네트워크 분석의 통합분석 방법을 설계하였고, 이를 WebGIS를 구현하여 보다 효과적인 의사결정을 가능하도록 하였다. 구현된 WebGIS를 상수도 보급 대상 가구 선정 업무와 구제역 질병의 2차 전파 분석 업무에 적용하여 실험 및 평가하였다. 실험 결과, 구현된 시스템의 통합 분석을 통해 공간적인 요인 및 사회적 친밀도와 같은 비공간적인 요인을 고려한 방역을 제시하였으며, 이는 질병 전파의 효과적인 차단에 기여할 것으로 판단한다.
최근 공간 네트워크 데이터베이스를 위한 질의처리 알고리즘에 관한 연구가 많은 관심을 받고 있으나, 경로-기반 질의에 대한 연구는 매우 미흡한 실정이다. 공간 네트워크 데이터베이스에서는 이동객체가 공간 네트워크상에서만 이동하기 때문에, 위치기반 서비스 및 텔레매틱스의 응용을 지원하기 위해 경로 내 최근접(In-Route Nearest Neighbor : IRNN) 질의와 같은 경로-기반 질의에 대한 효율적인 질의처리 알고리즘 연구가 필수적이다. 그러나 기존 경로 내 최근접 질의처리 알고리즘은 도로내의 병목현상을 반영하지 못하는 문제점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 공간제약을 고려한 경로 내 최근접 질의처리 알고리즘을 제안한다. 마지막으로, 기존 알고리즘과의 성능 비교를 통하여 제안하는 알고리즘이 우수함을 보인다.
Kim, Hyeong-Soo;Kim, Sang-Yeob;Seo, Sung-Bo;Kim, Hi-Seok;Ryu, Keun-Ho
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.433-436
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2008
A demand on the spatial data management has been rapidly increased with the introduction and diffusion process of ITS, Telematics, and Wireless Sensor Network, and many different people use the digital map that offers various thematic spatial data. Spatial data for digital map can manage to tile-based and feature-based data. The existing tile-based digital map management systems have difficult problems of data construction, history management, and updating based on a spatial object. In order to solve these problems, this paper proposed the data model for the feature-based digital map management system that is designed for feature-based seamless map, history management, real-time updating of spatial data, and analyzed the validity and utility of the proposed model.
일반적으로 비공간 센서 데이타뿐만 아니라 공간 센서 데이타를 동시에 사용하는 유비쿼터스 센서 네트워크 (USN) 환경을 위해서는 이러한 센서 데이타를 효율적으로 관리하는 센서 데이타베이스 시스템은 매우 중요하다. 이러한 이유에서 Tiny DB, Cougar 등과 같은 다양한 센서 데이타베이스 시스템들이 연구되고 있다. 그러나, 이들 대부분은 공간 센서 데이타 처리를 위한 공간 데이타 타입과 공간 연산자를 지원하지 않기 때문에 공간 센서 데이타를 처리하는데 어려움이 존재한다. 그러므로, 본 논문은 USN 환경에서 공간 센서 데이타에 대한 효율적인 관리를 위해 TinyDB를 확장하여 공간 센서 데이타베이스 시스템을 설계 및 구현하였다. 특히 공간 센서 데이타베이스 시스템은 공간 데이타 타입과 공간 연산자를 지원하고, 공간 데이타 스트림으로 인해 발생하는 시스템 부하를 줄이기 위해서 메모리 관리 기능과 필터링 기능 등을 제공한다. 마지막으로, 수행 시간, 정확도, 메모리 사용량 등 다양한 성능 평가를 통해 공간 센서 데이타베이스 시스템이 기존 TinyDB에 비해 성능이 우수하다는 것을 증명하였다.
