DOI QR코드

DOI QR Code

Operation Technique of Spatial Data Change Recognition Data per File

파일 단위 공간데이터 변경 인식 데이터 운영 기법

  • Received : 2021.11.03
  • Accepted : 2021.12.20
  • Published : 2021.12.31

Abstract

The system for managing spatial data updates the existing information by extracting only the information that is different from the existing information for the newly obtained spatial information file to update the stored information. In order to extract only objects that have changed from existing information, it is necessary to compare whether there is any difference from existing information for all objects included in the newly obtained spatial information file. This study was conducted to improve this total inspection method in a situation where the amount of spatial information that is frequently updated increases and data update is required at the national level. In this study, before inspecting individual objects in a new acquisition space information file, a method of determining whether individual space objects have been changed only by the information in the file was considered. Spatial data files have structured data characteristics different from general image or text document files, so it is possible to determine whether to change the file unit in a simpler way compared to the existing method of creating and managing file hash. By reducing the number of target files that require full inspection, it is expected to improve the use of resources in the system by saving the overall data quality inspection time and saving data extraction time.

공간 데이터를 관리하는 시스템은 저장된 정보의 갱신을 위하여 신규 입수되는 공간정보 파일에 대하여 기존 정보와 달라진 정보만을 추출하여 기존 정보를 갱신 한다. 기존 정보와 달라진 객체만을 추출하기 위해서는 신규 입수된 공간 정보 파일 내에 포함된 모든 객체에 대하여 기존 정보와 달라진 부분이 있는지 비교하게 된다. 수시로 갱신되는 공간 정보의 양이 증가하고 전국 단위의 데이터 갱신이 요구되는 상황에서 이러한 전수 검사 방식을 개선 하고자 본 연구가 진행 되었다. 본 연구에서는 신규 입수 공간 정보 파일내의 개별 객체를 검사하기 이전에, 파일의 정보만으로 개별 공간 객체가 변경 되었는지 여부를 판단할 수 있는 방법에 대하여 고찰해 보았다. 공간 데이터 파일은 일반적인 이미지나 텍스트 문서 파일과는 다른 정형화된 데이터 특성을 가지므로 기존의 파일 hash를 생성하여 관리하는 방식과 비교하여 좀 더 단순한 방식으로 이와 같은 파일단위 변경여부 판단이 가능하다. 전수 검사가 필요한 대상 파일의 숫자를 줄임으로써 전체적인 데이터 품질 검사 시간과 변경 데이터 추출 시간을 절약하여 시스템의 리소스 사용을 개선할 것으로 기대한다.

Keywords

Acknowledgement

본 연구는 국토교통부/국토교통과학기술진흥원의 지원으로 수행되었음(과제번호 20DCRU-B158151-01)

References

  1. Choi, K.M., Cha, G.C. and Park, S.H. 2017. Data processing technique for change detection of point cloud. Journal of korean society of civil engineers. pp.13-14.
  2. Congalton R.G. and Macieod R.D. 1998. Quantitative comparison of change-detection algorithms for monitoring Eelgrass from remotely sensed data. Photogrammetric engineering & remote sensing 64(3):207-216.
  3. Dr. P. Kumar, and E.V. Pavithra. 2018. Survey on deduplication in cloud environment. international journal of engineering research & technology(IJERT) 7(2):20-23. https://doi.org/10.5958/2319-6890.2018.00005.3
  4. ESRI shapefile technical description(An ESRI white paper - July 1998.
  5. Fenais, A., Ariaratnam, S.T., Ayer, S. K. and Smilovsky, N. 2019. Integrating geographic information systems and augmented reality for mapping underground utilities. infrastructures 4(4):60. https://doi.org/10.3390/infrastructures4040060
  6. J. Kornblum, Identifying almost identical files using context triggered piecewise hashing, proc. 6th Ann. digital forensics research workshop conf.(DFRWS 06), pp.S91, S97, 2006.
  7. Jung, J.S., Kim, J.H. and Kim, B.G. 2005. A study of renovation method of framework data using the UFID's work_process korea spatial information system society pp.59 -63.
  8. Lee, J.S., Choi, Y.S., Seo, C.W. and Jeon, C.D. 2008. Development of an object-oriented framework data update system. The korean association of geographic information studies 11(1):31-44.
  9. Lee, H.J., Hwang, S.H., Choi, D.J. and Ru, J.H. 2005. Construction of database and evaluation of application with framework data product specification in facility area. Korea spatial information system society pp.53-58.
  10. Lee, H.J., Kim, J.S., Seo, H.S. and Cho, Y.S. 2018. Development of location based augmented reality system for public underground facility management. Journal of digital contents society. pp.237-243.
  11. Sean McKeown, Gordon Russell, and Petra Leimich. 2018. Sub-file hashing strategies for fast contraband detection. 2018 International conference on cyber security and protection of digital services. pp.1-7.
  12. Shin, S.C., Heo, M. and Cho, K.J. 2003. A study on the real-time revision method for GIS DB pp.46-98.
  13. Y. Zhou, Y. Deng, L. T. Yang, R. Yang, and L. Si. 2018. LDFS: A low latency inline data deduplication file system. IEEE access, vol. 6, pp.15743-15753. https://doi.org/10.1109/access.2018.2800763
  14. Yan J., Jaw S.W., Soon K.H., Wieser A. and Schrotter, G. 2019 Towards an underground utilities 3D data model for land administration. Remote sens. 11:1957. https://doi.org/10.3390/rs11171957