KR102147175B1 - 공간 데이터 처리효율 증대를 위한 공간키 기반 공간 데이터 관리방법, 장치 및 프로그램 - Google Patents

Abstract

컴퓨터에 의하여 수행되는 방법에 있어서, 제1 공간 데이터를 로드하는 단계, 제2 공간 데이터를 로드하는 단계, 상기 제1 공간 데이터 및 상기 제2 공간 데이터에 포함된 데이터 항목 각각에 대하여 공간키를 할당하는 단계, 상기 제1 공간 데이터 및 상기 제2 공간 데이터를 병합하여 제3 공간 데이터를 생성하되, 상기 제1 공간 데이터 및 상기 제2 공간 데이터에 포함된 데이터 항목 중 할당된 공간키가 서로 일치하는 데이터 항목을 병합하는, 단계를 포함하는, 공간 데이터 처리효율 증대를 위한 공간키 기반 공간 데이터 관리방법이 개시된다.

Description

공간 데이터 처리효율 증대를 위한 공간키 기반 공간 데이터 관리방법, 장치 및 프로그램 {GEO DATA MANAGING METHOD, APPARATUS AND PROGRAM BASED ON GEO KEY FOR EFFICIENCY IMPROVEMENT OF GEO DATA PROCESSING}

본 발명은 공간 데이터 처리효율 증대를 위한 공간키 기반 공간 데이터 관리방법에 관한 것이다.

공간정보 빅데이터(GBD: Geo Big Data)는 공간정보, 즉 지리적 데이터와 이에 포함된 행정구역, 도로, 건물 및 기타 객체, 그리고 이와 연관된 정보들을 취합하여 분석 및 활용이 가능하도록 하는 빅데이터를 의미한다.

최근에는 정부 차원에서 다양한 국가 공간정보를 디지털화하고, 이에 최대한 많은 정보를 담도록 하는 공간정보 빅데이터 사업이 추진되는 등 그 중요성이 주목받고 있다.

다만, 지금까지는 서로 다른 공간정보 데이터들이 서로 분리되어 관리되고 있었던 바 이를 취합하여 하나의 빅데이터로 만들기 위한 노력이 계속되고 있다. 예를 들어, 지금까지는 행정편의상 지리적 데이터와 건물 관련 데이터가 서로 나뉘어서 관리되고 있었다. 그러다 보니, 같은 공간에 대한 정보임에도 양측의 정보가 다소 어긋나는 경우도 종종 발생한다.

이에 지리정보시스템(GIS: Geo Information System)에 기반한 정보 통합 및 빅데이터 구축 사업이 진행되고 있으나, 데이터의 분량이 적지 않아 처리에 적지 않은 시간이 소요되는 등 어려움이 있다.

또한, 서로 다른 데이터베이스에 포함된 정보들을 비교하면서 공간정보를 분석하고자 하는 경우, 기존의 공간정보 분석 시스템에 따르면 지도 상에서 폴리곤 형태의 공간정보로 구성된 정보에 기반하여 공간 연산자를 통해 분석을 수행해야 하는 바 분산병렬처리 혹은 기타 빅데이터 분석도구를 이용한다고 하여도 연산량과 소요시간이 상당한 문제점이 존재하였다.

따라서, 공간정보를 분석함에 있어 연산량을 줄이고 효율을 높일 수 있도록 하는 기술의 개발이 요구되고 있다.

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 공간 데이터 처리효율 증대를 위한 공간키 기반 공간 데이터 관리방법을 제공하는 것이다.

본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 면에 따른 공간 데이터 처리효율 증대를 위한 공간키 기반 공간 데이터 관리방법은, 제1 공간 데이터를 로드하는 단계, 제2 공간 데이터를 로드하는 단계, 상기 제1 공간 데이터 및 상기 제2 공간 데이터에 포함된 데이터 항목 각각에 대하여 공간키를 할당하는 단계, 상기 제1 공간 데이터 및 상기 제2 공간 데이터를 병합하여 제3 공간 데이터를 생성하되, 상기 제1 공간 데이터 및 상기 제2 공간 데이터에 포함된 데이터 항목 중 할당된 공간키가 서로 일치하는 데이터 항목을 병합하는, 단계를 포함한다.

또한, 상기 데이터 항목을 병합하는 단계는, 병합된 데이터의 중복을 제거하는 단계를 더 포함할 수 있다.

또한, 상기 공간키를 할당하는 단계는, 지도를 복수의 격자로 분할하는 단계, 상기 분할된 복수의 격자 각각의 위치에 기반한 식별자를 획득하는 단계, 제1 데이터 항목이 속한 격자의 위치를 판단하고, 해당 격자의 식별자에 기반하여 제1 공간키를 생성하는 단계 및 상기 제1 공간키를 상기 제1 데이터 항목에 할당하고, 상기 제1 데이터 항목에 연관하여 저장하는 단계를 포함할 수 있다.

또한, 상기 식별자는 복수의 성분을 포함하는 좌표 형태로 획득되고, 상기 제1 공간키를 생성하는 단계는, 상기 식별자에 포함된 복수의 성분을 결합한 단일 변수 형태로 상기 제1 공간키를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

또한, 상기 지도를 복수의 격자로 분할하는 단계는, 상기 지도를 분할할 레벨을 결정하는 단계를 더 포함하고, n레벨의 격자의 넓이는 n+1레벨의 격자의 넓이의 4배인 것을 특징으로 할 수 있다.

