KR101459872B1

KR101459872B1 - ＳＯＩ와 Ｃｏｎｔｅｎｔ의 결합 객체에 대한 공간정보 색인 시스템

Info

Publication number: KR101459872B1
Application number: KR1020130005550A
Authority: KR
Inventors: 박철우; 김홍회
Original assignee: 현대자동차주식회사
Priority date: 2012-01-18
Filing date: 2013-01-17
Publication date: 2014-11-07
Also published as: KR20130085011A

Abstract

본 발명은 일정한 영역의 정보를 포함하는 SOI 공간객체를 검색하는 색인 시스템으로서, 도엽 번호를 이용한 색인 구조를 구축하고 있다. 이를 위해, 본 발명은 제1 공간객체(SOI, Space of Interest)의 최소 경계 영역을 설정하고 상기 최소 경계 영역의 적어도 하나의 중심점 좌표를 산출하는 위치정보 추출기; 상기 적어도 하나의 중심점 좌표가 포함되는 맵의 도엽번호에 상기 제1 SOI를 맵핑하는 도엽번호 변환기; 및 상기 맵핑된 제1 SOI에 대한 정보를 DB 형태로 구성하는 공간 색인기를 포함하고, 상기 공간 색인기는 상기 제1 SOI에 대한 제2 SOI의 거리, 방향, 및 관계에 대한 정보를 색인하여, 상기 제1 SOI에 대한 검색이 요청되면 상기 제1 SOI와 관련된 상기 제2 SOI에 대한 결과가 함께 제공되도록 한다.

Description

ＳＯＩ와 Ｃｏｎｔｅｎｔ의 결합 객체에 대한 공간정보 색인 시스템{Indexing system of space object for combination object of SOI and content}

본 발명은 SOI(Space of Interest)와 컨텐츠(content)의 결합 객체를 보다 빠르고 효율적으로 검색하는 색인 기술에 관한 것이다. 특히, 본 발명은 공간에 대한 정보와 컨텐츠 키워드의 결합 형태의 색인 정보를 inverted file DB 형태로 구비하여 공간 정보를 빠르게 검색할 수 있도록 한다.

흔히 알려진 검색 기법은 키워드를 자연어 형태로 분석하여 검색하는 키워드 검색/색인 기법이다. 키워드 검색/색인 기법은 사전에 검색하고자 하는 문서에서 키워드를 추출하면서 해당 문서와의 관계를 inverted file 구조로 구축한 후, 사용자가 특정 키워드를 이용한 검색을 요청할 경우 inverted file 구조에서 해당 키워드에 해당하는 문서들을 추출하여 우선순위를 부여하여 사용자에게 검색 결과를 표시하는 방법을 사용한다.

이러한 검색/색인 기법은 주어진 주제(topic)에 대한 검색 능력을 향상시킨는 방식으로 발전되어 왔고, 특정 주제와 관련된 키워드를 중심으로 적합도를 고려한 검색 결과를 표시하고 있다.

하지만, 주어진 위치나 영역과 관련된 특정 정보를 검색하는 방식으로는 기술적 진보를 이루고 있지 못하다. 따라서, 이러한 특정 주제별 키워드 검색/색인 기법이 POI(Point of interest)와 같은 지리 정보 검색 서비스에서도 그대로 채택되어 사용된다.

도 1은 POI를 이용한 지리정보 검색 서비스의 예를 도시하고 있다.

일반적인 검색창을 이용하여 "의왕시 삼겹살"이라는 단어에 대한 지리정보 검색을 요청하면, "의왕시"라는 키워드와 "삼겹살"이라는 키워드를 각각 inverted file 구조에서 찾아내고, 각각의 검색 결과의 중복 POI(여기서는 음식점 정보)를 추출한다. 추출된 "A. 화덕", "B 강원멧돼지", "C 계경목장" 등의 XY 지리정보를 추출한 후, 이들 지리정보를 표시할 수 있는 적정한 지도(여기서는, "경기도 의왕시"의 인근 지도)를 우선 표시한다. 그리고, 해당 지도 위에 추출된 "A. 화덕", "B 강원멧돼지", "C 계경목장" 등의 XY 지리정보 위치에 특정 마크를 표현한다.

