연구 성과물에 대한 접근성을 개선함으로써 다른 연구에도 도움을 주어 또 다른 과학적 발명과 발견에 기여할 수 있어야 한다는 오픈 사이언스의 철학이 전세계적으로 설득력을 얻으면서 연구 데이터 공개 및 출판을 위한 사회적 논의도 활발하게 이루어지고 있다. 또한, 지난 몇년 동안 글로벌 표준식별자 개발, 메타데이터 및 인용 방식의 표준화, 데이터 리포지토리 구축 등 연구 데이터 공개 및 출판을 위한 기술이 비약적으로 발전하고 있다. 전통적으로 학술지 논문의 부속 자료로 여겨지던 데이터(연구 데이터)는 이제 다양한 분야에서 논문과는 독립적으로 데이터 리포지토리에 기탁되어 공개되거나 데이터 저널에 출판되기도 한다. 그러나 학술 논문의 출판과는 달리 데이터 출판은 종종 다른 용어와 의미로 정의되기도 하며 분야마다 데이터 출판의 방식과 구현의 정도가 크게 다르다. 본 연구에서는 현재 진행 중인 데이터 공개 및 출판 이니셔티브를 소개하고 데이터의 공적 이용가능성, 문서화, 인용, 식별자 부여, 검증 및 데이터 출판의 단계별 구현 사례를 분석한다. 또한 국내에서 데이터 출판과 관련하여 수행 중인 과제를 검토한다. 마지막으로, 학술 정보 출판과 연구데이터 관리를 도서관의 기능으로 인식하고 출판과 관련한 다양한 관심사를 논의하는 도서관 중심 이니셔티브를 살펴봄으로써 데이터 출판과 관련한 도서관의 역할을 모색하고자 한다.
지리정보 시스템에서의 지도 데이터 생성은 많은 양의 실세계의 데이터를 기반으로 하기 때문에 그 생성 및 변경에 있어서 많은 비용과 시간을 필요로 한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하기 위하여 경량의 차량 GPS 트레이스 데이터를 이용하여 높은 정확도의 도로 지도를 생성하는 방법을 제안하였다. 제안 방법론은 Intelligent Transportation System(ITS)의 중요 요소인 지리정보 생성에 있어 효율적이고 경제적인 도로 지도 생성을 가능하게 한다.
지도 제작에 있어서, 기존의 구축된 대축척의 원천 데이터로부터 소축척의 목적 데이터를 추출해 냄으로 데이터 구축을 중복되지 않고 효율적으로 할 수 있게 하는 것을 지도 일반화라고 한다. 초기의 선을 단순화하는 알고리즘 개발과 향상에 대한 연구로부터, 최근에는 자동화를 위한 지식 기반 일반화 및 데이터 품질에 대한 많은 관심과 연구가 진행되고 있다. 최근에 지리 정보 시스템의 발전으로 다양한 공간 분석이 필요하고, 그 성능 향상을 위하여 위상 정보를 구축하게 된다. 그러므로, 본 논문에서는 위상 정보를 가진 원천 데이터 베이스에서, 일반화 연산자가 적용됨으로 발생하게 되는 위상 데이터의 손실과 불일치를 해결하기 위하여 일반화 연산자들이 위상 정보에 미치는 영향과 이를 해결하기 위한 규칙들을 제시한다. 그리고, 지도 일반화 과정에서 위상 정보의 일관성을 유지한 목적 데이터 베이스를 구축하는 시스템을 구현하는 것이 본 논문의 목적이다.
클라우드 스토리지는 사용자의 요구 또는 데이터의 이용 추이에 따라 자원의 분배를 탄력적으로 제공함으로써 컴퓨팅 자원에 대한 효율적으로 관리가 가능하다. 이에 최근 다양한 서비스가 클라우드 스토리지를 제공하고 있으나, 개인적인 데이터를 소유자가 직접 관리하기 어려워 데이터의 보안성을 보장할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 클라우드 스토리지에 저장되는 데이터에 대하여 소유자만이 복호화가 가능하도록 프록시 재암호화를 이용하여 키를 분배하고 데이터를 관리하는 기법을 제안한다. 이를 통해 데이터의 보안성 및 제 3자에 의한 유출을 차단할 수 있다.