또한, 상기 레벨을 결정하는 단계는, 상기 제1 공간 데이터 및 상기 제2 공간 데이터의 데이터 특성에 기반하여 상기 레벨을 조정하되, 상기 제1 공간 데이터 및 상기 제2 공간 데이터에 포함된, 상기 결정된 레벨에 따라 분할된 격자 내에 포함된 데이터의 양이 기 설정된 제1 기준값 이상인 경우, 상기 레벨을 상향시키고, 상기 제1 공간 데이터 및 상기 제2 공간 데이터에 포함된, 상기 결정된 레벨에 따라 분할된 격자 내에 포함된 데이터의 양이 기 설정된 제2 기준값 이하인 경우, 상기 레벨을 하향시키는, 단계를 더 포함할 수 있다.

또한, 상기 할당된 공간키가 서로 일치하는 데이터 항목을 병합하는 단계는, 상기 제1 공간 데이터의 제2 데이터 항목과, 상기 제2 공간 데이터의 제3 데이터 항목에 대한 공간키 할당에 이용된 격자의 분할 레벨이 서로 상이한 경우, 상기 제2 공간 데이터의 제2 공간키 및 상기 제3 공간 데이터의 제3 공간키 중 더 높은 레벨의 격자에 기반하여 생성된 공간키를 더 낮은 레벨의 격자에 기반하여 생성된 공간키에 매칭되도록 변환하는 단계를 더 포함할 수 있다.

또한, 분석대상 제1 데이터 요소 및 제2 데이터 요소에 대한 정보를 획득하는 단계, 상기 제1 데이터 요소에 대한 정보를 포함하는 상기 제1 공간 데이터를 결정하는 단계, 상기 제2 데이터 요소에 대한 정보를 포함하는 상기 제2 공간 데이터를 결정하는 단계 및 상기 제3 공간 데이터로부터 상기 제1 데이터 요소 및 상기 제2 데이터 요소에 대한 분석 결과를 획득하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 면에 따른 공간 데이터 처리효율 증대를 위한 공간키 기반 공간 데이터 관리장치는, 하나 이상의 인스트럭션을 저장하는 메모리 및 상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써, 개시된 실시 예에 따른 방법을 수행한다.

상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 면에 따른 공간 데이터 처리효율 증대를 위한 공간키 기반 공간 데이터 관리프로그램은, 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어, 개시된 실시 예에 따른 방법을 수행할 수 있도록 컴퓨터에서 독출가능한 기록매체에 저장된다.

본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.

개시된 실시 예에 따르면, 공간정보를 병합하여 분석에 활용함에 있어서 공간키를 사용함으로써 종래기술에 비해 연산량을 크게 줄일 수 있으며, 이에 따라 분석효율과 속도를 높일 수 있는 장점이 있다.

본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 일 실시 예에 따른 방법을 도시한 흐름도이다.
도 2는 일 실시 예에 따른 공간키의 최상위 레벨 구성을 도시한 도면이다.
도 3은 일 실시 예에 따라 레벨 10의 격자 중 일부를 도시한 도면이다.
도 4는 레벨 간 격자 체계의 일 예를 도시한 도면이다.
도 5는 서로 다른 공간 데이터의 일 예를 도시한 도면이다.
도 6은 일 실시 예에 따라 제1 공간 데이터에 공간키를 할당하는 방법을 도시한 도면이다.
도 7은 일 실시 예에 따라 제2 공간 데이터에 공간키를 할당하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 제1 공간 데이터 지도의 일 영역에 해당하는 정보 및 이에 대응하는 공간키(GKEY)가 이와 연관되어 저장된 테이블의 일 예를 도시한 도면이다.
도 9는 제2 공간 데이터 지도의 일 격자에 대하여 공간키가 할당된 테이블의 일 예를 도시한 도면이다.
도 10은 도 8 및 도 9에 도시된 테이블을 병합하는 방법의 일 예를 도시한 도면이다.
도 11은 일 실시 예에 따른 장치의 구성도이다.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.

본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.

다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.

명세서에서 사용되는 "부" 또는 “모듈”이라는 용어는 소프트웨어, FPGA 또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, "부" 또는 “모듈”은 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 "부" 또는 “모듈”은 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. "부" 또는 “모듈”은 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 "부" 또는 “모듈”은 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 "부" 또는 “모듈”들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 "부" 또는 “모듈”들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 "부" 또는 “모듈”들로 더 분리될 수 있다.

본 명세서에서, 컴퓨터는 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 모든 종류의 하드웨어 장치를 의미하는 것이고, 실시 예에 따라 해당 하드웨어 장치에서 동작하는 소프트웨어적 구성도 포괄하는 의미로서 이해될 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터는 스마트폰, 태블릿 PC, 데스크톱, 노트북 및 각 장치에서 구동되는 사용자 클라이언트 및 애플리케이션을 모두 포함하는 의미로서 이해될 수 있으며, 또한 이에 제한되는 것은 아니다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다.

본 명세서에서 설명되는 각 단계들은 컴퓨터에 의하여 수행되는 것으로 설명되나, 각 단계의 주체는 이에 제한되는 것은 아니며, 실시 예에 따라 각 단계들의 적어도 일부가 서로 다른 장치에서 수행될 수도 있다.

도 1은 일 실시 예에 따른 방법을 도시한 흐름도이다.

단계 S110에서, 컴퓨터는 제1 공간 데이터를 로드한다.

단계 S120에서, 컴퓨터는 제2 공간 데이터를 로드한다.

일 실시 예에서, 컴퓨터는 분석대상 제1 데이터 요소 및 제2 데이터 요소에 대한 정보를 획득할 수 있다.

