PostgreSQL/PostGIS 기반의 궤적 정보 저장 및 질의

양평우,이용미,이연식,남광우,Yang, Pyoung-Woo,Lee, Yong-Mi,Lee, Yon-Sik,Nam, Kwang-Woo 한국공간정보학회 2011 한국공간정보학회지 Vol.19 No.2

이 논문은 PostgreSQL/PostGIS 기반의 궤적 정보 저장과 질의에 대하여 기술하고 있다. 최근 모바일 단말 기술의 발전과 함께 위치기반서비스와 이동 객체 궤적에 관련된 많은 연구들이 진행되고 있다. 궤적은 이동 객체가 시간에 따라 변하는 위치정보들의 모음이며, 위치기반서비스를 위한 가장 중요한 정보중 하나이다. 기존의 공간 데이터베이스 시스템은 이동 객체 데이터 타입을 지원하지 않는다. 이 논문에서는 공간 데이터베이스로 많이 활용되고 있는 PostgreSQL/PostGIS 상에서 궤적 데이터 타입을 구현하고, 궤적 연산을 위한 궤적 질의 함수들을 제안하고 있다. This paper describes how to storing and querying trajectory information on PostgreSQL/PostGIS. Recently as technology of mobile devices is advancing, many researches for location-based services and moving object's trajectory have been studied. Trajectory is the set of information of the location by the time, and is one of the most im portant information for location-based services. Traditional spatial database systems do not support trajectory data types and functions. In this paper, we propose a trajectory data type and query functions for moving objects on PostgreSQL/PostGIS.

모바일 AR에서 효율적인 연속 공간 질의를 위한 프리패칭 기법

양평우,정용희,한정혜,이연식,남광우,Yang, Pyoung Woo,Jung, Yong Hee,Han, Jeong Hye,Lee, Yon Sik,Nam, Kwang Woo 한국공간정보학회 2013 한국공간정보학회지 Vol.21 No.4

최근 모바일 장치의 성능이 가속화됨으로써, 고성능 연산처리 기능을 요구하는 기술들을 이용한 다양한 컨텐츠들이 생산되고 있다. 이동하는 사용자가 자신의 위치를 기반으로 여러 정보를 검색하는 이동정보 서비스들이 증강현실 서비스와 결합하여 많은 서비스들이 생산되고 있다. 이동정보 서비스는 사용자가 새로운 위치로 이동했을 때 정보를 새로이 알아야하는 특성이 있다. 이러한 이동정보 서비스의 특성은 사용자가 위치를 변경하고 새로운 검색을 하였을 때 많은 통신횟수를 요구한다. 이 단점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 속도 및 시야각 기반 프리패칭 기법을 제안한다. 기존의 프리패칭 기법은 사용자의 이동 속도와 이동 방향을 고려를 하여 다음 위치에 대한 검색을 하였다. AR에서 화면에 보이는 데이터는 모바일 장치의 시야각에 제한을 받는다는 특징이 있다. 이러한 특징 때문에 기존의 프리패칭 기법은 실제 필요한 데이터보다 훨씬 더 많은 데이터를 검색한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 모바일 장치의 시야각을 이용하는 AR에서 더 효율적인 검색 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 사용자의 속도, 방향, 시야각을 이용하여 필요 없는 공간에 대한 검색을 줄여준다. 줄어든 검색 범위만큼 검색되는 데이터가 더 작아지기 때문에 검색의 효율 또한 기존의 방법들 보다 우수하다. Recently various contents have been produced using the techniques that require high-performance computing process. A lot of services have been being producted as AR(Augmented Reality) service being combined with mobile information service that a moving user search various information based on one's location with. Mobile information service has a characteristic that it needs to get new information according to the location an user moves to. The characteristic requires a lot of communications when user search information moving to a different location. In order to make up for this drawback, we propose a prefetching technique based on speed and viewing angle in this paper. Existing prefetching techniques retrieve the following location of users considering moving speed and direction of the users. The data showed on the screen in AR is limited by the viewing angle of the mobile device. Due to the problems we discussed above, existing prefetching techniques have a demerit that they retrieve a lot more data than needed actually. We propose more efficient way of retrieving data with AR using the viewing angle of the mobile device. The method we propose reduces retrieval of unnecessary location using the users' speed, direction and viewing angle. This method is more efficient than the existing ways of retrieval because we don't need as many data.

