센서네트워크(Sensor Network)기반의 웹 기반 기술과 모바일 컴퓨팅 기술의 급속한 발전으로 인해, 일반인은 유비쿼터스(Ubiquitous) 환경에서 다양한 형태의 데이터와 정보를 생산, 제공 및 공유할 수 있게 되었다. 공간정보분야에서는 지오 센서네트워크(Geosensor Network)와 공간 비공간 데이터 융합처리기술이 결합된 GIS(Geographic Information System)를 이용하여 공간정보 서비스를 제공하는 연구가 진행 중이다. 하지만, 방대한 양을 가지는 웹 데이터와 센서데이터를 GIS 데이터와 연계하여, 사용자 맞춤형 정보를 생성하기 위해서는 상황인지모델 기반의 정보제공이 필요하다. 상황인지 서비스는 사용자의 개입을 최소화하면서, 사용자 상황에 맞는 적절한 정보를 제공하는 것을 의미한다. 이를 위해 상황인지모델은 센서네트워크와 모바일 기기에서 취득된 데이터들의 특성과 연관성을 모델링하고, 사용자의 위치와 관심지역의 상황에 맞는 정보를 제공한다. 이에 본 연구에서는 상황인지모델 기반의 GIS 플랫폼을 개발하였다. 개발된 시스템은 대기환경 데이터와 모바일 데이터를 취득하고 분석된 결과를 대기환경정책에 반영함으로써, 시민의 환경의식을 높이고 공동참여를 활성화하도록 설계되었다.
3차원 공간정보 구축을 위해 건물 텍스처를 촬영하는 과정에서 폐색영역 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해선 폐색영역을 자동 인식하여 이를 검출하고 텍스처를 자동 보완하는 자동화 기법 연구가 필요하다. 현실적으로 매우 다양한 구조물 형상과 폐색을 발생시키는 경우가 있으므로 이를 극복하는 대안들이 고려되고 있다. 본 연구는 최근 대두되고 있는 딥러닝 기반의 알고리즘을 이용하여 폐색지역 패턴화하고, 학습기반 폐색영역 자동 검출하는 접근을 시도한다. 영상 내 객체 추출에서 우수한 성과를 발표하는 Convolutional Neural Network (CNN) 기법의 향상된 알고리즘인 Faster Region-based Convolutional Network (R-CNN)과 Mask R-CNN 2가지를 이용하여, 건물 벽면 촬영 시 폐색을 유발하는 사람, 현수막, 차량, 신호등에 대한 자동 탐지하는 성능을 알아보기 위해 실험하고, Mask R-CNN의 미리 학습된 모델에 현수막을 학습시켜 자동탐지하는 실험을 통해 적용이 높은 결과를 확인할 수 있었다.
시간-공간적 의존성을 모두 고려하는 방법으로 그래프 신경망과 순환 신경망을 함께 사용하는 연구가 많이 진행되고 있다. 특히 그래프 신경망은 새롭게 활발히 연구되고 있는 분야이다. 서울시 자전거 대여 서비스(일명 따릉이)는 서울시 곳곳에 대여소를 갖추고 있으며 각 대여소에서 대여 정보가 충실하게 기록되어 있는 시계열 자료이다. 각 대여소의 대여 정보는 시간에 따른 주기성을 보이는 시간적인 특성을 갖추고 있으며, 지역적인 특성도 대여 현황에 큰 영향을 미치리라고 생각된다. 지역적 상관관계는 그래프 신경망을 이용하여 잘 이해할 수 있다. 이 연구에서는 서울시 자전거 대여 서비스의 시계열 데이터를 그래프로 재구성하고 그래프 신경망과 순차 신경망을 결합한 대여 예측 모델을 개발하였다. 시간에 따른 주기성과 같은 시간 특성과 지역적인 특성 및 각 대여소의 중요도 정도를 고려하였다. 대여소의 중요도 정도는 대여량 예측에 중요한 인자로 사용됨을 확인하였다.
