[논문]국가 공간정보 인프라의 클라우드 서비스 기술개발 방안 수립

윤준희; 김창윤; 문현석

doi:10.5762/kais.2017.18.3.469

국가 공간정보 인프라의 클라우드 서비스 기술개발 방안 수립
The Establishment for Technology Development Plan for National Spatial Information Infrastructure Cloud Service 원문보기

한국산학기술학회논문지 = Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, v.18 no.3, 2017년, pp.469 - 477

윤준희 (한국건설기술연구원) , 김창윤 (한국건설기술연구원) , 문현석 (한국건설기술연구원)

초록
AI-Helper

클라우드 컴퓨팅은 서로 다른 위치에 존재하는 IT 자원을 가상화 기술을 활용에 다양한 사용자에게 제공하는 기술이다. 국가 공간정보는 관리 주체가 분산됨에 따라 최신의 갱신된 정보를 사용할 수 없는 문제가 존재한다. 또한 GIS 분석기능을 기관 별로 독자적으로 구축하여 사용하고 있기 때문에 국가예산이 낭비되고 있다. 이러한 문제점 들은 클라우드 서비스를 도입함으로써 해결될 수 있다. 그러나 한국 공간정보 시스템에 클라우드를 도입하기 위한 연구는 기술개발의 방향 제안에 머물러 있고 구체적 개발 방안을 제시하지는 못하고 있다. 본 연구에서는 국가 공간정보 인프라의 클라우드 서비스 기술 개발 방안을 수립한다. 첫 번째로 정책 및 기술적 환경과 현황분석을 통해 시사점을 도출하여 기술개발 목표를 설정한다. 두 번째로 목표를 달성하기 위한 기술요소 및 핵심 기술요소를 평가 요소에 대한 전문가 분석으로 도출한다. 그 결과 총 열 세 개의 핵심 기술요소가 도출되었다. 마지막으로 각 핵심 기술요소를 구성하는 총 서른 한 개의 연구활동이 정의되었다. 본 연구를 통해 도출된 핵심 기술요소 및 연구활동은 추후 국가 공간정보 인프라에 클라우드 서비스를 도입하기 위한 기술 개발 로드맵으로 활용될 수 있을 것이다.

Abstract ▼ AI-Helper

Cloud computing is an IT resource providing technology to various users by using virtualization technology. Newly updated spatial information may not be used by other organizations since management authorities are dispersed for Korean public spatial information. Further, the national budget is wasted since each organization independently implements renewable GIS analysis function. These problems can be solved by applying cloud service. However, research related to the application of cloud service to Korea spatial information system has been proposed in the technology development direction, and no detailed development plan has been proposed. In this paper, we deal with the establishment of a technology development plan for national spatial information infrastructure cloud service. First, we deduct the implication to derive the technology development goals by analyzing the political and technical environment. Second, technology and critical technology elements are derived to achieve the goals of the specialist's analysis based on the evaluation elements. As a result, thirteen critical technology elements are derived. Finally, thirty-one research activities, which comprise the critical technology elements, are defined. Critical technology elements and research activities derived in this research will be used for the generation of a technology development road-map.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

