공간 데이터 웨어하우스는 공간정보를 주제 중심적이고 통합적이며 시간성을 가지는 비 휘발성 자료로 저장하여 의사결정을 효율적으로 지원하는 시스템이다. 이 시스템은 구축기와 공간 데이터 웨어하우스 서버로 구성되어 있다. 공간 데이터 웨어하우스 서버는 구축기에서 전송된 데이터를 적재하기 위해 사용자 서비스를 정지하고, 사용자의 빠른 응답시간을 위해 적재된 데이터로 색인을 구축한다. 색인 구축을 위한 기존 기법에는 벌크 삽입 기법과 색인 전송 기법이 있다. 벌크 삽입 기법은 색인을 구축하기 위한 클러스터링 비용이 크며 검색 성능도 떨어진다. 색인 전송 기법은 주기적인 소스 데이터의 변경을 지원하지 않는 문제점이 있다. 본 논문에서는 공간 데이터 웨어하우스에서의 부분 색인을 이용한 효율적인 색인 재구축 기법을 제안한다. 제안 기법은 부분 색인을 직접 전송, 기록하며 물리적 위치 정보를 예상하여 기록할 수 있는 효율적인 색인 재구축 기법이다. 구축기에서 추출된 데이터를 공간의 근접도가 아닌 색인의 구조에 맞게 클러스터링하며, 생성된 각 클러스터를 부분 색인으로 구성하여 페이지 단위로 전송한다. 공간 데이터 웨어하우스 서버에서는 전송된 부분 색인을 저장하기 위해 물리적으로 연속된 공간을 예약하고 예약된 공간에 부분 색인을 기록한다. 기록된 부분 색인을 공간 데이터 웨어하우스 서버의 기 구축된 색인에 삽입함으로써 색인 재구축을 위한 검색, 분할, 재조정 비용이 최소화된다.
Standard lots, which are used to assess values of individual lots in Korea, have been criticized for their improper distribution. However, there has been very little evaluation for the spatial distribution of standard lots, and an evaluation method has never been developed. In order to overcome this situation, we attempt to assess the appropriateness of the spatial distribution of standard lots using the L-index and Monte Carlo simulation. The L-index is a well-known indicator of the complete spatial randomness (CSR) of points in spatial statistics. If the L-index of standard lots is similar to that of individual lots, the former is considered to be randomly distributed according to the latter. By analyzing L-indices of two study areas, Gangnam and Seongdong, we find a statistically significant difference in Gangnam area and a relatively small difference in Seongdong area. We confirm that the spatial distribution of standard lots is not CSR and that the L-index is useful as an evaluation method. These results suggest that the standard lot selection and management guidelines need to be modified to apply the spatial distribution of individual lots to the standard lot selection process.
This research was conducted on the conservation area of Baekdudaegan, Kangwondo under the purpose of evaluating bio-diversity according to the changes of spatial scale, using GIS data and spatial filtering method. The diversity index was calculated based on the information of species of The $5^{th}$ forest type map using Shannon-weaver index (H'), evenness index ($E_i$) and richness index ($R_i$). The diversity index was analyzed and compared according to the changes of 12 spatial scales from Kernel size $3{\times}3$ to $73{\times}73$ and basin unit. As for H' and $R_i$, spatial scale increased as diversity index decreased, while $E_i$ decreases gradually. H' and $R_i$ was highest; each 1.1 and 0.6, when the Kernel size was $73{\times}73$, while $E_i$ was 0.2, the lowest. When you look at according to the basin unit, for large basin unit, 'YeongDong' region shows higher diversity index than 'YeongSeo' region. For middle basin unit, 'Gangneung Namdaecheon' region, and for small basin unit, 'Gangneung Namdaecheon' and 'Gangneung Ohbongdaem' region shows high diversity index. When you look at the relationship between diversity index and Geographic factors, H' shows positive relation to curvature and sunshine factor while shows negative to elevation, slope, hillshade, and wetness index. Also $E_i$ was similar to the relationship between H' and Geographic factor. Meanwhile, $R_i$ shows positive relationship to curvature and sunshine factor, while negative to elevation, slope, hillshade, and wetness index. macro unit diversity index evaluation was possible through the GIS data and spatial filtering, and it can be a good source for local biosphere conservation policy making.
최근 무선 인터넷의 급속한 확산과 휴대장치 기술의 발전으로 PDA를 이용한 모바일 지도 서비스가 보편화되고 있다. 지도 서비스를 위한 공간 데이터는 용량이 크고,공간 연산 또한 비용이 매우 간 반면 PDA는 저장 장치의 용량이 작고 프로세서의 성능이 낮다 따라서 PDA용 공간 색인은 작은 규모이면서도 총간 연산의 여과 효율이 좋아야 한다 이 논문에서는 저용량, 낮은 성능의 PDA에 적합한 총간 색인 구조인 MHF를 제안한다. MHF는 간단한 구조로 공간 효율성을 높이면서, 직접 탐색 방법인 해슁을 도입하여 검색 효율을 높였다. 그러고 2차인 총간 색인의 80%이상을 차지하는 치소 경계사자형(MBR) 정보를 압축하기 위한 HMBR을 제안한다. HMBR은 MBR의 표현량을 약1/3으로 단축함에도 불구하고, 공간 데이터의 대부분을 차지하는 작은 객체인 경우에는 정량화에 의한 정보 손실이 전혀 없어 여과 효율이 좋다. 실험 결과 색인의 크기, MBR 비교 연산 횟수, 여과 효율, 공간 연산의 수행 시간 측면에서 제안한 HMBR을 이용한 MHF 공간 색인이 PDA에 가장 적합한 구조임을 보여주었다.
