Earticle

Spatial Partitioning Fragmentation (SPF) is a popular method to partition data in Distributed Spatial Databases (DSDBs). The issue of cross-border queries is an inherent problem however with distributed spatial data queries based on partitioning fragmentation given a continuity and strong correlation of geospatial data. In the case of partitioning fragmentation, a global spatial join can be translated into multiple sub-joins, and then divided into 2 groups: Cross-Border Joins (CBJs) and Non-Cross-Border Joins (NCBJs). The CBJ approach is essential for process efficiency in a distributed spatial query. A compound join based on a topological relationship inquiry and a buffering analysis is a crucial class of spatial queries. This article studies compound join optimization for spatial queries in a DSDB, and proposes a set of theorems and rules for the optimization of CBJs, contributing a removal rule and a filtering rule. This article supplies a Partition Fragmentation Join Strategy (PFJS) to resolve the compound join problem based on these rules. Experimental results show that the PFJS can improve the efficiency of CBJs, when compared with the Naive Join Strategy (NJS) or the Spatial Semi-Join Strategy (SSJS). The PFJS contributes to the optimization of spatial compound joins.

여러 사이트에서 구축된 공간 데이터를 효율적으로 관리 및 공유하기 위해서는 대용량의 정보를 처리할 수 있는 분산 공간 데이터베이스 시스템의 사용이 필수적이다. 이러한 분산 공간 데이터베이스 시스템상에서의 분산 공간 죠인 질의는 공간 데이터의 대용량성과 그 복잡성으로 인하여 공간 연산의 지펴져 부하와 네트워크상의 전송 부하를 발생시킨다. 이러한 문제를 해결하기 위해 세미죠인 기반의 공간 죠인 기법들이 제안되었으나 공간 죠인 연산을 특정 서버에서만 수행하여 병목현상을 발생시키기 때문에 결국 질의 처리시간이 증가된다. 본 논문은 이러한 분산 공간 데이터베이스 시스템에서 수행 비용이 많이 드는 원격 사이트간의 공간 죠인 연산에 대해 R+-tree 공간 색인을 사용하여 병렬적으로 수행하는 기법을 제안한다. 본 기법은 R+-tree 공간 색인을 이용하여 공간 죠인 연산의 대상이 되는 릴레이션들을 중첩이 없는 두개의 릴레이션들로 분할한 후 질의 수행에 참여하는 두 서버에 죠인 연산을 분배하고 병렬적으로 처리하여 결과들을 병합한 다음 클라이언트에게 전송만다. 본 기법은 릴레이션을 분할하여 각 서버에서 공간 죠인 연산을 병렬적으로 처리하므로 처리 비용을 절반으로 감소시키며. R+-tree의 영역에 해당하는 객체들만 죠인 연산에 참여하게 함으로써 네트워크 전송 비용을 감소시킨다

네트워크의 빠른 발전으로 인해 분산된 공간 데이터의 질의 처리 연구가 활발히 진행되었다. 하지만 이런 질의 처리 환경에서는 질의 처리의 최적화를 위한 정확한 정보를 수집하기 어렵고 네트워크 상태의 불확실성으로 인해 데이터의 전송 상태를 예측하기가 힘들다. 이런 동적인 환경에 적응하기 위해서는 기존의 공간 조인 기법을 수정할 필요가 생겼다. 특히 기존의 공간 조인 기법은 처리 방식이 비대칭적(asymmetric)이기 때문에 데이터 전송의 지연으로 인해 처리가 잠시 중단되거나 빠른 응답 시간을 보장할 수 없다. 본 논문에서는 분산 공간 데이터베이스에서의 공간 조인의 문제점을 해결하기 위해서 대칭적인 해시 공간 조인을 사용하는 적응적 공간 조인 기법을 제안한다. 제안된 기법은 초기의 전송된 데이터들을 조인하여 조인 결과를 빠르게 보여주며 데이터 전송의 지연 시에는 이미 전송된 데이터 중 조인되지 않은 객체들을 조인함으로써 지속적으로 조인을 수행한다.