하지만, 이러한 POI 지리정보 검색 서비스는 기본적으로 키워드 검색 기법을 그대로 활용하고 있으며, 검색된 결과의 POI 정보의 XY 좌표 값을 지도에 단순히 표현한 것에 지나지 않는다.

또한, 기본적으로 POI(Point of Interest)를 이용한 위치 기반 데이터는 XY 좌표값으로 표현되는 특정 지점을 단위로 한다. 따라서, 이러한 POI 데이터를 이용하는 위치 정보 서비스에서는, 특정 위치 검색 시 해당 좌표에 해당하는 지점만을 표시(예를 들어, 특정 빌딩 검색 시, 그 빌딩의 입구 좌표를 표시)하므로, 공간의 면적이나 하위 시설 등을 정확히 표현할 수 없었다. 따라서, 위치 기반 데이터 검색에 있어서, ‘SOI’라는 공간을 나타내는 개념을 도입하였으며, 이러한 SOI 단위로 구성된 위치정보 서비스를 구축하는 노력이 계속되어 왔다.

하지만, SOI 공간 객체에 대한 효율적인 검색은 전무하다. 즉, 단순 키워드 검색/색인 기법으로는 SOI에 대한 검색이 효과적이지 못하고, 또한 POI 지리정보검색 서비스를 적용하기에는 공간 개념이 적용되지 않은 POI를 공간 객체인 SOI에 그대로 적용하기에는 무리가 있다.

본 발명의 목적은 공간 객체로서의 SOI와 컨텐츠 정보가 결합된 객체 정보를 효율적으로 검색할 수 있는 색인 기법을 제공하는 것이다.

또한, 본 발명의 다른 목적은 지도의 도엽 번호를 활용하여 공간 정보를 보다 빠르고 효율적으로 검색할 수 있도록 하는 색인 기법을 제공하는 것이다.

또한 본 발명의 다른 목적은 SOI에 추가적인 SOI 또는 콘텐츠를 맵핑 및 색인함으로써 검색 효율성을 높이는 것이다.

상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 공간정보 색인 시스템은, 제1 공간객체(SOI, Space of Interest)의 최소 경계 영역을 설정하고 상기 최소 경계 영역의 적어도 하나의 중심점 좌표를 산출하는 위치정보 추출기; 상기 적어도 하나의 중심점 좌표가 포함되는 맵의 도엽번호에 상기 제1 SOI를 맵핑하는 도엽번호 변환기; 및 상기 맵핑된 제1 SOI에 대한 정보를 DB 형태로 구성하는 공간 색인기를 포함하고, 상기 공간 색인기는 상기 제1 SOI에 대한 제2 SOI의 거리, 방향, 및 관계에 대한 정보를 색인하여, 상기 제1 SOI에 대한 검색이 요청되면 상기 제1 SOI와 관련된 상기 제2 SOI에 대한 결과가 함께 제공되도록 한다.

또한, 상기 제1 SOI 및 제2 SOI는 일정한 면적을 지니는 좌표들의 집합체이며, 상기 중심점 좌표는 산술 평균 기법 또는 가중치 평균 기법 중에 적어도 하나를 이용하여 산출될 수 있다.

또한, 상기 도엽번호 변환기는 상기 적어도 하나의 중심점 좌표가 포함되는 상기 맵이 복수개의 도엽번호에 걸쳐 있는 경우에는 상기 복수개의 도엽번호 중에 적어도 하나 이상에 대하여 상기 공간객체를 맵핑할 수 있다.

또한 상기 공간 색인기는 상기 도엽번호에 맵핑된 제1 SOI에 대해 키워드 인덱스 정보를 추가로 맵핑하거나, 콘텐츠에 포함된 좌표정보가 상기 제1 SOI의 상기 최소 경계 영역에 포함되면, 상기 제1 SOI에 대해 상기 콘텐츠를 추가로 맵핑할 수 있다.

