본 연구에서는 도시재생지역의 재난재해 위험성 및 회복성 분석과 현황 분석을 위한 기초 데이터의 관리와 활용성 증대를 목적으로 데이터를 등록하고 다운로드 할 수 있는 공유 플랫폼을 개발하고자 하였다. 도시재생 데이터 플랫폼은 재난재해, 지역현황, 문서 항목으로 구분하여 도시재생 정보를 서비스한다. 재난재해 항목은 폭우, 폭설, 폭염, 강풍, 지진 5개 자연재해 유형과 이로 인해 추가 피해가 발생할 수 있는 화재, 붕괴, 폭발 사회재난 3개 유형으로 구성되어있으며, 총8 종류의 재난재해 유형에 대한 위험성과 회복성 분석 DB를 제공한다. 지역현황 정보에서는 유휴공간 및 지역자산정보 등 도시재생 현황분석에 필요한 행정(통계)데이터, 시설물정보 등을 제공한다. 아울러 본 연구를 통해 산출되는 논문 및 보고서 등을 문서 항목에서 서비스한다. 데이터셋 등록 시, 시스템에 설정된 재난재해 유형, 시설물 등을 선택해 카테고리를 분류하고, 이력관리를 목적으로 데이터명과 생산년월 등에 대한 필수항목을 입력해야만 등록이 가능하도록 설정하였다. 또한 GIS 기반 공간자료 등록 시에는 가시화 서비스를 위하여 공간자료의 포맷과 좌표체계, 생산년월, 생산기관 등을 필수 입력하도록 하였으며, GIS tool을 활용한 자료 분석에 어려움이 없도록 하였다. 쇠퇴지역의 재난재해 대비/대응을 위한 도시재생 데이터 플랫폼은 금년 시범운영 후, 차년에는 클라우드 서비스 기능을 탑재해 계정 권한과 장소에 제약을 받지 않고 도시재생 업무를 수행하는 모든 사용자가 재난재해 정보를 비롯한 도시재생 관련 정보를 수집·활용할 수 있는 데이터 공유의 장을 구현함으로써 도시재생지역의 효과적인 재난재해 대비/대응 체계를 마련하고자 하였다.
음성 대화 시스템에서는 사용자가 잘못된 슬롯명을 말하거나 음성인식 오류가 발생해 사용자의 의도에 맞지 않는 응답을 하는 경우가 있다. 이러한 문제를 해결하고자 말뭉치나 사전 데이터를 활용한 질의 교정 방법들이 제안되지만, 이는 지속적으로 사람이 개입하여 데이터를 주입해야하는 한계가 있다. 본 논문에서는 축적된 로그 데이터를 활용하여 사람의 개입 없이 음악 재생에 필요한 슬롯을 교정하는 자기 학습(Self-learning) 기반의 모델을 제안한다. 이 모델은 사용자가 특정 음악을 재생하고자 유사한 질의를 반복하는 상황을 이용하여 비지도 학습 기반으로 학습하고 음악 재생에 실패한 슬롯을 교정한다. 그리고, 학습한 모델 결과의 정확도에 대한 불확실성을 해소하기 위해 질의 슬롯 관계 유사도 모델을 이용하여 교정 결과에 대한 검증을 하고 슬롯 교정 결과에 대한 안정성을 보장한다. 모델 학습을 위한 데이터셋은 사용자가 연속으로 질의한 세션 데이터로부터 추출하며, 음악 재생 슬롯 세션 데이터와 질의 슬롯 관계 유사도 데이터를 각각 구축하여 슬롯 교정 모델과 질의 슬롯 관계 유사도 모델을 학습한다. 교정된 슬롯을 분석한 결과 발음 정보가 유사한 슬롯 뿐만 아니라 의미적인 관계가 있는 슬롯으로도 교정하여 사전 기반 방식보다 다양한 유형의 교정이 가능한 것을 보였다. 3 개월 간 수집된 로그 데이터로 학습한 음악 재생 슬롯 교정 모델은 일주일 동안 반복한 고유 질의 기준, 음악 재생 실패의 12%를 개선하는 성능을 보였다.
국내의 많은 연구를 통해 신재생에너지의 사전 경제성 평가를 위한 모델들은 다수 개발된 바 있지만, 기본적인 연산 프로세스와 연산방식만 지원되고 있을 뿐, 연산결과에 크게 영향을 미치는 신재생에너지의 각 요소 데이터가 제공되지 못하고 있다. 이에 대하여 본 연구에서는 한국에너지기술연구원에서 개발된 신재생에너지 자원지도 데이터를 근간으로 하여 경제성 평가의 기본이 되는 정보를 데이터베이스로 구성함과 동시에 GIS(Geographical Information System)을 활용하여 해당 영역에서 직접 대상위치를 선정하고, 인자값의 설정에 따라 사전 적정성 평가를 지원하는 연산 프로세스를 개발하고자 하였다. 웹 도구를 활용하여 사용자의 접근을 용이하게 하며, 설비데이터의 입력이 가능하게 구성하여 지속적으로 업데이트가 가능한 시스템의 제작을 그 목표로 한다.
