지형공간 데이터 갱신 의사결정 SDW 설계 및 Spatial OLAP 구현 Spatial data warehouse design and spatial OLAP implementation for decision-making of geospatial data update원문보기
여러 공공기관 및 지자체 둥에서는 다양한 타입의 백터와 래스터 데이터와 같이 많은 양이 지형공간 데이터를 데이터베이스화되어 수집하고, 관리 및 유지하고 있다. 이러한 지형공간 데이터는 정확한 정보를 제공하고, 데이터의 현재성 및 최신성을 유지하기 위하여 지속적인 모니터링 과정을 수행해야 한다. 그리고 매핑된 지역의 데이터는 다양한 종류의 데이터(GPS(Global Positioning System), DEM(Digital Elevation Model), ...
여러 공공기관 및 지자체 둥에서는 다양한 타입의 백터와 래스터 데이터와 같이 많은 양이 지형공간 데이터를 데이터베이스화되어 수집하고, 관리 및 유지하고 있다. 이러한 지형공간 데이터는 정확한 정보를 제공하고, 데이터의 현재성 및 최신성을 유지하기 위하여 지속적인 모니터링 과정을 수행해야 한다. 그리고 매핑된 지역의 데이터는 다양한 종류의 데이터(GPS(Global Positioning System), DEM(Digital Elevation Model), LiDAR(Light Detection And Ranging), Aerial Photography, Satellite Image, 3D Building Model, Texture Image, Video 등)와 함께 증가하고 있으며, 이를 유지하기 위한 비용 또한 증가하고 있다. 이에 따라 비용을 최소화하면서 동시에 어느 지역에 지형공간 데이터의 갱신이 발생했는지, 어떠한 종류의 지형공간 데이터를 먼저 갱신할 것인지 우선 순위를 결정하는 등 보다 효과적인 방법을 통한 의사결정을 지원하는 것이 필요하게 되었다. 이 연구에서는 지형공간 데이터 갱신에 있어서 나타나는 여러 가지 문제점을 극복하고, 사용자 측면에서 어떤 방식으로 지형공간 데이터를 갱신하는 것이 효과적인지 분석하였다. 그 후, 다차원 데이터베이스 모델에 기반하는 스타 스키마를 적용하여 SDW(Spatial Data Warehouse) 구성요소에 따라 차원테이블과 사실테이블을 설계하고, Spatial ETL(Extraction, Transformation, Loading) 과정을 통해 산재되어 있는 공간 데이터와 속성 데이터를 추출 및 변환하여 공간 DBMS(Database Management System)에 SDW를 구축하여 다차원 공간 분석에 필요한 데이터를 통합 및 관리하도록 하였다. 마지막으로 구축된 SDW를 적용하여 데이터를 다각적인 측면에서 분석하고, 표나 차트 등과 같은 Dashboard 형태로 정보를 시각화하기 위하여 SOLAP(Spatial On-Line Analytical Processing)을 구현하였다. 위와 같은 과정을 통해 가장 최적의 형태로 보다 효율적인 방법으로 공간 데이터 갱신 의사결정을 지원하기 위한 시스템을 제시하였다.
여러 공공기관 및 지자체 둥에서는 다양한 타입의 백터와 래스터 데이터와 같이 많은 양이 지형공간 데이터를 데이터베이스화되어 수집하고, 관리 및 유지하고 있다. 이러한 지형공간 데이터는 정확한 정보를 제공하고, 데이터의 현재성 및 최신성을 유지하기 위하여 지속적인 모니터링 과정을 수행해야 한다. 그리고 매핑된 지역의 데이터는 다양한 종류의 데이터(GPS(Global Positioning System), DEM(Digital Elevation Model), LiDAR(Light Detection And Ranging), Aerial Photography, Satellite Image, 3D Building Model, Texture Image, Video 등)와 함께 증가하고 있으며, 이를 유지하기 위한 비용 또한 증가하고 있다. 이에 따라 비용을 최소화하면서 동시에 어느 지역에 지형공간 데이터의 갱신이 발생했는지, 어떠한 종류의 지형공간 데이터를 먼저 갱신할 것인지 우선 순위를 결정하는 등 보다 효과적인 방법을 통한 의사결정을 지원하는 것이 필요하게 되었다. 이 연구에서는 지형공간 데이터 갱신에 있어서 나타나는 여러 가지 문제점을 극복하고, 사용자 측면에서 어떤 방식으로 지형공간 데이터를 갱신하는 것이 효과적인지 분석하였다. 그 후, 다차원 데이터베이스 모델에 기반하는 스타 스키마를 적용하여 SDW(Spatial Data Warehouse) 구성요소에 따라 차원테이블과 사실테이블을 설계하고, Spatial ETL(Extraction, Transformation, Loading) 과정을 통해 산재되어 있는 공간 데이터와 속성 데이터를 추출 및 변환하여 공간 DBMS(Database Management System)에 SDW를 구축하여 다차원 공간 분석에 필요한 데이터를 통합 및 관리하도록 하였다. 마지막으로 구축된 SDW를 적용하여 데이터를 다각적인 측면에서 분석하고, 표나 차트 등과 같은 Dashboard 형태로 정보를 시각화하기 위하여 SOLAP(Spatial On-Line Analytical Processing)을 구현하였다. 위와 같은 과정을 통해 가장 최적의 형태로 보다 효율적인 방법으로 공간 데이터 갱신 의사결정을 지원하기 위한 시스템을 제시하였다.
Many authorities and local governments collect and maintain huge geospatial database composed of various types of vector and raster data. These geospatial data have to be kept updated and monitored on a regular basis to provide accurate information. As the size of the area to be mapped increases tog...
Many authorities and local governments collect and maintain huge geospatial database composed of various types of vector and raster data. These geospatial data have to be kept updated and monitored on a regular basis to provide accurate information. As the size of the area to be mapped increases together with the variety of data (GPS, DEM, LiDAR, Aerial Photography, Satellite imagery, 3D Building models, Texture images, Videos, etc) collected for these areas, the maintenance cost increases. It is crucial that effective cost-saving decisions be made regarding when and where to update as well as which particular type of geospatial data to update. In this study, geospatial data updating criteria are discussed and a multidimensional database model is proposed to aid the decision making process in updating geospatial data. Based on this model, a star schema SDW(Spatial Data Warehouse) is designed and a SOLAP(Spatial OLAP) is implemented to aid in making optimal decisions regarding geospatial database updating.
Many authorities and local governments collect and maintain huge geospatial database composed of various types of vector and raster data. These geospatial data have to be kept updated and monitored on a regular basis to provide accurate information. As the size of the area to be mapped increases together with the variety of data (GPS, DEM, LiDAR, Aerial Photography, Satellite imagery, 3D Building models, Texture images, Videos, etc) collected for these areas, the maintenance cost increases. It is crucial that effective cost-saving decisions be made regarding when and where to update as well as which particular type of geospatial data to update. In this study, geospatial data updating criteria are discussed and a multidimensional database model is proposed to aid the decision making process in updating geospatial data. Based on this model, a star schema SDW(Spatial Data Warehouse) is designed and a SOLAP(Spatial OLAP) is implemented to aid in making optimal decisions regarding geospatial database updating.
AI-Helper
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.