GeoCloud 기반 공간정보 서비스 요소 구축 기술(P3)개발의 주요 목표는 기존 성과물 들을 활용하여 공간정보 분석 서비스를 개발하기 위한 요소 기능 구축기술의 개발이다. 기존의 서비스 요소 기능들이 각 시스템 별로 개별 서비스를 제공하였다면 본 플랫폼에서는 다양한 서비스 요소 기능 들이 서로 조합하는데 무리가 없도록 개발되어야 한다.
GeoCloud 기반 서비스 공통 프레임워크 요소 구축기술(P4) 개발의 주요 목표는 본 플랫폼을 이용하여 구축된 공간데이터 분석 서비스가 다른 사용자에 의해 재사용될 수 있는 서비스 공통 프레임워크 요소의 구축기술 개발이다. 따라서 개발의 주안점은 일정한 기준 하에 서비스가 개발되고 등록되고 폐기되어 서비스 전 주기에 걸쳐 관리되도록 하는 기술의 개발이다.
GeoCloud 플랫폼 구축을 위한 통합 운영 관리 기술(P1) 개발의 주요 목표는 클라우드 기반의 공간정보 서비스 개발 플랫폼을 통합 운영하기 위한 기반 기술의 개발이다. 따라서 개발의 주안점은 공간데이터 및 GeoCloud 기반 서비스의 연계가 가능하여야 하며 플랫폼을 구성하는 필수 기본 기능의 개발이다.
공간데이터의 실시간 갱신 반영 및 제공기술(D3) 개발의 목표는 분산된 데이터 구조 하에서 데이터 관리 주체의 갱신이 실시간으로 반영되도록 하는 것이다. 따라서 기술개발의 주안점은 관리주체가 다른 공간데이터 간 정합성을 유지할 수 있는 클라우드 기반 품질 관리체계 구축이 되어야 한다.
대용량 시계열 공간정보 통계분석 서비스 기술(S3)개발의 주요 목표는 장기간 변화되고 있는 공간데이터에 대한 통계분석이 가능하도록 하는 것이다. 기존의 공간정보 분석서비스도 시계열 데이터에 대한 분석을 제공하고 있지만 개별 컴퓨터에서의 저장 용량 및 분석을 위한 CPU한계가 있는 실정이며, 이러한 한계는 클라우드 환경 하에서 해결될 수 있다.
GeoCloud 플랫폼 구축을 위한 통합 운영 관리 기술(P1) 개발의 주요 목표는 클라우드 기반의 공간정보 서비스 개발 플랫폼을 통합 운영하기 위한 기반 기술의 개발이다. 따라서 개발의 주안점은 공간데이터 및 GeoCloud 기반 서비스의 연계가 가능하여야 하며 플랫폼을 구성하는 필수 기본 기능의 개발이다. 이를 구성하는 연구활동으로는 GeoCloud 서비스 개발 플랫폼 구축원칙의 정의, 서비스 개발 플랫폼 시스템 핵심기능의 개발, 그리고 첫 번째 세부인 DaaS에 저장되어있는 데이터와의 연계 인터페이스 기술 개발 등을 들 수 있다.
기존의 공간데이터 저장기술이 단일 스토리지 내의 저장기술 이었다면, 클라우드 환경에서 필요한 저장기술은 분산 스토리지 기술을 통한 대용량 정형/비정형 데이터의 저장이 되어야 한다. 따라서 개발의 주안점은 공간정보 전용 분산 스토리지 기술의 개발이다. 이를 구성하는 연구활동으로는 클라우드 기반 하의 공간데이터 관리기술 개발, 공간데이터 추출기술 개발, 공간데이터 변환/저장기술 개발, 공간 데이터웨어하우스 설계 및 용량 산정 등을 들 수 있다.
예를 들면 똑같은 주소를 나타내는 속성정보라 하더라도 데이터베이스에 따라 ‘주소’라 표현되거나 ‘소재지’라 표현될 수 있다. 따라서 개발의 주안점은 다중 사용자를 지원하고 분산 데이터베이스 하에서의 이력사항의 관리 및 추적이 용이하도록 검색기능이 향상된 기술의 개발이다. 이를 구성하는 연구활동으로는 온톨로지 기반의 공간 데이터 처리기술 개발, 기 구축 데이터에 시맨틱 기술을 활용한 신규 데이터 생성, 지능형 공간 데이터 검색기술 개발 등이다.
GeoCloud 기반 서비스 공통 프레임워크 요소 구축기술(P4) 개발의 주요 목표는 본 플랫폼을 이용하여 구축된 공간데이터 분석 서비스가 다른 사용자에 의해 재사용될 수 있는 서비스 공통 프레임워크 요소의 구축기술 개발이다. 따라서 개발의 주안점은 일정한 기준 하에 서비스가 개발되고 등록되고 폐기되어 서비스 전 주기에 걸쳐 관리되도록 하는 기술의 개발이다. 이를 구성하는 연구활동으로는 표준 서비스 개발 프레임워크 정의, 공간 데이터와 서비스의 관리기술 개발, API 서비스 등록 및 관리기술의 개발 등이 포함되어야 한다.