최근 들어, 대용량의 데이터를 처리할 수 있는 결정 트리 생성 방법에 많은 관심이 집중되고 있다. 그러나, 대용량 데이터를 위한 대부분의 알고리즘은 일괄처리 방식으로 데이터를 처리하기 때문에 새로운 예제가 추가되면 이 예제를 반영한 결정 트리를 생성하기 위해 처음부터 다시 재생성해야 한다. 이러한 재생성에 따른 비용문제에 보다 효율적인 접근 방법은 결정 트리를 순차적으로 생성하는 접근 방법이다. 대표적인 알고리즘으로 BOAT와 ITI를 들 수 있다. BOAT는 대용량 데이터를 지원하는 순차적 알고리즘이 지만 분할 포인트가 노드에서 유지하는 신뢰구간을 넘어서는 경우와 분할 변수가 변경되면 그에 영향을 받는 부분은 다시 생성해야 한다는 문제점을 안고 있고, 이에 반해 ITI는 분할 포인트 변경과 분할 변수 변경을 효율적으로 처리하지만 대용량 데이터를 처리하지 못해 오늘날의 순차적인 트리 생성 기법으로 적합하지 못하다. 본 논문은 ITI의 기본적인 트리 재구조화 알고리즘을 기반으로 하여 대용량 데이터를 처리하지 못하는 ITI의 한계점을 극복하기 위해 전역적 범주화 기법을 이용한 접근방법을 제안한다.
본 논문은 홈 네트워크 환경에서 스트리밍 데이터를 재생하는 MPEG-1 미디어 재생기를 구현한다. 이것은 실시간 운영체제인 내장형 리눅스 상에서 구현하였으며 실시간 응용 프로그램의 일관성과 호환성을 유지하기 위하여 자바 기반의 JNI 언어를 사용한다. JNI는 C언어와 같은 네이티브 코드와 자바 사이의 연동을 가능하게 하는 인터페이스이다. 이렇게 구현된 홈서버용 MPEG-1 미디어 재생기는 사용자에게 홈 네트워크 환경에서 홈서버에 저장되어 있는 멀티미디어 데이터 재생은 물론이고 외부에서 제공되는 멀티미디어 데이터를 실시간으로 서비스 받을 수 있도록 한다.
사회·경제적 여건 변화에 따른 저성장시대에 진입하며, 전국 대부분의 도시에서 도시재생을 적극적으로 추진하고 있다. 도시재생은 막대한 국가재정이 투입된 사업임에도 불구하고, 아직 명확한 평가시스템이 마련되지 못하였다. 도시재생사업의 지속가능성을 담보하기 위해 도시재생사업의 성과를 평가하고, 정책을 보완하기 위한 환류체계 구축이 필요하다. 본 연구에서는 도시재생사업의 성과를 평가하기 위한 공간 빅데이터 기반의 도시재생성과 평가기법을 개발하는 것을 목적으로 한다. 도시재생성과 평가기법은 도시재생사업 유형, 대도시·중도소시 여부 등을 기준으로 도시재생사업 영향권을 차등화하였다. 인구·사회, 산업·경제, 물리·환경 측면 평가지표의 도시재생사업 영향권 내부·외부 간의 상대적 비교를 통해, 도시재생사업의 성과를 정량적으로 측정하였다.