예를 들어, 제1 데이터 요소는 특정 지역의 행정구역에 대한 정보를 의미할 수 있다. 또한, 제2 데이터 요소는 각 건물들의 위치에 대한 정보를 의미할 수 있다.

일 실시 예에서, 컴퓨터는 상기 제1 데이터 요소에 대한 정보를 포함하는 상기 제1 공간 데이터를 결정할 수 있다.

예를 들어, 컴퓨터는 행정구역에 대한 정보를 포함하는 제1 공간 데이터를 획득할 수 있다.

일 실시 예에서, 컴퓨터는 상기 제2 데이터 요소에 대한 정보를 포함하는 상기 제2 공간 데이터를 결정할 수 있다.

예를 들어, 컴퓨터는 각 건물의 위치정보를 포함하는 제2 공간 데이터를 결정할 수 있다.

이후, 컴퓨터는 제1 공간 데이터 및 제2 공간 데이터를 병합하여 분석함으로써, 각 행정구역에 속하는 건물들에 대한 정보를 획득할 수 있고, 반대로 각 건물들이 속하는 행정구역에 대한 정보 또한 획득할 수 있다.

단, 종래의 방법에 의하면 분석대상 공간에 10개의 행정구역과 10개의 건물이 있다고 한다면, 10개의 행정구역의 영역(위치)정보 및 10개의 건물의 위치정보에 대한 풀 스캔(Full scan) 과정을 통해 데이터를 병합해야 하는 바, 10x10 연산을 수행해야 하는 부담이 있었다.

나아가, 공간 빅 데이터를 다루기 위하여 다수의 데이터를 분석해야 하는 경우, 그 연산량이 폭발적으로 증가하여 실질적인 데이터 분석이 어렵거나, 매우 비효율적인 문제점이 있었다.

이에 본 명세서에서는 공간키(G-KEY: Geometry Key)에 기반한 분석방법을 제시하며, 이를 통해 데이터 분석 및 병합을 위한 연산량을 감소시키는 것을 목적으로 한다.

상술한 제1 공간 데이터 및 제2 공간 데이터의 종류 및 이에 포함되는 데이터 요소의 종류는 제한되지 않으며, 이는 예시로서 제공된 것이다. 다른 예로, 공간정보는 행정구역뿐 아니라 도로, 격자 등 기 설정된 다양한 방식으로 분할될 수 있고, 이에 매칭하여 분석하고자 하는 데이터 또한 건물의 위치 외에 공시지가 정보, 인구 정보 등 다양한 데이터 요소를 포함할 수 있으며, 이를 위하여 서로 다른 공간 데이터의 병합 및 분석이 수행될 수 있다.

이하에서는, 도면을 참조하여 공간키의 특성 및 그 할당방법에 대하여 설명한다.

도 2는 일 실시 예에 따른 공간키의 최상위 레벨 구성을 도시한 도면이다. 일 실시 예에서, 공간키는 대용량의 공간정보 처리를 위한 격자기반의 공간정보 키로서, 격자 레벨 1 내지 22까지의 구성체계를 이용하여 각각의 X, Y값을 하나의 키로 구성한 값을 의미할 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.

예를 들어, 공간키는 지구 전체의 공간자료 입력과 저장, 검색, 처리분석을 위하여 타일맵 체계를 이용하여 각 레벨별로 타일체계를 구성하여 해당 번호체계에 고유의 번호를 부여한 값을 의미할 수 있다.

도 2를 참조하면, 레벨 1 격자(200) 및 레벨 2 격자들(210 내지 240)이 도시되어 있다.

일 실시 예에서, 레벨 1 격자(200)는 지구 전체를 포함하는 격자로 이해될 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.

또한, 레벨 1 격자(200)에는 (0,0)의 좌표 데이터가 부여될 수 있다.

나아가, 레벨 2 격자(210 내지 240)는 레벨 1 격자(200)를 4등분한 것으로서, 각각의 위치에 따라 제1 격자(210)에는 (0,0)의 좌표 데이터가, 제2 격자(220)에는 (1,0)의 데이터가, 제3 격자(230)에는 (0,1)의 데이터가, 제4 격자(240)에는 (1,1)의 데이터가 부여될 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.

격자는 계속해서 더 작은 하위 레벨로 분할되며, 각각의 격자에 대한 좌표 데이터는 해당 격자의 좌상단 지점의 (X, Y) 값에 기반하여 할당될 수 있다.

도 3을 참조하면, 레벨 10의 격자 중 일부가 도시되어 있다. 도 3에 도시된 제1 격자(310) 내지 제4 격자(340)는 레벨 10의 격자로서, 각각의 좌표값은 해당 격자의 좌상단 좌표에 기반하여 제1 격자(310)에 (872, 396), 제2 격자(320)에 (873, 396), 제3 격자(330)에 (872, 397), 제4 격자(340)에 (873, 397)이 할당될 수 있다.

즉, 레벨 10 격자 체계에서 좌상단으로부터 첫 번째 격자에는 (0,0) 좌표가 부여되며, 제1 격자(310)는 레벨 10 격자 체계에서 왼쪽에서 873번째, 위에서 397번째 격자인 것으로 이해될 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.

도 4를 참조하면, 레벨 간 격자 체계의 일 예가 도시되어 있다.

도 4에는 레벨 n의 제1 격자(410), 제3 격자(430) 및 제4 격자(440)가 도시되어 있으며, 제2 격자를 4등분한 레벨 n+1의 격자(422) 및 레벨 n+1의 격자를 다시 4등분한 레벨 n+2의 격자(424)가 도시되어 있다.