기존의 서비스 요소 기능들이 각 시스템 별로 개별 서비스를 제공하였다면 본 플랫폼에서는 다양한 서비스 요소 기능 들이 서로 조합하는데 무리가 없도록 개발되어야 한다. 따라서 개발의 주안점은 일정한 표준(예:OGC)을 지키는 다양한 서비스 요소 기능들의 개발이다.이를 구성하는 연구활동으로는 공간 데이터의 저장/탑재관리 요소기능 구축기술의 개발, 공간 데이터 분석 요소 기능 구축기술의 개발, 그리고 공간 데이터의 전송 및 표출 요소 기능 구축기술의 개발이 포함되어야 한다.
기존의 공간정보 분석서비스도 시계열 데이터에 대한 분석을 제공하고 있지만 개별 컴퓨터에서의 저장 용량 및 분석을 위한 CPU한계가 있는 실정이며, 이러한 한계는 클라우드 환경 하에서 해결될 수 있다. 따라서 개발의 주안점은 장기간(예: 수십 년간)의 시계열 공간정보 통계분석이 가능한 통계분석 서비스의 개발이다. 이를 구성하는 연구활동으로는 대용량 공간데이터 시계열 통계분석 서비스의 도출, 공간정보 시계열 분석시스템의 개발, 그리고 시스템 운영방안이 포함되어야 한다.
본 연구에서는 Youn[9]의 연구를 확대발전시켜 국가공간정보 인프라의 클라우드 서비스 기술을 개발하기 위한 연구 과제를 기획한다. 본 논문은 다음과 같이 구성된다.
본 연구에서는 국가공간정보 인프라의 클라우드 서비스 기술개발 방안을 수립하였다. 정책적 기술적 동향을 분석하여 시사점을 도출하였다.
2장의 현황분석에서는 정책적, 기술적 현황을 분석하였다. 본 장에서는 우선, 2장에서 도출된 시사점 및 개선방안을 기반으로 국가공간정보 인프라의 클라우드 서비스 기술개발의 목표를 설정한다. 설정된 목표는 첫째, 데이터 측면의 실시간 갱신 반영이 가능한 GeoCloud 데이터 관리기술 개발(G1), 둘째, 플랫폼 측면에서 기존 성과물들을 활용한 서비스 개발 플랫폼 구축기술 개발(G2), 셋째, SW 측면에서 집단지성을 활용하는 GeoCloud SW 구현기술 개발(G3)이다.
온톨로지 기반의 공간데이터 가공 및 시맨틱 추론을 통한 공간데이터 검색기술(D2) 개발의 주요 목표는 클라우드 환경의 분산형 데이터베이스에 대한 효율적인 검색이다. 기존 데이터베이스 검색이 단일 데이터베이스를 대상으로 하였다면 클라우드 환경에서의 검색은 분산된 데이터베이스에 대한 검색이 가능하여야 한다.
위치 및 속성정보 융합을 위한 가상데스크탑 인프라(VDI: Virtual Desktop Infra) 구축기술(P2) 개발의 주요 목표는 클라우드 환경에서 다중 사용자가 공간정보 분석 서비스를 개발하기 위한 가상 작업 인프라 환경의 제공이다. 기존에 공간정보 분석 서비스를 개발하기 위해서 GIS 툴들을 개별 구매하여 작업하였다면, 본 플랫폼에서는 이러한 툴을 사전에 탑재하여 임대 등의 방식으로 사용하게 하여야 한다.
Shin and Song[5]은 국내 공공부문에 클라우드 서비스를 적용할 분야에 대한 우선순위를 도출하였다. 이 논문에서는 해외 도입사례를 분석하여 정보기술 아키텍처의 서비스 참조모형에 매핑하는 방식을 통해 대국민 서비스와 정부 내 지원 서비스의 우선순위를 도출하였다. Lee and Yoon[6]은 한국 전자정부의 상대적 미래우위 전략을 찾기 위해 클라우드 컴퓨팅 기술을 도입하는 기술개발 방향을 수립한 바 있다.
지오시맨틱 기술을 활용한 재난 위험도 예측 서비스기술(S2) 개발의 주요 목표는 물리적 한계를 극복한 공간 데이터의 공동 활용을 통해 재해 위험도를 예측하는 것이다. 기존의 재해 위험도 예측 서비스는 독립 시스템에 의한 분석이 이루어지고 사용자의 참여에 제약이 있었다면, 본 서비스는 crowd-sourcing 데이터 기반의 재해예측 시맨틱 알고리즘 구축이 가능하도록 개발의 주안점을 두어야 한다.