SWOSpark : 분산 처리 기반 공간 웹 객체 검색 시스템

양평우,남광우 한국정보과학회 2018 정보과학회논문지 Vol.45 No.1

This study describes a spatial web object retrieval system using Spark, an in - memory based distributed processing system. Development of social networks has created massive amounts of spatial web objects, and retrieval and analysis of data is difficult by using exist spatial web object retrieval systems. Recently, development of distributed processing systems supports the ability to analyze and retrieve large amounts of data quickly. Therefore, a method is promoted to search a large-capacity spatial web object by using the distributed processing system . Data is processed in block units, and one of these blocks is converted to RDD and processed in Spark. Regarding the discussed method, we propose a system in which each RDD consists of spatial web object index for the included data, dividing the entire spatial region into non-overlapping spatial regions, and allocating one divided region to one RDD. We propose a system that can efficiently use the distributed processing system by dividing space and increasing efficiency of searching the divided space. Additionally by comparing QP-tree with R-tree, we confirm that the proposed system is better for searching the spatial web objects; QP-tree builds index with both spatial and words information while R-tree build index only with spatial information. 본 논문은 인 메모리 기반의 분산처리 시스템인 Spark를 이용하여 공간 웹 객체 검색 시스템을 구현한 논문이다. 소셜 네트워크의 발전은 방대한 양의 공간 웹 객체를 생성하게 되었고, 기존의 공간 웹 객체 검색 시스템을 이용한 데이터 검색이나 분석은 힘들어졌다. 최근에 분산처리 시스템의 발전은 대용량의 데이터를 빠르게 분석하고 검색하는 기능을 지원해준다. 따라서 대용량의 공간 웹 객체를 검색하기 위해서는 분산 처리 시스템을 이용한 방법이 필요하다. 분산 처리 시스템에서는 데이터가 블록 단위로 처리되고, 이러한 블록 하나를 Spark에서는 데이터를 RDD로 변환하여 처리한다. 본 논문에서는 위의 방법에 착안하여 전체 공간 영역을 기반으로 서로 겹치지 않는 공간영역으로 분할을 하고, 분할된 영역 하나당 하나의 파티션을 할당하고 각각의 파티션은 자신이 포함하고 있는 데이터에 대한 공간 웹 객체 인덱스로 구성하는 시스템을 제안한다. 즉, 본 논문에서는 공간 분할을 이용하여 분산처리 시스템을 효율적으로 이용하고, 분할된 공간에 대한 검색의 효율성을 높일 수 있는 시스템을 제안한다. 또한, 데이터의 검색을 위하여 공간 정보와 단어 정보를 같이 사용하여 인덱스를 구축하는 QP-tree를 적용한 방법과 공간 정보만을 이용하여 인덱스를 구축하는 R-tree를 적용한 방법과의 비교를 통하여 제안한 시스템이 공간 웹 객체의 검색에 더 우수한 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있다.