본 연구에서는 국가지리공간정보의 유통망의 구성 방안을 제시하였다. 국가지리공간정보의 유통망의 구성요소를 유통망 게이트웨이, 유통노드, 공간데이터 서버, 통신망, 관련 규약과 표준 그리고 사용자의 여섯가지로 나누고, 구성요소 각각의 역할과 상호관계에 대하여 기술하였다. 제시된 방안에 따라 국가지리공간정보 유통체계를 구축하여 활용함으로써 지리공간정보의 중복 구축을 방지하고, 지리공간정보의 가치를 높이며, 민간 사업자들이 지리공간정보 데이터베이스의 구축에 적극적으로 참여할 수 있도록 유도할 수 있으며 나아가 지리공간정보의 구축, 유통 및 활용 사업을 새로운 정보통신의 기반 산업으로 자리잡게 할 수 있을 것이다.
지리정보시스템(GIS)과 같은 대용량 공간 데이터 처리에 대한 새로운 패러다임이 바로 제약 데이터베이스(CDB) 모델이다. 이 논문에서는 기존의 공간 데이터베이스의 관련연구를 통하여 스키마 구성 및 질의처리의 한계점을 찾아내고 보다 효율적인 처리방식의 제약 데이터 모델을 제안한다. 제약 데이터 모델의 개념, 표현방법, 질의처리의 예를 제시했으며, 특히 평면자료에 높이를 표시하는 불규칙 삼각망(TIN)을 제약 데이터 모델로 표현하고, 기존 공간 데이터 모델과 비교 평가했다. 우리는 제약 데이터모델링을 통하여 단순하고 우아하게 형식화할 수 있다는 것을 확인하였다.
최근 클라우드 컴퓨팅의 발전에 따라, 데이터베이스 아웃소싱(Outsourcing)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 무선 통신 기술 및 모바일 기기의 발전으로 인해 위치 기반 서비스를 이용하는 사용자의 수가 증가하였다. 따라서 개인 또는 소규모의 사업자는 데이터 저장 및 관리 비용을 줄이기 위해 그들의 공간 데이터를 위치 기반 서비스 제공자에게 아웃소싱 한다. 그러나 사용자의 위치 정보는 시간대별 방문 장소 및 개인 정보를 지니고 있기 때문에, 이에 대한 허용되지 않은 접근 시 개인 정보 유출 문제가 발생한다. 따라서 위치 정보 아웃소싱을 위한 개인 정보 보호 연구가 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 아웃소싱 환경에서 도로네트워크를 고려한 암호화된 공간 데이터베이스 기반 k-최근접점 질의 처리 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 기법은 데이터베이스 아웃소싱을 위해 위치 데이터를 네트워크 거리 정보로 변환 및 암호화한 가공데이터를 생성하여 이를 서비스 제공자에게 전송한다. 또한, 전처리 과정을 통해 네트워크 노드와 POI 거리를 미리 저장하여 네트워크 탐색을 빠르게 수행하며, 질의 수행 시 최근접 대표 POI 및 암호화된 거리 정보를 이용하여 질의 결과 후보 집합을 탐색한다. 마지막으로, 질의 영역 재설정 과정을 통해 불필요한 후보 탐색을 줄임으로써 효율적으로 POI를 탐색한다. 마지막으로, 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 방법에 비해 우수함을 보인다.
The aim of this study is to cross-validate of spatial probability model, artificial neural network at Boun, Korea, using a Geographic Information System (GIS). Landslide locations were identified in the Boun, Janghung and Youngin areas from interpretation of aerial photographs, field surveys, and maps of the topography, soil type, forest cover and land use were constructed to spatial data-sets. The factors that influence landslide occurrence, such as slope, aspect and curvature of topography, were calculated from the topographic database. Topographic type, texture, material, drainage and effective soil thickness were extracted from the soil database, and type, diameter, age and density of forest were extracted from the forest database. Lithology was extracted from the geological database, and land use was classified from the Landsat TM image satellite image. Landslide susceptibility was analyzed using the landslideoccurrence factors by artificial neural network model. For the validation and cross-validation, the result of the analysis was applied to each study areas. The validation and cross-validate results showed satisfactory agreement between the susceptibility map and the existing data on landslide locations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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