웹 상에서 사용자들 간의 관계(Relation)를 통해 인적 네트워크를 형성할 수 있게 해주는 온라인 서비스를 SNS(Social Networking Services)라고 한다. 최근에는 GPS가 내장된 디지털장치(스마트 폰, 태블릿 PC 등)를 통해 획득한 위치 정보를 SNS에 추가한 LBSNS(Location-Based SNS) 서비스에 대한 관심이 증가하고 있다. 사용자가 원하는 관심지역의 정보만을 구독하는 LBSNS 서비스를 구현하기 위해서는 공간필터링 기법이 요구된다. 공간필터링을 위해서는 트윗에 위치정보를 포함해야 한다. 위치정보는 사용자의 이동에 따라 함께 변하는 동적정보로 표현되거나 최초위치에서 고정되는 정적정보로 표현될 수 있다. 동적 위치정보를 사용할 경우 사용자의 이동에 따라 연속적으로 공간 필터링 질의가 발생하므로 서버에 많은 부하를 줄 수 있다. 본 논문에서는 동적 위치정보로 인해 대량으로 발생하는 연속질의 문제를 해결하기 위해서 가상그리드 기법을 이용한 공간필터링 알고리즘을 제안한다. 성능평가 결과 가상그리드 기법을 활용한 경우 질의 발생빈도 측면에서 최고 93%성능이 개선되었다.
이 논문에서 중력이상에서 광역이상과 잔여이상을 분리하는 문제를 다루었다. 지구통계학의 한 가지 방법인 인자크리깅 기법을 이용하여 공간필터링에 적용하였다. 이 방법은 일반적으로 광역이상은 공간적으로 큰 규모의 상관관계를 가지고 잔여이상은 좁은 지역에서 높은 상관관계를 가진다는 가정에서 출발하였다. 크리깅 방법의 하나인 인자크리깅(Factorial kriging)을 적용하기 위하여 영향 반경이 큰 지역과 작은 지역에 적합한 서로 다른 베리오그램 모델을 적용하여 각각을 광역이상과 잔여이상으로 구분하였다. 이 방법의 적용가능성을 검증하기 위하여 한 방향으로 증가하는 경향을 가정한 광역이상에 단일 이상체를 가정한 잔여이상이 더해진 합성 모델에 대하여 적용하였다. 베리오그램 모델은 각각 광역이상과 잔여이상을 나타내는 두개의 서로 다른 베리오그램 모델의 합으로 근사할 수 있었다. 따라서 서로 다른 두개의 베리오그램 모델에 대하여 인자 크리깅을 이용한 공간필터링을 적용한 결과 광역이상과 잔여이상을 구분할 수 있다. 이 방법을 폐갱도가 존재하는 지역에서의 고정밀중력탐사 자료에서 적용하여 잔여이상을 추출하였고, 다항식 접합법의 결과와도 비교하였다. 이 연구를 통하여 인자크리깅을 이용한 공간필터링 방법이 중력이상에서 광역이상과 잔여이상을 분리해 낼 수 있는 한 가지 방법이 될 수 있음 보였다.
최근 고해상도 위성영상이 다양한 분야에서 활발하게 이용하게 됨에 따라 지형자료의 정확한 경계검출에 대한 필요성이 대두되고 있다. 위성영상을 이용한 도로 경계 검출은 교통정보시스템을 포함한 도로계획, 도시계획 등의 지형 공간정보의 필수 연구로 인식되고 있다. 본 연구는 IKONOS 영상에서 도로 경계 검출을 위한 고주파와 저주파 필터링 비교분석에 관한 연구이다. 분석결과 저주파 필터링과 고주파 필터링은 입력영상의 경계부분에서 영상을 선택적으로 강조할 수 있었다. 저주파 필터링과 같은 영상강화 기법에서는 추출 가능한 경계부의 위치를 변화시키거나 영상의 화소값이 전체영상을 대상으로 변화시켜 비교적 도로 폭이 넓은 경우 효과적이었다. 고주파 필터링은 세부적인 영상정보를 선택적으로 강조할 수 있었다.
