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건물 데이터베이스 구축을 위한 그래프 토폴로지 설계 및 패턴매칭 구현
Graph Topology Design for Generating Building Database and Implementation of Pattern Matching 원문보기

한국측량학회지 = Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, v.31 no.5, 2013년, pp.411 - 419  

최효석 (Dept. of Geoinformation Engineering, Sejong University) ,  염재홍 (Dept. of Geoinformation Engineering, Sejong University) ,  이동천 (Dept. of Geoinformation Engineering, Sejong University)

초록
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3차원 건물을 모델링하기 위해 항공영상 또는 라이다 데이터를 이용하여 건물 외곽선 추출이나 지붕을 구성하는 패치를 추출하는 단계를 거친다. 이러한 3차원 정보를 자동으로 획득하는 알고리즘 개발과 같은 효과적인 정보의 획득에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으나, 추후 추출된 정보의 활용이나 유지관리에 대한 연구는 미흡한 상태이다. 본 연구는 3차원 정보를 얻었다는 가정 하에 건물의 형태에 따른 검색을 위한 연구이다. 이를 위하여 벽면, 분할 지붕면, 바닥과 같은 건물의 구성체를 노드(node)로 표현하고 이들의 인접성 관계를 그래프 구조로 객체의 형태를 정의하는 토폴로지 설계 방법을 제안하였다. 제안된 방법에 의해 생성된 토폴로지를 건물 그래프 데이터베이스에 저장하고, 토폴로지 정보를 이용한 패턴매칭을 수행하여 건물을 검색한 결과의 분석을 통해 제안된 객체 토폴로지 설계방법의 효용성을 입증하였다. 그래프 구조의 토폴로지를 기반으로 건물을 검색할 수 있었으며, 검색 조건을 부여하여 건물의 유사 정도를 조절하며 검색할 수 있었다. 또한 축척 및 회전에 불변한 객체의 형태묘사 방법으로 사용될 수 있다고 사료된다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Research on developing algorithms for building modeling such as extracting outlines of the buildings and segmenting patches of the roofs using aerial images or LiDAR data are active. However, utilizing information from the building model is not well implemented yet. This study aims to propose a sche...

주제어

#그래프 데이터베이스   #건물 위상구조   #형태묘사   #형태정합  

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
NOSQL은 저장하는 방식에 따라 어떻게 분류되는가? NOSQL은 저장하는 방식에 따라 다양한 데이터모델을 가지고 있으며, Key-Value, Column family, Document database 및 Graph database로 분류된다. 특히, 그래프 데이터베이스는 그래프의 노드(Node)와 관계(Relationship), 속성(Property)구조로 데이터를 저장한다.
NOSQL의 장점은? 빅데이터에 적합하지 않는 관계형 데이터베이스의 대안으로 NOSQL(Not Only SQL)이라는 새로운 개념의 데이터베이스가 등장하였다. NOSQL의 장점은 비관계형으로 관계형 데이터베이스의 테이블 사이를 연결하는 JOIN을 사용하지 않기 때문에 검색 속도가 빠르다. 또한 테이블과 같은 일정하고 획일화된 구조를 가지고 있지 않으므로 유연하게 확장성이 용이하고, 단순한 key와 value의 쌍으로 데이터를 저장하기 때문에 대용량 데이터를 처리하는데 적합하다.
빅데이터 시대에 당면한 문제는 무엇인가? (2011)은 빅데이터를 기존 데이터베이스의 수집 · 저장 · 관리 · 분석의 범위를 넘어서는 대량의 데이터세트라 정의하였고 Gantz and Reinsel(2011)은 이러한 데이터로부터 새로운 가치를 도출하고 결과를 분석하는 기술을 의미한다고 하였다. 이와 같이 방대하고 다양한 데이터를 입력하고 처리하기 위하여 기존에 많이 사용되고 있는 관계형 데이터베이스 구조는 여러 문제점을 야기하고 한계에 도달하게 될 것이다. 이와 같은 현상은 빅데이터 시대에 당면한 문제이며, 데이터양과 종류 및 형태가 방대한 공간정보 데이터 처리를 위하여 해결해야 할 과제이다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (6)

  1. Gantz, J. and Reinsel, D. (2011), Extracting Value from Chaos, International Data Corporation(IDC), IDC 1142, Framingham, U.S.A., pp. 1-12. 

  2. Joo, Y., Kim, K., and Hahm, C. (2012), An Evaluation Scheme on Feasibility in Public Sector for 3D Geo-Spatial Information - Focusing on Production of Digital Mapping, Journal of The Korean Society for GeoSpatial Information System, Vol. 20, No. 3, pp. 73-82. (in Korean with English abstract) 

    원문보기 상세보기 crossref

  3. Kim, N. and Kim, Y. (2012), A building outline extraction scheme using tile-based topographical classification from aerial LiDAR data and building tile's airborne image, Korea Computer Congress 2012, KIISE, 27-29 June, Jeju, Korea, Vol. 39, pp. 4-6. 

  4. Kim, S. and Lee, I. (2009), Regularization of 3D Building Models, KSRS Spring Conference 2009, KSRS, 29 March, Seoul, Korea, pp. 296-300. 

  5. Manyika, J., Chui, M., Brown, B., Bughin, J., Dobbs, R., Roxburgh, C. and Byers, A. H. (2011), Big data: The Next Frontier for Innovation, Competition, and Productivity, McKinsey Global Institute, New York, USA, pp. 1. 

  6. Verma, V., Kumar, R. and Hsu, S. (2006), 3D Bilding Detection and Modeling from Aerial LiDAR Data, 2006 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, New York, 17-22 June, USA, Vol. 2, pp. 2213-2220. 

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