본 발명은 XY 좌표 만을 검색대상으로 하는 기존 POI 지리 정보 검색과 대비하여, 일정한 영역의 정보를 포함하는 SOI 공간객체를 검색할 수 있다.

또한, 본 발명은 도엽 번호를 이용한 색인 구조를 구축하고 있어, 사용자가 특정 공간 정보를 검색하고 자 할 경우에 우선 특정 도엽번호를 먼저 추출하여 해당 도엽 번호 내에서의 해당 SOI 정보를 추출할 수 있기 때문에 훨씬 빠르고 효율적인 검색이 가능하게 된다.

또한, 본 발명은 SOI와 관련된 타 SOI 및 콘텐츠를 맵핑하여 색인함으로써 SOI와 관계된 다른 SOI에 대한 검색 용이성을 높이고, 종래의 키워드 매칭 검색방법의 한계를 극복할 수 있다.

도 1은 POI를 이용한 지리정보 검색 서비스의 예를 도시한 도면.
도 2는 본 발명에 따른 공간객체 검색 색인 시스템의 개략도.
도 3은 다수의 도엽번호에 걸쳐있는 SOI에 대해 도엽번호를 맵핑하는 방법을 도시한 도면.
도 4는 도엽번호를 부가하는 방식을 설명하는 도면.
도 5는 공간상에 존재하는 복수개의 SOI를 연관짓는 정보를 나타낸다.

이하, 본 발명의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명의 실시예를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 실시예에 대한 이해를 방해한다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.

도 2는 본 발명에 따른 공간객체 검색 색인 시스템을 도시하고 있다.

본 발명에 따른 공간객체 검색 색인 시스템은 크게 키워드(keyword) 색인기(100), 공간정보 색인기(200), 및 LBS 변환 파일 인덱싱 모듈(LBS inverted File Indexing molule)(300)으로 구성된다

우선 키워드(keyword) 색인기(100)는 SOI DB나 Content DB에 저장된 SOI나 컨텐츠 데이터를 추출하여 언어/문자 처리기를 통해 정규화하는 과정을 수행한다. 이후, 형태소 분석기를 통해 형태소 분석, 품사 태깅 등을 통해 키워드 색인 정보를 추출한다. 이러한 키워드 색인기(100)의 내부 동작은 종래의 키워드 검색/색인 기법에서 사용하는 방식을 그대로 사용하기 때문에, 구체적인 설명은 생략하기로 한다.

공간정보 색인기(200)는 위치정보추출기(Location Data Extractor; 210), 도엽번호 변환기(TMS Conversion; 220), 공간색인기(LBS Indexer; 230)를 포함한다.

위치정보추출기(Location Data Extractor; 210)는 공간 객체 SOI의 위치 정보를 이용하여 MBR(Minimum Bounding Rectangle)을 추출하고, 추출된 MBR을 이용하여 중심점을 구하는 기능을 수행한다.

SOI의 위치정보는 일정한 면적을 가지고 있기 때문에, 일정한 boundary의 XY 위치 정보를 포함하고 있다. 그 형태는 간단한 사각형의 형태일 수도 있지만, 곡선형, 불규칙한 형상일 수도 있다.

이러한 다양한 형태를 지니는 SOI에서 일정한 범위의 XY 위치 정보 값을 추출하여 해당 면적을 포함하는 최소 사각형의 틀의 구하게 된다.

따라서, MBR(Minimum Bounding Rectangle)은 다음과 같이 정의할 수 있다.

그리고 MBR을 통해 얻어진 이 값을 이용하여, 해당 SOI 정보를 대표할 수 있는 중심점 (X, Y)을 구한다. 여기서, 중심점(X, Y)은 다음과 같은 수식에 의해 산술위치 평균으로 산출될 수 있다.

