시맨틱 검색은 최근 검색 분야에서 널리 사용되고 있다. POI는 지리정보를 구성하는 가장 기본적인 정보 중 하나로써, 많은 지리정보시스템은 POI 검색을 기본으로 하고 있다. 본 연구에서는 기존의 POI 검색과 차별화되는 집단지성을 활용한 POI 시맨틱 검색을 위한 시스템을 제안한다. 이를 위해 먼저 태그(tag)와 이미지 형태로 POI의 경험적 정보를 구축하고, 직관적인 공간 탐색 경험을 제공하는 서비스를 설계하고 구현하였다. POI의 검색을 위해, 태그 형태의 다양한 정보의 효율적인 수집 및 구축을 위해 다수의 사용자가 참여할 수 있는 집단지성 플랫폼을 설계하였고, 실제로 이를 구현하였다.
증강형 멀티미디어는 모바일 단말에 동영상이나 소리, 이미지와 같은 멀티미디어 정보를 출력할 때 그 콘텐츠와 관련된 증강형 정보를 부가적으로 제공하는 기술이다. Person Wide Web(PWW)은 실세계의 객체나 공간에 부착된 링크를 스마트폰으로 인식하고 링크에 연결된 지역 서버의 웹 문서를 모바일 단말 브라우저에 표시하는 기술이다. 본 논문에서는 지하철 등 공공장소에서 동영상 광고를 할 때 PWW 기술을 활용하여 증강된 광고 정보를 스마트폰에 제공하는 증강형 멀티미디어 상거래 응용 시스템을 설계하고 구현하였다. 광고 동영상 출력 중 PWW 링크를 방송하고 스마트폰에서 이를 수신하는 시스템을 Silverlight 플랫폼에서 구현하였고, 실험을 통해 PWW 기술이 증강형 멀티미디어 상거래를 효율적으로 지원할 수 있음을 보였다.
미디어 융합시대 전 세계적으로 주목을 받고 있는 모바일 웨어러블 디바이스로 인해 신체의 가치가 흔들리고 있다. 모바일 증강 디바이스는 시간적 공간적 제약을 무너뜨리며 네트워크화된 세상으로 연결하면서 대중들에게 새로운 문화 체험과 가치를 열어 줄수 있는 좋은 기회를 제공하기도 한다. 본 연구에서는 360° 가상현실 카메라를 이용하여 강남역 도시 공간정보를 획득하였으며 전용 가상현실 헤드셑, 스마트폰과 연결된 유투브 플랫폼을 이용하여 확장된 도시 공간 경험을 수행 하였다. 하지만 신체의 감각은 관음증, 정신분열 등 인간의 불안정한 욕망으로 그 가치를 잃어버릴 위기에 처해 있으며 문명사적 전환기에 직면해 있다. 결론적으로는 인간의 심도 있는 접근을 통해 적절한 균형을 유지하는 것이 관건이며, 이를 위해서는 학제적 연구의 필요성을 역설하였다.
현재 우리 정부는 플랫폼 전자정부 도입을 서두르고 빅데이터와 클라우드 컴퓨팅 기술과 시스템을 모색하여 궁극적으로는 공공기관 각각의 이종 대민서비스를 단일창구에서 맞춤형으로 제공하고자 한다. 따라서 이 연구에서는 창구의 프런트오피스 민원인의 다양한 서비스 제공요청에 대응해서 백오피스에서 단일한 방식으로 맞춤형 공공서비스를 제공하기 위해서는 먼저 백오피스 차원에서 공공데이터가 연동되어야하므로 각 행정기관이나 부처의 공공데이터를 기반으로 백오피스에서 통합차원에서 민원인에 대해서 단일한 서비스를 제공할 수 있는 별도의 응용프로그램으로서 앱과 데이터 단위에서 공유를 효율적으로 수행하는 이종서비스 상호 간의 정보시스템 통합이 가능한 새로운 메타데이터정보시스템을 제안하였다. 제안된 시스템이 구현되면, 민원인의 프런트오피스 차원의 생활공간에 존재하는 서비스 수요사슬과 백오피스 차원의 공무원의 사무공간에서 이루어지는 서비스 공급사슬의 일원화를 통한 단일 창구에서의 연동이 유기적으로 되면서, 민원인에 대한 맞춤형 공공서비스 달성을 한발 앞당길 수 있다.
