한국데이타베이스학회 1997년도 International Conference MULTIMEDIA DATABASES on INTERNET
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pp.472-482
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1997
Multi-dimensional data play a crucial role in various fields, as like computer graphics, geographical information system, and multimedia applications. Indexing method fur multi-dimensional data Is a very Important factor in overall system performance. What is proposed in this paper is a new dynamic access method for spatial objects called HL-CIF(Hierarchically Layered Caltech Intermediate Form) tree which requires small amount of storage space and facilitates efficient query processing. HL-CIF tree is a combination of hierarchical management of spatial objects and CIF tree in which spatial objects and sub-regions are associated with representative points. HL-CIF tree adopts "centroid" of spatial objects as the representative point. By reflecting objects′sizes and positions in its structure, HL-CIF tree guarantees the high spatial locality of objects grouped in a sub-region rendering query processing more efficient.
최근 공간 데이터와 같은 2차원 데이터를 위한 Semantic Web에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 2차원 Semantic Web은 기존의 Geospatial Web과 Semantic Web이 접목되어 다양한 지리 공간 정보와 일반 웹 상의 방대한 비공간 정보를 효율적으로 연계 및 통합하여 제공할 수 있는 지능적인 지리정보 웹 서비스 기술이다. 하지만 다차원 데이터 처리를 위한 연구는 전체적으로 부족한 편이며, 관련 표준 역시 제정되어 있지 않다. 따라서 본 논문에서는 그동안 진행되었던 Ontology 처리 기술과 관련된 다양한 기반 이론 및 기술들을 적용하여 다차원 데이터 처리가 가능한 온톨로지, 질의, 추론에 대한 내용을 제안하였다. 또한 각각 제안한 내용을 다차원 질의가 필요한 가상 시나리오에 적용해보았다.
As technologies related to sensor network are currently emerging and the use of GeoSensor is increasing along with the development of Internet of Things (IoT) technology, spatial query processing systems to efficiently process spatial sensor data are being actively studied. However, existing spatial query processing systems do not support a spatial-temporal data type and a spatial-temporal operator for processing spatialtemporal sensor data. Therefore, they are inadequate for processing spatial-temporal sensor data like GeoSensor. Accordingly, this paper developed a spatial-temporal query processing system, for efficient spatial-temporal query processing of spatial-temporal sensor data in a sensor network. Lastly, this paper verified the utility of System through a scenario, and proved that this system's performance is better than existing systems through performance assessment of performance time and memory usage.
전송 데이터 용량의 요구치가 급속히 증가하면서 공간 스트림마다 독립된 정보를 전송할 수 있는 spatial multiplexing (SM) 기반 multi-input multi-output (MIMO) 기술에 대한 관심이 증대되고 있다. 3GPP LTE-advanced, IEEE 802.11ac 등의 최근 표준들에서는 최대 8개까지의 공간 스트림을 지원하고 있으며, beyond 4G 시스템의 핵심 기술로 고려되고 있는 massive MIMO나 mm-wave 시스템에서는 수십~수백개 이상의 안테나 까지도 지원을 고려하고 있다. SM MIMO 시스템의 최적 복조 기법인 maximum likelihood (ML) 방식의 연산복잡도는 안테나수에 지수적으로 증가하므로, 안테나 수의 급속한 증가는 연산량의 급격한 증가를 유발하게 되어 낮은 복잡도로 구현 가능한 수신 기법들에 대한 필요성을 증대시키게 되었다. 본 논문에서는 이러한 SM MIMO 복조 기법들에 대한 연구 결과들을 설명한다. 또한, 기존의 복조 기법들과 달리, 지수적으로 복잡도의 증가가 필요하지 않는 간단한 선형 기법에 기반한 massive MIMO 시스템용 수신 기법에 대해서도 설명하고 향후의 시스템 디자인 시 고려할 사항들에 대해 간략히 정리한다.
공간적인 자료구조를 기반으로 하는 공간 데이터베이스에서는 일차원 색인구조와는 달리 공간객체들의 다차원적인 특성에 부합되는 새로운 색인구조가 요구되고 있다. 본 논문에서는 이러한 요구사항을 충족시키기 위하여 기존 다차원 색인구조들의 특징 분석을 통하여 공간 데이터베이스의 효율적인 검색을 위한 새로운 색인구조를 제안하였다. 기존 X-트리에서 슈퍼노드의 순차적인 검색방법의 개선과 방대한 슈퍼노드가 생성되는 경우에도 검색시간의 단축이 가능하도록 하기 위하여, 포인트 색인구조를 갖는 kd-트리를 X-트리에 병합시킨 색인구조를 제안하였다. 제안된 색인구조를 실제로 구현하여 실험 데이터의 차원과 분포에 따라 검색시간을 분석하였다.