이와 같이, 격자는 레벨이 증가함에 따라 점차로 작은 크기로 분할되며, 각각의 격자에는 그 레벨에 기반하여 고유의 좌표값이 할당된다.

개시된 실시 예에 따르면, 각 레벨별 격자의 좌표값에 기반하여 각각의 격자에 대한 공간키가 생성 및 할당된다. 예를 들어, 도 3에 도시된 제1 격자(310)의 경우 공간키는 872_396이고, 제2 격자(320)의 경우 공간키는 873_396이고, 제3 격자(330)의 경우 공간키는 872_397이고, 제4 격자(340)의 경우 공간키는 873_397일 수 있다.

즉, 컴퓨터는 공간키를 할당하기 위해 각각의 격자에 대한 식별자를 획득하되, 각각의 식별자는 복수의 성분을 포함하는 좌표 형태로 획득되고, 컴퓨터는 식별자에 포함된 복수의 성분을 결합한 단일 변수(예를 들어, string) 형태로 상기 공간키를 생성할 수 있다.

이하에서는, 도면을 참조하여 공간키에 기반한 공간 데이터 병합방법에 대하여 구체적으로 설명한다.

도 1의 단계 S130에서, 컴퓨터는 상기 제1 공간 데이터 및 상기 제2 공간 데이터에 포함된 데이터 항목 각각에 대하여 공간키를 할당할 수 있다.

일 실시 예에서, 컴퓨터는 도 2 내지 도 4를 통하여 설명된 방법에 기반하여 지도를 복수의 격자로 분할하며, 상기 분할된 복수의 격자 각각의 위치에 기반한 식별자를 획득한다.

또한, 컴퓨터는 제1 데이터 항목이 속한 격자의 위치를 판단하고, 해당 격자의 식별자에 기반하여 제1 공간키를 생성하고, 상기 제1 공간키를 상기 제1 데이터 항목에 할당하고, 상기 제1 데이터 항목에 연관하여 저장할 수 있다.

도 5를 참조하면, 서로 다른 공간 데이터의 일 예가 도시되어 있다.

도 5에 도시된 제1 공간 데이터 지도(500)는 서울시 강남구의 지도를 행정구역(동)에 기반하여 분할한 것이며, 실시 예에 따라 제1 공간 데이터는 서울시 강남구의 행정구역의 위치 및 행정구역에 대한 정보를 포함하는 데이터베이스인 것으로 이해될 수 있다.

도 5에 도시된 제2 공간 데이터 지도(510)는 서울시 강남구의 지도를 100x100격자로 분할한 것이며, 실시 예에 따라 제2 공간 데이터는 100x100격자로 분할된 각 격자의 위치 및 해당 격자에 대응하는 속성정보(예를 들어, 인구수, 공시지가 등)를 포함하는 데이터베이스인 것으로 이해될 수 있다.

이하에서는, 공간키를 이용하여 제1 공간 데이터와 제2 공간 데이터를 병합하고, 이에 기반하여 분석을 수행할 수 있도록 하는 방법에 대하여 도면을 참조하여 설명한다.

도 6은 일 실시 예에 따라 제1 공간 데이터에 공간키를 할당하는 방법을 도시한 도면이다.

도 6을 참조하면, 제1 공간 데이터 지도(500)에 포함된 강남구의 한 행정구역, 즉 대치 4동에 해당하는 영역(502)이 표시되어 있다. 일 실시 예에서, 컴퓨터는 영역(502)에 대하여 공간키를 할당할 수 있다.

일 실시 예에서, 컴퓨터는 공간키 할당을 위하여 지도를 복수의 격자로 분할하되, 분할되는 레벨을 결정할 수 있다. 일 실시 예에서, 분할되는 격자의 레벨은 공간의 넓이, 공간의 특성(예를 들어, 인구나 건물 등 데이터의 밀집도) 등에 기반하여 결정될 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.

일 실시 예에서, 컴퓨터는 레벨 18의 격자로 공간을 분할한 격자 맵(600)에 기반하여 영역(502)에 대한 공간키를 할당할 수 있다.

도 6을 참조하면, 레벨 18의 격자(602)의 크기가 표시되어 있으며, 참고를 위해 레벨 17의 격자(604) 및 레벨 16의 격자(606)의 크기 또한 표시되어 있다.

일 실시 예에서, 컴퓨터는 격자 맵(600) 상에서 영역(502)과 중첩되는 모든 격자에 대한 정보를 획득하고, 해당 격자의 공간키를 획득할 수 있다. 컴퓨터는 획득된 공간키에 대한 정보를 영역(502)에 대한 정보와 연관하여 저장할 수 있다.

도 8을 참조하면, 제1 공간 데이터 지도(500)의 영역(502)에 해당하는 대치 4동에 대한 정보 및 대치 4동에 대응하는 공간키(GKEY)가 이와 연관되어 저장된 테이블(700)이 도시되어 있다.

일 실시 에에서, 테이블(700)에는 영역(520)에 해당하는 대치 4동의 위치나 지역, 상위 행정구역에 대한 정보 등이 저장될 수 있으며, 나아가 대치 4동과 관련된 추가적인 공간정보들이 저장될 수 있다.

실시 예에 따라서, 컴퓨터는 제1 공간 데이터에 이에 대응하는 공간키 정보를 추가적으로 저장할 수도 있고, 제1 공간 데이터에 공간키 정보가 추가된 새로운 데이터를 생성하여 저장할 수도 있다.

