[논문]MongoDB를 활용한 실시간 응급실 위치 정보 서비스

신동진; 황승연; 장석우

doi:10.7236/jiibc.2022.22.6.63

초록
AI-Helper

현재 대한민국의 서울특별시를 기준으로 응급실은 총 68개가 있으며, 응급실의 위치를 조회할 수 있는 포털 사이트가 존재하지만, 구와 자치동을 선택하는 방법으로 구성되어 실제 응급 상황에서는 활용하기가 어렵다. 또한, 119 구조대를 요청하고, 기다리는 상황에서 생존에 필요한 골든타임을 놓칠 수 있기 때문에 직접 응급실로 이동하는 방안이 더 효율적일 수도 있다. 따라서 본 논문에서는 MongoDB에서 지원되는 다양한 기능을 통해 특정 위치를 기준으로 빠르게 응급실의 위치를 조회할 수 있는 서비스를 제안한다. 서울특별시를 기준으로 응급실 위치 데이터를 다운로드하고, MongoDB에 저장한 후 다양한 처리 기술을 통해 데이터를 처리하고, 공간 인덱스를 적용하여 특정 위치에서 거리를 기준으로 응급실을 실시간으로 조회할 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

Currently, there are a total of 68 emergency rooms based on Seoul, South Korea, and there is a portal site that allows you to inquire the location of the emergency room, but it is difficult to use in an actual emergency situation because it consists of selecting a gu and a self-governing dong. In ad...

Currently, there are a total of 68 emergency rooms based on Seoul, South Korea, and there is a portal site that allows you to inquire the location of the emergency room, but it is difficult to use in an actual emergency situation because it consists of selecting a gu and a self-governing dong. In addition, it may be more efficient to go to the emergency room directly because you may miss the golden time necessary for survival in a situation where you call 119 and wait for the rescue team. Therefore, in this paper, we propose a service that can quickly search the location of the emergency room based on a specific location through various functions supported by MongoDB. After downloading emergency room location data based on Seoul Metropolitan City, storing it in MongoDB, processing the data through various processing techniques, and applying a spatial index, you can query the emergency room based on distance from a specific location in real time.

Keyword

표/그림 (14)

표 표 1. 문서형 데이터 모델 포맷 예시 Table 1. Example Format of a Documentary Data Model
표 표 2. 공간 인덱스 포맷 예시 Table 2. Example of Geospatial Index Format
그림 그림 1. MongoDB를 활용한 실시간 응급실 위치 정보 시스템 Fig. 1. Real-time emergency room location information system using MongoDB
그림 그림 3. 입력된 데이터의 키와 값 표현 Fig. 3. Representation of key and value of data entered
그림 그림 2. MongoDB로 데이터를 입력하는 과정 Fig. 2. The process of entering data into MongoDB
그림 그림 4. 입력된 데이터의 키와 값 표현 Fig. 4. Data processing using aggregate functions
그림 그림 5. 2d 인덱스 적용 및 확인 Fig. 5. Apply and verify 2d indexes
그림 그림 6. $geoWithin과 $box 연산자를 활용한 구글맵 표현 Fig. 6. Google Maps representation using $geoWithin and $box operators
그림 그림 7. 인덱스 검증 수행 쿼리문 Fig. 7. Query statements to perform index validation
그림 그림 8. 최종 검증을 위한 강남구 중심 위칫값 구글맵 표현 Fig. 8. Google Maps representation of Gangnam-gu's central location for final verification
그림 그림 9. 최종 검증 수행 쿼리문 Fig. 9. Query statements to perform final validation
그림 그림 10. 쿼리문에 의해 반환된 첫 번째 병원의 응급실 거리 Fig. 10. Emergency room distance from the first hospital returned by the query statement
그림 그림 11. 쿼리문에 의해 반환된 두 번째 병원의 응급실 거리 Fig. 11. Emergency room distance from the second hospital returned by the query statement
그림 그림 12. 쿼리문에 의해 반환된 세 번째 병원의 응급실 거리 Fig. 12. Emergency room distance from the third hospital returned by the query statement

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

본 논문에서는 이런 문제점들을 해결하기 위해 실시간 처리가 가능하고, 공간 인덱스를 제공하는 MongoDB를 활용하여 현재 위치를 기반으로 빠르게 응급실의 위치를 조회할 수 있는 시스템을 제안한다. 1장 서론을 시작으로 2장에서는 관련된 기술과 이론들을 살펴보고, 3장에서는 구현된 시스템과 특정 위치를 기준으로 공간 인덱스를 활용하여 실제 응급실 위치를 검증한다.