본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, SOI의 중심점은 도엽번호에 해당하는 지역의 인기도 및/또는 도엽 내의 사용자 활동과 같은 하나 이상의 요소를 반영하여 수정될 수 있다. 이와 같은 수정사항들은 다수의 도엽에 걸쳐있는 SOI가 인기있는, 및/또는 다른 사용자들에 의해 리뷰가 잘 되어 있는 도엽 내에 인덱싱 될 가능성을 증가시킨다.

일 실시예에서, 가중치가 적용된 중심점(Weighted Index Point, WIP)은 다음과 같이 계산될 수 있다.

여기에서 Sx는, 도엽 W의 x좌표에서 SOI의 산술평균된 x좌표를 감한 값의 부호(sign) (즉, 1 또는 -1)와 같고, Sy는, 도엽 W의 y좌표에서 SOI의 산술평균된 y좌표를 감한 값의 부호(즉, 1 또는 -1)와 같다. 가중치가 적용된 W는 다음과 같이 표현된다.

Wp는 도엽 내 SOI 인기도(e.g., SOI의 조회수 또는 SOI를 참조한 횟수로 측정될 수 있는)의 전체 누적치를 나타낸다. Wα는 도엽 내 사용자 활동(e.g., SOI를 리뷰하거나, 제안하거나, 공유하거나 하는 것과 같은)의 전체 누적치를 나타낸다. α는 SOI의 인기도 Wp 와 상대적인 사용자 활동 Wa의 영향을 조절하기 위해 관리자에 의해 설정될 수 있는 임의의 가중치이다.

또한, 본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, SOI가 행정적 경계, 지도의 도협 번호 등에 걸치도록 상당히 넓은 면적과 내부 건물로 구성되어 있는 경우에는, 특정 SOI에 대하여 다수의 중심점 (X, Y)을 구할 수도 있다.

도 3을 참조하면, 특정 SOI가 도엽번호 12348, 12349, 12351, 12352 등 4개의 도엽번호에 걸쳐 있는 경우를 도시하고 있다. 특정 SOI가 도엽번호와 중첩되는 지 여부는, 특정 SOI와 도엽 지도간의 공간연산을 수행하는 방식으로 확인할 수 있는데, 도 3과 같은 경우에는 특정 SOI가 도엽번호 12348, 12349, 12351, 12352 등 4개의 도엽에 중첩되는 것으로 확인된다. 이러한 경우에, 중첩되는 도엽번호에 대하여 특정 SOI를 모두 맵핑하여 관리하는 것이 바람직하다.

본 발명에 따른 바람직한 실시예에 따르면, 공간 객체에 대하여 중심점을 구하는 과정을 생략하고, 공간 객체와 도엽번호 간의 공간 연산을 통해 공간 객체와 도엽번호간의 공간 중첩 여부만을 확인할 수 있다. 이러한 실시예에 따르면, 공간 중첩이 확인되는 공간 객체에 대하여 중첩되는 도엽번호와 매핑하도록 단순히 구성할 수도 있다.

도엽번호 변환기(TMS Conversion; 220)는 이렇게 구해진 SOI의 중심점 (X, Y) 값을 지도의 도엽번호에 매핑하는 기능을 수행한다.

여기서, 도엽 번호는 지도의 배율(level)에 따라 고유하게 부여되는 식별번호이다. 도 4를 참조하여 간단히 설명하기로 한다.

도 4를 보면, 수도권(서울) 지역, 인천시, 월미도 등으로 지도 배율에 따라 도엽번호를 NJ52-9(수도권 지역), NJ52-9-17(인천), NJ52-9-17-1(월미), HJ52-9-17-015(월미의 특정 지역) 등으로 부여하고 있다. 즉, 지도의 배율을 계층적으로 적용하면서 각 level에 따라 해당 지도의 도엽 번호를 부가하는 방식이다.

이러한 도엽 번호를 부가하는 방식은 우선 지구에서 북(N)과 남(S)을 구분하고, 위도에 따라 부여된 A, B, C, D, ..J,를 특정하고, 경도에 따라 52도, 54도 등을 특정한다.