도 8에 도시된 테이블(700)은, 제1 공간 데이터에 대하여 레벨 18의 공간키를 할당한 정보가 저장된 것이며, 공간키를 할당하고자 하는 레벨이 달라지는 경우 해당 레벨의 공간키가 할당된 새로운 테이블이 생성되어 저장될 수도 있다.

일 실시 예에서, 컴퓨터는 테이블(700)에 할당된 공간키에 대응하는 격자 레벨에 대한 정보를 함께 저장할 수도 있다. 실시 예에 따라서, 격자 레벨에 대한 정보는 별도의 열(column)에 저장될 수도 있고, 이에 따라 동일한 테이블에 서로 다른 레벨에 기반하여 생성된 복수의 공간키가 저장될 수도 있다. 이 경우, 각각의 공간키가 생성되는 데 이용된 격자 레벨에 대한 정보가 함께 저장되어, 이를 통해 각각의 공간키를 활용할 수 있는 격자 레벨에 대한 정보가 획득될 수 있다.

실시 예에 따라서, 격자 레벨에 대한 정보가 공간키에 포함될 수도 있다. 예를 들어, 도 8에 도시된 공간키인 223590_101575의 경우, 레벨 18에 기반하여 생성되었음을 표시하기 위해 18_223590_101575의 공간 키로 변환될 수도 있으며, 이를 통하여 컴퓨터는 서로 동일한 레벨에 기반하여 생성된 공간키를 확인하고 비교 및 병합을 수행할 수도 있다.

실시 예에 따라서, 컴퓨터는 서로 상이한 레벨에 기반하여 생성된 공간키를 변환하여 동일한 레벨로 조정한 후 비교 및 병합을 수행할 수도 있다. 이에 대해서는 후술한다.

도 7은 일 실시 예에 따라 제2 공간 데이터에 공간키를 할당하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 7을 참조하면, 제2 공간 데이터 지도(500)에 포함된 100x100 격자 중 하나인 격자(512)가 표시되어 있다. 일 실시 예에서, 컴퓨터는 격자(512)의 영역에 대하여 공간키를 할당할 수 있다.

일 실시 예에서, 컴퓨터는 공간키 할당을 위하여 지도를 복수의 격자로 분할하되, 분할되는 레벨을 결정할 수 있다. 일 실시 예에서, 분할되는 격자의 레벨은 공간의 넓이, 공간의 특성(예를 들어, 인구나 건물 등 데이터의 밀집도) 등에 기반하여 결정될 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.

일 실시 예에서, 컴퓨터는 레벨 18의 격자로 공간을 분할한 격자 맵(610)에 기반하여 격자(512)에 대한 공간키를 할당할 수 있다.

일 실시 예에서, 컴퓨터는 격자 맵(610) 상에서 격자(512)와 중첩되는 모든 격자에 대한 정보를 획득하고, 해당 격자의 공간키를 획득할 수 있다. 컴퓨터는 획득된 공간키에 대한 정보를 격자(512)에 대한 정보와 연관하여 저장할 수 있다.

도 7을 참조하면, 격자(512)는 제1 격자(612), 제2 격자(614), 제3 격자(616) 및 제4 격자(618)와 중첩되어 있다. 따라서, 격자(512)에 대해서는 제1 격자(512)에 기반하여 생성된 공간 키인 223590_101575, 제2 격자(514)에 기반하여 생성된 공간 키인 223591_101575, 제3 격자(516)에 기반하여 생성된 공간 키인 223590_101576 및 제4 격자(518)에 기반하여 생성된 공간 키인 223591_101576이 할당된다.

실시 예에 따라서, 격자(512)와 같은 특정한 영역이 아닌, 건물이나 객체와 같이 특정 위치에 대한 공간키가 할당될 수도 있다. 이 경우, 해당 건물이나 객체가 속한 격자의 공간키가 해당 건물이나 객체에 할당될 수 있다. 실시 예에 따라, 건물의 크기나 위치에 따라 복수의 격자에 걸쳐져 있는 경우, 해당 건물에 대해서는 복수의 공간키가 할당될 수도 있다.

도 9를 참조하면, 제2 공간 데이터 지도(510)의 격자(512)에 대하여 공간키가 할당된 테이블(710)이 도시되어 있다. 테이블(710)에는 격자(512)의 격자 고유번호, X좌표와 Y좌표에 대한 정보가 포함될 수 있으며, 실시 예에 따라 해당 격자(512)의 인구나 공시지가 등과 같은 추가 정보가 더 포함될 수도 있다.

도 5 내지 도 9를 통하여 설명된 바와 같이 각각의 공간 데이터에 공간키가 할당되는 경우, 컴퓨터는 할당된 공간키에 기반한 분석 및 데이터 병합을 수행할 수 있다.

데이터에 공간키가 할당되는 경우, 공간 데이터의 분석과 병합은 공간 연산자 혹은 복잡한 공간연산 없이 공간 키 비교를 통해 상대적으로 간단한 쿼리 명령어만으로도 수행될 수 있는 장점이 있다.

예를 들어, 동일한 레벨의 동일한 공간키를 가진 데이터들은 서로 같은 위치에 존재하는 것이 확인되므로, 이에 기반하여 데이터 병합동작을 용이하게 수행할 수 있게 된다.

일 실시 예에서, 컴퓨터는 제1 공간 데이터 및 제2 공간 데이터를 병합하여 제3 공간 데이터를 생성할 수 있다.

예를 들어, 컴퓨터는 제1 공간 데이터 및 제2 공간 데이터에 포함된 데이터 항목 중 할당된 공간키가 서로 일치하는 데이터 항목을 병합할 수 있다.

도 10을 참조하면, 도 8 및 도 9에 도시된 테이블을 병합하는 방법이 도시되어 있다.