제안 방법

2장의 현황분석에서는 정책적, 기술적 현황을 분석하였다. 본 장에서는 우선, 2장에서 도출된 시사점 및 개선방안을 기반으로 국가공간정보 인프라의 클라우드 서비스 기술개발의 목표를 설정한다.
기술수요 조사를 통해 도출된 기술요소 중, 중요도를 비교하여 핵심 기술요소(Critical Technology Element)를 도출한다. 중요도를 정량적으로 평가하기 위하여 KAIA[13]가 사용하였던 여섯 개의 지표를 사용한다.
정책적 기술적 동향을 분석하여 시사점을 도출하였다. 도출된 개선방안을 기반으로 세 가지 기술개발 목표를 설정하였다. 설정된 목표는 첫째, 데이터 측면의 실시간 갱신 반영이 가능한 GeoCloud 데이터 관리기술 개발, 둘째, 플랫폼 측면에서 기존 성과물들을 활용한 서비스 개발 플랫폼 구축기술 개발, 셋째, SW 측면에서 집단지성을 활용하는 GeoCloud SW 구현기술 개발이다.
1장에서 선정된 세세부 과제의 성능수준을 정의하고 연구활동을 도출한다. 성능수준에서는 기존 기술 대비 목표 개발기술의 성능수준을 비교하여 기술 개발의 주안점을 도출한다. 연구활동은 세세부 과제의 성능수준을 달성하기 위한 구체적인 연구내용이다.
Youn[9]은 국가공간정보통합체계(NSDI)에 클라우드 컴퓨팅 기술을 적용하기 위한 시스템 아키텍처를 설계하였다. 이 연구에서는 NSDI의 확대발전을 위해 서비스 클라우드를 도입하기 위한 서비스 시나리오, 목표시스템 개념도, 그리고 거버넌스를 제안하였다. 해당 연구에서는 공간정보 시스템에 클라우드 도입을 위한 개념은 제안하였으나 시스템의 도입을 위해 필요한 구체적인 연구개발 과제를 도출하지 않은 한계를 지니고 있다.
KHRIS[7]는 공간정보시스템 클라우드화를 위한 정책을 제안하였다. 이 연구에서는 공간정보 인프라의 클라우드 컴퓨팅 전략, 추진과제, 제도정비 방안, 그리고 정책적 협력체계 구축 등을 제시하였다. 해당 연구에서 제안한 추진과제는 전략계획 수립, 평가방안 마련, 프레임워크 설계, 컴퓨팅 전환 등의 과제 대한 로드맵을 포함하며 이의 실행을 위한 세부 연구과제(연구활동)의 도출은 다루지 않았다.
기술개발의 목표를 달성하기 위해서 필요한 기술요소는 환경분석 결과 및 연구원, 학교, 업체에 재직 중인 연구자로 구성된 전문가 풀에 대한 기술수요조사를 통하여 도출된다. 전문가 풀을 대상으로 한 기술수요 조사는 워크숍 형태로 총 3회에 걸쳐 진행되었다. 그 결과, 세 가지 연구개발 목표(G1, G2, G3)를 달성하기 위해 각각 여섯 가지, 일곱 가지, 다섯 가지의 총 18개 기술요소가 도출되었다.
본 연구에서는 국가공간정보 인프라의 클라우드 서비스 기술개발 방안을 수립하였다. 정책적 기술적 동향을 분석하여 시사점을 도출하였다. 도출된 개선방안을 기반으로 세 가지 기술개발 목표를 설정하였다.
이 연구에서는 공간정보 인프라의 클라우드 컴퓨팅 전략, 추진과제, 제도정비 방안, 그리고 정책적 협력체계 구축 등을 제시하였다. 해당 연구에서 제안한 추진과제는 전략계획 수립, 평가방안 마련, 프레임워크 설계, 컴퓨팅 전환 등의 과제 대한 로드맵을 포함하며 이의 실행을 위한 세부 연구과제(연구활동)의 도출은 다루지 않았다. Xing et.

