• Spatial Information Research
• /
• 제9권1호
• /
• pp.51-72
• /
• 2001

전통적인 자연환경조사에서 조사대상물 위치의 부정확, 조사결과와 GIS-DB 구축간에 이원화된 작업으로 인한 경제적 비효용 등이 문제점으로 지적되어왔다. 본 연구에서는 이러한 문제에 대한 대안을 제시하기 위해 자연환경조사 결과를 조사원이 조사현장에서 실시간으로 입·출력하는 기법의 구현과정을 보고한다. 제안된 기법은 GPS, 네트워크 컴퓨터, 이동 컴퓨팅, 착용 가능 컴퓨터 등의 최근 정보 통신 환경의 변화 동향을 바탕으로 GPS를 기반으로 하여 조사현장에서 지도를 수정·갱신할 수 있는 가상사무실 조사를 상징하였다. 본 시스템을 이용함으로써 조사원이 현지조사시 GPS를 이용하여 보다 정확한 위치정보를 확보할 수 있게 되었다. 또한 이동 컴퓨팅에 의거한 가상사무실을 이용하여 조사결과를 조사현장에서 실시간으로 GIS 데이터베이스로 구축할 수 있게 되었다. 아울러 현지조사과정에서 반영한 조사가 가능하게 되었다. 이러한 시스템이 국가차원에서 정착될 경우 조사결과의 신뢰성이 증진되어 각급 기관에서 조사한 결과의 통합·활용 가능성이 휠씬 높아질 것으로 사료된다. 본 연구가 전통적인 자연환경조사의 한계를 극복할 수 있는 계기가 되어 향후 국가전체차원의 자연환경 GIS구축이나 각급지방자치단체에서 보다 대축적의 자연환경 GIS구축을 위한 현지조사기법으로서 중요한 참고자료가 될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2005년도 학술대회
• /
• pp.29-32
• /
• 2005

3차원 비디오는 차세대 정보 통신 서비스 분야의 하나로, 사용자에게 시각적으로 고차원적인 서비스를 제공하는 것을 목적으로 한다. 이 가운데 다시점 비디오는 같은 시간, 여러 시점에서 영상 정보를 획득하여 사용자에게 원하는 시점의 영상 정보를 제공하는 3차원 비디오이며, 현재 방송 관련 연구 기관에서 차세대 실감방송 멀티미디어 서비스 개발을 목적으로 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근 MPEG 표준화 그룹에서는 다시점 비디오 부호화 (multi-view video coding, MVC) 방법에 관한 표준화 작업이 진행 중이며, 최신 비디오 압축 표준인 H.264를 이용한 여러 가지 방법들이 제안되었다. 현재 MVC 표준화 작업의 평가 기준이 되는 방법은 각 시점을 H.264로 부호화하는 방법인데, 이는 다시점 비디오 영상의 중요한 특성인 인접시점들 사이의 공간적 상관도를 전혀 고려하지 않았다. 본 논문에서는 시점 보간법을 이용하여 얻어진 중간 영상과 원영상과의 차분 영상을 부호화하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 여기서 시점 보간법이란 좌우 두 시점 영상으로부터 변이값을 얻은 다음, 이를 이용하여 중간 시점 영상을 합성하는 방법을 말한다. 예를 들면,다시점 비디오의 홀수 번째 시점의 영상은 기존의 방법을 따르고, 짝수 번째 시점의 영상은 이미 부호화된 홀수 번째 시점의 영상을 이용하여 보간적으로 예측하여 원래 영상과 차분 영상을 구하여 부호화한다. 차분 영상은 영상의 복잡도가 많이 감소되어 원영상에 비해 보다 나은 부호화 효율을 보인다. 그러나 합성 영상이 각 장면마다 독립적으로 생성되므로 원영상에 비해 차분 영상의 시간적인 상관도가 줄어들어 I장면의 경우 부호화 효율이 크게 향상되었으나, 시간적인 상관도를 이용하는 P장면과 B장면에서는 오히려 좋지 않은 결과를 보였다. 통계는 전 국민에 대한 패널자료이기 때문에 통계적 활용의 범위가 방대하다. 특히 개인, 가구, 사업체 등 사회 활동의 주체들이 어떻게 변화하는지를 추적할 수 있는 자료를 생산함으로써 다양한 인과적 통계분석을 할 수 있다. 행정자료를 활용한 인구센서스의 이러한 특징은 국가의 교육정책, 노동정책, 복지정책 등 다양한 정책을 정확한 자료를 근거로 수립할 수 있는 기반을 제공한다(Gaasemyr, 1999). 이와 더불어 행정자료 기반의 인구센서스는 비용이 적게 드는 장점이 있다. 예를 들어 덴마크나 핀란드에서는 조사로 자료를 생산하던 때의 1/20 정도 비용으로 행정자료로 인구센서스의 모든 자료를 생산하고 있다. 특히, 최근 모든 행정자료들이 정보통신기술에 의해 데이터베이스 형태로 바뀌고, 인터넷을 근간으로 한 컴퓨터네트워크가 발달함에 따라 각 부처별로 행정을 위해 축적한 자료를 정보통신기술로 연계${cdot}$통합하면 막대한 조사비용을 들이지 않더라도 인구센서스자료를 적은 비용으로 생산할 수 있는 근간이 마련되었다. 이렇듯 행정자료 기반의 인구센서스가 많은 장점을 가졌지만, 그렇다고 모든 국가가 당장 행정자료로 인구센서스를 대체할 수 있는 것은 아니다. 행정자료로 인구센서스통계를 생산하기 위해서는 각 행정부서별로 사용하는 행정자료들을 연계${cdot}$통합할 수 있도록 국가사회전반에 걸쳐 행정 체제가 갖추어져야 하기 때문이다. 특히 모든 국민 개개인에 관한 기본정보, 개인들이 거주하며 생활하는 단위인 개별 주거단위에 관한 정보가 행정부에 등록되어 있고, 잘 정비되어 있어야 하며, 정보의 형태 또한 서로 연계가 가능하도록 표준화되어있어야 한다. 이와 더불어, 현재 인구센서스에서 표본조사를 통해 부가적으로 생산하는 경제활동통계를 생산하기 위해서는 개인이