도 10을 참조하면, 도 8에 도시된 테이블(700) 및 도 9에 도시된 테이블(710)에서 공간키가 일치하는 데이터 항목들을 서로 병합하여 생성된 테이블(800)이 도시되어 있다.

테이블(800)을 참조하면, 서로 동일한 공간키가 할당된 데이터 항목들이 서로 병합되어 있다.

일 실시 예에서, 컴퓨터는 병합된 데이터의 중복을 제거할 수 있다.

제거되는 중복 데이터는 서로 다른 열(column)에 포함된 중복 데이터를 의미할 수도 있으나, 실시 예에 따라 서로 다른 행(row)에 포함된 중복 데이터 또한 제거될 수도 있다.

또한, 실시 예에 따라 컴퓨터는 병합된 데이터에서 분석 목적에 불필요한 데이터를 제거할 수도 있다.

도 10을 참조하면, 중복되는 데이터 및 불필요한 데이터를 제거한 테이블(900)이 도시되어 있다.

도 10을 참조하면, 격자(512)가 대치 4동(즉, 영역(502))에 속한다는 사실을 쉽게 확인할 수 있다.

즉, 도 5 내지 도 10에 도시된 공간키 기반 공간 데이터 분석방법을 통하여, 컴퓨터는 격자(512)가 대치 4동에 속함을 확인할 수 있으며, 반대로 대치 4동에 속하는 격자들에 대한 정보(예를 들어, 격자 고유번호나 격자의 위치정보, 또는 격자에 속하는 다양한 공간정보들)를 획득할 수도 있다.

즉, 컴퓨터는 상술한 방법에 따라 생성된 제3 공간 데이터(예로, 도 10의 테이블(900))를 획득하고, 이를 통해 상술한 제1 데이터 요소(예로, 행정구역) 및 제2 데이터 요소(예로, 100x100 격자)에 대한 분석 결과(예로, 위치관계, 종속관계 및 기타 연관관계 등)를 획득할 수 있다.

이외에도 공간키는 다양한 분석방법에 활용될 수 있으며, 예를 들어 동일 위치상에 존재하는 지역, 건물 및 도로 등에는 동일한 공간키가 부여되므로, 그 위치를 입력, 저장, 검색, 처리 및 분석함에 있어서 대규모 공간 빅데이터의 병렬 처리를 가능케 하고, 이에 따라 전체 프로세스의 처리시간을 획기적으로 단축할 수 있게 된다.

예를 들어 서울시의 특정 도로와 인접한 건물을 검색하고자 하는 경우 기존의 방법을 이용하는 경우 서울시 전체의 도로 중 분석대상 도로를 탐색하고, 해당 도로와 서울시 전체의 건물 중 서로 인접한 특성을 갖는 건물을 탐색해야 하는데, 이 경우 각각의 도로와 건물을 X1, Y1, X2, Y2 좌표에 기반하여 공간 검색을 수행해야 하는 바 많은 시간이 소요된다. 반면 개시된 실시 예에 따라 공간키를 사용하면, 검색대상 지역 건물의 공간키를 찾아 도로 및 도로와 인접한 지역의 공간키를 검색하기만 하면 되므로, 여러 단계의 검색이나 대용량 공간정보 데이터의 위치정보를 검색하지 않고도 즉각 도로와 건물의 연관관계를 검색할 수 있으며, 해당 데이터를 분석 및 처리할 수 있는 장점이 있다.

개시된 실시 예에 기반한 다른 실시 예 중 하나로서, 공간 데이터에 공간키를 할당하기 위한 격자 레벨을 결정하는 단계가 수행될 수 있다.

상술한 바와 같이 격자 레벨은 해당 공간 데이터의 특성과 이에 포함된 데이터의 양에 기반하여 상이하게 설정될 수 있다.

일 실시 예에서, 분석대상 지역이 결정되는 경우 해당 지역은 모두 동일한 레벨의 격자에 기반하여 공간키가 부여될 수도 있지만, 실시 예에 따라 지역 특성에 따라 분석대상 지역이 복수의 영역으로 분할되고, 분할된 영역 각각에 대하여 상이한 레벨의 격자에 기반한 공간키가 부여될 수도 있다.

예를 들어, 특정 위치에 데이터가 몰림에 따라 발생하는 데이터 스큐(Data skew) 현상을 방지하기 위하여, 지역에 속한 데이터의 양이나 기 설정된 기준에 따라 격자 레벨이 조정될 수 있다.

예를 들어, 특정 지역에 대해 분석을 수행하고자 하는 경우, 모든 영역에 대해 동일한 격자 레벨에 기반하여 공간키가 부여될 수도 있지만, 실시 예에 따라 특정 지역은 산지이거나 미개발 지역이어서 데이터의 양이 극히 적을 수 있고, 특정 지역은 시내 혹은 읍내와 같이 건물과 사람이 밀집해 있는 지역이어서 데이터의 양이 많을 수 있다. 이에 따라, 컴퓨터는 데이터의 양이 적은 지역과 데이터의 양이 많은 지역을 분할하고, 데이터의 양이 적은 지역에 대해서는 상대적으로 낮은 격자 레벨로, 데이터의 양이 많은 지역에 대해서는 상대적으로 높은 격자 레벨로 공간키를 할당할 수 있다.

즉, 일 실시 예에서, 컴퓨터는 격자 레벨을 결정함에 있어서, 제1 공간 데이터 및 제2 공간 데이터의 데이터 특성에 기반하여 레벨을 조정할 수 있다.