도시에서 범죄는 해당 지역 인구의 사회경제적 특징과 공간적 상호관계를 반영한다. 범죄의 피의자와 피해자 사이의 상호작용은 범죄패턴의 공간적 자기상관으로 나타난다. 이러한 범죄의 공간자기상관은 일반적인 최소자승모델에서 편향된 추정치를 제공하여 잘못된 해석으로 이어질 수 있다. 본 연구는 도시주거범죄로서 2000년에 오하이오주 콜럼버스에서 발생한 주거 강도와 절도를 분석 하였다. 특히 주거 범죄율의 공간적 분포패턴은 공간자기상관을 반영하는 아이겐벡터(Eigenvector)를 이용하여 최소자승모델로 분석 하였다. 아이겐 벡터를 이용한 공간자기상관의 필터링은 기존의 모델에서는 잔차에 남아있던 공간자기상관 요소를 설명하기 때문에, 더 효율적인 추정을 가능하게 하였다. 경제적 궁핍과 범죄의 기회가 주거범죄율을 추정하는데 통계적으로 유의미한 요인이었다.
최근 들어 이동 통신 분야에서 이동하는 고객을 위한 위치 기반 서비스가 중요한 서비스로 부각되고 있다. 이동객체 응용의 경우 갱신 연산이 많고, 부하가 특정 지역에 집중되는 특징이 있다. 윈도우 나 원형 형태의 범위질의는 위치 기반 서비스에서 중요한 질의 중 하나이다. 이러한 범위질의에서는 부분 포함된 셀과 완전 포함된 셀을 구분해야할 필요가 있다. 또한 올바른 한정된 객체를 골라내기 위해 시간 영역을 고려할 필요성이 있다. 본 논문에서는 갱신연산을 최소화하기 위해 고안되어진 2번째 단계에 고정 그리드 구조를 적용한 2단계 인덱스 구조를 적용한다. VP 필터링과 윈도우 셀 필터링 기법을 이용한 공간 셀 필터링 기법과 Time Zone 개념을 사용하여 시공간 개념이 결합된 필터링 기법을 제안한다. 제안된 방법의 성능 측정을 위해서 다른 필터링 조합을 가지고 다양한 윈도우 질의와 원 질의에 대해서 실험 결과를 보인다.
본 연구는 지면 데이터�V을 이용하여 다중선형 회귀분석에 의한 평면방정식을 도출하여 전역필터링 한 것을 기준으로 전체 데이터�V을 이용하여 도출된 평면방정식으로 전역필터링 한 것과 가상격자별로 평면방정식을 도출하여 지역필터링을 수행한 결과를 분석하여 정확도를 평가하였다. 그 결과 지면 데이터�V을 이용한 전역필터링의 평균정확도를 기준으로 전체 데이터�V을 이용한 전역필터링의 정확도는 약 2~3%정도 떨어지고, 가상격자를 이용한 지역필터링의 정확도는 약 2~4% 떨어지는 것으로 나타났다. 특히 가상격자가 3~4cm일 때 기준자료와 약 2%의 정확도의 차이가 나타낸 것으로 보아 가상격자 사이즈를 라이다 스캔간격의 3~4배 크기로 지정하여 필터링 하는 것이 바람직 할 것으로 판단된다. 따라서 필터링의 적용방법에 따라 평균정확도가 차이가 발생하였으며, 향후 보다 다양한 실제지형을 선정하여 필터링의 정확도에 대한 연구가 필요할 것으로 생각된다.
여러 분야에서 공간적 물리량, 패턴 또는 분포 등의 공간정보를 공간적으로 처리하는 방법이 연구 개발되어 왔다. 공간필터링 또는 공간필터법이라고 불리기도 하는 이 기법은 현재 직선 회전 군속도, 표면거칠기, 토석류속도, 형상, 결함 등 여러 계측분야에서 활용되고 있다. 이들 분야에 활용되는 공간필터는 복수개의 슬리트로 구성되며, 최상의 계측목적을 달성하기 위해서는 최적하중함수를 설계하여 각각의 슬리트에 맞는 하중값을 적용하여야 한다. 본 연구에서는 계측계의 간략화를 구현하기 위한 기초연구로서 기본이 되는 단슬리트의 구조 및 회전에 따른 필터링특성을 분석하였다.