3차원 공간정보는 효율적 국토이용 및 관리, 지자체의 도시계획수립, 도시관리 등 도시 활동의 입체적인 표현과 분석을 위한 중요한 정보로써 공공분야뿐만 아니라 공간정보 서비스 산업 활성화로 민간분야에서도 다양하게 이용되고 있다. 고품질 3차원 공간정보의 생성을 위해서는 원시영상 및 3차원 지형모델의 품질 뿐만 아니라 LoD 수준, Texturing과 같은 가시화 수준이 중요한 요소가 된다. 하지만 기존 3차원 국토공간정보는 구축 공정이 복잡하고, 기 제작된 수치지도를 이용하여 자료의 최신성이 부족하다. 또한 일반정사영상의 이용으로 영상의 기복변위가 존재하여 가시성이 낮고, LoD 수준이 2~3급 정도로 인공지물의 3차원 모델이 단순화 되어 현실감이 다소 부족하다는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 기존의 대축척 디지털항공사진카메라와 다방향 촬영 디지털카메라로 촬영된 디지털항공사진영상을 이용하여 수치사진측량기법을 적용한 3차원 모델링 기법으로 제작된 3차원 공간정보의 품질 분석을 수행하였다. 3차원 모델의 가시화 정보의 정확도 분석결과 별도의 가시화 정보의 획득 없이 원영상만으로 84% 이상의 정확도를 확보할 수 있었다. 촬영시기와 동일한 3차원 공간정보 구축이 가능하여 자료의 최신성 확보가 용이 하였고, 작업공정의 실감정사영상의 위치정확도 분석결과 1:1,000 수치지도의 수평위치 허용정확도보다 양호한 결과를 나타냈다.
4대강살리기사업을 통해 건설된 수리구조물의 효과적 운영과 홍수기 피해저감을 위해서는 적절한 의사결정 지원시스템의 구축이 필수적이다. 본 연구에서는 기존 일차원모의를 통한 하천관리의 한계를 보완하기 위하여 수문관측자료 또는 1차원모의 결과를 이용한 2, 3차원 모형 연계모의가 가능한 시스템을 개발하였다. 기존의 1차원 수리, 수문 모형으로 제공받던 선단위 지점단위 정보 뿐 아니라 추가적으로 공간 격자단위 정보를 제공받을 수 있는 다차원 모의를 수행함으로써 하천에서의 물리적 현상을 적절히 고려한 공간적 수리특성을 반영한 하천관리가 가능할 것이다. 급격한 지형변화 및 수리구조물에 의한 홍수에 대비하고 각 격자별 유량의 전달에 의한 홍수파의 전파양상에 대한 공간단위 정보를 토대로 합리적인 하천관리를 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
3차원 공간정보를 구축하기 위해서는 고정밀의 3차원 점군데이터를 취득할 수 있는 레이저스캐닝 기술과 고해상도의 다중분광 영상정보를 취득할 수 있는 사진측량용 카메라의 활용은 필수이다. 그러나 사진측량용 카메라는 장비특성상 높은 구입비와 어려운 구입경로, 낮은 적용성으로 폭넓은 활용분야에 비해 활용성이 떨어진다. 따라서 일반사용자가 빠르고 간편하게 접근할 수 있는 디지털카메라를 이용하여 다차원 정사영상을 구축하는 기법을 연구하였다. 즉 3차원공간정보의 핵심자료인 3차원 다중분광영상정보를 구축하기 위해 디지털카메라를 개조하고 캘리브레이션 작업을 수행하였다. 스테레오 사진측량을 위한 기준점 측량과 관측대상에 대한 다중분광촬영, 정사영상으로의 변환 등을 거쳐 다차원 정사영상을 구축하였다.
최근 댐 저수지 주변의 3차원 공간정보 구축은 퇴사량 조사와 같은 댐 관리 업무에 매우 중요한 부분이나 기존에는 지형측량을 위해 토탈스테이션과 단빔음향측심기(SBES)를 사용한 관계로 정밀한 지형자료 취득이 어려웠다. 본 연구에서는 LiDAR와 멀티빔음향측심기(MBES)를 이용하여 댐 저수지 주변의 정밀 지형자료를 구축하는 기법을 제시하였다. 먼저, 육상부에 대해 LiDAR 측량을 수행한 후 지상기준점을 이용한 캘리브레이션을 수행하였으며 건물이나 수목을 제거하는 알고리즘을 통해 육상부의 DEM 자료를 구축하였다. 구축된 LiDAR DEM을 GPS 지형측량과 검측한 결과 표준오차는 0.108m로 나타났으며, 따라서 LiDAR 허용오차를 만족하는 3차원 지형자료를 구축할 수 있었다. 또한 저수지에 대해서는 MBES를 수행한 후 지형측량과의 검측과정을 통해 IHO의 수심측량 허용오차 기준을 만족하는 지형정보를 구축할 수 있었다. 그리고 LiDAR와 MBES 측량자료를 통합한 후 고해상도 정사영상지도와의 연계를 통해 퇴사량 예측 및 지형변화 모니터링 등과 같은 댐 관리 업무에 활용 가능한 3차원 공간영상정보를 구축할 수 있었다.
다중축척 공간데이터베이스란 동일한 현실 공간을 여러 축척으로 저장한 것으로, 기존에 구축된 원시 공간 데이터베이스로부터 유도될 수 있다. 이 유도과정에서 원시 데이터베이스에 있던 기하 및 위상관계는 변형이 되고, 이 관계 변형은 유도된 데이터베이스의 무결성을 보장하지 못하는 원인이 되므로, 유도과정이 수행된 후에는 반드시 유도된 데이터베이스와 원시 데이터베이스의 관계 일관성을 조사해야한다. 이 논문에서는 원시 데이터베이스와 유도된 다중축척 데이터베이스간의 위상 관계 일관성을 평가하는 방법을 제시하겠다. 특히, 2차원 공간객체가 1차원으로 축소되었을 때 위상관계의 일관성을 평가하는 방법을 제한할 것이며, 이 평가 방법들의 구현에 대해서 기술하고, 사례를 이용하여 구현결과를 기술하겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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