• 한국통신학회논문지
• /
• 제37권5C호
• /
• pp.429-436
• /
• 2012

본 논문은 양전자 단층 촬영 (Positron Emission Tomography - PET)용 방사성 의약품 자동합성 장치의 효율적 관리 및 시스템 효율 양상을 위한 RFID 시스템에 대하여 소개한다. 방사성 의약품 자동 합성 장치는 작업자의 방사능 피폭을 막기 위해 납으로 차폐된 Hot-cell 등의 독립된 공간에서 자동으로 방사성 의약품을 합성하는 장치로서 튜브와 밸브 등 방사능에 오염되는 부분은 1회용 카세트로 제작하여 합성 장치에 부착, 합성을 하게 된다. 이 때 네트워크 또는 데이터베이스의 오류에 의한 방사능 사고를 막기 위해 합성 장치를 제어하는 컵퓨터와는 독립적으로 카세트의 재사용을 방지하고, 카세트 내의 합성 정보를 관리할 수 있는 인식 시스템이 필요하다. RFID는 상대적으로 많은 정보의 저장 및 재작성이 가능하기 때문에 이러한 목적에 적합하지만 현재의 RFID 시스템으로는 금속으로 된 합성 장치에 부착하여 복수의 카세트를 동시에 인식하기에는 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 직렬 연결 (Daisy Chain)이 가능한 RFID 시스템 및 금속면에서 성능 저하를 최소화할 수 있는 안테나 시스템을 개발하였다. 개선한 시스템을 금속면에 적용하여 테스트한 결과 성공적으로 복수의 카세트 정보를 취득하고, Tag 정보의 재작성이 가능한 것을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제12D권5호
• /
• pp.699-708
• /
• 2005