제안 방법

본 논문에서는 공공데이터에서 서울특별시 응급실 위치 정보 데이터를 수집하고, MongoDB에서 데이터를 가공/처리하여 공간 인덱스를 부여했다. 그리고 관련 연산자를 활용하여 인덱스의 검증을 수행하고, 특정 위치에서 거리를 기준으로 정렬하여 응급실을 찾는 시스템을 제안한다.
본 논문에서는 공공데이터에서 서울특별시 응급실 위치 정보 데이터를 수집하고, MongoDB에서 데이터를 가공/처리하여 공간 인덱스를 부여했다. 그리고 관련 연산자를 활용하여 인덱스의 검증을 수행하고, 특정 위치에서 거리를 기준으로 정렬하여 응급실을 찾는 시스템을 제안한다. 공간 인덱스의 최종 검증을 통해 조회한 결과 정상적으로 거리순에 따라 오름차순으로 응급실의 위치가 출력되는 것을 확인할 수 있다.

성능/효과

그리고 관련 연산자를 활용하여 인덱스의 검증을 수행하고, 특정 위치에서 거리를 기준으로 정렬하여 응급실을 찾는 시스템을 제안한다. 공간 인덱스의 최종 검증을 통해 조회한 결과 정상적으로 거리순에 따라 오름차순으로 응급실의 위치가 출력되는 것을 확인할 수 있다. 향후 Python 프로그래밍을 통해 folium 라이브러리와 같은 지도 API를 사용하여 웹과 앱에서 사용자가 현재 위치를 입력하면, 해당 시스템의 내부 로직을 통해 최단 거리에 위치한 응급실 위치 정보를 알려주는 연구를 진행하고자 한다.

후속연구

공간 인덱스의 최종 검증을 통해 조회한 결과 정상적으로 거리순에 따라 오름차순으로 응급실의 위치가 출력되는 것을 확인할 수 있다. 향후 Python 프로그래밍을 통해 folium 라이브러리와 같은 지도 API를 사용하여 웹과 앱에서 사용자가 현재 위치를 입력하면, 해당 시스템의 내부 로직을 통해 최단 거리에 위치한 응급실 위치 정보를 알려주는 연구를 진행하고자 한다.

참고문헌 (8)

Number of emergency medical institutions and emergency room operating institutions (by city and province), "https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId411&tblIdDT_41104_411&conn_pathI3"
Central Emergency Medical Center Emergency Room Location Portal Site, "https://www.e-gen.or.kr/egen/search_emergency_room.do"
Seung-Yeon Hwang, Dong-Jin Shin, Kwang-Jin Kwak, Jeong-Joon Kim, Jeong-Min Park, "Real-time Processing of Manufacturing Facility Data based on Big Data for Smart-Factory", The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication (IIBC), Vol. 19, No. 5, pp. 219-226, Oct 2019. DOI: https://doi.org/10.7236/JIIBC.2019.19.5.219

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Kwang-Jin Kwak, Ha-Young Yoon, Dong-Yoon Shin, Dong-Jin Shin, Jeong-Min Park, Jeong-Joon Kim, "Spatial Operator for Spatial MongoDB", The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication (IIBC), Vol. 18, No. 6, pp. 237-242, Dec 2018. DOI: https://doi.org/10.7236/JIIBC.2018.18.6.237

원문보기 상세보기
MongoDB 2dsphere Indexes Documentation, "https://www.mongodb.com/docs/manual/core/2dsphere/"
Longgang Xiang, Juntao Huang, Xiaotian Shao, Dehao Wang, "A MongoDB-Based Management of Planar Spatial Data with a Flattened R-Tree", ISPRS International Journal of Geo-Information, Vol. 5, No. 7, pp. 119, July 2016. DOI: https://doi.org/10.3390/ijgi5070119

상세보기
MongoDB 2d Indexes Documentation, "https://www.mongodb.com/docs/manual/core/2d/"
Sam-Keun Kim, Kwang-Chae Kim, Hyeon-Woo Kim, Woo-Jin Jeong, Ahn-Jae Geun, "A Self-Service Business Intelligence System for Recommending New Crops", Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society(JKAIS), Vol. 22, No. 3, pp. 527-535, 2021. DOI: https://doi.org/10.5762/KAIS.2021.22.3.527

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