라돈변환은 디지털 토모그라피. 원격탐사 영상의 선구조 분석, 탄성파탐사 자료의 경사중첩 등 다양한 분야에서의 디지털 영상자료 처리에 폭넓게 이용되어 왔다. 그러나 라돈변환의 2차원 콘볼류션이나 상관관계 계산은 푸리에변환과 비교해 볼 때 그 효용성에 대해서는 거의 논의되지 못하였다. 본 논문에서는 2차원 콘볼류션이나 상관관계 계산은 라돈공간에서 ρ에 대한 1차원 콘볼류션이나 상관관계로 타원이 낮아진다는 것을 유도하였다. 이를 이용하면 영상공간에서의 2차원 필터링을 라돈공간에서의 단순한 1타원 필터링으로 효과적으로 수행할 수 있다. 본 논문에서는 FIR 필터를 이용한 라돈공간에 서의 1차원 필터링을 RADARSAT SAR 영상에서 선적에 의한 구조를 증강시키데 적용하였다. 적용결과 라돈변환을 이용한 2타원 필터링은 스펙클 잡음을 줄일 뿐만 아니라 효과적으로 선적에 의한 구조를 증강시키는 것으로 나타났다. 비록 라돈변환을 이용하는 2차원 필터링은 푸리에변환을 이용하는 방법에 비하여 효율성과 효과도가 떨어져 단순한 필터링 목적으로는 적합치 못하나, 토모그라피나 SAR 영상을 이용하여 선구조 분석을 실시하는 경우와 같이 라돈변환이 필수적으로 적용되는 경우 라돈공간에서의 2차원 필터링을 부수적으로 적용하면 효과적으로 활용될 수 있다.
단어 필터링은 유해정보를 차단위한 기본적인 기능이다. 그러나 악의적인 사용자는 필터링 시스템을 우회하기 위하여 금지 단어에 의도적인 변형을 가한다. 이에 대응하기 위해 일정 오류를 허용하여 필터링을 수행하는 근사 단어 필터링이 있다. 근사 단어를 검색하기 위한 문자열 색인 방법으로는 주로 기준 단어(Pivot)을 이용한 유클리드 공간에의 사상을 이용하는데, 이는 단어 필터링에 응용하기에는 근본적인 구조상의 한계점이 있다. 본 논문에서는 필터링 대상이 되는 단어 집합 내에서 군집화를 수행하여 계층적인 자료구조를 구성하고, 단어 필터링을 위한 필터링 질의(Filtering query)를 정의한 뒤 그에 적합한 탐색 상의 적용에 관하여 설명한다. 실험 결과 기존의 기준 단어(Pivot)을 이용한 색인 기법에 비하여 16.9%~26.6%의 탐색 속도 향상을 확인할 수 있었다.
정보통신기술(ICT: Information Communication Technology) 분야의 시장을 주도하는 모바일, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터 등과 같은 트렌드 기술들은 공간정보 분야를 포함한 대부분의 응용분야에 지대한 영향을 미치고 있다. 이중에서 클라우드 컴퓨팅은 비록 우리나라에서는 초기 적용단계 수준이지만 다른 트렌드 기술들 간의 연계를 위한 플랫폼 역할을 담당한다. 특히 모바일과 클라우드 컴퓨팅이 결합된 형태인 모바일 클라우드는 모바일 단말 환경의 제한점들을 보완하고 기존의 모바일 앱에 비하여 더 많은 정보처리기능의 제공이 가능하다는 점에서 주목을 받고 있다. 이번 연구에서는 모바일 클라우드 환경을 OpenStack 및 다양한 오픈소스를 활용하여 구축하고, 이를 플랫폼으로 하여 공간영상정보 필터링 기능을 수행하는 시스템을 시험적으로 설계 및 구현하였다. 한편 공간영상정보 처리는 빅데이터 분석기술로 각광받고 있는 R 환경을 적용하여 필터링 처리를 수행하였다. 이러한 시도는 향후 R을 활용한 공간영상정보 분석서비스 개발과 다양한 공간정보와 연계되는 새로운 서비스 모델 개발에 적용될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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