GPS 및 무선 통신 기술의 발달과 무선기기의 소형화, 고속 네트워크 구축 등에 힘입어 휴대전화 사용 고객이나 차량의 위치 추적이 용이해지고 있다. 이로 인해 차량 및 고객이 변화하는 위치에 따라 적절한 서비스를 제공하는 위치 기반 서비스가 활발히 연구되고 있으며, 원활한 교통 소통 및 물류 수송을 위해 차량의 위치 정보를 적절히 활용, 관리하는 차량 추적 및 관리 시스템이 개발되고 있다 또한 차량의 위치 정보 활용도가 높아짐에 따라 저장된 차량 정보를 효과적으로 검색하는 질의어도 꾸준히 연구되고 있다. 그러나 기존의 이동 객체 질의어는 대부분 설계 단계까지 진행되었으며, 단순한 공간 객체만을 다루었기 때문에, 실세계에 활용되지 못한 문제점이 있다. 따라서 이 논문에서는 택배 차량의 위치 및 궤적 정보를 검색하고 물류 수송비용을 효과적으로 분석하기 위하여, 이동 객체 질의어를 설계하고 이를 지원하는 물류 차량 관제 시스템을 구현한다. 제시된 SQL 기반 이동 객체 질의어는 물류 관리 시스템에서 특정 구간 사이의 궤적, 특정 지점에서의 출발 및 도착 시간 그리고 불확실한 위치 추정 등과 같은 차량의 이동 정보를 분석하기 위해 사용된다. 제시된 물류 차량 관리를 위한 이동 객체 질의어는 차량의 위치 정보를 다루는 다양한 시스템에서 궤적 비용 분석 등에 활용될 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제20권3호
• /
• pp.43-59
• /
• 2019

오늘날 스마트폰의 보급과 SNS의 발달로 정형/비정형 빅데이터는 기하급수적으로 증가하였다. 이러한 빅데이터를 잘 분석한다면 미래 예측도 가능할 만큼 훌륭한 정보를 얻을 수 있다. 빅데이터를 분석하기 위해서는 먼저 대용량의 데이터 수집이 필요하다. 이러한 데이터가 가장 많이 저장되어 있는 곳은 바로 웹 페이지다. 하지만 데이터의 양이 방대하기 때문에 유용한 정보를 가진 데이터가 많은 만큼 필요하지 않은 정보를 가진 데이터도 많이 존재한다. 그렇기 때문에 필요하지 않은 정보를 가진 데이터는 거르고 유용한 정보를 가진 데이터만을 수집하는 효율적인 데이터 수집의 중요성이 대두되었다. 웹 크롤러는 네트워크 대역폭, 시간적인 문제, 하드웨어적인 저장소 등의 제약으로 인해 모든 페이지를 다운로드 할 수 없다. 그렇기 때문에 원하는 내용과 관련 없는 많은 페이지들의 방문은 피하며 가능한 빠른 시간 내에 중요한 페이지만을 다운로드해야한다. 이 논문은 위와 같은 이슈의 해결을 돕고자한다. 먼저 기본적인 웹 크롤링 알고리즘들을 소개한다. 각 알고리즘마다 시간복잡도와 장단점을 설명하며 비교 및 분석한다. 다음으로 기본적인 웹 크롤링 알고리즘의 단점을 개선한 최신 웹 크롤링 알고리즘들을 소개한다. 더불어 최근 연구 흐름을 보면 감성어휘 수집과 같은 특수한 목적을 가진 웹 크롤링 알고리즘의 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특수 목적을 가진 웹 크롤링 알고리즘에 대한 연구로써 선제적인 웹 크롤링 기법으로 감성 반응 웹 크롤링(Sentiment-aware Web Crawling) 기법을 소개한다. 실험결과 데이터의 크기가 커질수록 기존방안보다 높은 성능을 보였고 데이터베이스의 저장 공간도 절약되었다.