최근 들어, 대용량의 데이터를 처리할 수 있는 트리 생성 방법에 많은 관심이 집중되고 있다 그러나 대용량 데이터를 위한 대부분의 알고리즘은 일괄처리 방식으로 데이터를 처리하기 때문에 새로운 데이터가 추가되면 이 데이터를 반영한 결정 트리를 생성하기 위해 처음부터 트리를 다시 생성해야 하다. 이러한 재생성에 따른 비용문제에 보다 효율적인 접근 방법은 결정 트리를 순차적으로 생성하는 접근 방법이다. 대표적인 알고리즘으로 BOAT와 ITI를 들 수 있으며 이들 알고리즘은 수치형 데이터 처리를 위해 지역적 범주화를 이용한다. 그러나 범주화는 정렬된 형태의 수치형 데이터를 요구하기 때문에 대용량 데이터를 처리해야하는 상황에서 전체 데이터에 대해 한번만 정렬을 수행하는 전역적 범주화 기법이 모든 노드에서 매번 정렬을 수행하는 지역적 범주화보다 적합하다. 본 논문은 수치형 데이터 처리를 위해 전역적 범주화를 이용하여 생성된 트리를 효율적으로 재생성하는 순차적 트리 생성 방법을 제안한다. 새로운 데이터가 추가될 경우, 전역적 범주화에 기반 한 트리를 순차적으로 생성하기 위해서는 첫째, 이 새로운 데이터가 반영된 범주를 재생성해야 하며, 둘째, 범주 변화에 맞게 트리의 구조를 변화시켜야한다. 본 논문에서는 효율적인 범주 재생성을 위해 샘플 분할 포인트를 추출하고 이로부터 범주화를 수행하는 기법을 제안하며 범주 변화에 맞는 트리 구조 변화를 위해 신뢰구간과 트리 재구조화기법을 이용한다. 본 논문에서 피플 데이터베이스를 이용하여 기존의 지역적 범주화를 이용한 경우와 비교 실험하였다.
컴퓨터 처리기술과 저장기술 그리고 인터넷 등의 영향으로 멀티미디어 데이터의 양은 급속하게 증가하지만 체계적인 멀티미디어 데이터간의 연관규칙을 마이닝하는 연구는 초기 단계이다. 본 논문은 이미지 프로세싱 분야 및 내용기반 이미지 검색에 대한 기존 연구를 바탕으로 대형 영상 데이터 저장소에 저장된 이미지 데이터에서 재생성되는 항목간의 연관규칙을 찾으며 공간적 관계로 내용기반의 연관규칙을 마이닝하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 연관규칙 탐색 알고리즘은 이미지의 색상, 질감, 모양 등 내용기반의 영상속성을 오브젝트 항목으로 하고 오브젝트가 이미지에서 재생성될 때를 이용하여 이미지간의 연관규칙을 찾고 오브젝트들이 이미지에서 차지하고 있는 공간적 위치관계를 통해 드러나지 않는 이미지간의 연관규칙을 마이닝한다. 본 논문의 재생성 항목을 고려한 연관규칙 알고리즘은 Apriori 알고리즘보다 빈번한 항목 집합을 찾아내는데 더 높은 성능을 갖는다는 것을 실험을 통하여 보여준다. 제안된 알고리즘은 동일한 정보원으로부터 받은 멀티미디어 데이터간의 연관성을 탐색하는데 특히 효과적이며 다양한 관련 응용분야에 적용할 수 있다.
최근 인터넷과 웹 기술의 발전 그리고 이를 기반으로 하는 다양한 멀티미디어 컨텐츠가 홍수를 이루고 있지만 멀티미디어 데이터에서 체계적으로 연관 규칙을 마이닝 하는 연구는 초기 단계이다. 본 논문에서는 이미지 프로세싱 분야 및 내용 기반 이미지 검색에 대한 기존 연구를 바탕으로 이미지 데이터 저장소에 저장된 재생성 항목과 희소하게 발생하지만 상대적으로 특정 항목과 높은 비율로 동시에 나타나는 희소 항목을 포함한 내용기반의 이미지 연관 규칙을 찾아내기 위한 탐사 기법을 제안한다 실험 결과 제안된 알고리즘은 기존의 재생성 항목만을 고려한 알고리즘보다 희소 항목을 포함하여 연관 규칙을 탐사하므로 같은 종류의 이미지가 모여 있는 저장소에서 이미지 오브젝트간의 연관 관계를 발견하는 이미지 데이터 마이닝에 효과적이다.
신재생에너지자원 사용의 확대와 더불어 그 안전성에도 관심이 고조되고 있다. 이에 따라 신재생에너지의 개발과 보급을 위한 데이터를 축적하고 관리, 활용할 수 있는 체계가 필요하다. 본 연구에서는 신재생에너지자원을 보다 효율적으로 활용하기 위한 WebGIS 기반의 시스템을 개발한다. 공간 데이터의 관리, 공간정보 서비스 인프라를 구축하기 위해서 기 구축된 시스템에 OGC의 표준을 적용하고, 평가를 위한 공간정보를 연계하여 신재생에너지자원의 개발 및 보급을 위한 경제성평가 모듈의 신뢰성을 향상시켰다. 이를 통해 신재생에너지 자원평가, 최적지 선정 및 잠재량 등에 대한 정밀한 분석 및 평가가 가능하며, Web기반의 시스템 개발을 통해 신재생에너지 정보의 활용성 증대, 신재생에너지에 대한 인식제고를 위한 도구로써 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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