이에 의해 정해진 대한민국 수도권 지역을 NJ52-9로 부여한 후, 이를 여러개의 sector로 구분하고 각 sector에 대하여 계층적으로 구분번호를 부가하는 방식으로 이루어진다.

이렇게 고유하게 도엽 번호를 활용하면, 지리정보 검색의 범위를 확정할 수 있기 때문에 훨씬 빠르게 원하는 지리정보를 검색할 수 있는 장점이 있다.

이러한 장점을 활용하기 위해서, 도엽번호 변환기(TMS Conversion; 220)는 각 도엽번호가 cover하는 영역 내에 SOI의 중심점이 포함되는 지를 공간 연산하여, 도엽번호에 따라 그 속에 포함된 SOI들을 모두 매핑하게 된다.

여기서, 본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 일정한 면적을 가지는 SOI가 여러 도엽번호에 걸쳐져 존재할 수 있으며, 이 경우에는 각각의 도엽번호에 대하여 복수로 매칭할 수도 있다.

공간색인기(LBS Indexer; 230)는 도엽번호별로 매핑된 SOI의 정보와 키워드 색인기(100)를 통해 매핑된 키워드 인덱스 정보를 패키지 형태로 구성하여, 이를 LBS inverted File indexing에 DB 형태로 저장한다.또한 공간색인기(230)는 SOI 사이의 거리, 방향, 및 관계에 따라 복수개의 SOI 객체를 색인하고, 관련 정보를 DB에 저장할 수 있다. 이에 관해서는 도 5를 참조하여 설명한다.

도 5는 공간상에 존재하는 복수개의 SOI를 연관짓는 정보를 나타낸다. 예를 들어, SOI(1)을 기준으로 SOI(2)는 동북방향(ex. 30 deg)으로 거리 5(ex. 5km)만큼 떨어진 곳에 위치해 있으며, SOI(2)에서는 SOI(1)에서 발행한 영수증일 제시하면 할인 쿠폰을 받을 수 있다(할인 제휴)고 가정할 수 있다. 이와 같은 관계 정보를 이용하여 SOI(1)을 기준으로 SOI(2)를, 또는 그 반대의 방법으로 색인하여 검색에 사용할 수 있다. 이와 같은 관계를 "R={(거리), (방향), (관계명)}"으로 정의할 수 있다. 예를 들어, SOI(2) = R*SOI(1)이고 여기에서 R값은 {5, 30, 할인 제휴}가 된다. 동 도면에서, SOI(7)은 SOI(6)에 대해 R={3, 15, 체인점} 관계를 가지는 것으로 정의할 수 있다.

표 1은 DB의 일부로써, SOI ID 및 SOI ID와 관련된 정보(i.e., 거리, 방향, 관계)를 가지는 다른 SOI의 key 값의 목록를 나타낸다. 예를 들어, SOI_ID가 3인 경우(도 5의 예시에서 SOI(3)), key 값은 '2739799053167498770'이 된다. SOI ID가 7인 경우에도 동일한 key 값을 가진다. 즉, SOI(3)과 SOI(7)은 동일한 타 SOI(도 5를 참조하면 이 SOI는 SOI(6)이라는 것을 알 수 있다)에 대한 정보를 가지고 있다.(즉, 동일한 타 SOI가 색인되어 있다.)

Key	Value
SOI ID	SOI Relation Num for SOI ID
3	2739799053167498770
2	2739799053167498771
7	2739799053167498770
4	2739799053167498763

표 2는 DB의 일부로써, key 값 및 key 값과 관련된 SOI ID에 대한 목록을 나타낸다. 예를 들어, SOI(6)에 대한 key 값인 '2739799053167498770'과 관계된 SOI ID는 SOI(3)과 SOI(7)이라는 것을 알 수 있다. 같은 방식으로 '2739799053167498771'과 관계된 SOI는 SOI(2), '2739799053167498763'와 관계된 SOI는 SOI(5)라는 것을 알 수 있다.

