[논문]Spatial MongoDB를 위한 공간 연산자

곽광진; 윤하영; 신동윤; 신동진; 박정민; 김정준

doi:10.7236/jiibc.2018.18.6.237

Spatial MongoDB를 위한 공간 연산자
Spatial Operator for Spatial MongoDB 원문보기

The journal of the institute of internet, broadcasting and communication : JIIBC, v.18 no.6, 2018년, pp.237 - 242

곽광진 (한국산업기술대학교 스마트팩토리융합학과) , 윤하영 (한국산업기술대학교 컴퓨터공학과) , 신동윤 (한국산업기술대학교 컴퓨터공학과) , 신동진 (한국산업기술대학교 스마트팩토리융합학과) , 박정민 (한국산업기술대학교 컴퓨터공학과) , 김정준 (한국산업기술대학교 컴퓨터공학과)

초록
AI-Helper

최근 인터넷과 SNS의 발전으로 미디어 데이터가 늘어나고 있으며, 사진이나 동영상은 공간 태그를 가지고 있는 경우가 많으므로 이를 분석하기 위한 많은 기술이 발전하고 있다. SNS와 같은 자유도가 높은 데이터를 처리하기 위해서 NoSQL이 각곽을 받고 있으나 대부분의 NoSQL은 공간 데이터에 대한 연산 및 질의가 미비하다. 따라서 본 논문에서는 대표적인 NoSQL 중 MongoDB를 이용하여 공간 연산자를 추가하기 위한 시스템을 설계 및 구현하였다. 본 연구를 통해 다양한 연산자를 사용할 수 있음을 확인하였으며 연산자를 이용하여 다양한 서비스를 할 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper

Recently, media data is increasing due to the development of Internet and SNS. Since photographs and videos often have geo-tags, many techniques have been developed to analyze them. In order to process various kind of such as SNS, NoSQL has been covered. However, most NoSQL does not have enough computation and query about spatial data. Therefore, in this paper, we designed and implemented a system for adding spatial operators using MongoDB among the representative NoSQL. Through this study, it is confirmed that various operators can be used and it is expected that various services can be performed using operators.

주제어

표/그림 (9)

그림 그림 1. OGC Simple Feautres Specification 공간 데이터 타입 Fig. 1. OGC Simple Feautres Specification Spatial Data Type
그림 그림 2. JTS 라이브러리 관계 연산자 Fig. 2. JTS Library Relation Operator
표 표 1. OGC Simple Feautres Specification 공간 연산자 Table 1. OGC Simple Feautres Specification Spatial Operator
그림 그림 3. Spatial MongoDB 아키텍처 Fig. 3. Spatial MongoDB 아키텍처
그림 그림 4. 실험데이터의 LineString Fig. 4. Line String of Experimental data
그림 그림 5. 데이터통신 모듈 Fig. 5. Data Communication Module
그림 그림 6. 질의관리 모듈 Fig. 6. Query Managing Module
그림 그림 7. 질의처리 모듈 Fig. 7. Query Processing Module
그림 그림 8. 실험 결과 Fig. 8. Experiment result

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

따라서, 본 연구에서는 MongoDB를 이용하여 다양한 공간 연산자를 이용하여 객체간의 관계 및 연산을 구현하고자 한다.
본 논문에서는 NoSQL 중 대표적인 MongoDB에서 공간연산이 부족한 점을 극복하기 위하여 서버에서 이를 처리하여 사용자에게 제공하기 위한 시스템을 설계 및 구현하였다.

제안 방법

라이브러리는 vividsolution에서 제공하는 오픈 소스 공간 라이브러리이다. 2차원 데카르트 평명상에서 선형 지오메트리를 처리하기 위한 알고리즘을 완성시켰으며, OGC Simple Feature Specification의 모든 관계 연산자와 분석 연산자를 구현하였다.
벡터 기반 지리 정보 소프트웨어의 핵심 구성 요소로 설계 되었으며, 기하학에서 사용할 수 있는 범용 알고리즘을 제공한다.

