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공간 데이터 마이닝 시스템의 설계 및 구현
Design and Implementation of a Spatial Data Mining System 원문보기

한국공간정보시스템학회 논문지 = Journal of Korea Spatial Information System Society, v.11 no.2, 2009년, pp.119 - 132  

배덕호 (한양대학교 전자컴퓨터통신학과) ,  백지행 (한양대학교 전자컴퓨터통신학과) ,  오현교 (한양대학교 전자컴퓨터통신학과) ,  송주원 (한양대학교 전자컴퓨터통신학과) ,  김상욱 (한양대학교 전자컴퓨터통신학과) ,  최명회 (네이버 시스템(주) 모바일 사업부) ,  조현주 (네이버 시스템(주) 모바일 사업부)

초록
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GIS 기술의 발달로 많은 양의 공간 데이터가 축적됨에 따라 공간 데이터 마이닝의 중요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 새로운 공간 데이터 마이닝 시스템 SD-Miner를 제안한다. SD-Miner는 크게 입력과 출력을 담당하는 사용자 인터페이스, 공간 데이터 마이닝 기능을 처리하는 데이터 마이닝 모듈, DBMS를 이용하여 데이터를 저장하고 관리하는 데이터 저장 모듈의 세 부분으로 구성된다. 특히, 데이터 마이닝 함수 모듈에서는 공간 데이터 마이닝의 주요 기법인 공간 클러스터링, 공간 분류, 공간 특성화, 시공 간 연관규칙 탐사 기능을 제공한다. SD-Miner는 다음과 같은 특징을 가진다. SD-Miner는 사용자로 하여 금 공간 데이터 마이닝뿐만 아니라 비 공간 데이터에 대한 마이닝도 가능하게 하며, 각 마이닝 함수들을 라이브러리 형태로 제공하기 때문에 다른 시스템에서도 쉽게 사용 가능하다. 또한, 마이닝 매개 변수들을 테이블의 형태로 입력받기 때문에 시스템의 범용성이 높다. 개발된 SD-Miner의 실용성을 규명하기 위하여 실제 공간 데이터를 이용한 데이터 마이닝을 수행함으로써 여러 가지 의미있는 결과를 도출한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Owing to the GIS technology, a vast volume of spatial data has been accumulated, thereby incurring the necessity of spatial data mining techniques. In this paper, we propose a new spatial data mining system named SD-Miner. SD-Miner consists of three parts: a graphical user interface for inputs and o...

주제어

#공간 데이터   #공간 데이터 마이닝  

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
SD-Miner는 무엇으로 구성되는가? 본 논문에서는 새로운 공간 데이터 마이닝 시스템 SD-Miner를 제안한다. SD-Miner는 크게 입력과 출력을 담당하는 사용자 인터페이스, 공간 데이터 마이닝 기능을 처리하는 데이터 마이닝 모듈, DBMS를 이용하여 데이터를 저장하고 관리하는 데이터 저장 모듈의 세 부분으로 구성된다. 특히, 데이터 마이닝 함수 모듈에서는 공간 데이터 마이닝의 주요 기법인 공간 클러스터링, 공간 분류, 공간 특성화, 시공 간 연관규칙 탐사 기능을 제공한다.
데이터 마이닝 함수 모듈에서는 무엇을 제공하는가? SD-Miner는 크게 입력과 출력을 담당하는 사용자 인터페이스, 공간 데이터 마이닝 기능을 처리하는 데이터 마이닝 모듈, DBMS를 이용하여 데이터를 저장하고 관리하는 데이터 저장 모듈의 세 부분으로 구성된다. 특히, 데이터 마이닝 함수 모듈에서는 공간 데이터 마이닝의 주요 기법인 공간 클러스터링, 공간 분류, 공간 특성화, 시공 간 연관규칙 탐사 기능을 제공한다. SD-Miner는 다음과 같은 특징을 가진다.
GDBSCAN 방식이 사람이 판단한 경우와 가장 유사한 클러스터를 구성하는 이유는 무엇인가? GDBSCAN 방식은 다음과 같은 장점들을 갖는다. 첫째, 다른 클러스터링 방법과 달리 크기와 모양을 가지는 공간 객체들을 클러스터링 하기에 적합하며, 밀도기반 클러스터링 기법을 이용하기 때문에 사람이 판단한 경우와 가장 유사한 클러스터를 구성한다. 따라서 공간 데이터의 특성을 가장 잘 반영하여 클러스터링을 수행할 수 있다.
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참고문헌 (26)

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