대용량의 공간(spatial) 데이터베이스에서 사용자에게 관심있고 일반화된 지식을 추출하는 것은 지형 정보 시스템이나 지식 베이스 시스템의 개발에 중요한 기법중의 하나이다. 본 논문은 공간 데이터 마이닝에 널리 사용되는 일반화(generalization) 방법을 확장한 공간 데이터 마이닝 모듈에 공간 데이터를 추론할 수 있도록 구축된 규칙베이스(rulebase)를 통합한 공간데이터 마이닝 시스템을 제안한다. 이를 위한 전위기로서 공간 데이터 우선(spatial data dominated)과 비공간 데이터 우선(nonspatial data dominated) 마이닝을 병합한 방식과 다중 주제도(multiple thematic map)가 주어졌을 때의 공간 지식을 추출해 낼 수 있는 방식을 제안한다. 또한 후위기로서 공간 객체들간의 위상 관계(topological relationship)를 추론하기 위한 공간 규칙 베이스를 구축한다.
Extraction of interesting and general knowledge from large spatial database is an important task in the development of geographical information system and knowledge-base systems. In this paper, we propose a spatial data mining system using generalization method; In this system, we extend an existing generalization mining and design a rulebase to support deriving new spatial knowledge. For this purpose, we propose an interleaved method which integrates spatial data dominated and nonspatial data dominated mining and construct a rulebase to extract topological relationship between spatial objects.