대상 데이터

그림 4에서 보는 바와 같이 실험에 사용되는 강과 철도의 데이터는 LineString의 형태로 나타나며, 철도의 데이터는 20개의 노선을 나타내고 있으며, 강의 데이터는 약 1020개의 강을 나타내고 있다. 실험 데이터의 범위는 북한을 포함하고 북한 북쪽의 두만강과 압록강과 연결된 중국과 연해주 쪽의 지류도 포함되어 있다.
실험에 사용된 데이터는 우리나라의 20개(740KB)의 철도 좌표와 총 1016개(80MB)의 강 좌표를 이용하였다.
1 버전을 사용하였으며, Vividsolution의 JTS 라이브러리를 사용하여 공간연산을 처리하였다. 실험에 사용한 데이터는 국토교통부 국토지리정보원^[10]에서 제공한 대한민국의 강과 철도의 좌표를 사용하였다.

데이터처리

4 환경에서 구현 하였으며, 구현 환경은 CPU I5-7500, RAM 16GB에서 구현하였다. MongoDB는 3.8.1 버전을 사용하였으며, Vividsolution의 JTS 라이브러리를 사용하여 공간연산을 처리하였다. 실험에 사용한 데이터는 국토교통부 국토지리정보원^[10]에서 제공한 대한민국의 강과 철도의 좌표를 사용하였다.

이론/모형

실험에 사용된 두 가지 데이터는 선형 데이터이므로 포함 관계를 가지고 있지 않기 때문에 교차에 대한 연산인 Crosses 연산을 이용하였다.

성능/효과

그림 8에서 보는 바와 같이 Nested loop를 통해 Crosses 연산을 한 결과 총 20320 번의 비교 연산을 하였고, 11개의 교차 구간이 있음을 확인하였다. 수행 시간은 평균 89.
연산에 대한 결과는 데이터의 양이 많음으로 전수 검사를 할 수 없었으며, 샘플 검사를 하였을 때 100%의 정확도를 보였다.

후속연구

기존의 MongoDB에서 지원하지 않는 다양한 연산을 처리할 수 있음을 확인하였으며, 이를 통해 다양한 서비스를 제공할 것으로 기대된다.
그러나 이를 좀더 효율적으로 활용하기 위해서는 공간인덱스와 같은 다양한 기능을 필요로 하다. 따라서 본 연구 과제의 향후 과제로 공간인덱스에 대해 연구하고 공간 뿐만 아니라 시공간에 대해서 추가적인 연구를 하고자 한다.
데이터관리 모듈은 객체를 저장하는 역할을 하며, 시스템에서 처리된 데이터를 클라이언트로 보내는 역할을 한다. 본 논문에서는 질의를 처리하기 위한 결과까지 구현을 하였으며, 추후에 다른 서비스와 연동할 계획이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	JTS 라이브러리는 무엇인가?	JTS(JAVA Topology Suite)[9] 라이브러리는 vividsolution에서 제공하는 오픈 소스 공간 라이브러리이다. 2차원 데카르트 평명상에서 선형 지오메트리를 처리하기 위한 알고리즘을 완성시켰으며, OGC Simple Feature Specification의 모든 관계 연산자와 분석 연산자를 구현하였다.
	데이터관리 모듈의 역할은 무엇인가?	데이터관리 모듈은 MongoDB로부터 불러온 공간 데이터를 서버의 메모리에 저장하고 GeoJson형태의 공간 데이터 타입을 WKT 형태로 변환한다.
	본 연구에서는 MongoDB의 공간연산을 서버에서 처리하여 사용자에게 제공하기 위한 시스템을 설계 및 구현하였는데, 이를 더 효율적으로 활용하기 위해서는 무엇이 필요한가?	그러나 이를 좀더 효율적으로 활용하기 위해서는 공간인덱스와 같은 다양한 기능을 필요로 하다. 따라서 본 연구 과제의 향후 과제로 공간인덱스에 대해 연구하고 공간 뿐만 아니라 시공간에 대해서 추가적인 연구를 하고자 한다.

참고문헌 (10)

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Longgang Xiang, Juntao Huang, Xiaotian Shao and Dehao Wang, "A MongoDB-Based Management of Planar Spatial Data with a Flattened R-Tree," Journal of International Geo-Information, Vol. 5, No . 7, pp. 119, Nov 2016. DOI: 10.3390/ijgi5070119

상세보기
Open GIS Consortium, "OpenGIS Simple Features Specificaion For SQL Revision 1.1," OpenGIS Project Document, May, 1999.
JTS Library, http://www.vividsolutions.com
National Geographic Information Institute, http://ngii.go.kr

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