클러스터 컴퓨터에 있어서 I/O 중심적인 응용을 효과적으로 처리하기 위해서는 통합 I/O 하부 구조를 지원하는 단일 I/O 공간(SIOS)이 필수적으로 구현되어야 한다. SIOS 서비스는 클러스터 컴퓨터 내의 어느 노드에서든지 자신 혹은 원격 노드에 위치한 주변기기 및 하드 디스크들을 직접 액세스할 수 있도록 전역 I/O 주소 공간을 구축해준다. 본 논문에서는 리눅스 클러스터에서 프리웨어들만을 이용하여 SIOS를 구현하는 방법을 제안하였다. 이 방법은 ENBD를 이용한 디바이스 드라이버 레벨과 S/W RAID 및 NFS를 이용한 파일 시스템 레벨에서 구현되었다. 이 방법의 주요 장점은 프리웨어들만을 이용하기 때문에 구현이 용이하고 비용이 거의 들지 않는다는 것이다. 또한 본 연구에서 사용한 프리웨어들은 공개 소스이기 때문에 다른 플랫폼에서도 약간의 수정을 통하여 적용이 가능하다는 장점이 있다. 이러한 장점을 가지면서도 실험 결과에서 나타난 I/O 처리율은 커널 수준에서 별도로 개발된 디바이스 드라이버를 사용하는 CDD보다 쓰기 동작에서는 최대 5.5배, 읽기 동작에서는 2.3배정도 더 높게 나타났다.
오늘날 컴퓨터와 통신 기술의 발달로 시간과 공간의 제약 없이 공유된 가상 공간에서 작업을 하는 컴퓨터 지원 협동 시스템이 등장하고 있다. 하지만 하드웨어와 응용 소프트웨어에 크게 의존하고 있는 그래픽 분야와 CAD시스템은 그리 많지 않다 여기에서 제안하는 협동CAB시스템은 인터넷 망을 통하여 웹 상에서 플랫폼에 구애받지 않고 협동작업이 이루어지도록 하였고, VRML과 Java3D API를 이용하여 쉽게 도형을 생성하고 편집하여 전송하거나 출력ㆍ저장할 수 있도록 하며, 채팅을 통해 인터액티브한 작업이 가능하게 하고 있다. 이 시스템은 클라이언트/서버 구조로 클라이언트는 자바 애플릿을 통해 웹 상에서 접근하고 서버는 자바애플리케이션으로 접속을 통제하는 접속관리자, 작업 그룹의 동기화를 유지하며 공유작업공간을 확보하는 작업관리자, 그리고 3차원 도형 객체를 생성해 내는 솔리드 모델러로 이루어져 있다.
인공지능 기법들은 특히 영상분류(image classification), 객체탐지(object detection), 영상분할(image segmentation)에 효과적으로 사용되고 있다. 특히, 딥러닝(deep learning)은 최근 컴퓨팅 파워의 증대와 함께 깊고 두터운 네트워크 구성이 가능해지고 보다 효율적인 활성함수(activation function)와 옵티마이저(optimizer)를 활용한 특징맵(feature map)의 생성을 통해 상당히 높은 정확도를 도출할 수 있다. 본고에서는 최근 다양한 원격탐사 분야에서 활용성이 확대되고 있는 딥러닝 영상인식 기법인 Convolutional Neural Network (CNN) 기반 모델 및 Transformer 기반 모델에 대한 기술동향 및 사례연구를 검토하고, 우리나라에서 이들 기법의 활용방안 및 발전방향 등을 제시하고자 한다. 향후 원격탐사 기반의 재난 상황 대응을 위해서는 위성영상의 적시성 확보와 실시간 딥러닝 처리, 그리고 위성, 드론 및 Closed-circuit Television (CCTV) 영상이 함께 활용되는 영상 빅데이터 플랫폼도 개발되어야 할 것이다.
