빅데이터 시대에 발맞추어, 데이터에 기반한 실효성 있는 국토공간 개편의 바람직한 방향을 제시하기 위해 교통 데이터를 활용한 국토개발에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 현재 교통 데이터에 대한 연구는 데이터 정리 혹은 보정하는 수준에만 머물고 있다. 본 연구는 여기서 더 나아가 데이터를 가공함으로써 국토공간에 존재하는 숨겨진 가치를 제시하고자 한다. 이에 교통 데이터가 네트워크 구조와 유사하다는 점에 착안하여, 네트워크 분석에 사용되는 알고리즘을 통하여 국토공간에 존재하는 가치를 찾고자 하였다. 본 연구는 중심지를 파악하기 위해 PageRank와 HITS알고리즘을 활용하였다. 알고리즘의 거점 평가 지표로서의 성능을 확인하기 위해 TCS데이터를 이용하여 단순교통량과 비교하여 성능을 확인하였다. 이를 통해 단순히 교통량에만 의지하여 제시되었던 중심지들을 더 세분화된 특성에 맞추어 파악할 수 있었다. 알고리즘을 이용하여 찾은 중심지는 시간적, 기능적 특성을 세분화하여 담고 있으므로 경제권 내의 중심지를 판단하는 객관적인 근거로서 지역 거점 선정과 같은 정책적 결정을 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.
컴퓨터를 통한 원격교육의 등장은 학습자에게 다양한 능력을 요구하고 이러한 것들이 성공적인 학업을 이루는 중요한 열쇠가 된다. 이런 시대적 흐름에 따라 학습자에게 요구되는 능력 중 하나가 자기조절 학습 (Self - Regulated Learning)이다. 이에 본 연구는 자기조절학습 (Self - Regulated Learning)을 지원하는 웹기반 학습 (WBI) 시스템에 대하여 연구하였다. 자기조절학습은 매우 긍정적인 학습효과를 제공할 뿐 아니라, 세분화된 학습절차에 의한 학습 구조를 가지며 절차마다 구분된 공간이 필요하므로 웹에 적용하기에 적절하다. 따라서, 본 연구에서는 자기조절학습 모형을 웹에 접목시킨 학습시스템을 개발한다.
도시확산과 지방분권화의 시대적 추세는 도시경제 및 교통-토지이용모형의 구조에 도 영향을 미치고 있다. 첫째, 도시의 공간적 확산과 고밀도화로 인한 도시내 제반 경제.사 회활동이 이전보다는 훨씬 다양해지고 복잡해지고 있다. 둘째, 지방분권화로 인해 대도시내 작은 지역단위별 주민들이 자신의 지역문제에 대한 관심과 요구들이 증가하고 있다. 또한 대부분의 도시계획 및 정책은 대도시내 공간적으로 뿐만 아니라 서로 다른 이익집단에 상이 한 영향을 미치는 것으로 파악되고 있다. 이러한 요인으로 인해 대도시 모형은 1) 도시내 제반활동의 흐름을 체계적으로 분석할 수 있어야 하며, 2) 도시계획 및 정책의 효과를 도시 내 세분화된 공간별, 업종별로 분석할 수 있어야 한다. 본 연구는 Wilson의 모형에 도시내 중요한 경제활동인 통근과 shopping변수를 추가하여 Wilson의 모형이 대도시모형으로 이용 될 때 발생하는 문제를 해결하였다. 또한 모형을 구성함에 있어 Matrix Inversion과 Non-linear Programming Model의 두 가지 방법을 도입하고 그 장단점을 비교하였다. Matrix Inversion의 경우 해 (Solution)을 찾기가 쉬워 실질적이고 승수계산과정에서 각 Round마다 승수의 크기를 알 수 있는 반면 Programming을 통한 모형의 경우 제약식의 도 입이 용이하고 목적함수의 형태를 바꾸는 것이 가능하므로 이론적 기틀을 세우는데 유리한 접근방법으로 분석되었다.