스토리지의 발달로 자동차 항공분야 등 실생활 어디에서든 스토리지가 활발히 활용되고 있다. 최근 빅데이터가 대두됨에 따라 많은 데이터를 스토리지에 저장하고 데이터를 처리하는 데이터 분산처리 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 많은 사람들이 데이터를 동시에 요청할 때 병목현상이나 처리 속도가 느려지는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 많은 데이터를 저장하고 처리해야하는 빅 데이터 분야에 사용될 것을 고려하여, 데이터 요청 시 보다 효율적으로 데이터를 처리하고 많은 데이터를 효율적인 관리가 가능한 데이터 경량화 처리 시스템 알고리즘을 제안한다.
클라우드 컴퓨팅의 출현은 외부 스토리지(예를 들면, 클라우드 스토리지)에 저장되는 사용자의 데이터를 크게 증가시켰다. 사용자는 자신의 데이터가 저장되어 있음을 알 수 있지만, 어떻게 관리되는지 알 수 없다. 이러한 상황에서 서버 오류나 해커의 공격 등을 통해 데이터 손실이 발생하게 된다면, 그 피해는 고스란히 사용자에게 돌아가게 된다. 만일 피해를 입은 데이터가 잘 사용되지 않는 데이터라면 서버는 오류 사실을 은닉하고 정상적인 데이터처럼 보이거나, 해당 데이터를 소거해 버릴 수도 있다. 따라서 사용자는 자신의 데이터를 보호하기 위해 외부 스토리지에 저장된 데이터를 검증할 필요가 있다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅이 등장하기 이전에 제안된 기법들에서부터 최근 제안된 기법들까지 정리하고 이들에 대한 모델을 세워 분류한다. 또한 각 모델에서 발생할 수 있는 문제점들을 분석하여 보안 요구사항을 정리한다.
여러 분야에서 인공지능 모델을 활용한 추천 방법들이 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 관광지의 대중적이고 정확한 추천을 위해 GPT-3 와 같은 생성 모델로 생성한 가상의 리뷰 문장을 통해 KoBERT 모델을 학습했다. 생성한 데이터를 통한 KoBERT 의 학습 정확도는 0.98, 테스트 정확도는 0.81 이고 실제 관광지별 리뷰 데이터를 활용해 관광지를 분류했다.
우리나라의 지적제도 중 가장 중요한 현안 사업인 지적공부와 현지와의 불부합은 토지분쟁의 야기, 토지행정의 불신 조장, 토지과세의 불공정 초래 등 토지와 관련된 제반 분야에 많은 문제점을 발생시키고 있다. 정부에서는 이러한 지적불부합지 발생의 문제를 해결하고자 지적재조사 사업에 앞서 지적도 불부합지 정리를 우선 추진하고 있다. 현재 국가적으로는 지적도 전산화 사업이 완료되었고, NGIS 사업의 일환으로 상당량의 GIS 데이터가 구축되어 있다 그러나 이렇게 구축된 데이터가 다양한 목적으로 활용되지 못하고 있어 이에 대한 다양한 활용이 요구되고 있다. 따라서 지적분야에서도 현지 측량 방식에 기반하여 지적불부합지를 조사하고 정리하기보다는 현재 구축되어 있는 각종 전산화 데이터를 최대한 활용하여 지적불부합지를 조사할 수 있는 새로운 자동화 방법론이 모색이 필요하다. 본 연구에서는 지적도 전산화 데이터와 기 구축되어 있는 GIS관련 데이터를 이용하여 지적 불부합지를 객관적이고 효율적으로 조사할 수 있는 새로운 자동화 방법론을 개발하고 이를 실제 사례지역에 적용하여 봄으로써 방법론의 적용가능성을 제시하고자 한다.