• 시큐리티연구
• /
• 제31호
• /
• pp.157-185
• /
• 2012

오늘날 사이버 공간의 도래와 일상화라는 증강 현실의 확대, 그리고 세계화로 인한 인간과 물품, 그리고 문화의 빠른 이동 등의 결과는 우리가 생산을 하고 경제활동을 하고 문화생활을 하는 일상의 혁명적인 변환뿐만 아니라 우리가 상대방을 공격하고 파괴하는 범죄나 전쟁 등의 폭력 사용에서의 혁명적인 변환을 가져왔다. 그리고 이러한 환경 조건의 변화는 개인적인 차원에서 지역적 차원, 그리고 국가적 차원과 지구적 차원에 걸쳐 다른 차원에서 각각 존재해 왔던 여러 다양한 차원의 안보 또는 치안의 위협들을 서로 결합시킴으로서 이러한 여러 다른 차원의 안보 또는 치안의 위협들을 다차원 안보위협의 총합이라는 형태로 오늘날 우리의 삶과 개개인의 안전과 국가적 단위에 심각한 위협이 되도록 조건지우고 있다. 이 논문은 이러한 다차원 안보위협의 총합이 서로 얽혀 있으며 각각의 개별 안보 위협들의 총합을 함께 바라보는 통합적 시각을 가질 때 문제의 근원적 실체를 제대로 이해할 수 있고 우리가 직면하고 있는 공포의 실체를 정확히 파악할 수 있음을 보여주고자 한다. 이 글에서 제시하는 개념인 융합안보라는 개념은 다차원 안보위협의 총합에 대한 통합적 네트워크적 응전의 방식을 개념적으로 제시한 것이다. 융합안보는 기존의 국가안보와 치안이라는 분절적 시각을 극복하고 국가안보와 치안을 통합적으로 인식하고 정보기관, 군, 경찰, 검찰, 소방, 민간 경비 등의 각 영역들의 경계를 넘어 통합적으로 접근함으로서 오늘날 다차원 안보위협이 던지고 있는 도전들에 대한 응전의 방식들을 만들어 가고자하는 개념적 노력이다. 그와 함께 이 논문은 융합안보와 관련하여 해외의 주요 국제기구와 국가들에서 시도되고 있는 통합적 네트워크적 대응 방안들에 대해서도 소개하고자 한다. 글쓴이는 지난 10년간 미국, 러시아, 이스라엘, 우즈베키스탄, 오스트리아, 캐나다, 멕시코, 독일 등지를 돌면서 관찰하였던 사항들과 여러 교육, 훈련과 세미나, 콘퍼런스, 그리고 개인적 접촉 등의 기회를 통해 가졌던 여러 관련 전문가들과의 인터뷰 등의 내용을 종합하여 유엔 등 국제기구와 세계의 여러 주요 국가들에서 시도되어오고 있는 오늘날의 보다 복잡한 안보위협들에 대한 융합적 대응방안들, 즉 기관의 네트워크적 협력, 데이터베이스의 구축 및 교류 등 을 소개할 것이다.

