본 연구는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 기반으로 실내 공간 위치정보를 표현하는 위치모델을 제안한다. 실내 공간은 실외공간과 마찬가지로 유클리디언 공간, 네트워크 공간, 기호 공간의 성격을 동시에 가지고 있다. 그러나 현재 실외공간을 대상으로 하는 위치서비스의 경우, 도로 혹은 평면 공간처럼 어느 한 공간을 가정하고 위치 서비스를 제공하는 반면, 실내공간에서의 위치서비스는 이 세 가지 공간을 동시에 고려해야하는 차이점이 있다. 이 논문은 세 가지 공간의 특성을 소개한 후, 각각의 공간을 위해 현재 사용되는 공간 위치모델을 간략히 소개한다. 이를 바탕으로, 실내 위치모델을 위한 요구사항을 정리하고, 세 가지 공간모델을 통합하는 실내 위치 모델을 제안한다. 특히 본 연구에서 제안하는 모델은 실내 공간들 간의 접근성 표현할 수 있으며, 현재 사용되고 있는 공간모델에 실내 위치모델을 위한 모델요소를 추가하는 형태로 설계되었으므로, 현재 개발된 지리정보 시스템들과의 호환성을 지원한다는 점에서 의의가 있다.
효율적으로 데이터를 관리, 분석, 유지하기 위해서는 각 시스템의 목적에 맞는 데이터 모델이 필요하다. 데이터 모델에 따라 해당하는 활용 시스템의 활용 범위가 결정되며, 각각의 활용 시스템에 맞는 데이터 모델이 개발되고 있는 상황이다. GIS 분야에서도 각 GIS 응용시스템에 맞는 다양한 공간정보 데이터 모델들이 개발 되었으며, 제공하고자 하는 서비스에 따라 공간정보 데이터 모델이 만들어지고 있다. 어플리케이션의 효율적인 활용을 위해서는 공간정보 데이터의 정확성과 최신성등이 중요하지만 특히 공간정보 데이터 구조를 만드는 데이터 모델링이 중요하다. 그러므로 본 연구는 1)국내외 공간정보 데이터 모델의 공간정보를 표현하는데 있어 기하학적 모델, 위상학적 모델과 3차원 공간정보 가시화 방법 등의 항목별로 비교하고 2)각각의 데이터 구조를 분석하여 데이터 모델의 특징을 비교한다. 마지막으로 3)공간정보 데이터 모델을 선정하여 정량적인 분석을 통해 데이터 구조에 따른 특징을 분석한다.
최근 u-City와 같은 신도시는 물론 기존 도시에서도 다양한 지능형 도시공간정보 서비스 제공에 대한 관심이 높아가면서, 이들 서비스간 상호운용성 확보를 위한 표준의 보급 및 서비스 적합성 평가가 요구된다. 지능형 도시공간정보 서비스 표준 확산을 목적으로 지능형 도시공간정보 서비스 적합성 평가를 일관성 있게 추진하기 위해서는 지능형 도시공간정보 서비스 적합성 평가모델이 필요하다. 이 평가모델 수립은 기존의 적합성 개념 검토 등 개념정의에서부터 출발하여 국내외 적합성 관련 사례조사 및 분석을 토대로, 지능형 도시공간정보 서비스 및 서비스 표준체계에 입각하여 지능형 도시공간정보 서비스 적합성 평가모델을 제시하였다. 이어 구체적으로 상황인지 상수도 상수유량모니터링에 이를 적용해 봄으로써 지능형 도시공간정보 서비스 확산 및 서비스 적합성 평가모델의 적용방향을 모색하였다.
본 연구의 목적은 조정을 거친 수치지도를 이용하여 3차원 도시공간모델을 생성하는 자동제작기를 제안하는 것이다. 일반적인 디지털 도시공간모탤 제작방식에 대해 분석하여 3차원 도시공간모델 제작에 필요한 소요정보 및 공간제작함수(기능, Method} 등을 추출한다. 수치지도에서 3차원 도시공간모델 제작에 필요한 정보를 추출하고 이런 정보들을 가공하여 모텔제작에 사용가능한 정보로 바꾸어 준다. 또한 수치지도를 이용하여 3차원 모델을 제작할 때 사용자가 필요로 하는 부가정보들을 수동으로 입력할 수 있도록 한다. 수치지도에서 얻는 정보에 공간제작함수를 적용해서 3차원 모텔을 제작한다. 수치지도가 2차원지도로만 활용되고 있는 현실이며 수치지도의 다양한 3차원 정보를 이용한 3차원 도시 공간모델 자동제작을 제안함으로써 재래식 모델제작에 필요했던 대량의 시간과 노동력을 절감할 것이고 또한 제작된 도시공간모텔은 건축이나 도시설계분야에서 보다 경제적이고 보다 쉽게 활용될 수 있을 것이라고 기대된다.