오늘날 MMS (Mobile Mapping System)는 지형공간 데이터 수집의 효율성을 높이기 위해 다양한 플랫폼에서 개별 센서 기술들의 강점을 이용하고 있다. 본 논문에서는 국내외 모바일 매핑 시장 규모와 기술 동향을 분석하였고, MMS 관련 특허의 빈도, 추이, 특성 등을 분석하였다. 분석결과는 첫째, 국내외 모바일 매핑 시장의 향후 지속적인 성장이 예측되며, MMS 관련 기술과 활용이 급속도로 발전하고 있어, 기술 개발과 특허 경쟁을 통한 미래 시장을 선점하기 위해 적극적인 연구 및 개발 투자가 요구된다. 둘째, 국내 특허의 출원 빈도는 국가R&D의 결과와 상관성이 많으며, 산업체 특허 출원은 국가 용역과 연관성이 많았다. 시장 개척보다는 관련 산업에서의 선점을 위한 기업들의 선제적 기술 도입과 연구개발 결과로 사료된다. 그리고 마지막으로, 우리나라의 공간정보산업 조사시 외국 기관의 자료와 비교할 수 있도록 정비가 요구되며, 특히 공간정보 활용도 측면과 기술적 측면에서의 시장 규모를 파악할 수 있는 통계자료가 절실히 요구된다.
1910년대 근대적 지적제도가 창설된 이후 100여 년간 새로운 기술의 도입과 사회발전에 따른 요구사항을 수용하기 위한 부분적 보완은 이루어졌지만 지적공부에서 등록 관리하고 있는 등록사항을 확장하기 위한 방향성 설정에 관한 부분에 대해서는 거의 논의가 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 국제측량사 연명(FIG) 7분과위원회에서 미래 지적제도 발전방향으로 제시한 지적 2014(Cadastre 2014)의 내용 중 첫번째 선언문의 내용을 바탕으로 현재의 권리 관점의 지적공부 등록사항을 의무 및 제한사항으로 확대하여 등록하는 방안을 제안하였으며, 이에 대한 지적공부 등록사항 확장 방향성으로 법률적 확장성과 지하 및 지상 공간 객체로의 확장에 관한 기술적 확장성, 마지막으로 토지와 관련된 정보 공시를 위한 플랫폼 역할을 기능적 확장성으로 제시하였다. 또한 확장 방향성을 고려하여 지적공부 등록사항 확대를 적용할 수 있는 분야로 환경 분야와 안전관리 분야에 대한 적용을 검토하였다.
비 휘발성 메모리를 할당받아 사용하기 위해서는 비 휘발성 메모리 전용의 가비지 수집 기법이 필수적이다. 본 논문에서는 이를 위해 비 휘발성 메모리 할당 정보 관리용 메타데이터를 설계하였고 이를 Allocation Tree라고 명명하였다. 이 메타데이터는 검색 속도의 향상을 위해 트리 자료구조를 이용하여 구성되었고, 하나의 노드 안에는 할당 메모리 시작 주소와 저장소 ID 정보가 키-밸류 형태로 저장된다. 비 휘발성 메모리 공간이 부족하여 가용 공간이 70% 이하로 떨어지면 가비지 수집기가 작동되어 가비지 수집을 수행하게 되고 Allocation Tree와 사용자 데이터를 비교하여 가비지를 판정한다. 본 연구에서는 이 알고리즘을 Persistent Heap기반의 메모리 할당 플랫폼인 'HEAPO'에서 구현하여 정상적으로 동작함을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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