대상 데이터

이러한 평가요소를 기준으로 총 18개 기술요소에 대한 평가를 수행한다. 기술요소 평가는 기술수요 조사 시 사용되었던 전문가 풀을 대상으로 한 워크샵을 통해 결정되었다. 또한 여섯 가지 평가지표 중 세 가지 이상의 지표에 해당하는 과제를 핵심기술요소로 선정한다.
두 번째 연구개발 세부과제인 ‘기존 성과물들을 활용한 서비스 개발 플랫폼 구축기술 개발’의 세세부 과제로는 GeoCloud 플랫폼 구축을 위한 통합 운영 관리 기술(P1),위치 및 속성정보 융합을 위한 가상데스크탑 인프라(VDI: Virtual Desktop Infra) 구축기술(P2), GeoCloud기반 공간정보 서비스 요소 구축 기술(P3), 그리고 GeoCloud 기반 서비스 공통 프레임워크 요소 구축기술(P4)이 선정되었다.
세 번째 연구개발 세부과제인 ‘집단지성을 활용하는 GeoCloud SW 구현기술 개발’의 세세부 과제로는 사용자 지향적 지도생성 및 공유 서비스 기술(S1), 지오시맨틱 기술을 활용한 재난 위험도 예측 서비스 기술(S2), 그리고 대용량 시계열 공간정보 통계분석 서비스 기술(S3)이 선정되었다.
설정된 목표는 첫째, 데이터 측면의 실시간 갱신 반영이 가능한 GeoCloud 데이터 관리기술 개발, 둘째, 플랫폼 측면에서 기존 성과물들을 활용한 서비스 개발 플랫폼 구축기술 개발, 셋째, SW 측면에서 집단지성을 활용하는 GeoCloud SW 구현기술 개발이다. 전문가기술수요 조사를 바탕으로 목표를 달성하기 위한 총 18가지의 기술요소가 선정되었다. 기술요소들은 여섯 가지 평가지표를 활용하여 그 중요도가 평가되었다.
첫 번째 연구개발 세부과제(연구목표)인 ‘실시간 갱신반영이 가능한 GeoCloud 데이터 관리기술 개발’의 세세부 과제(핵심기술요소)로는 정적/동적 공간데이터 저장기술(D1), 온톨로지 기반의 공간데이터 가공 및 시맨틱 추론을 통한 공간데이터 검색기술(D2), 그리고 공간데이터의 실시간 갱신 반영 및 제공기술(D3)이 선정되었다.