지자체 GIS 정보화가 확산되어감에 따라 구축된 공간정보의 활용확산, 타 정보와의 연계 등의 요구가 증대되고 있으며 지자체 GIS 통합 연계는 지자체 정보화의 핵심으로 부각되고 있다. 그러나 많은 지자체에서는 도로, 상하수도 등 공간정보 수요가 높은 업무 분야를 중심으로 지자체 GIS 통합연계를 추진하고 있으며, 지자체 지리정보 담당부서의 중심으로 추진되고 있어 지자체 전 부서 대상의 공간정보 활용에 대한 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해선 지자체 내 전부서에서의 공간정보 활용을 위한 지자체 GIS 통합연계 고도화 모델이 필요하다. 지자체 GIS 통합연계 고도화 모델은 지자체 지리 정보 담당부서 중심의 통합연계에서 확대하여 지자체 전 부서 및 국가적 차원에서의 협력체계를 고려한 모델로서 지자체의 수평적 수직적 통합연계 모델이다.
본 논문에서는 객체관계형 지리정보 시스템의 설계 및 구현에 대하여 논한다. 본 지리정보 시스템은 상용의 객체관계형 데이터베이스 시스템을 하부 구조로 사용하며, 객체지향 데이터 모델에 근거한 공간 객체모델, 공간 질의어 및 시각적 사용자 인터페이스를 제공하고 있다. 특히 본 시스템에서는 데이터베이스 상의 주색인(primary index)기법으로 적용 가능한 DOT 공간 색인 기법을 이용하여 효율적인 공간 질의 처리를 수행한다. 또한 본 시스템에서는 SDTS데이터 모델을 개념적 모델로 사용하며, SDTS의 공간 객체에 관한 개념적 모델은 지리정보 시스템 내에서 내부 데이터 모델인 객체지향 데이터 모델로 전환된다.
최근 3차원 공간정보에 대한 구축 및 활용이 높아짐에 따라 실내공간 기반의 공간정보 관리 및 활용에 대한 중요성도 함께 증가하고 있다. 특히, 건설기술의 발달에 따라 건물의 대형화 및 복잡화로 인하여 재난 및 재해를 대비한 실내 내비게이션 등과 같은 실내공간 기반의 서비스를 제공하는 연구가 진행되고 있다. 따라서, 복잡한 실내공간을 대상으로 하는 공간정보의 관리 및 서비스 활용을 효과적으로 하기 위해서는 실외를 중심으로 개발된 3차원 공간모델 및 서비스 등을 실내공간으로 확장 및 발전시키는 것이 필요하다. 본 연구에서는 대규모 실내공간에 대한 공간정보 구축을 지원하고 위상정보를 통한 실내공간 위치기반의 서비스를 지원하기 위한 3차원 실내공간 데이터모델을 개발하였다. 본 연구에서 제시하는 3차원 실내공간 데이터 모델은 CityGML 확장 객체모델과 객체간의 위상관계를 표현하는 IndoorGML을 참조하는 위상모델로 구성된다.
텍스트에서 공간 정보를 추출하기 위해 그동안 통계 및 확률 기반 방법, 심층학습 방법 등이 연구되어 왔다. 본 연구에서는 최근 자연언어처리에서 우수한 성능을 보이고 있는 BERT 모델을 적용하여 공간 개체 정보를 추출한다. 공간 개체 추출은 공간 관계에 관련된 속성 추출을 함께 고려한 결합(joint) 모델로 구성하였으며, 한국어를 대상으로 BERT 기학습된 언어모델인 korBERT를 이용하였다. 실험결과, 기존의 방법들에 비해 1.9% 포인트 이상 증가한 성능을 보였다.
공간 정보 추출은 자연어 텍스트에 있는 정적 및 동적인 공간 정보를 공간 개체와 그들 사이의 관계로 명확히 표시하여 추출하는 것을 말한다. 이 논문은 2단계 양방향 LSTM-CRF 앙상블 모델을 사용하여 한국어 공간 정보를 추출할 수 있는 심층 학습 방법을 제안한다. 또한 공간 개체 추출과 공간 관계 속성 추출을 통합한 모델을 소개한다. 한국어 공간정보 말뭉치(Korean SpaceBank)를 사용하여 실험한 결과 제안한 심층학습 방법이 기존의 CRF 모델보다 우수함을 보였으며, 특히 제안한 앙상블 모델이 단일 모델보다 더 우수한 성능을 보였다.
본 연구는 미술관이나 박물관과 같은 전시공간에서 모바일 RFID를 활용한 비즈니스 모델을 설계한다. 기존의 전시공간에서 관람객이 겪을 수 밖에 없었던 정보 취득 및 정보 저장의 제약성 등과 같은 한계점이 모바일 RFID를 통한 'Seamlessness'(연결완전성)에 의해 극복될 것으로 판단하고, 이를 바탕으로 전시공간에서 모바일 RFID를 활용하여 수행될 수 있는 비즈니스 모델 시나리오를 제시한다. 또한 본 비즈니스 모델 수행 시(時), 발생할 수 있는 이슈에 대하여 검토하고 그에 대한 대안을 제시하며, 수익 시뮬레이션을 통한 전시공간 사업자의 Working Condition에 대하여 검토한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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