유비쿼터스 환경에서 객체들과의 데이터 통신은 매우 중요하다. 특히 서버와의 교신 없이 객체들로부터 직접 충분한 정보를 확보해야 할 때에 이는 더욱 중요하다. 온라인 기반 네트워크를 이용하는 경우, 대량의 데이터를 고속으로 전송할 수 있다는 장점이 있으나, 해당 통신을 지원할 수 있는 모듈이 각각의 객체에 설치되어 있어야 하고 온라인 상태를 유지하고 있어야 한다는 부담이 있다. 태그 인터페이스와 카메라 비전 기술을 주로 사용하는 오프라인 기반 네트워크를 이용하는 경우, 특별한 통신모듈 없이도 물리적 객체와 디지털 객체 사이에서 효과적인 데이터 전송이 가능하다는 장점이 있으나, 온라인 기반 네트워크를 이용하는 경우에 비해 극히 소량의 데이터만을 전송한다는 단점이 있다. 이 경우 전송하는 데이터 량을 늘리기 위해 우회적으로, 온라인 기반 네트워크로의 링크 정보를 전달하는 방법을 사용하고 있으나, 결국 온라인 기반 네트워크를 이용하는 경우에 발생하는 한계를 지니게 된다. 본 논문에서는 온라인 기반 네트워크를 이용할 수 없는 제한된 오프라인 환경에서, 디스플레이와 카메라만을 이용하여 기존의 오프라인 태그 인터페이스 특히 이미지 코드에서보다 자체적으로 서버와의 교신 없이 좀 더 많은 데이터를 전송하기 위한 방법으로 모션 코드를 제시한다.
본 연구에서는 빅데이터 범주에 포함되는 각종 계측 데이터를 대상으로 각종 이상치를 판단하기 위한 기법을 고안하고, 인공 데이터 및 실 계측 데이터를 이용한 이상치 분석을 수행하였다. 계측결과에 대한 1차 차분 값 및 오차율을 적용한 규칙기반 방법은 큰 규모의 Short fault 분석 및 일정 기간 계측값에 변화가 발생하지 않는 경우의 Constant fault 분석에 효과적으로 적용될 수 있었으나, 독립적인 단일 데이터셋만을 이용하는 관계로 큰 변화폭을 보이는 실 계측 데이터의 정상 데이터를 이상치로 오판하는 문제점이 있었다. 규칙기반 방법을 이용한 Noise fault 분석은 적정 데이터 윈도우 사이즈의 선택 및 이상치 판정용 한계값 선정상의 문제로 인해 실 계측 데이터 적용에 한계가 있었다. 이종 데이터 간 상관분석 방법은 학습 데이터의 적정범위 선정이 선행된다면 장단기 계측 데이터의 이상 거동 및 국부적 이상치 판정에 매우 효과적으로 이용될 수 있음을 알 수 있었다.
본 연구는 지형도면 고시 및 등재 절차에서 발생하는 용도지역지구 데이터의 오류 유형과 원인을 밝힘으로써 데이터 정비방안을 마련하는데 목적을 두고 있다. 우리나라는 미국과 같은 규정중심의 토지이용규제방식이 지배적이다. 즉 법령 내 토지이용규제방식에 따라 정부는 전국의 모든 필지에 용도지역지구 지정과 행위제한 사항을 두고 있으며, 토지소유자들은 국토이용정보체계를 통해 내 토지의 토지이용규제사항을 확인하게 된다. 더 나아가 토지이용계획확인서는 개인 간의 토지거래나 개발행위허가와 같은 행정처분의 결과에 영향을 미치는 중요 토지정보임을 확인할 수 있다. 그러나 현재의 지형도면고시를 통해 토지이용규제정보가 생산되는 절차와 데이터의 구축 과정에서 발생되는 데이터 오류들이 존재한다. 이에 본 연구에서는 지자체 여건을 고려해 유형별로 데이터 실증 가능한 4개 지자체를 선정하였고, 분석을 위한 데이터를 수급하고 오류 검정 방법을 수립하여 수행한 결과 어떤 유형의 데이터 오류가 많고, 발생 원인이 무엇인지를 진단하였다. 다수의 오류는 첫째, 분산된 시스템 환경에서 실제 지형도면 고시 결과와 시스템의 데이터가 다르게 표기되는 등 국토이용정보체계 내 데이터 구축 및 관리상의 오류이고, 둘째, 지형도면고시 작성 지침 내 검수 기준과 절차가 마련되어 있지 못하고 민간업체 위탁으로 데이터 정비를 하면서 발생하는 전문성 부족의 오류, 셋째, 베이스 맵으로 사용되고 있는 연속지적도와 용도지역지구DB와의 관계성에서 오는 오류로 분석되었다. 이상의 결과들을 바탕으로 데이터 정비방안들을 제시하였고, 이러한 결과들이 「제3차 국토이용정보체계 구축계획」 수립 이후 현재 진행되고 있는 국토이용정보플랫폼(KLIP)의 구축과 법제도 개편하는 과정에서 반드시 고려되어야 할 것이다.