이론/모형

기술수요 조사를 통해 도출된 기술요소 중, 중요도를 비교하여 핵심 기술요소(Critical Technology Element)를 도출한다. 중요도를 정량적으로 평가하기 위하여 KAIA[13]가 사용하였던 여섯 개의 지표를 사용한다. 사용된 평가지표(EI: Evaluation Index)는 첫째, 이 기술이 사용요구조건, 비용, 일정 등에 직접적으로 영향을 미치는가?(평가지표명: EI.

성능/효과

전문가 풀을 대상으로 한 기술수요 조사는 워크숍 형태로 총 3회에 걸쳐 진행되었다. 그 결과, 세 가지 연구개발 목표(G1, G2, G3)를 달성하기 위해 각각 여섯 가지, 일곱 가지, 다섯 가지의 총 18개 기술요소가 도출되었다. 각 연구목표 별 기술요소는 아래의 Fig.

후속연구

마지막으로 핵심 기술요소를 구성하는 연구활동을 정의하였다. 본 연구는 기술개발 과제를 기획한 것으로써, 실제 기술개발이 되기 위해서는 기술을 개발하기 위한 예산과 일정을 정의하는 로드맵의 작성이 필요하다. 본 연구에서 도출된 핵심 기술요소 및 연구활동은 추후 국가 공간정보 인프라의 클라우드 서비스 기술을 개발하기 위한 로드맵 수립에 활용될 수 있을것이다.
본 연구는 기술개발 과제를 기획한 것으로써, 실제 기술개발이 되기 위해서는 기술을 개발하기 위한 예산과 일정을 정의하는 로드맵의 작성이 필요하다. 본 연구에서 도출된 핵심 기술요소 및 연구활동은 추후 국가 공간정보 인프라의 클라우드 서비스 기술을 개발하기 위한 로드맵 수립에 활용될 수 있을것이다.
국가 공간정보 정책을 분석한 시사점은 다음과 같이 정리된다. 첫째, 공공 공간정보의 적극 개방과 민간공간정보의 공유를 위한 유통체계의 개선이 필요하다.둘째, 갱신된 공간정보의 클라우드 전환으로 다른 데이터와의 연계기능 강화가 필요하다.
이상의 내용을 기반으로 도출된 국내외 공간정보 클라우드 SW 서비스분석의 시사점은 다음과 같다. 첫째, 공공성이 강한 국가공간정보 활용 SW의 제공이 필요하다. 둘째, 다양한 사용자의 데이터 제작 참여를 가능하게 하는 SW의 제공이 필요하다.
따라서 공간정보 인프라의 서비스 측면 기술동향 및 현황분석을 통해 도출되는 시사점은 다음과 같이 정리될 수 있다. 첫째, 중복 구축되고 있는 서비스 기능의 일괄 제공 필요, 둘째, 기관 별로 중복보유하고 있는 공간정보 전산자원의 공유 필요, 셋째, 개발된 분석모형 성과의 공동 활용 필요 등이다.
이 연구에서는 NSDI의 확대발전을 위해 서비스 클라우드를 도입하기 위한 서비스 시나리오, 목표시스템 개념도, 그리고 거버넌스를 제안하였다. 해당 연구에서는 공간정보 시스템에 클라우드 도입을 위한 개념은 제안하였으나 시스템의 도입을 위해 필요한 구체적인 연구개발 과제를 도출하지 않은 한계를 지니고 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	클라우드 서비스는 서비스 유형에 따라 어떻게 구분 되는가?	이는 각PC 내부 저장장치에 프로그램을 설치하여 이용하는 것이 아니라 인터넷 네트워크를 통해 필요한 자원을 이용하는 방식이다. 클라우드 서비스는 서비스 유형에 따라IaaS(Infrastructure As A Service), DaaS(Data As AService), PaaS(Platform As a Service), 그리고SaaS(Software As A Service) 등으로 분류된다. IaaS,DaaS, PaaS, SaaS는 각각 이용자가 필요로 하는 하드웨어 자원, 데이터 자원, 개발에 필요로 하는 플랫폼SW를 임, 대하거나 제공하는 서비스를 이야기한다.
	클라우드 컴퓨팅의 정의는 무엇인가?	클라우드 컴퓨팅은 ‘서로 다른 물리적인 위치에 존재하는 컴퓨터들의 자원을 가상화 기술로 통합해 제공하는 기술로 하드웨어, SW 등 전산자원을 필요로 하는 곳에 필요한 만큼 제공하는 기술’로 정의될 수 있다. 이는 각PC 내부 저장장치에 프로그램을 설치하여 이용하는 것이 아니라 인터넷 네트워크를 통해 필요한 자원을 이용하는 방식이다.
	클라우드 컴퓨팅을 도입하여 생기는 장점은 무엇인가?	이러한 클라우드 컴퓨팅을 도입하면 정보의 입출력을 위한 키보드 및 모니터 등 최소한의 인터페이스만 남기고 CPU,스토리지, SW 등 나머지 모든 전산 자원은 클라우드에둘 수 있다. 따라서 사용자가 구매, 운영 및 유지보수 걱정 없이 언제 어디서나 저렴한 가격으로 접근하여 사용할 수 있는 장점이 있는 것이다[1]. Kim and Lee[2]는 클라우드 컴퓨팅 기술의 도입에 따른 비용 절감이 약55%에 달한다고 하였다.

