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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 김인철
- 발행연도
- 2017
- 저작권
- 경기대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수7
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본 논문에서는 Hadoop MapReduce 병렬 분산 컴퓨팅 환경을 이용해 개발한 공간 지식 추출기를 제안한다. 이 공간 지식 추출기는 대용량의 공간 데이터 집합으로부터, 임의의 두 공간 객체들 사이에 만족되는 위상 관계와 방향 관계를 나타내는 정성 공간 지식 베이스를 생성해낸다. 본 논문에서 제안하는 MapReduce 기반의 대용량 공간 지식 추출기 MRSPAKE는 HDFS 상의 분산 공간 데이터 파일에 대한 R-트리 색인과 범위 질의들을 이용함으로써, 웹 규모의 정성 공간 지식 베이스를 매우 효율적으로 추출해낸다. 대표적인 공개 데이터 집합인 Open Street Map (OSM)을 이용한 성능 분석 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 웹 규모의 공간 지식 추출기 MRSPAKE의 높은 성능과 확장성을 확인할 수 있었다.
목차
목 차표 목 차 ⅳ그림목차 ⅴ감사의 글 ⅶ논문개요 ⅷ제 1 장 서 론 1제 1 절 연구배경 1제 2 절 연구목표 3제 2 장 이론적 배경 4제 1 절 공간 지식 표현 4제 1 항 공간 객체 4제 2 항 공간 관계 6제 2 절 공간 관계 추론 9제 3 절 정량 추론 시스템 10제 1 항 Parliament 10제 2 항 QSRlib 11제 3 항 SPAKE 12제 4 절 공간 색인 13제 1 항 Grid 13제 2 항 Quad tree 15제 3 항 R-tree 17제 5 절 분산 병렬 컴퓨팅 환경 19제 1 항 Hadoop MapReduce 19제 2 항 SpatialHadoop 21제 6 절 웹 규모의 공간 데이터 22제 1 항 USGS 22제 2 항 OS OpenData 23제 3 항 Open Street Map 24제 3 장 정성 공간 지식 추출 25제 1 절 정성 공간 관계 25제 2 절 일대일 정성 공간 관계 판별 28제 1 항 일대일 위상 관계 판별 28제 2 항 일대일 방향 관계 판별 31제 3 절 다자간 정성 공간 관계 판별 33제 1 항 반복적 지식 추출 작업 33제 2 항 다자간 위상 관계 판별 35제 3 항 다자간 방향 관계 판별 37제 4 장 분산 병렬형 대용량 공간 지식 추출 39제 1 절 R-트리 색인 생성 41제 2 절 작업 범위 선정 46제 3 절 위상 관계 지식 추출 49제 4 절 방향 관계 지식 추출 52제 5 장 구현 및 실험 55제 1 절 시스템 구현 55제 2 절 실험 데이터 집합 59제 3 절 성능 실험 60제 1 항 지식 추출의 효율성 분석 60제 2 항 지식 추출의 확장성 분석 62제 3 항 추출 지식의 규모 분석 64제 4 항 추출 지식의 정확도 분석 66제 6 장 결론 및 향후 연구 69참 고 문 헌 70Abstract 74
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