• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.38-44
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• 2002

고객관계관리(CRM)나 마케팅과 같은 경영방식에서도 대용량의 공간 데이터베이스를 사용하는 지리정보시스템(GIS)과 같은 응용분야를 접목하고 있다. gCRM은 지리정보시스템과 고객관계관리를 결합한 것으로, 이러한 실정을 단적으로 보여 주고 있는 경영방식이다. gCRM은 대용량의 데이터베이스로부터 관심 있는 분야를 찾아내고 분석하게 된다. 그러기 위해서는 데이터마이닝이라는 기술이 필요하다. 하지만, gCRM은 일반적인 데이터베이스뿐만 아니라 공간 데이터베이스 역시 많이 사용되어진다. 이러한 공간데이터베이스로부터 관심 있는 부분이나 관계 그리고 특성 등을 찾아내기 위해서는 공간데이타마이닝이 요구된다. 본 논문에서는 gCRM 솔루션들의 기능을 중심으로 다양한 공간데이타마이닝 기법과 어떠한 관계가 있는지를 살펴봄으로써 gCRM과 공간데이타마이닝이 접목할 수 있는 부분에 대하여 정리하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1326-1329
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• 2015

최근 들어 공간 지식을 활용한 다양한 서비스들이 개발됨에 따라, 공간 객체들 간의 정성적 공간 관계를 표현한 정성 공간 지식의 수요가 크게 늘어나고 있다. 공간 객체 각각의 세부 정보를 담은 대용량의 공간 데이터들은 개방화가 점차 확대되고 있으나, 공간 객체들 간의 정성적 관계를 표현한 정성 공간 지식은 상대적으로 확보하기 어려운 실정이다. 본 논문에서는 하둡 맵리듀스 병렬 분산 컴퓨터 환경을 이용해, 대용량의 공간 데이터로부터 공간 객체들 간의 위상 관계와 방향 관계를 나타내는 정성 공간 지식을 자동으로 추출하는 공간 지식 추출기를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 대용량의 공간 지식 추출기는 맵리듀스 프레임워크를 기반으로 R-트리 색인과 범위 질의들을 효과적으로 이용함으로써, 웹 스케일 수준의 정성 공간 지식을 매우 효율적으로 추출해낸다. Open Street Map (OSM) 공개 데이터를 이용한 성능 분석 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 대용량 공간 지식 추출기의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 2004년도 국내 LBS 기술개발 및 표준화 동향세미나
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• pp.75-80
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• 2004

최근 공간 데이터를 사용하는 응용 프로그램이 증가하면서 대용량의 공간 데이터를 효율적으로 저장하고 관리하기 위한 공간 데이터베이스가 요구되고 있다. 이러한 공간 데이터베이스는 객체 관계형 데이터베이스의 사용자 정의 타입과 사용자 정의 함수를 이용하여 기존의 데이터베이스를 확장하는 형태로 개발될 수 있다. 하지만, 대부분의 객체 관계형 데이터베이스는 공간 인덱스와 같은 사용자 정의 인덱스를 확장하는 일반적인 방법을 제공하고 있지 않기 때문에 객체 관계형 데이터베이스를 확장한 공간 데이터베이스는 공간 영역 질의의 성능이 떨어지는 문제점이 있다. 본 연구에서는 객체 관계형 데이터베이스를 확장한 공간 데이터베이스에서 공간 인덱스를 개발하고 객체 관계형 데이터베이스에 통합시킬 수 있는 방법인 GiST와 Relational Indexing을 비교/분석하고 향후 이들 방법을 이용하여 공간 인덱스를 구현하고 공간 영역 질의에 대한 성능을 비교하여 보다 적합한 방법을 제시하고자 한다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2004년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회 논문집
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• pp.31-37
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• 2004

GIS 분야에서 다루는 공간 데이터는 대부분 2차원의 데이터이다. 현실 공간에 존재하는 3차원 객체의 2차원 정보만을 취하거나 혹은 2차원 공간으로 투영하는 등의 방법으로 데이터를 저장한다. 이러한 방법은 정보의 손실로 인한 데이터 활용범위가 축소되고, 현실 공간을 정확하게 반영하지 못하는 문제가 있다. 최근 3차원 공간 데이터를 저장, 관리 가능한 DBMS가 개발되고, 3차원 데이터에 대한 관심과 요구가 높아가고 있다. 하지만 3차원 데이터를 단순 저장만 가능할 뿐 공간 연산에 대한 연구가 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 3차원 공간 모델을 이용하여 공간 데이터베이스 표준에서 정의하고 있는 공간 관계 연산을 설계하였다. 공간 데이터 모델로는 OGC에서 제시한 GML3에서 정의하는 모델을 사용하였고, 공간 관계 연산에 대한 설계 도구로는 공간 관계를 연산하는데 가장 좋은 방법으로 알려진 DE-9IM을 이용하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.133-136
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• 2017

공간 정보 추출은 대량의 텍스트 문서에서 자연어로 표현된 공간 관련 개체 및 관계를 추출하는 것으로 질의응답 시스템, 챗봇 시스템, 네비게이션 시스템 등에서 활용될 수 있다. 본 연구는 한국어에 나타나 있는 공간 개체들을 효과적으로 추출하기 위한 앙상블 기법이 적용된 Bidirectional LSTM-CRF 모델을 소개한다. 한국어 공간 정보 말뭉치를 이용하여 실험한 결과, 기존 모델보다 매크로 평균이 향상되어 전반적인 공간 관계 추출에 유용할 것으로 기대한다.