참고문헌 (13)

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KAIA, "Final Report for Future Internet Technology Based Spatial Information Integration and Intelligent Technology Development Plan", Korea Agency for Infrastructure Technology Advancement, 2015.
C. Li, P. Liu, J. Yin, X. Liu, "The Concept, Key Technology and Applications of Temporal-Spatial Information Infrastructure", Geo-Spatial Information Science, vol. 19, no. 2, pp. 148-156, 2016. DOI: https://doi.org/10.1080/10095020.2016.1179440

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S. Y. Shin, S. H. Song, "A Priority Study for Applying Public Cloud Services in Korea by Mapping the SRM with Overseas Cloud Services in the Public Sector", Internet and Information Security, vol. 3, no. 3, pp. 67-89, 2012.
S. Y. Lee, H. J. Yoon, "The Study on Development of Technology for Electronic Government of S. Korea with Cloud Computing Analysed by the Application of Scenario Planning", The Journal of The Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 7, no. 6, pp. 1245-1258, 2012.
KRIHS, "Cloud Computing Adoption for the Geospatial Information System of Public Sector", Korea Research Institute for Human Settlements, http://www.krihs.re.kr/publica/reportView.do?num36079 19 (last date accessed: 15 August 2016), 2015.
T. Xing, S. Zhang, L. Tao, "Cloud-Based Spatial Information Service Architecture within LBS", Positioning, vol. 5, pp. 59-65, 2014. DOI: https://doi.org/10.4236/pos.2014.53008

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J. Youn, The Establishment of Service Cloud Based Expansion and Developing Plan for National Spatial Data Infrastructure, Journal of the Korean Academia-Industrial Cooperation Society, vol. 17, no. 1, pp. 367-373, 2016. DOI: https://doi.org/10.5762/KAIS.2016.17.1.367

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J. H. Kim, S. H. Kim, S. K. Kim, S. M. Kim, J. H. Jung, J. Heo, "A Study on the Reorganization of the National Spatial Information System", Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, vol. 33, no. 5, pp. 373-383, 2015. DOI: https://doi.org/10.7848/ksgpc.2015.33.5.373

원문보기 상세보기
MLTM, "Development Plan for NSDI Platform, Ministry of Land", Transportation and Maritime Affairs, 2012.
MLTM, "A Policy Research on National Spatial Information Integrated DB Usage Foundation and Action Plan, Ministry of Land", Transportation and Maritime Affairs, 2011.
KAIA, "Final Report for SOC Facility Performance Evaluation Technology Development Plan", Korea Agency for Infrastructure Technology Advancement, 2014.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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