창조경제 새로운 패러다임의 변화는 사회적 관계의 변화에 영향을 끼치고 있으며, 소셜 네트워크 서비스 등의 발전에 따라 나타나는 새로운 관계의 공간적 특성에도 영향을 끼치고 있다. 본 논문에서는 이러한 변화에 영향을 미치는 동력을 '소셜 네트워크 리소스(social network resource)'로 명명하고, 그에 따라 나타나는 제반 특징과 경제지리학적 관점에서의 공간적 특성을 설명하고자 하였다. '소셜 네트워크 리소스'는 개방성과 공유, 참여, 협력의 특징을 보여주는 동시에, 공간적으로는 로컬과 글로벌의 특징을 모두 아우르는 소위 '트랜스 로컬리티'의 특성을 보이고 있는데, 서울시의 사회적 지식공유 웹 플랫폼인 '위키서울닷컴'의 사례를 통해 그러한 특성을 확인할 수 있었다. 특히, 물리적자원, 인적자원, 정보자원의 특성과 함께 관계자원으로서의 특징이 모두 나타나고 있으며, 이러한 특징에 공간이 투영되어, 사회적 관계가 공간에 표출되는 질적 공간의 특성 또한 나타남을 확인할 수 있었다.
현재 녹지 연결성 조사는 대부분 현지조사에 의존하고 있어, 특정시기의 특정지점에서 조사된 결과에 주안점을 두고 있다. 그리하여 조사지점의 대표성에 한계가 있고 많은 시간이 소요되고, 조사 대상물 위치의 부정확, 경제적 비효용 등이 문제점으로 지적되어왔다. 본 연구는 이러한 문제에 대한 대안을 제시하기 위해 Landsat TM (Thematic Mapper) 영상의 픽셀에 의거한 녹지 연계망을 평가하고자 출발하였다. 그리하여 원격탐사 기법이 녹지 연계망을 평가할 수 있는 도구로서의 가능성을 지니고 있는 지를 평가하고자 특정 사례 연구지역에 대해 실증적인 연구가 수행되었다. 조사지점에만 국한된 현지조사 방식과 달리 픽셀 기반의 평가는 광역적인 녹지 연계망의 분포실태를 단시간에 제시하였다. 녹지 연계망 훼손 추세 평가는 다양한 시기의 녹지 변화 실태를 정량적으로 제시하고 있기 때문에 그 결과가 녹지 연계망 보전과정에서 설득력을 지닌 근거자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구가 녹지 연계망 감시에서 객관적인 데이터에 의거한 정책결정이 아닌 직관에 의존하여 왔던 관행을 개선될 수 있는 계기가 되어 향후 녹지 연계망 보전관련 중요한 참고자료가 될 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구의 목적은 최근의 경제 환경 변화 속에서 도시성장을 설명하는 새로운 모형으로 대두된 네트워크 도시를 심층적으로 이해하는 것이다. 이를 위하여 1990년대 중반 Batten(l995)의 시론적인 네트워크 도시 연구로부터 출발하여 현재에 이르기까지 관련 연구들을 정리하고 궁극적으로 네트워크 도시이론의 다양한 측면, 즉 형성과정, 공간구조, 관리 및 도시계획에의 응용, 성장에 대한 전망 등을 고찰해 봄으로써 네트워크 도시이론이 21세기의 도시현상을 설명하는데 적절한 이론인지에 대한 판단을 위해 필요한 포괄적인 지식을 제공하고자 한다. 관련연구들을 분석해본 결과 네트워크 도시는 경제의 세계화와 교통 및 정보통신기술의 발전과 함께 수반된 도시현상의 변화를 적절히 설명해 주는 이론일 뿐만 아니라 유럽을 중심으로 여러 도시정부들이 도시계획원리로 적극적으로 수용해 나가는 추세에 있는 유용한 개념으로 판단된다.
연구목적: 본 연구는 산지 내 재난안전통신망 통화권 확보 여부 판단 지표인 상용 이동통신망의 공개된 커버리지 현황을 분석하여 재난안전통신망(PS-LTE)의 보다 안정적 운용을 목표로 한다. 연구방법: 이를 위해, 삼척시의 대규모 산지 내 산림 도로를 대상으로 체감 통신 품질을 측정하고, 통신 3사의 공개 상용 이동통신망 커버리지 데이터와 공간 중첩 후, 비교한 결과를 공개된 상용 이동통신망의 커버리지와 체감 통신 품질 측정 결과 간 공간적 불일치가 존재함을 파악하였다. 연구결과 및 결론: 따라서, 산지내 재난안전통신망의 안정적 운용을 위해서는 재난안전통신망(PS-LTE) 이동기지국의 추가 확보 및 공개된 상용 이동통신망 커버리지의 정확도 향상을 위한 대책의 필요성을 확인하였다.