본 연구에서는 언텍트 소비가 일반화됨에 따라 소상공인들을 지원하기 위해 캡티브-포털을 활용하여 주문하는 등의 시스템을 구축하고 있으며, 이에 상권 내 방문자들의 주문 정보를 기반으로 개인의 선호나 취향을 고려하고 기존 방문 순서를 고려하여 다음 방문지를 추천할 수 있는 모델을 개발하고자 한다. 모델 개발을 위한 데이터셋으로는 캡티브-포털을 통해 수집되는 변수 항목과 유사한 위치기반 SNS 데이터인 Foursquare 데이터를 활용했다. 본 논문에서는 데이터셋의 변수 중 상호명을 기반으로 22개의 행동 유형 카테고리로 묶어 현재 행동 유형 이후에 다음에 이어질 행동 유형을 예측하는 것을 제안한다. 개인 별 세션 기반의 데이터셋을 LightMove 알고리즘을 활용하여 행동유형 예측을 임베딩 차원의 변경하여 실험한 결과 500차원에서 Top-5가 82.72의 성능을 보임을 확인했다. 향후 국내 상권에 맞는 방문지 추천 시스템이 개발된다면 방문지 추천을 활용하여 다양한 마케팅 전략을 수립이 가능해질 수 있고, 이를 통해 지역 상권이 활성화될 것으로 기대된다.
최근 기후변화에 의해 단기간에 많은 양의 집중호우가 발생하여 도시지역의 침수 피해가 증가하고 있다. 이에 도시지역의 홍수 피해 해결을 위해 도심지 홍수 발생 시 홍수정도 및 상황을 파악할 수 있는 장비가 개발되었으나, 실용화 단계까지는 진행이 미흡한 상황이다. 또한 기존 도시지역 홍수 현상 및 원인을 분석하기 위해 수치모형을 활용하고 있으나, 우수관망의 노후화 및 초기 강우패턴 적용에 대한 정확한 해석결과의 어려워 활용성이 낮다. 또한 홍수정도와 발생상황 인지를 위한 계측 장비의 개발 연구는 지속적으로 진행되고 있으나, 계측 장비의 높은 가격으로 전국적으로 설치 할 수 없는 상황으로 이를 대응하기 위한 별도의 방안 마련이 필요한 실정이다. 이를 위해 본 과제에서는 고성능·저비용 계측센서를 개발하여 실용화 가능성을 높이고, 전국에 산재되어있는 CCTV(교통상황, 방법용 등)의 영상을 활용한 침수상황 인지 기술 개발, 계측 데이터와 모니터링 데이터의 활용을 위한 빅데이터 개방 플랫폼을 구축하여, 상습 침수지역에 대해 실시간 감시가 가능한 계측 시스템의 정형 데이터와 CCTV 및 영상 등 모니터링 장비의 비정형 데이터의 분석 기술을 결합한 새로운 도심지 홍수 감시 기술의 개발을 목표로 한다. 이를 위해 본 연구 1차년도에 지표면 침수심 계측센서와 우수관망 월류심 계측센서를 개발하였으며, 2차년도에는개발된 계측센서의 현장실증을 통해 데이터를 수집한다. 수집된 계측센서 데이터와 비정형(CCTV 영상) 데이터의 AI학습을 통해 분석된 침수심, 침수범위, 침수면적 데이터는 도심지 홍수 정보 프로그램을 통해 표출되며, 최종적으로는 현장 상황을 쉽게 파악 가능한 3D 레이어의 형식으로 표출하고자 한다. 추후 도심지 홍수 정보 프로그램을 통해 표출되는 3D 레이어는 환경부가 추진하는 DT(Digital Twin) 연계 인공지능(AI) 홍수예보 사업과의 연계 시 도심지 홍수 지도 구축을 위한 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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