한국교통연구원은 수도권 및 광역권의 기종점 자료를 읍면동 행정단위로 교통존을 세분화하여 배포하고 있으며, 지방부는 자료의 한계로 시군구 행정단위로 교통존을 구축하여 배포하고 있다. 도로 및 철도사업에서 사업 주변 지역에 정교한 통행 패턴을 분석하기 위해서 특정 교통존을 더욱 잘게 나누어 세분화된 교통존을 구축하는 과정이 필요한 경우가 있다. 본 연구는 시군구 행정단위의 지방부 교통존에서 읍면동 행정단위로 세분화된 교통존의 O-D 통행량을 추정하는 방법론을 제시하였다. 수도권 및 광역권의 공간적인 내부 통행 분포 패턴을 토대로 교통존의 인구 밀도를 저, 중, 고밀도 그룹으로 분류하고 그룹별 직접수요모형과 중력모형의 계수 값을 정산하였다. 그리고 회귀분석을 수행하여 내부 통행 분포 패턴을 잘 설명하는 모형을 최종적으로 선별하고 정산된 모형을 지방부에 적용하여 내부 교통존을 세분화한 교통존 간 통행량을 추정하였다. 분석 결과, power function을 저항함수로 정산한 중력모형의 수정된 $R^2$가 인구 저밀도 그룹에서는 0.7426, 중밀도 그룹에서는 0.6456, 고밀도 그룹에서는 0.7194로 산출되었으며 본 모형이 교통존 내부의 세부존 간의 통행 패턴을 우수하게 설명하는 것으로 분석되었다. 또한 본 연구에서는 강원도 인제군에 정산된 모형을 적용하여 세부존 간 통행량을 산출하는 예시를 제시하였다. 본 연구에서 제시한 세분화 교통존의 O-D 통행량 추정 방법론을 이용할 경우, 세분화된 교통존 간 통행량을 구축하여 통행 패턴을 좀 더 체계적이고 정교하게 분석할 수 있을 것이다.
사용자들의 특성에 맞게 개인화되고 세분화된 위치 기반 서비스를 제공하기 위해서는 방대한 이동객체의 위치 이력 데이터로부터 유용한 패턴을 추출하기 위한 시간 패턴 탐사가 필요하다. 기존의 시간 패턴 탐사 기법들은 이동 객체의 시간에 따른 공간 속성들의 변화를 충분히 고려하지 못하거나, 시공간 속성을 동시에 고려한 패턴 탐사는 가능하나 제약을 가진 공간 정보를 포함하는 패턴 탐사 문제에는 적용하기 어렵다. 따라서 이동 객체의 위치 이력 데이터들에 대한 시공간적 속성들을 동시에 고려하여 다양한 이동 패턴들 중 공간 제약을 만족하는 패턴들을 추출하기 위한 새로운 이동 패턴 탐사 기법이 요구된다. 이러한 패턴 탐사 기법의 개발을 위해서는 상세 수준의 위치 이력 데이터들을 공간 영역 정보 형태로 변환하는 위치 일반화 접근법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 객체의 위치값과 공간 영역간의 위상 관계를 고려하여 이동 객체의 위치 속성에 대한 공간영역으로의 일반화 방법을 제안한다. 이동 객체의 상세 수준의 위치 정보에서는 의미있는 패턴을 찾기가 어렵기 때문에 데이터 전처리 과정을 통해 일반화된 데이터 집합을 형성함으로써 효율적인 이동 객체의 시간 패턴 마이닝을 유도할 수 있다.
소수의 선행연구는 도시의 삶의 질을 평가하기 위해서 구역을 단위로 사회경제적인 자료와 원격탐사자료를 통합하려고 시도했다. 그러나 이러한 구역을 기반으로 한 접근방법은 한 단위구역의 모든 속성이 그 구역 내에서 균등하게 분포되어 있다고 비현실적으로 전제할 뿐만 아니라, 임의적 지역구획문제 (MAUP) 및 화소기반 환경자료와의 통합이 용이하지 않은 점과 같은 심각한 방법론적 어려움을 초래한다. 구역기반 접근방법에 대한 한 가지 대안은 기본적인 공간단위로서 화소를 이용하는 화소기반 접근방법이다. 본 연구에서는 도시의 삶의 질을 평가하기 위해서 GIS에서의 사회경제적인 자료와 원격탐사자료를 연계하기 위한 화소기반 접근방법을 제시하고자 한다. 화소기반 접근방법은 삶의 질을 평가하기 위해서 구역기반의 사회경제적인 자료를 개별 화소들로 더욱 세분화시키려고 밀도 구분도와 공간 내삽법의 원리를 이용하고, 그 세분화된 사회경제적인 자료와 원격탐사자료를 통합한다. 이러한 화소기반 접근방법은 조지아 풀톤 카운티에 대한 사례연구에서 적용되었고, 같은 사례지역에서의 구역기반 접근방법과도 비교되었다. 본 연구에서 도시의 삶의 질을 평가하기 위한 화소기반 접근방법은 구역단위의 사회경제적인 자료의 세분화를 위해서 많은 처리시간을 필요로 하지만, 미시적인 지표의 산출을 용이하게 하고 사회경제적인 자료와 원격탐사자료간의 효율적인 통합과 그러한 자료들의 시각화를 가능하게 하였다. 이러한 점에서, 본 연구는 화소기반 접근방법이 도시 분석에 있어서 새로운 데이터베이스의 구축과 분석능력의 향상에 기여할 수 있다는 가능성을 제시한다.
