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효율적 토석류 발생 예측을 위한 DBMS기반 지질정보시스템 설계

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dc.contributor.advisor문봉기-
dc.contributor.author이찬호-
dc.date.accessioned2017-07-14T02:35:22Z-
dc.date.available2017-07-14T02:35:22Z-
dc.date.issued2016-08-
dc.identifier.other000000135982-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10371/122667-
dc.description학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 컴퓨터공학부 데이터베이스전공, 2016. 8. 문봉기.-
dc.description.abstractDBMS는 날이 갈수록 발전해 나가며 수많은 분야에 특화된 여러 종류의 DBMS 들이 나오고 있지만 이 수많은 기능을 조합하여 원하는 기능을 구성하는 데는 많은 어려움이 따른다.
토석류의 발생확률을 예측하는 것도 이런 문제에 해당하는데, 토석류의 발생확률을 빠르고 정확하게 예측하기 위해서는 실시간으로 계속해서 업데이트 되는 자료인 강우량을 처리할 때 발생하는 실시간 데이터(stream data)에 대한 처리와 제일 가까운 두 지점을 찾을 때 발생하는 공간적 질의(spatial query)를 한 시스템을 통해 효율적으로 처리해야 한다.
본 논문에서는 실시간으로 업데이트 되는 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 stream을 처리하는 여러 시스템을 비교, 평가 한 뒤 이에 대한 내용을 바탕으로 PostgreSQL에 stream에 대한 처리 능력을 더한 PipelineDB를 이용해 실시간 데이터를 효율적으로 다루고, 제일 가까운 두 지점을 찾을 때 발생하는 공간적 질의에 대해서는 PostgreSQL의 extension인 PostGIS를 통해 해결하고 이렇게 만들어진 내용을 QGIS를 통해 사용자에게 전달하고 입력받는 시스템의 구조를 구성하였다.
또 이렇게 구성한 시스템에 대해 실제 토석류의 발생확률을 예측할 때 사용되는 질의문을 던져 성능을 측정하고 여기서 얻어진 결과 값을 토대로 아무 것도 변경하지 않은 일반 DBMS를 사용한 프로그램에 비해 얼마나 성능이 좋아졌는지를 살펴보도록 하겠다.
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dc.description.tableofcontents제1장 서론 1
1.1 토석류 발생 예측 시스템 구현의 문제 및 난관 2
1.2 배경지식 3
1.2.1 Spatial Data 3
1.2.2 Data Stream Management System(DSMS), Complex event processing(CEP) 3
1.3 관련연구 4
1.3.1 Geospatial Stream Query Processing using Microsoft SQL Server StreamInsight 4
1.3.2 Continuous Query Processing of Spatio-temporal Data Streams in PLACE 4
1.3.3 Spatio-Temporal Stream Processing in Microsoft StreamInsight 5

제2장 사용할 Backend 프로그램에 대한 고찰 6
2.1 DBMS 기반, 혹은 초창기의 DSMS 6
2.1.1 TelegraphCQ 8
2.1.2 Aurora 9
2.1.3 STREAM 9
2.1.4 NiagaraCQ 10
2.1.5 PipelineDB 11
2.1.6 VoltDB 11
2.1.7 Microsoft StreamInsight 12
2.2 Recent CEP 13
2.2.1 Apache Storm 14
2.2.2 Apache Spark 15
2.2.3 IBM InfoSphere 16
2.2.4 Oracle CEP 17
2.2.5 TIBCO StreamBase 18
2.2.6 Esper 18
2.3 선택한 시스템 19

제3장 구조 21
3.1 Frontend 21
3.2 Backend. 23
3.2.1 최근접 강우관측소 설정 23
3.2.2 실시간 강우자료의 처리 24
3.2.3 주의보, 경보 발령 24

제4장 실험 결과 26
4.1 시스템 사양 및 실험 설정 26
4.2 Stream Data에 대한 Query와 결과 26
4.3 Spatial Data에 대해 Query와 결과 31

제5장 결론 및 향후 연구 35

참고문헌 37

Abstract 39
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dc.formatapplication/pdf-
dc.format.extent1234937 bytes-
dc.format.mediumapplication/pdf-
dc.language.isoko-
dc.publisher서울대학교 대학원-
dc.subjectDBMS-
dc.subject실시간 데이터-
dc.subject공간적 질의-
dc.subject시스템-
dc.subject.ddc621-
dc.title효율적 토석류 발생 예측을 위한 DBMS기반 지질정보시스템 설계-
dc.typeThesis-
dc.description.degreeMaster-
dc.citation.pagesv, 41-
dc.contributor.affiliation공과대학 컴퓨터공학부-
dc.date.awarded2016-08-
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