원거리에서 로봇 핸드를 제어하는 일은 어려운 일이다. 이를 WWW 데이터를 이용 데이터의 불분명확한 점을 사용하여 데이터가 덜 명확한 점이 있더라도 이를 제어 시스템의 데이터로서 사용할 수 있는 점을 이용하여 원거리에서 데이터를 WWW를 이용하여 수신하고 이를 좀더 발전시켜 로봇 제어를 할 수 있겠끔 데이터의 유동성을 보장하는 계층적 분석 방법에 접목시켜 로봇 제어를 할 수 있겠끔 하였다. 불분명확한 제어 데이터를 사용하는 대신 계층적 알고리즘을 사용하여 이를 보완 할 수 있는 보완 시스템을 구성하였다라고 말할수 있다. 단순한 WWW데이터 만으로 제어가 되지 않는다는 것을 확인하고 이를 계층적 분석 방법에 사용하므로써 보강할수 있는 점을 확인하고 WWW데이터를 사용하지 않는 방법과도 결과를 비교 검토한다.
Support Vector Machine (SVM)은 주어진 데이터 중에서 각 클래스를 잘 표현하는 Support Vector (SV)를 계산함으로써 새로운 데이터를 분류하는 알고리즘이다. SVM은 전체 데이터 분포를 고려하지 않기 때문에 잘못된 데이터에 의해 분류가 잘못될 가능성이 적다. 하지만, SV가 잘못되었을 경우에는 정확도가 감소하게 되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 SV가 잘못 주어진 데이터일 가능성을 고려, 아웃라이어 검출 알고리즘인 Local Outlier Factor (LOF) 알고리즘을 이용해 주어진 데이터 중 잘못된 데이터를 제거함으로써 SVM의 분류 정확도를 높이는 알고리즘을 제안하였다. 추가적으로, Incremental LOF를 이용해 새로운 데이터 중 판단하기 어려운 데이터를 제거함으로써 SVM의 정확도를 보다 향상시켰다. 제안된 방법은 두 개의 클래스를 가진 데이터에 대해서 실험하였다.
빅데이터(Big Data)는 현재 생산되고 있는 데이터 중 그 규모가 방대하고, 생성 주기가 짧으며, 수치 데이터 뿐 아니라 텍스트 이외의 멀티미디어 등 비정형화된 데이터를 포함하는 대규모 데이터를 말한다. 빅데이터를 처리하여 가치 있는 정보를 추출하는 방법에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 이를 바탕으로 빅데이터가 다양한 분야에서 활용되고 있다. 현재 국내 주식시장에서도 빅데이터를 이용하여 기업의 투자에 활용하고 있다. 이 논문에서는 인터넷의 증권과 관련된 뉴스를 수집하여 수집된 뉴스와 주가 지수를 이용하여 기업 뉴스 평가 시스템을 개발하는 방법을 제안한다.