• 정보와 통신
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• 제34권4호
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• pp.47-52
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• 2017

우리가 생활하고 있는 공간에 대한 표현이라고 할 수 있는 공간정보는 위치와 매우 밀접한 관계를 가지고 있다. 기본적으로 위치 값의 표현은 공간적 체계를 기반으로 하고 있으며, 효율적이고 정확한 측위를 위한 중요한 정보로 활용되기도 한다. 위치, 측위 그리고 공간정보의 관계에 있어 공간에 대한 의미있는 정보의 전달과 활용의 효율성 등을 위해 표준화는 필수적인 부분이라고 할 수 있다. 이에, 본 고에서는 위치 및 측위, 그리고 그 활용 과정에서 참고될 수 있는 공간정보 표준화 동향에 대해 정리해본다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.133-136
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• 2017

공간 정보 추출은 대량의 텍스트 문서에서 자연어로 표현된 공간 관련 개체 및 관계를 추출하는 것으로 질의응답 시스템, 챗봇 시스템, 네비게이션 시스템 등에서 활용될 수 있다. 본 연구는 한국어에 나타나 있는 공간 개체들을 효과적으로 추출하기 위한 앙상블 기법이 적용된 Bidirectional LSTM-CRF 모델을 소개한다. 한국어 공간 정보 말뭉치를 이용하여 실험한 결과, 기존 모델보다 매크로 평균이 향상되어 전반적인 공간 관계 추출에 유용할 것으로 기대한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2007년도 제19회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.91-98
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• 2007

한국어에서 절들의 의존관계를 밝히는 작업은 구문 분석 작업에서 가장 어려운 작업들 중에 하나로 인식되고 있다. 절의 의존관계를 파악하는 일은 표면적으로 나타나는 정보만을 가지고 처리할 수 없고, 의미 정보 같은 추가적인 정보가 필요할 것으로 판단하고 처리해왔다. 본 논문에서는 추가적인 정보를 사용하지 않고, 문장에서 얻을 수 있는 표면적인 정보만을 사용하여 절들 간의 의존관계를 파악하는 방법을 제안한다. 문장에서 얻을 수 있는 표면적인 정보는 문장의 구문 정보(tree structure information)와 어휘 및 거리 정보를 가지고 있는 정적인 정보(static information)로 나누어 볼 수 있다. 본 논문에서는 절들 간의 의존 관계 파악을 위하여 구문 정보 및 어휘정보 등을 하나 이상의 커널의 결합해서 사용하는 복합 커널(composite kernel)을 제안하고, 이 커널에 맞는 다양한 인스턴스 공간의 설정을 제안한다. 실험 데이터는 구문 트리로 표현된 STEP 2000코퍼스를 사용하였다. 실험은 최적화된 인스턴스 공간을 절들 간의 의존관계 파악 및 문장 수준에서 성능을 검정하였다. 관계 인스턴스 공간은 절들 간의 연결을 기준으로 Path-enclosed Tree와 Flattened Path-enclosed Tree로, 하부절(관형절)의 표현 유무로 Complete Tree, Contex-sensitive Tree, Simple Tree로 나누어 각각의 조합으로 실험하여 결정하였다. 그리고 결정된 인스턴스 공간에서 복합커널을 사용한 방법이 좋은 성능을 발휘함을 보였다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2002년도 춘계학술대회
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• pp.119-124
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• 2002

공간적 관계정보(spatial relation)가 언어적 표상시스템과 비언어적 표상시스템에서 어떻게달라지는가를 범주화 모델의 원형이론 모델을 적용하여 알아보고자 하였다. 이전의 연구들에 따르면 공간적 관계정보에 대한 프로토타입이 언어적 범주와 비언어적 범주에서 다르다는 연구 결과(Crawford 등 2000, Huttenlocher 등 1991)와 동일하다. (Hayward & Tarr 1995)는 상반된 연구 결과가 제기되고 있다. 하지만 이전 연구들에서의 문제점은 언어/비언어 표상체계 간의 편향을 통제하지 못했기 때문에 과제에 따라 서로 다른 결과가 나온 것이라고 볼 수 있다 본 연구에서는 두 대상간의 관계정보를 문장으로 제시한 조건, 그림으로 제시한 조건, 그리고 두 조건을 혼합한 조건을 사용하여 편향에 의한 효과를 제거하고자 하였다. 실험은 각 조건에 따라 짝으로 구성된 자극을 학습한 후 검사자극을 공간적 관계정보를 다양하게 하여 학습자극과 동일한지 아닌지를 판단하게 하였다. 실험결과 관계정보를 언어적으로 제시한 조건과 비언어적으로 제시한 조건간에 대상의 위치에 따른 반응시간의 경향성에서 차이가 없었으며, 대상이 단어인지 그림인지에 따라서 반응시간에서 통계적으로 차이가 나타났다. 그리고 두 표상체계에서 공간적 관계에 대한 프로토타입을 분석한 결과 수직축을 중심으로 전형성 효과가 나타나는 것을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.305-309
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• 2018

딥러닝에서 층을 공유하여 작업에 따라 변하지 않는 정보를 사용하는 multi-task learning이 다양한 자연어 처리 문제에 훌륭하게 사용되었다. 그렇지만 우리가 아는 한 공유 공간의 상태와 성능과의 관계를 조사한 연구는 없었다. 본 연구에서는 공유 공간과 task 의존 공간의 자질의 수와 오염 정도가 성능에 미치는 영향도 조사하여 공유 공간과 성능 관계에 대해서 탐구한다. 이 결과는 multi-task를 진행하는 실험에서 공유 공간의 역할과 성능의 관계를 밝혀서 시스템의 성능 향상에 도움이 될 것이다.