해당 실시 예에서, 컴퓨터는 제1 공간 데이터 및 제2 공간 데이터에 포함된, 상기 결정된 레벨에 따라 분할된 격자 내에 포함된 데이터의 양이 기 설정된 제1 기준값 이상인 경우, 상기 레벨을 상향시키고, 상기 제1 공간 데이터 및 상기 제2 공간 데이터에 포함된, 상기 결정된 레벨에 따라 분할된 격자 내에 포함된 데이터의 양이 기 설정된 제2 기준값 이하인 경우, 상기 레벨을 하향시키는 방식으로, 데이터 스큐 현상을 방지할 수 있는 유동적인 격자레벨 설정을 수행할 수 있다.

실시 예에 따라서, 서로 다른 격자레벨에 기반하여 공간키가 할당된 영역은 서로 다른 테이블에 기반하여 공간키 정보가 저장될 수도 있으나, 상술한 바와 같이 격자레벨을 나타내기 위한 별도의 열(column)을 마련하거나, 공간키에 격자레벨에 대한 정보가 병합될 수도 있다.

상술한 실시 예에 따르면, 서로 병합하고자 하는 데이터 간에 레벨 차이가 발생할 수도 있다. 물론 실시 예에 따라, 제1 공간 데이터를 기준으로 하여 제1 공간 데이터에서 각 영역에 대해 할당된 격자 레벨에 따라 제2 공간 데이터에 속한 데이터 항목들에 대하여 공간키를 부여하는 것도 가능하다. 예를 들어, 도 6에 도시된 바와 같은 격자 맵(600)이 제1 공간 데이터에 포함된 각 지역들의 특성에 따라 복수의 서로 다른 레벨의 격자들을 포함할 수 있다. 즉, 레벨 18의 한 종류의 격자만으로 구성된 격자 맵(600)과 달리, 도 6에 도시된 서로 다른 레벨의 격자들(602, 604 및 606)이 격자 맵(600)을 구성할 수 있으며, 해당 격자 맵(600)을 그대로 도 7의 제2 공간 데이터 지도(510)에 적용하여 공간 키를 부여함으로써, 서로 동일한 위치에 속하는 데이터 항목에 대해서는 동일한 레벨의 격자를 이용하여 공간 키가 부여되도록 할 수도 있다.

이 경우 동일한 위치에 대하여 서로 다른 레벨의 격자에 기반한 공간 키가 부여되지 않으므로 별도의 변환이 불필요하지만, 실시 예에 따라 제1 공간 데이터 및 제2 공간 데이터 각각에 대하여 별도로 격자 레벨이 결정되고, 이에 따라 제1 공간 데이터와 제2 공간 데이터를 병합하기 위하여, 서로 다른 격자 레벨 간의 변환을 통한 레벨 동기화 단계가 수행되어야 할 수 있다.

일 실시 예에서, 상술한 바와 같이 할당된 공간키가 서로 일치하는 데이터 항목을 병합하는 단계에 있어서, 컴퓨터는 상기 제1 공간 데이터의 제2 데이터 항목과, 상기 제2 공간 데이터의 제3 데이터 항목에 대한 공간키 할당에 이용된 격자의 분할 레벨이 서로 상이한 경우(예를 들어, 각 공간키에 대응하는 레벨은 별도의 열에 저장된 레벨 정보 혹은 공간키에 병합된 레벨 정보에 기반하여 획득될 수 있다), 상기 제2 공간 데이터의 제2 공간키 및 상기 제3 공간 데이터의 제3 공간키 중 더 높은 레벨의 격자에 기반하여 생성된 공간키를 더 낮은 레벨의 격자에 기반하여 생성된 공간키에 매칭되도록 변환하는 단계를 수행할 수 있으나, 레벨을 동기화하는 방법은 이에 제한되는 것은 아니다.

도 11은 일 실시 예에 따른 장치의 구성도이다.

프로세서(102)는 하나 이상의 코어(core, 미도시) 및 그래픽 처리부(미도시) 및/또는 다른 구성 요소와 신호를 송수신하는 연결 통로(예를 들어, 버스(bus) 등)를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따른 프로세서(102)는 메모리(104)에 저장된 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써, 도 1 내지 도 10과 관련하여 설명된 방법을 수행한다.

한편, 프로세서(102)는 프로세서(102) 내부에서 처리되는 신호(또는, 데이터)를 일시적 및/또는 영구적으로 저장하는 램(RAM: Random Access Memory, 미도시) 및 롬(ROM: Read-Only Memory, 미도시)을 더 포함할 수 있다. 또한, 프로세서(102)는 그래픽 처리부, 램 및 롬 중 적어도 하나를 포함하는 시스템온칩(SoC: system on chip) 형태로 구현될 수 있다.

메모리(104)에는 프로세서(102)의 처리 및 제어를 위한 프로그램들(하나 이상의 인스트럭션들)을 저장할 수 있다. 메모리(104)에 저장된 프로그램들은 기능에 따라 복수 개의 모듈들로 구분될 수 있다.

본 발명의 실시예와 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어로 직접 구현되거나, 하드웨어에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로 구현되거나, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM(Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리(Flash Memory), 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터 판독가능 기록매체에 상주할 수도 있다.

본 발명의 구성 요소들은 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어 실행되기 위해 프로그램(또는 애플리케이션)으로 구현되어 매체에 저장될 수 있다. 본 발명의 구성 요소들은 소프트웨어 프로그래밍 또는 소프트웨어 요소들로 실행될 수 있으며, 이와 유사하게, 실시 예는 데이터 구조, 프로세스들, 루틴들 또는 다른 프로그래밍 구성들의 조합으로 구현되는 다양한 알고리즘을 포함하여, C, C++, 자바(Java), 어셈블러(assembler) 등과 같은 프로그래밍 또는 스크립팅 언어로 구현될 수 있다. 기능적인 측면들은 하나 이상의 프로세서들에서 실행되는 알고리즘으로 구현될 수 있다.