분산 공간 데이터베이스 시스템에서 자주 수행되는 공간 죠인 질의는 공간 데이터의 특징인 대용량성과 복잡성으로 인하여 공간 연산 수행시 연간을 수행하는 서버의 CPU 및 디스크 I/O상의 과부하를 일으킨다. 본 논문은 이러한 분산 광간 데이터베이스 시스템에서 수행 비용이 많이 드는 원격 사이트간의 공간 죠인 질의를 병렬적이며 연쇄적으로 수행하는 기법을 제안한다. 본 기법은 공간 죠인 연산의 대상이 되는 릴레이션들을 공간 연산의 특성에 따라 순서화하고, 그 중 최하위의 죠인에 참여하는 릴레이션들 중 하나를 이등분 하는 방법으로 공간 죠인 연산을 분리한 추, 질의 수행에 참여하는 두 서버에게 죠인 연산을 분배한다. 각 서버는 분할된 공간 죠인 연산을 동시에 연쇄적으로 저리하고 결과를 병합하여 최종 죠인 결과를 생성한다. 본 기법은 릴레이션을 분할하여 죠인을 수행함으로써 공간 연산에 참여하는 객체의 수를 절반으로 줄이며 R-Tree 등의 공간 인덱스 탐색 횟수와 그 범위를 감소시킨다. 또한 연쇄적인 질의 처리로 죠인의 결과인 임시 릴레이션을 생성하지 않으므로 대용량의 데이터에 대한 복잡한 질의에 대해서도 제한 없이 수행한다.

부동산문제등과 관련하여 지적(地籍) 및 용도지역지구 자료의 중요성이 부각되면서, 복잡한 법적 절차를 갖춘 시스템이 구축되고 있다. 그 중 한국토지정보시스템(KLIS)은 각 지자체별 지적 및 도시계획 관련 데이터 구축, 업무시스템 및 건축 인허가등의 민원발급, 부동산 관련 다양한 통계 등을 제공하고 있다. 그러나, 이 시스템이 설치되어 있는 시군구 중 일반구(區)를 포함한 시(市)의 경우는 법적인 편집 권한이 다른 기관에서 공통 데이터베이스의 편집에 따른 데이터 무결성 문제와 네트워크 장애에 따른 업무 지연 등의 업무 연속성 문제를 야기할 수 있다. 본 논문에서는 일반구가 포함된 시(市)에서의 지적도편집, 용도지역지구도 편집 등 이종의 기관에서 이루어지는 분산 환경 데이터베이스편집에 따른 동기화의 문제점을 제기하고, 이러한 문제점을 보완할 수 있도록 트랜잭션 단위로 공간 및 속성 데이터의 복제를 담당하는 Replicator를 이용한 분산 데이터베이스 동기화 아키텍처를 제안하고, 동기화부분과 표준화부분, 트랜잭션관리부분으로 구성되어 있는 Replicator의 구성요소를 설계 및 구현하고 Replicator를 이용한 분산 데이터베이스의 변경부분을 미반영 데이터베이스에 반영하는 처리절차와 처리 후 결과를 제시하여, 지적 및 용도지역관련 데이터를 두 개 이상의 기관에서 동시에 편집한 내용이 실시간으로 두 기관의 분산 데이터베이스에 변경 분이 반영되어 모두 동기화 되어 있는 것을 공간데이터 편집기로 확인해 볼 수 있었다.

서울시는 1995년 이후에 추진된 부서별 GIS 구축으로 인하여 발생된 공간정보 공유 및 활용에 관한 문제점을 개선하고 엔터프라이즈 GIS로 발전하기 위하여 공간데이터웨어하우스(SDW)를 구축하기로 결정하였다. 이에 본 연구에서는 서울시 SDW의 기본 구조를 바탕으로 첫째, 서울시 각 부서, 자치구, 사업소 및 유관기관의 GIS데이터 수요에 대응하며 서울시 GIS 데이터의 기준이 되는 SDW 내부의 GIS 데이터베이스 내용을 결정하기 위한 일련의 과정과 방법을 제시하고자 하며, 둘째 GIS 데이터 생성부서와 이용부서간의 데이터 일치방안을 마련하여 공간 데이터의 효과적인 공유 및 활용과 SDW의 원활한 운영에 기여하고자 하며 이를 통해서 향후 다른 지방자치단체의 엔터프라이즈 GIS 구축에 있어 가이드라인을 제공하고자 한다.

Since GIS strategic implementation plan was prepared in 1995, Seoul Metropolitan Government (SMG) has implemented the distributed GIS at department level, which prevents various SMG organizations from data-sharing and its common utilization. To solve those problems due to the fragmented GIS structure, SMG developed an action plan for the evolution of enterprise GIS with Spatial Data Warehouse (SDW). In this context, this paper initially analyzed the conceptual architecture of SDW structure and then provided the following guidelines for 1) determining the common GIS data and framework data stored at SDW to satisfy the demand for various GIS data from many SMG departments and sub-organizations, 2) developing the data synchronization process and techniques to make effective data-sharing possible, and 3) making an action plan for enterprise GIS of other self-governmental organizations.