최근 소셜 메신저를 통해 많은 사람들이 의사소통을 주고받음에 따라, 텍스트에서 감정을 파악하는 것이 중요하다. 따라서, 감정이 태깅된 데이터가 필요하다. 하지만, 기존 연구는 감정이 태깅된 데이터의 양이 많지가 않다. 이는 텍스트에서 감정을 파악하는데 성능 저하를 야기할 수 있다. 이를 해결하기 위해, 본 논문에서는 단어 매칭 방법과 형태소 매칭 방법을 이용하여 많은 양의 한국어 감정 태깅 데이터셋인 EmoNSMC 를 구축하였다. 구축한 데이터셋은 네이버 영화 감상 리뷰 데이터 (NSMC)에 디스턴트 수퍼비전 방법 (distant supervision) 방법을 적용하여 weak labeling을 진행하였고, 이 과정에서 한국어 감정 어휘 사전 (KTEA) 을 이용하였다. 구축된 데이터셋의 감정 분포 결과, 형태소 매칭 방법을 통해 구축한 데이터셋이 좀 더 감정 분포가 균등한 것을 확인할 수 있었다. 해당 데이터셋은 공개되어 있다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 GIS 서비스는 모바일 기기를 이용하여 언제 어디서나 공간데이터를 이용할 수 있다. GIS 서비스는 최적의 서비스를 제공하기 위해 주기적으로 공간데이터를 최신의 데이터로 갱신한다. 모바일 환경에서는 이를 위해 변경데이터를 CD로 배포하거나 유선 네트워크를 이용한 업데이트 서비스를 제공한다. 그러나 이러한 배포방식은 실제 세계의 변경이 사용자에게 전달되기까지 오랜 시간이 소모되는 문제가 있다. 이 논문에서는 사용자까지 변경 데이터가 도달하는 시간을 최소화 하기위한 동기화 시스템을 제안한다. 이 동기화 시스템은 모바일 기기를 이용하여 현장에서 변경된 데이터를 수집하고, 수집된 데이터를 무선네트워크를 이용하여 실시간으로 서버와 동기화한다. 이를 위하여 무선 네트워크 모듈과 변경 데이터를 갱신하는 동기화 모듈을 설계 및 구현하였다.
본 논문에서는 기존의 산업 및 서비스 변화에 따라 발생하는 빅데이터 분석 서비스 처리를 위한 빅데이터 분석 서비스 브로커 시스템을 제안한다. 기존의 빅데이터 분석 시스템은 분석하는 시간 동안 지속적으로 자원을 점유하고 있어야 하며, 이러한 서비스를 이용하기 위해 내부에 대규모의 시스템을 구축하고 지속적으로 운영해야하는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 빅데이터 분석에 필요한 자원을 효과적으로 사용하기 위해 클라우드 기반의 자원 관리와 연계하고 서비스 이용을 용이하게 하기 위해 단일 엔드포인트 기반의 빅데이터 분석 서비스 호출 구조를 설계하였다. 이를 통해 빅데이터 서비스 분석에 소요되는 자원 점유에 따라 동적으로 자원을 생성 관리하여 자원을 보다 효과적으로 이용할 수 있는지 테스트베드를 구축하여 서비스 이용 및 자원 사용을 효과적으로 하는지 확인하였다. 또한, 이를 통해 대규모 자원을 지속적으로 점유해야하는 빅데이터 분석 플랫폼의 자원사용에 대한 한계를 일부 해소하여 자원을 효과적으로 이용할 수 있는 것을 확인하였다.
전 세계적으로 오픈 데이터가 강조되는 환경에서 데이터의 공유 및 재이용으로 인해 발생하는 문제점을 최소화하기 위한 정책적 논의도 함께 진행되고 있다. 본 연구에서는 연구데이터 레포지터리에서 데이터의 접근 및 이용을 통제하는 정책요소들을 조사하고 학문 분야별로 그러한 정책 요소들의 공통점과 차이점을 살펴보는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 해외 연구데이터 레포지터리 37곳을 대상으로 데이터 접근 및 이용 통제를 규정하고 있는 정책 요소를 분석하였다. 생명과학 및 보건과학분야 20개 레포지터리, 화학 지구환경과학 물리학 분야 10개 레포지터리, 사회과학 및 일반과학 분야 7개 레포지터리로 구분하여 분석을 실시한 결과 저작권 및 라이선스 규정, 데이터 인용, 면책조항 및 엠바고 적용 관련 규정이 공통적으로 제시되는 정책 요소인 것으로 나타났다. 그러나 분야별로 규정되고 있는 정책 요소의 다양성에는 차이가 있는 것으로 나타났으며 이는 분야별로 강조되는 데이터 접근 및 이용 통제 근거의 차이를 반영하는 것으로 볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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