이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 제한적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.

Claims (10)

1. 컴퓨터에 의하여 수행되는 방법에 있어서,
   제1 공간 데이터를 로드하는 단계;
   제2 공간 데이터를 로드하는 단계;
   상기 제1 공간 데이터 및 상기 제2 공간 데이터에 포함된 데이터 항목 각각에 대하여 공간키를 할당하는 단계; 및
   상기 제1 공간 데이터 및 상기 제2 공간 데이터를 병합하여 제3 공간 데이터를 생성하되, 상기 제1 공간 데이터 및 상기 제2 공간 데이터에 포함된 데이터 항목 중 할당된 공간키가 서로 일치하는 데이터 항목을 병합하는, 단계; 를 포함하며,
   상기 공간키를 할당하는 단계는,
   지도를 복수의 격자로 분할하는 단계;
   상기 분할된 복수의 격자 각각의 위치에 기반한 식별자를 획득하는 단계;
   제1 데이터 항목이 속한 격자의 위치를 판단하고, 해당 격자의 식별자에 기반하여 제1 공간키를 생성하는 단계; 및
   상기 제1 공간키를 상기 제1 데이터 항목에 할당하고, 상기 제1 데이터 항목에 연관하여 저장하는 단계; 를 포함하는,
   공간 데이터 처리효율 증대를 위한 공간키 기반 공간 데이터 관리방법.
2. 제1 항에 있어서,
   상기 데이터 항목을 병합하는 단계는,
   병합된 데이터의 중복을 제거하는 단계; 를 더 포함하는,
   공간 데이터 처리효율 증대를 위한 공간키 기반 공간 데이터 관리방법.
3. 삭제
4. 제1 항에 있어서,
   상기 식별자는 복수의 성분을 포함하는 좌표 형태로 획득되고,
   상기 제1 공간키를 생성하는 단계는,
   상기 식별자에 포함된 복수의 성분을 결합한 단일 변수 형태로 상기 제1 공간키를 생성하는 단계; 를 포함하는,
   공간 데이터 처리효율 증대를 위한 공간키 기반 공간 데이터 관리방법.
5. 제1 항에 있어서,
   상기 지도를 복수의 격자로 분할하는 단계는,
   상기 지도를 분할할 레벨을 결정하는 단계; 를 더 포함하고,
   n레벨의 격자의 넓이는 n+1레벨의 격자의 넓이의 4배인 것을 특징으로 하는,
   공간 데이터 처리효율 증대를 위한 공간키 기반 공간 데이터 관리방법.
6. 제5 항에 있어서,
   상기 레벨을 결정하는 단계는,
   상기 제1 공간 데이터 및 상기 제2 공간 데이터의 데이터 특성에 기반하여 상기 레벨을 조정하되, 상기 제1 공간 데이터 및 상기 제2 공간 데이터에 포함된, 상기 결정된 레벨에 따라 분할된 격자 내에 포함된 데이터의 양이 기 설정된 제1 기준값 이상인 경우, 상기 레벨을 상향시키고, 상기 제1 공간 데이터 및 상기 제2 공간 데이터에 포함된, 상기 결정된 레벨에 따라 분할된 격자 내에 포함된 데이터의 양이 기 설정된 제2 기준값 이하인 경우, 상기 레벨을 하향시키는, 단계; 를 더 포함하는,
   공간 데이터 처리효율 증대를 위한 공간키 기반 공간 데이터 관리방법.
7. 제5 항에 있어서,
   상기 할당된 공간키가 서로 일치하는 데이터 항목을 병합하는 단계는,
   상기 제1 공간 데이터의 제2 데이터 항목과, 상기 제2 공간 데이터의 제3 데이터 항목에 대한 공간키 할당에 이용된 격자의 분할 레벨이 서로 상이한 경우, 상기 제2 공간 데이터의 제2 공간키 및 상기 제3 공간 데이터의 제3 공간키 중 더 높은 레벨의 격자에 기반하여 생성된 공간키를 더 낮은 레벨의 격자에 기반하여 생성된 공간키에 매칭되도록 변환하는 단계; 를 더 포함하는,
   공간 데이터 처리효율 증대를 위한 공간키 기반 공간 데이터 관리방법.
8. 제1 항에 있어서,
   분석대상 제1 데이터 요소 및 제2 데이터 요소에 대한 정보를 획득하는 단계;
   상기 제1 데이터 요소에 대한 정보를 포함하는 상기 제1 공간 데이터를 결정하는 단계;
   상기 제2 데이터 요소에 대한 정보를 포함하는 상기 제2 공간 데이터를 결정하는 단계; 및
   상기 제3 공간 데이터로부터 상기 제1 데이터 요소 및 상기 제2 데이터 요소에 대한 분석 결과를 획득하는 단계; 를 더 포함하는,
   공간 데이터 처리효율 증대를 위한 공간키 기반 공간 데이터 관리방법.
9. 하나 이상의 인스트럭션을 저장하는 메모리; 및
   상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행하는 프로세서를 포함하고,
   상기 프로세서는 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써,
   제1 항의 방법을 수행하는, 장치.
10. 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어, 제1 항의 방법을 수행할 수 있도록 컴퓨터에서 독출가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터프로그램.

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