모바일 AR에서 효율적인 연속 공간 질의를 위한 프리패칭 기법

양평우,정용희,한정혜,이연식,남광우 대한공간정보학회 2013 Spatial Information Research Vol.21 No.4

Recently various contents have been produced using the techniques that require high- performance computing process. A lot of services have been being producted as AR(Augmented Reality) service being combined with mobile information service that a moving user search various information based on one's location with. Mobile information service has a characteristic that it needs to get new information according to the location an user moves to. The characteristic requires a lot of communications when user search information moving to a different location. In order to make up for this drawback, we propose a prefetching technique based on speed and viewing angle in this paper. Existing prefetching techniques retrieve the following location of users considering moving speed and direction of the users. The data showed on the screen in AR is limited by the viewing angle of the mobile device. Due to the problems we discussed above, existing prefetching techniques have a demerit that they retrieve a lot more data than needed actually. We propose more efficient way of retrieving data with AR using the viewing angle of the mobile device. The method we propose reduces retrieval of unnecessary location using the users' speed, direction and viewing angle. This method is more efficient than the existing ways of retrieval because we don't need as many data. 최근 모바일 장치의 성능이 가속화됨으로써, 고성능 연산처리 기능을 요구하는 기술들을 이용한 다양한 컨텐츠들이 생산되고 있다. 이동하는 사용자가 자신의 위치를 기반으로 여러 정보를 검색하는 이동정보 서비스들이 증강현실 서비스와 결합하여 많은 서비스들이 생산되고 있다. 이동정보 서비스는 사용자가 새로운 위치로 이동했을 때 정보를 새로이 알아야하는 특성이 있다. 이러한 이동정보 서비스의 특성은 사용자가 위치를 변경하고 새로운 검색을 하였을 때 많은 통신횟수를 요구한다. 이 단점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 속도 및 시야각 기반 프리패칭 기법을 제안한다. 기존의 프리패칭 기법은 사용자의 이동 속도와 이동 방향을 고려를 하여 다음 위치에 대한 검색을 하였다. AR에서 화면에 보이는 데이터는 모바일 장치의 시야각에 제한을 받는다는 특징이 있다. 이러한 특징 때문에 기존의 프리패칭 기법은 실제 필요한 데이터보다 훨씬 더 많은 데이터를 검색한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 모바일 장치의 시야각을 이용하는 AR에서 더 효율적인 검색 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 사용자의 속도, 방향, 시야각을 이용하여 필요 없는 공간에 대한 검색을 줄여준다. 줄어든 검색 범위만큼 검색되는 데이터가 더 작아지기 때문에 검색의 효율 또한 기존의 방법들 보다 우수하다.

PostgreSQL/PostGIS 기반의 궤적 정보 저장 및 질의

양평우,이용미,이연식,남광우 대한공간정보학회 2011 Spatial Information Research Vol.19 No.2

This paper describes how to storing and querying trajectory information on PostgreSQL/PostGIS. Recently as technology of mobile devices is advancing, many researches for location-based services and moving object's trajectory have been studied. Trajectory is the set of information of the location by the time, and is one of the most important information for location-based services. Traditional spatial database systems do not support trajectory data types and functions. In this paper, we propose a trajectory data type and query functions for moving objects on PostgreSQL/PostGIS. 이 논문은 PostgreSQL/PostGIS 기반의 궤적 정보 저장과 질의에 대하여 기술하고 있다. 최근 모바일 단말 기술의 발전과 함께 위치기반서비스와 이동 객체 궤적에 관련된 많은 연구들이 진행되고 있다. 궤적은 이동 객체가 시간에 따라 변하는 위치정보들의 모음이며, 위치기반서비스를 위한 가장 중요한 정보중 하나이다. 기존의 공간 데이터베이스 시스템은 이동 객체 데이터 타입을 지원하지 않는다. 이 논문에서는 공간 데이터베이스로 많이 활용되고 있는 PostgreSQL/PostGIS 상에서 궤적 데이터 타입을 구현하고, 궤적 연산을 위한 궤적 질의 함수들을 제안하고 있다.

공간 웹 객체의 효율적인 검색 기법

양평우(PyoungWoo Yang),남광우(Kwang Woo Nam) 한국정보과학회 2015 정보과학회논문지 Vol.42 No.3

공간 웹 객체는 웹 문서에 지리정보를 포함하고 있는 문서들을 말한다. 최근 스마트폰과 같은 장치의 발달로 인하여 공간 웹 객체를 생성하는 서비스가 많이 늘어났다. 트위터나 페이스북 같은 서비스에서는 사용자가 게시한 간단한 글이 게시한 위치정보와 함께 저장된다. 이러한 공간 웹 객체의 검색을 위해서는 공간 정보와 문자 정보를 동시에 이용하는 검색이 필요하다. 기존의 공간 웹 객체 검색 방식은 R트리와 역색인 파일(inverted file) 방법을 많이 사용했다. 하지만 이 방법은 인덱스를 구축하는데 많은 공간을 필요로 한다는 단점이 있다. 또한 검색하는 키워드가 많을 때는 효율적이지만, 검색하는 키워드가 적을 때는 비효율적이다. 본 논문에서는 쿼드 트리(quad-tree)와 패트리샤 트라이(patricia trie)를 이용하는 공간 웹 객체 검색 방식을 제안한다. 제안하는 기법은 검색하는 키워드가 적을 때 기존의 기법보다 좋다는 것을 보여준다. 또한 인덱스를 저장하는 공간이 기존의 기법보다 훨씬 적게 사용된다는 것을 실험을 통하여 증명하였다. Spatial web objects refer to web documents that contain geographic information. Recently, services that create spatial web objects have increased greatly because of the advancements in devices such as smartphones. For services such as Twitter or Facebook, simple texts posted by users is stored along with information about the post’s location. To search for such spatial web objects, a method that uses spatial information and text information simultaneously is required. Conventional spatial web object search methods mostly use R-tree and inverted file methods. However, these methods have a disadvantage of requiring a large volume of space when building indices. Furthermore, such methods are efficient for searching with many keywords but are inefficient for searching with a few keywords.. In this paper, we propose a spatial web object search method that uses a quad-tree and a patricia-trie. We show that the proposed technique is more effective than existing ones in searching with a small number of keywords. Furthermore, we show through an experiment that the space required by the proposed technique is much smaller than that required by existing ones.