This paper describes that estimation methods for the distribution of consolidation settlements to investigate the influence of distribution characteristics of compression index on the spatial distribution of consolidation settlements. When the variation of compression index is considerable, the spatial distribution of compression index is estimated using ordinary cokriging. The spatial distribution of consolidation settlements estimated by considering both the variation of compression index and void ratio (CASE-1) is different from the conventional mean value of all soil properties (CASE-2). The settlement of CASE-1 shows the larger variation at short distances rather than that of CASE-2. Whereas the spatial settlement distribution of CASE-1 is affected by the spatial distribution of compression index and the thickness of consolidation layer, the distribution of CASE-2 is significantly influenced by the distribution of the thickness of consolidation layer.
When a spatial regression model that uses kernel density values as a dependent variable is applied to retail business data, a unique model cannot be selected because kernel density values change following kernel bandwidths. To overcome this problem, this paper suggests how to use the point pattern analysis, especially the L-index to select a unique spatial regression model. In this study, kernel density values of retail business are computed by the bandwidth, the distance of the maximum L-index and used as the dependent variable of spatial regression model. To test this procedure, we apply it to meeting room business data in Seoul, Korea. As a result, a spatial error model (SEM) is selected between two popular spatial regression models, a spatial lag model and a spatial error model. Also, a unique SEM based on the real distribution of retail business is selected. We confirm that there is a trade-off between the goodness of fit of the SEM and the real distribution of meeting room business over the bandwidth of maximum L-index.
This paper presents an energy-efficient spatial join algorithm for multiple sensor networks employing a spatial semijoin strategy. For optimization of the algorithm, we propose a GR-tree index and a grid-ID-based spatial approximation method, which are unique to sensor networks. The GR-tree is a distributed spatial index over the sensor nodes, which efficiently prunes away the nodes that will not participate in a spatial join result. The grid-ID-based approximation provides great reduction in communication cost by approximating many spatial objects in simpler forms. Our experiments demonstrate that the algorithm outperforms existing methods in reducing energy consumption at the nodes.
최근 LBS(location-based service)를 지원하기 위해, 공간 네트워크를 고려한 연구가 활발히 수행 중에 있다. 본 논문에서는 공간 네트워크 데이터베이스에서의 우수한 질의처리 성능을 위해, 공간 네트워크상에 존재하는 공간 네트워크 자체의 데이터, POI(point of interest), 이동객체 데이터를 위한 효율적인 저장 및 색인 구조를 설계한다. 이를 위해 첫째, 노드와 에지로 구성된 공간 네트워크 자체의 데이터를 관리하기 위해 공간 네트워크 파일 구조를 설계한다. 둘째, 식당, 호텔, 주유소와 같은 POI에 대한 효율적인 접근을 위해 POI 저장 및 색인 구조를 설계한다. 셋째 이동객체의 과거, 현재, 미래 궤적 정보를 효과적으로 관리하기 위해 시그니쳐 기반 저장 및 색인 구조를 설계한다. 마지막으로, 본 논문에서 설계한 저장 및 색인 구조가 기존의 공간 네트워크를 위한 저장구조 및 이동객체를 위한 궤적 색인구조 보다 성능이 우수함을 보인다.
대표적인 트리 기반 공간 인덱스 구조는 크게 R-Tree와 같은 데이타 분할 기반 인덱스 구조와 KD-Tree와 같은 공간 분할 기반 인덱스 구조로 구분되며, 최근에는 이들의 장점을 결합한 하이브리드 인덱스 구조에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나, 기존 연구에서는 공간 객체가 삽입되는 노드의 분할 경계 확장이 다른 이웃 노드에 연쇄적으로 전파되어 노드간 겹침이 증가하고 질의 처리 비용이 높아지는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 효율적인 질의 처리를 위한 하이브리드 인덱스 구조인 SQR-Tree를 제시한다. SQR-Tree는 크기를 갖는 공간 객체 처리에 적합하도록 Quad-Tree를 확장한 SQ-Tree(Spatial Quad-Tree)와 SQ-Tree의 리프 노드마다 연계되어 실제로 공간 객체를 저장하는 R-Tree가 결합된 인덱스 구조이다. SQR-Tree는 노드마다 하위 노드를 포함하는 MBR을 가지고 있기 때문에 노드의 분할 경계 확장이 독립적으로 이루어지도록 하여 노드간 겹침을 줄였다. 그리고 SQR-Tree에서 공간 객체는 분할된 데이타 공간마다 존재하는 여러 R-Tree에 분산 저장되며 SQ-Tree가 분할된 데이타 공간을 식별하는 기능을 수행한다. 따라서 공간 질의 처리시 질의 영역에 해당하는 R-Tree만 접근하면 되기 때문에 질의 처리 비용을 줄일 수 있다. 마지막으로 실험을 통해 SQR-Tree의 우수성을 입증하였다.
최근 가장 활발하고 많은 연구가 이루어지는 시스템중의 하나는 교통 제어 시스템이다. 이 시스템을 효과적으로 지원하기 위해서는 이동체를 효과적으로 저장하고, 시간 혹은 시공간 질의를 효과적으로 수행하기 위하여 높은 성능을 가진 이동체 데이터베이스 시스템이 필요하다. 빠른 이동체 데이터베이스 시스템의 성능은 병렬 색인을 이용하여 구축될 수 있다. 이 논문에서는 시공간 인접성과 이동체 특성에 기반한 디클러스터링 정책을 제시한다. 이동체의 진행 방향에 대한 예측을 통하여 색인의 노드에 대한 성장을 예측하고, 이를 토대로 병렬 색인을 구축한다. 실험 결과 제시된 기법은 기존의 다른 정책에 비하여 최대 15%이상의 성능 향상이 있다. 이 결과는 단일 디스크를 사용할 때에 비하여 디스크 당 50%이상의 성능향상 결과이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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