다양한 공간정보 웹 2.0 플랫폼 Open API의 벡터 레이어 기반 매쉬업 성능 분석 (Analysis of Mashup Performances based on Vector Layer of Various GeoWeb 2.0 Platform Open APIs)

서지정보

· 발행기관 : 사단법인 인문사회과학기술융합학회
· 수록지 정보 : 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지 / 9권 / 4호 / 745 ~ 754페이지
· 저자명 : 강진원, 김민수

초록

GeoWeb 2.0 기술이 활성화됨에 따라 공간정보와 사용자 정보를 매쉬업하는 응용 서비스들이 다양하게 개발되고 있다. 특히 GeoWeb 2.0 기술 기반으로 Google Maps, OpenStreetMap, Daum Map, Naver Map, olleh Map, VWorld 등의 다양한 공간정보 플랫폼들이 매쉬업 서비스를 지원하고 있다. 공간정보 플랫폼의 Open API를 통하여 제공되는 매쉬업 서비스는 2차원 지도, 3차원 지도, 항공영상 등과 같이 다양한 공간정보를 제공하고 있으며 그 응용 분야도 크게 확장되고 있다. 최근 빅데이터 서비스와 더불어 매쉬업되는 사용자 정보가 크게 증가함에 따라 매쉬업 수행에서 성능상의 문제가 발생하게 되었다. 그러나 현재 이러한 매쉬업 성능 개선에 대한 연구는 매우 부족하며, 심지어 다양한 플랫폼들에 대한 매쉬업 성능 비교 연구도 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 국내에서 접근 가능한 다양한 공간정보 플랫폼들을 기반으로 공간정보와 대용량 사용자 정보의 매쉬업 성능을 비교 분석하고자 한다. 구체적으로 매쉬업 성능 분석을 위하여 매쉬업 시간과 사용자 인터랙션 시간의 두 가지 성능 지표를 제안하고 시스템을 구현하여 성능 분석을 수행한다. 끝으로 성능 분석 결과를 통하여 사용자 정보가 크게 증가하고 사용자 인터랙션의 발생 빈도가 높은 경우에 대하여 효율적으로 적용될 수 있는 공간정보 플랫폼을 제시한다.

영어초록

As GeoWeb 2.0 technologies are widely used, various kinds of services that mashup spatial data and user data are being developed. In particular, various spatial information platforms such as Google Maps, OpenStreetMap, Daum Map, Naver Map, olleh Map, and VWorld based on GeoWeb 2.0 technologies support mashup service. The mashup service which is supported through the Open APIs of the platforms, provides various kinds of spatial data such as 2D map, 3D map, and aerial image. Also, application fields using the mashup service are greatly expanded. Recently, as user data for mashup have been greatly increased, there was a problem in mashup performance. However, the research on the mashup performance improvement is currently insufficient, even the research on the mashup performance comparison of various platforms has not been performed. In this paper, we perform comparative analysis of the mashup performance for large amounts of user data and spatial data using various spatial information platforms available in Korea. Specifically, we propose two performance analysis indexes of mashup time and user interaction time in order to analyze the mashup performance efficiently. Also, we implement a system for the performance analysis. Finally, from the performance analysis result, we propose a spatial information platform that can be efficiently applied to cases when user data increases greatly and user interaction occurs frequently.

참고자료

· 없음