본 연구의 목적은 소셜미디어에서 공유되는 지오태그 이미지를 활용하여 이용자가 인지하는 북한산국립공원의 경관미를 평가하는 방법을 제시하는 것이다. 연구에서 제시된 평가 방법은 크게 지오태그 이미지 데이터의 수집, 경관 이미지 식별, 조망대상 확률 지수를 적용한 누적가시도 분석의 과정으로 진행되었다. 본 연구에서 데이터로 사용한 램블러(Ramblr)는 국내에서 많은 이용자를 보유하고 있는 아웃도어 활동 지원 어플리케이션으로, 이로부터 북한산국립공원에 대한 총 110,954장의 지오태그 이미지를 수집하여 경관미 평가에 활용하였다. 수집된 지오태그 이미지들은 Google Vision API를 활용해 이미지의 내용을 해석하였으며, 이후 군집분석을 통해서 전체 수집한 사진을 총 11개의 경관이미지 유형과 9개의 비경관이미지 유형으로 구분하였다. 추출한 경관이미지를 바탕으로 북한산국립공원의 경관 유형을 분석한 결과, 봉우리나 산맥과 같은 지형적 특성과 관련한 이미지 유형이 가장 많은 비중을 차지하였으며, 그 외 임내 경관, 단풍경관, 수경관이 주요한 경관 유형으로 발견되었다. 도출된 경관미 평가맵에서는 이러한 주요 경관 유형의 비중과 특성에 따라 표고 및 경사가 높을수록 전반적으로 높은 경관미를 보였다. 그러나 일부 저지대 및 완경사를 지닌 진입지역에서도 높은 경관미가 확인되었다. 또한 북한산 지역이 도봉산 지역보다 경관미가 높게 평가되었으며, 도봉산 지역의 경우에는 표고 및 경사가 높음에도 불구하고, 상대적으로 낮은 경관미가 확인되었다. 이는 경관미가 물리적인 환경 조건뿐만 아니라, 경관을 조망하는 탐방객들의 휴양 활동과도 크게 관계하고 있음을 보여준다. 이처럼 지오태그 이미지의 누적 가시도를 활용한 경관미 평가는 사람들의 인식에 기반한 경관적 가치를 지리적으로 이해하고, 그 편차를 식별할 수 있도록 함으로써 향후 북한산국립공원의 경관 계획 및 관리에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
RFID 미들웨어에서 저장소 역할을 하는 EPCIS는 이전까지 물품의 식별 정보만을 저장 및 관리하고 있었다. 하지만, 최근에는 많은 물류 분야의 응용에서 물품의 식별 정보뿐만 아니라 센서 및 위치 정보 등을 포함하는 다양한 물류 정보를 EPCIS에서 저장 및 관리하도록 요구하고 있다. 하지만, 현재 EPCIS에서는 RFID 태그의 식별 정보 이외의 정보에 대하여 처리를 하지 않고 있으며, 설령 처리한다하더라도 비효율적인 조인으로 인한 속도 저하가 일어날 수 있다. 즉, 각 정보 소자에 대한 복합 정보를 요구하는 응용에서는 개별적인 시스템에 질의를 한 후 결과를 조합해야 하는 부담이 있다. 본 논문에서는 물품의 식별 정보, 센서 및 위치 정보를 포함하는 지오센서 태그 데이터에 대한 효율적인 처리를 지원하기 위한 다양한 물류 환경의 정보와 질의 조건의 특징을 분석하며, 분석된 내용을 바탕으로 데이터 모델링을 제시한다.
지중해 지역은 다양한 관광자원으로 인하여 매년 전 세계의 수많은 관광객들이 방문하고 있다. 본 논문에서는 아랍의 봄 등과 같은 특정 사건이 이러한 지중해 지역의 관광에 어떻게 영향을 미치는가를 분석하는 것이다. 세부적으로 사진 공유 웹 사이트인 파노라미오에서 추출한 지오태그 사진 데이터를 기반으로 위치 및 시간정보를 추출하여 밀도지도를 제작한다. 그리고 이 밀도지도를 이용하여 특정 사건이 지중해 관광에 미치는 영향을 분석한다. 이를 위하여 먼저 사진 공유 사이트에서 지중해 지역 관련 사진들의 위치 및 시간 정보를 이용하여 데이타베이스를 구축한 후에, GIS 도구의 기능을 활용하여 밀도 분석 및 밀도 지도를 생성한다. 그리고 이 밀도 지도를 기반으로 지중해 관광을 아랍의 봄 사건을 기준으로 이전과 진행, 이후로 구분하여 시각적으로 분석한다.
본 논문은 지오펜싱 기술을 이용하여 관광객이 이동하려는 지역을 설정하고 설정된 지오펜스 영역 안에 관광객의 스마트폰이 들어가면 스마트폰의 메일 또는 SMS로 알람을 보내고 해당지역의 상세한 지도를 표시하여 찾아 가는 가이드 역할을 한다. 목적지의 박물관 또는 전시물에 도착하면 전시물들마다 NFC 태그를 부착하여 해당 전시물에 대한 자세한 설명을 웹서버로 부터 다운받아서 기존의 단순 전시물에 대한 설명을 멀티미디어 콘텐츠를 이용하여 전시 공간의 미디어화 및 관광객 사이의 상호작용을 할 수 있는 관광안내시스템을 구축하였다.