기존의 단일 대용량 데이터베이스 서버에 인터넷 서비스 사용자들이 과도하게 몰릴 경우 서버에 발생하는 네트워크 통신량의 증가와 자원 사용량의 급격한 증가로 인해 서비스 처리 시간의 지연 및 서비스의 중단 현상이 발생할 수 있다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 저비용의 여러 단일 노드를 고속의 네트워크로 연결하여 고성능을 제공하는 공간 데이터베이스 클러스터가 대두되었으나, 단일 노드에서 처리할 경우 전체 시스템의 성능을 저하시킬 수 있는 고비용의 공간 조인 연산에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 공간 데이터의 특성을 고려한 데이터의 분할과 부분 중복 기법을 사용하는 비공유 공간 데이터베이스 클러스터 환경에서 고비용의 공간 조인 연산을 효율적으로 수행하기 위한 논리적 분할 영역 및 병렬 공간 조인 기법을 제안한다. 제안 기법은 기존의 병렬 광간 조인 기법에서 나타나는 노드간 작업 생성 및 할당 단계가 필요하지 않으며 추가적인 메시지 전송이 발생하지 않으므로 고비용의 공간 조인 질의에 대해 기존의 비공유 구조를 위한 병렬 R-tree 공간 조인 기법보다 23%의 성능향상을 보인다. 또한, 각 클러스터 노드에서의 중복 정제(Refinement) 연산을 제거하므로 사용자에게 빠른 응답을 제공한다.
일반적으로 비공간 센서 데이타뿐만 아니라 공간 센서 데이타를 동시에 사용하는 유비쿼터스 센서 네트워크 (USN) 환경을 위해서는 이러한 센서 데이타를 효율적으로 관리하는 센서 데이타베이스 시스템은 매우 중요하다. 이러한 이유에서 Tiny DB, Cougar 등과 같은 다양한 센서 데이타베이스 시스템들이 연구되고 있다. 그러나, 이들 대부분은 공간 센서 데이타 처리를 위한 공간 데이타 타입과 공간 연산자를 지원하지 않기 때문에 공간 센서 데이타를 처리하는데 어려움이 존재한다. 그러므로, 본 논문은 USN 환경에서 공간 센서 데이타에 대한 효율적인 관리를 위해 TinyDB를 확장하여 공간 센서 데이타베이스 시스템을 설계 및 구현하였다. 특히 공간 센서 데이타베이스 시스템은 공간 데이타 타입과 공간 연산자를 지원하고, 공간 데이타 스트림으로 인해 발생하는 시스템 부하를 줄이기 위해서 메모리 관리 기능과 필터링 기능 등을 제공한다. 마지막으로, 수행 시간, 정확도, 메모리 사용량 등 다양한 성능 평가를 통해 공간 센서 데이타베이스 시스템이 기존 TinyDB에 비해 성능이 우수하다는 것을 증명하였다.
도시의 패러다임이 변화하고 이에 따라 u-City의 수요가 급증하고 있다. 우리나라에서만 2009년 5월을 기준으로 54개 지역에서 u-City가 구축되고 있다. 이렇게 급증하는 u-City의 성패를 좌우하는 중요 요소 중 하나가 바로 u-City에서 제공하고자 하는 u-서비스라고 할 수 있겠다. 현재의 u-서비스는 센서네트워크를 기반으로 하는 도시 관리 위주의 모니터링 서비스가 대부분이다. 유비쿼터스의 본질적 의미인 '언제 어디서나'의 u-서비스를 구현하기 위해서는 공간정보의 활용이 필수적이다. 공간정보와 센서정보의 결합은 공간인지(spatial awareness) 를 가능케 하여, 모니터링서비스에서 보다 나아가 공간분석이 가능한 서비스로의 발전을 도모할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 1) u-서비스에서 spatial awareness는 어떤 의미 인지를 명확히 하고, 2) spatial awareness를 가능케 하기 위해 공간정보, 센서정보, 기타 정보들이 어떻게 융합 (Spatial Embedding) 되어야 하는지 논하고, 3) U-GIS를 기반으로 한 u-서비스 시나리오 4가지를 제안하고, 4) 현재의 기술개발 현황에 대해 분석해 보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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