Abstract

Providing services in a wireless environment with existing wired-based GIS solutions have many limitations such as slow communication, processing rates and screen size. This study suggested data optimization techniques in a mobile environment to overcome those limitations in four steps. In order to test the methods suggested in the study, experiments are conducted using Gangnam-gu as a test site. An existing GIS engine built in a wired environment was compared with the optimized GIS engine from the study in terms of performance in the same environment. They were also compared and analyzed in terms of response data size, number of requests processed per second, and average time to process a request. The results proved that the proposed engine shows significant improvements in performance compared with the wired GIS.

기존의 유선 환경기반의 GIS 솔루션으로 무선 환경에서 서비스를 하기에는 제한된 통신 속도, 처리 속도, 화면 사이즈 등의 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 제한된 특성들을 극복하기 위하여 모바일 환경에서의 벡터 데이터의 경량화 기법에 대하여 네 가지 단계로 제시하였다. 본 논문에서 제시한 방법을 검증하기 위하여 강남구 지역을 대상으로 실험을 실시하였다. 기존의 유선 환경에서 구축되어진 GIS 엔진과 본 논문에서 제시한 방법을 적용한 경량화된 GIS 엔진을 동일한 환경에서 성능 평가를 실시하였고 이에 따라 응답 데이터 크기, 초당 요청 처리 개수, 평균 요청 처리 시간을 비교 분석하였다. 그 결과 경량화가 적용된 GIS 엔진이 기존의 엔진과 비교하여 상당한 성능향상이 있었다는 것을 입증하였다.

Keywords

• mobile GIS;
• vector data;
• data-reduction

• 모바일 GIS;
• 벡터데이터;
• 경량화;