The objective of this study was two fold: firstly, we analyzed how the Geoparks have been run since the first one had been designated on December 31th, 2015. We then investigated how visitors' geographical and geological recognitions on the parks have changes. We visited geosites and investigated how well these sites accorded with the conditions for running Geoparks. In addition, scenery pictures and hashtags uploaded in Instagram between 2015 and 2016 were collected in order to analyze visitors preferences on the geosites along the, Hantan Imjingang River Geopark. Results showed that the hotspots were Bidulginang Waterall, Art Valley, and Jaein Waterfall. Compared to the ratio of geographical and geological references in 2015, the hashtags in all of these three geosites increased. The increases were as much as 3% in Bidulginang Falls, 0.6% in Art Valley, and 5% in Jaein Falls. In labelling the geographical and geological terms in Bidulginang Falls and Jaein Falls, the most frequently mentioned hashtags was "columnar joint", followed by "natural monument", "Geopark", and "basalt canyon". This study includes the study of visitors recognition which is one of the most important, but somehow neglected factor for the geopark's management.
본 연구에서는 위치기반 소셜 미디어 데이터의 공간적 분포가 지역별 부동산 지수와 어떠한 공간적 관련성을 가지는지에 대해 알아보고자 한다. 두 데이터는 상이한 자료 형식을 가지고 있어, 이를 보완할 수 있는 방법론으로 본 연구에서는 격자 기반의 공간분석 방법을 적용하였다. 대상 데이터로는 2013년 8월 한 달간의 지오태그된 트윗 데이터와 행정구역별 주택가격지수(매매, 전세)를 이용하였으며, 공간적 범위는 서울과 수도권 일부를 포함하도록 하였다. 두 데이터 간의 상이한 공간적 단위를 고려하여 2,000m 단위의 격자망을 구성하고 이에 맞게 두 데이터를 격자 데이터 형태로 변환하였다. 변환된 두 데이터에 대하여 Hot spot 분석을 실시하여 공간적 분포를 시각적으로 비교하였으며, 공간시차를 고려한 이변량 공간적 상관계수를 측정함으로써 정량적 분석을 실시하였다. 시각적, 정량적 분석 결과, 서초구 지역이 트윗 데이터와 주택매매가격지수 데이터에서 공통적인 Hotspot 지역으로 탐색되었으나 주택전세가격지수 데이터와는 뚜렷한 공간적 상관성이 탐색되지 않았다.
최근의 모바일 기기는 영상정보, 위치정보 등을 유 무선으로 전송하기 용이하며, 이를 이용한 다양한 모바일 어플리케이션이 연구되고 있다. 그리고 그 정보들에 관한 정보보호에 관한 문제가 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 영상정보와 이미지 파일의 EXIF에 저장되는 위치정보에 대한 무단변경 실험을 수행하고, 데이터 검증을 위한 기술들을 조사하였다.
최근 실세계의 지리정보를 웹에 표현하여 활용하는 애플리케이션들이 많아지고 있으며, GPS 기능이 내장되어 개인의 위치정보를 실시간으로 기록할 수 있는 장치의 보급이 점차 늘고 있다. 인터넷 비즈니스 기업은 지리정보를 활용하여 지역에 근거한 보다 유용한 서비스를 인터넷 사용자에게 제공할 수 있다. 현재 성공하고 있는 인터넷 기업은 대부분 Web 2.0 기술을 반영하고 있다. Web 2.0 기술은 사용자의 참여를 유발하고 있으며, 개방성과 공유를 강조한다. 특히 공개 API의 이용은 응용프로그램의 개발비용을 절감시킬 수 있다. 본 논문에서는 공개 API를 활용하여 지리정보 기반의 배너광고 시스템을 설계하고 구현하였다. 지리정보를 활용한 지리정보 기반 배너광고 비즈니스 모델을 도출하고, 이를 반영한 프로토타입 시스템을 구현하여 제안한 비즈니스 모델의 운영 방식을 예시하였다. 마지막으로 제안한 비즈니스 모델의 가치 발생요인을 설명하여 본 연구에서 제안한 시스템의 장점을 기술하였다. 지리정보가 많이 활용되는 여행, 부동산 등의 분야에서 본 연구에서 제안한 비즈니스 모델을 적용한 배너광고 시스템이 실제로 활용될 것으로 기대된다.
GPS, WiFi 등을 이용한 위치정보수집이 보편화되고, 트위터와 같은 SNS와 접목을 통해 LBSNS가 증가하고 있다. LBSNS에서 작성된 메시지에는 메시지가 생성된 지역에 대한 위치정보 또는 메시지가 언급하는 지역에 대한 위치정보가 포함될 수 있으므로 위치정보 기반의 관심정보 전파가 가능해진다. 트위터에서는 자신이 전달받은 메시지를 재전송하는 리트윗(retweet)을 통해 정보의 전파가 급속히 이루어질 수 있다. 본 논문에서는 위치기반의 사용자 관심정보를 효율적으로 전파시키기 위해서 위치기반의 자동 리트윗 기능, 즉 사용자 관심정보를 자동으로 리트윗하는 기능을 스마트 리트윗으로 정의하였다. 트위터를 기반으로 사용자의 관심지역을 설정하고 관심지역이 같은 사용자들 간의 소셜관계를 형성할 수 있도록 한다. 스마트 리트윗 서비스는 트위터 Open API, 구글맵 Open API 등을 기반으로 매쉬업 서비스로 구현하였다. 본 논문에서 제안한 스마트 리트윗 서비스를 통해 관심정보의 공유가 활성화 될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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