Spark 기반 공간 분석에서 공간 분할의 성능 비교

양평우(Yang, Pyoung Woo),유기현(Yoo, Ki Hyun),남광우(Nam, Kwang Woo) 대한공간정보학회 2017 대한공간정보학회지 Vol.25 No.1

본 논문은 인 메모리 시스템인 Spark에 기반 한 공간 빅 데이터 분석 프로토타입을 구현하고, 이를 기반으로 공간 분할 알고리즘에 따른 성능을 비교하였다. 클러스터 컴퓨팅 환경에서 빅 데이터의 컴퓨팅 부하를 균형 분산하기 위해, 빅 데이터는 일정 크기의 순차적 블록 단위로 분할된다. 기존의 연구에서 하둡 기반의 공간 빅 데이터 시스템의 경우 일반 순차 분할 방법보다 공간에 따른 분할 방법이 효과적임이 제시되었다. 하둡 기반의 공간 빅 데이터 시스템들은 원 데이터를 그대로 공간 분할된 블록에 저장한다. 하지만 제안된 Spark 기반의 공간 분석 시스템에서는 검색 효율성을 위해 공간 데이터가 메모리 데이터 구조로 변환되어 공간 블록에 저장되는 차이점이 있다. 그러므로 이 논문은 인 메모리 공간 빅 데이터 프로토타입과 공간 분할 블록 저장 기법을 제시하였다, 또한, 기존의 공간 분할 알고리즘들을 제안된 프로토타입에서 성능 비교를 하여 인 메모리 환경인 Spark 기반 빅 데이터 시스템에서 적합한 공간 분할 전략을 제시하였다. 실험에서는 공간 분할 알고리즘에 대한 질의 수행 시간에 대하여 비교를 하였고, BSP 알고리즘이 가장 좋은 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있었다. In this paper, we implement a spatial big data analysis prototype based on Spark which is an in-memory system and compares the performance by the spatial split algorithm on this basis. In cluster computing environments, big data is divided into blocks of a certain size order to balance the computing load of big data. Existing research showed that in the case of the Hadoop based spatial big data system, the split method by spatial is more effective than the general sequential split method. Hadoop based spatial data system stores raw data as it is in spatial-divided blocks. However, in the proposed Spark-based spatial analysis system, there is a difference that spatial data is converted into a memory data structure and stored in a spatial block for search efficiency. Therefore, in this paper, we propose an in-memory spatial big data prototype and a spatial split block storage method. Also, we compare the performance of existing spatial split algorithms in the proposed prototype. We presented an appropriate spatial split strategy with the Spark based big data system. In the experiment, we compared the query execution time of the spatial split algorithm, and confirmed that the BSP algorithm shows the best performance.

aQP-tree : 공간 웹 객체의 효율적인 집계 질의

양평우(Pyoung Woo Yang),조현구(Hyun Gu Joe),유기현(Ki Hyun Yoo),배석찬(Seok-Chan Bae),남광우(Kwang Woo Nam) 한국정보과학회 2015 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2015 No.12

마이크로 블로깅 데이터의 시공간 스트림 클러스터링 기법

양평우(Pyoung Woo Yang),남광우(Kwang Woo Nam) 대한공간정보학회 2012 한국지형공간정보학회 학술대회 Vol.2012 No.10

메모리 기반 시스템에서 공간 빅데이터 처리 기법

양평우(Pyoung Woo Yang),유기현(Kihyun Yoo),남광우(Kwang Woo Nam) 대한공간정보학회 2016 한국지형공간정보학회 학술대회 Vol.2016 No.10