지속적인 주택공급 증가에 따라 전반적인 주택보급률은 상승하였으나 주택하위시장별로 수급이 차별화되고, 수요자의 요구도 다양해짐에 따라 주택정책의 수립에 있어서 양적정보 뿐만 아니라 지역적으로 세분화된 주택통계에 대한 질적 정보 수요가 높아지고 있다. 이중 주택공급통계(housing supply statistics)는 건축물의 건설, 사용, 수선 및 보수, 폐기의 각 생애주기(life-cycle)별로 인허가, 착공, 분양, 준공, 입주통계 등을 생산한다. 하지만 통계생산시 발생하는 누락 오기, 정보시스템의 미비 연계부족 등의 이유로 신속하고 정확한 통계 생산이 곤란한 실정이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 시스템적 통계 생산방안을 모색하고자 주택공급통계를 중심으로 통계 및 시스템 현황을 분석하고 주택 통계와 GIS를 연계한 통합데이터베이스 구축과 시스템 정비방안을 연구하였다.
공간정보는 정부정책 수립과 기업 경영활동 그리고 우리 일상생활 곳곳에 지대한 영향을 미치고 있다. 세계 공간정보산업이 급속도로 성장하면서 글로벌 공간정보서비스를 제공하는 디지털어스 기업들이 출현하고 있다. 이에 따라 공간정보산업의 최근 동향을 짚어보고 공간정보산업의 핵심성공요인을 파악하는 것이 절실히 요구된다. 본 연구는 공간정보 산업의 환경 변화에 대응한 디지털어스 기업들의 전략을 비교 분석한 후 공간정보 산업의 핵심 성공 요인을 도출하였다. 더불어서 공간정보산업 환경변화를 면밀하게 추적하기 위한 공간정보산업의 가치사슬과 시장세분화를 수행하고 디지털어스기업들의 대응전략을 체계적으로 분석하기 위하여 전략 분석 프레임웍도 제시하였다. 도출된 핵심성공요인은 다음과 같다. 첫째, 차별화된 품질의 공간정보 획득을 위해 노력해야 한다. 둘째, 소비자 지향적 융합콘텐츠의 확보에 주력해야 한다. 셋째, 고도화된 플랫폼 기능을 제공해야 한다. 넷째, 효과적이고 효율적인 글로벌 가치사슬의 구성이 필요하다.
실세계의 공간이나 이에 대응되는 가상세계의 공간은 공간의 일부인 지역(region)들과 그것들을 차지하고 있는 물리적 객체(physical object)들로 구성되어 있다. 이러한 공간 구성요소들간의 공간관계의 표현의 실제와의 부합성과 다양성은 이러한 공간에서 활동하는 에이전트의 공간관계 추론이나 이벤트(event)의 전개의 사설성과 정교함의 바탕이 된다. GIS나 AI 분야에서 연구되고 있는 기존의 공간관계 모델들은 객체의 규모에 따라 이원화된 영역에 적절한 모델들이거나 제한된 위상관계만 표현할 수 있기 때문에 다양한 지역과 객체를 가진 일반적 공간의 통합적 표현에는 부적합하다. 본 연구에서 개발될 공간표현 모델은, 첫째 대규모 공간과 소규모 공간 관계에 통합적으로 적용가능한 계층구조를 바탕으로 구성한다. 둘째, 소규모 객체들간에도 disjoint나 touch와 같이 제한된 위상 공간관계(topological relations)만이 아닌 접촉관계와 구성요소객체들의 조합을 바탕으로 하여 충분히 다양한 공간관계를 표현할 수 있도록 세분화한다. 셋째, solid object에 대비되는 container성질을 추가하고 중력 방향을 고려하여 공간관계를 추가로 다양화한다. 본 연구의 결과인 중력의 영향을 고려한 통합적 공간관계 모델은 컴퓨터상에서 실세계와 유사한 복잡한 가상공간을 공간적 사건들과 연관지어 정밀하게 시뮬레이션할 수 있게 하고 가상공간에서 에이전트들이 행동을 할 때 공간적 측면의 상황판단을 할 수 있도록 가상공간에 대한 에이전트들의 공간적 지식을 표현하는 수단을 제공한다.
메타버스 등 VR·AR을 기반으로 하는 가상세계의 현실화가 점차 가까워지고 있다. 이에 따라 가상세계에서 동작하는 게임이나 다양한 소프트웨어들이 등장하고 있어 이에 대한 QA 방안들이 연구되고 있다. VR·AR 게임은 일반 게임과 달리 장비의 사용 등에 따른 시간적, 공간적 특성 등 여러 가지 고려사항들이 있어 QA 진행에 어려움이 있다. 이를 극복하기 위해서는 VR·AR에 대한 이해를 바탕으로 개발팀과의 협조를 통해 콘텐츠를 세분화하여 작은 범위에서 QA를 단계적으로 진행하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 VR, AR 게임을 QA하는 과정에서 고려해야할 사항들을 알아본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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