Value List	Key
SOI Relation Num for SOI ID	SOI ID
2739799053167498770	3	7
2739799053167498771	2
2739799053167498763	4
. . .	. . .	. . .	. . .	. . .

공간색인기는 추가적으로 모바일 디바이스 등에서 생성된 저작물 콘텐츠에 대해서 SOI 자동 맵핑 및 검색 인덱스를 생성할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 식당에서 음식을 촬영한 후 시스템에 업로드 하거나 사용자가 식당에 대한 평가글을 작성하여 시스템에 업로드 한 경우를 가정하자. 종래의 검색 시스템에서는, 사진(또는 사진의 메타데이터)이나 평가글에 식당의 명칭과 같은 정보가 포함되어 있지 않다면, 식당 명칭이나 식당 전화번호를 검색할 때 이와 같은 사진이나 평가글을 검색할 수 없다. 즉 종래의 검색방법의 색인은 텍스트를 매칭하는 방식으로써, Vector Space 모델 등을 이용하여 정보를 색인한 후 검색에 색인된 정보를 사용하였다. 이 검색방법의 한계는 일치하는 텍스트가 정보 내에 포함되어 있지 않은 경우, 색인 검색에 사용할 수 없다.

그러나 본 발명의 일 실시예에 따른 공간색인기에서는, 사용자가 식당에서 사진을 찍거나 평가글을 작성해서 업로드 하는 경우, 사진에 포함되는 GPS의 좌표 정보 또는 평가글에 포함되는 (모바일 디바이스의 위치정보나, 평가글의 작성 대상이 되는 SOI의 좌표정보로부터 획득되는) 좌표 정보에 대응되는 SOI와 상술한 콘텐츠를 맵핑하여 색인함으로써, 콘텐츠와 SOI 사이에 텍스트 등으로 매칭되는 연관관계가 없어도(즉, 콘텐츠에 SOI의 명칭에 대한 정보가 전혀 포함되어 있지 않더라도) SOI와 관련된 콘텐츠의 검색이 가능하다. 즉, 사용자에 의해 촬영된 이미지 또는 작성된 평가글과 같은 컨텐츠가 GPS 좌표정보와 같은 위치정보를 포함하면, 이와 같은 콘텐츠가 시스템으로 사용자에 의해 업로드 될 때, 상기 콘텐츠를 수신하는 시스템은 자동으로 업로드 되는 콘텐츠를 SOI에 맵핑하고, 콘텐츠의 업로드가 완료되면 콘텐츠를 맵핑된 SOI를 기준으로 즉시 색인하여 검색에 활용할 수 있다. 이 때 맵핑 및 색인 과정은 전술한 공간 색인기에 의해 수행될 수 있다.

타 서비스는 SOI와 같이 영역정보가 아닌 POI 형태의 좌표정보로 식당 등과 같은 공간 객체에 대해 표현하고 있기 때문에, 지시하는 좌표정보(X, Y)가 정확히 일치하지 않는 한 공간과 콘텐츠의 맵핑이 어렵다. 특히, 일반적인 프로그래밍 언어에서 X, Y 좌표에 관한 변수는 double 함수로(ex. double x, y;) 정의하고 있으므로, 그 함수의 특성상 소수점 15자리까지 숫자까지 좌표를 특정하는데 활용된다. 따라서 포인트와 포인트가 일치하는 지점을 찾을 확률은 극히 희박하다. 반면 본 발명에 따르면, 콘텐츠에 포함된 좌표정보가 SOI의 최소 경계 영역 내부에 포함되면 콘텐츠를 SOI에 맵핑하고 색인함으로써 SOI에 대해 텍스트 측면의 연관관계가 없는 콘텐츠도 검색이 가능하도록 할 수 있다.

나아가, 공간 색인기는 효율적인 검색을 위하여 전술한 다수의 색인 과정을 다양한 방식으로 조합할 수 있다. 또한, 사용자에게 제공되는 맵핑서비스는 다양한 방식일 수 있다. 따라서 맵핑 서비스가 도엽번호를 이용한 방식으로 최적화 되지 않은 경우, 예를 들어, 줌(zoom in/out) 기능에 따른 축적변화를 이용한 지도 제공 방법과 같은 경우에도 공간 색인기에서 제공되는 색인 기능은 독립적으로 제공될 수 있다.

본 발명에 따른 색인 구조를 구축하면, 사용자가 특정 공간 정보를 검색하고 자 할 경우에 우선 특정 도엽번호를 먼저 추출하여 해당 도엽 번호 내에서의 해당 SOI 정보를 추출할 수 있기 때문에 훨씬 빠르고 효율적인 검색이 가능하게 된다.

이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims

제1 공간객체(SOI, Space of Interest)의 최소 경계 영역을 설정하고 상기 최소 경계 영역의 적어도 하나의 중심점 좌표를 산출하는 위치정보 추출기;
상기 적어도 하나의 중심점 좌표가 포함되는 맵의 도엽번호에 상기 제1 SOI를 맵핑하는 도엽번호 변환기; 및
상기 맵핑된 제1 SOI에 대한 정보를 DB 형태로 구성하는 공간 색인기를 포함하되,
상기 공간 색인기는,
상기 제1 SOI에 대한 제2 SOI의 거리, 방향, 및 관계에 대한 정보를 색인하여, 상기 제1 SOI에 대한 검색이 요청되면 상기 제1 SOI와 관련된 상기 제2 SOI에 대한 결과가 함께 제공되도록 하고,
콘텐츠에 포함된 좌표정보가 상기 제1 SOI의 상기 최소 경계 영역에 포함되면 상기 제1 SOI에 대해 상기 콘텐츠를 맵핑하고, 상기 제1 SOI를 기준으로 상기 콘텐츠를 색인하는 것을 특징으로 하는 공간정보 색인 시스템.
청구항 1에 있어서, 상기 제1 SOI 및 제2 SOI는 일정한 면적을 지니는 좌표들의 집합체인 것을 특징으로 하는 공간정보 색인 시스템
청구항 2에 있어서, 상기 중심점 좌표는 가중치 평균 기법을 이용하여 산출되는 것을 특징으로 하는 공간정보 색인 시스템.
청구항 3에 있어서, 상기 가중치 평균 기법은 상기 제1 SOI의 좌표들를 포함하는 도엽의 인기도 및 사용자 활동에 기초하여 상기 제1 SOI의 중심점 좌표를 산출하고,
상기 도엽의 인기도는 도엽 내에 포함된 SOI의 조회수를 포함하고, 상기 사용자 활동은 상기 도엽에 포함된 SOI의 사용자 평가를 포함하는 것을 특징으로 하는 공간정보 색인 시스템.
청구항 1에 있어서, 상기 도엽번호 변환기는 상기 적어도 하나의 중심점 좌표가 포함되는 상기 맵이 복수개의 도엽번호에 걸쳐 있는 경우에는 상기 복수개의 도엽번호 중에 적어도 하나 이상에 대하여 상기 공간객체를 맵핑하는 것을 특징으로 하는 공간정보 색인 시스템.
청구항 1에 있어서, 상기 공간 색인기는 상기 도엽번호에 맵핑된 제1 SOI에 대해 키워드 인덱스 정보를 추가로 맵핑하는 것을 특징으로 하는 공간 정보 색인 시스템.
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청구항 1에 있어서, 상기 공간 색인기는 상기 콘텐츠가 사용자에 의해 업로드 될 때 자동으로 상기 콘텐츠에 포함된 좌표정보가 상기 제1 SOI의 상기 최소 경계 영역에 포함되는지 여부를 판단하여 상키 콘텐츠를 상기 제1 SOI에 대해 맵핑하고, 콘텐츠의 업로드가 완료되면 상기 제1 SOI를 기준으로 상기 콘텐츠를 즉시 색인하는 것을 특징으로 하는 공간정보 색인 시스템.
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