• 지능정보연구
• /
• 제19권1호
• /
• pp.57-77
• /
• 2013

소셜 미디어는 모바일 어플리케이션과 웹에서 가장 많이 사용되는 미디어 중 하나이다. Nielsen사의 보고서에 따르면 소셜 네트워크 서비스와 블로그가 온라인 사용자의 주 활동 공간으로 사용되고 있으며, 미국인 중에서 온라인 활동이 왕성한 5명의 사용자중 4명은 매일 소셜 네트워크 서비스와 블로그를 방문하고 온라인 활동 시간의 23%를 소비한다고 집계하고 있다. 미국의 인터넷 사용자들은 야후, 구글, AOL 미디어 네트워크, 트위터, 링크드인 등과 같은 소셜 네트워크 서비스중 페이스북에서 가장 많은 시간을 소비한다. 최근에는 대부분의 회사들이 자신의 특정 상품에 대하여 "페이스북 페이지(Facebook Page)"를 생성하고 상품에 대한 프로모션을 진행한다. 페이스북에서 제공되는 "좋아요" 옵션은 페이스북 페이지를 통해 자신이 관심을 가지는 상품(아이템)을 표시하고 그 상품을 지지할 수 있도록 한다. 많은 영화를 제작하는 영화 제작사들도 페이스북 페이지와 "좋아요" 옵션을 이용하여 영화 프로모션과 마케팅에 이용한다. 일반적으로 다수의 스트리밍 서비스 제공업들도 영화와 TV 프로그램을 즐기며 볼 수 있는 서비스를 사용자들에게 제공한다. 이 서비스는 일반 컴퓨터와 TV 등의 단말기에서인터넷을 통해 영화와 TV 프로그램을 즉각적으로 제공할 수 있다. 스트리밍 서비스의 선두 주자인 넷플릭스는 미국, 라틴 아메리카, 영국 그리고 북유럽 국가 등에 3천만 명 이상의 스트리밍 사용자가 가입되어 있다. 또한 넥플릭스는 다양한 장르로 구성된 수백만 개의 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있다. 하지만 수많은 콘텐츠로 인해 사용자들은 자신이 선호하는 장르에 관련된 영화와 TV 프로그램을 찾기 위해 많은 시간을 소비해야 된다. 많은 연구자들이 이러한 사용자의 불편함을 줄이기 위해 아이템에 대한 사용자가 보지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 높은 예측값을 갖는 아이템을 사용자에게 제공하기 위한 추천 시스템을 적용하였다. 협업적 여과 방법은 추천 시스템을 구축하기 위해 가장 많이 사용되는 방법이다. 협업적 여과 시스템은 사용자들이 평가한 아이템을 기반으로 각 사용자 간의 유사도를 측정하고 목적 사용자와 유사한 성향을 가진 사용자 그룹을 결정한다. 군집된 그룹은 이웃 사용자 집단으로 불리며 이를 이용하여 특정 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 예측 값이 높은 아이템을 목적 사용자에게 추천해 준다. 협업적 여과 방법이 적용되는 분야는 서적, 음악, 영화, 뉴스 및 비디오 등 다양하지만 논문에서는 영화에 초점을 맞춘다. 이 협업적 여과 방법이 추천 시스템 내에서 유용하게 활용되고 있지만 아직 "희박성 문제"와 "콜드 스타트 문제" 등 해결해야 할 과제가 남아있다. 희박성 문제는 아이템의 수가 증가할수록 아이템에 대한 사용자의 로그 밀도가 감소하는 것이다. 즉, 전체 아이템 수에 비해 사용자가 아이템에 대해 평가한 정보가 충분하지 않기 때문에 사용자의 성향을 파악하기 어렵고, 이로 인해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대해서 선호도를 추측하기 어려운 것을 말한다. 이 희박성 문제가 포함된 경우 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자들에게 제공되는 아이템 추천의 질이 떨어지게 된다. 콜드 스타트 문제는 시스템 내에 새로 들어온 사용자 또는 아이템으로 지금까지 한 번도 평가를 하지 않은 경우에 발생한다. 즉, 사용자가 평가한 아이템에 대한 정보가 전혀 포함되어 있지 않거나 매우 적기 때문에 이러한 경우 또한 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도 예측의 정확성이 감소되게 된다. 본 논문에서는 영화 추천 시스템에서 발생될 수 있는 초기 사용자 문제를 해결하기 위하여 사용자가 평가한 영화와 소셜 네트워크 서비스로부터 추출된 사용자 선호 장르를 활용하여 사용자 군집을 형성하고 이를 활용하는 방법을 제안한다. 소셜 네트워크 서비스로부터 사용자가 선호하는 영화 장르를 추출하기 위해 페이스북 페이지의 '좋아요' 옵션을 이용하며, 이 '좋아요' 정보를 분석하여 사용자의 영화 장르 관심사를 추출한다. 페이스북의 영화 페이지는 각 영화를 위한 페이스북 페이지로 구성되고 있으며, 사용자는 자신의 선호도에 따라서 "좋아요" 옵션을 선택할 수 있다. 사용자의 페이스북 정보는 페이스북 그래프 API를 활용하여 추출되고 이로부터 사용자 선호 영화를 알 수 있게 된다. 시스템에서 활용되는 영화 정보는 인터넷 영화 데이터베이스인 IMDb로부터 획득한다. IMDb는 수많은 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있으며, 각 영화에 관련된 배우 정보, 장르 및 부가 정보들을 포함한다. 논문에서는 사용자가 "좋아요" 표시를 한 영화 페이지를 이용하여 IMDb로부터 영화 장르 정보를 가져온다. 그리고 추출된 영화 장르 선호도와 본 시스템에서 제안하는 영화 평가 항목을 이용하여 유사한 이웃 사용자 집단을 구성한 후, 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 높은 예측 값을 갖는 아이템을 사용자에게 추천한다. 본 논문에서 제안한 사용자의 선호 장르 기반의 사용자 군집 기법을 이용한 시스템을 평가하기 위해서 IMDb 데이터 집합을 이용하여 사용자 영화 평가 시스템을 구축하였고 참가자들의 영화 평가 정보를 획득하였다. 페이스북 영화 페이지 정보는 참가자들의 페이스북 계정과 페이스북 그래프 API를 통해 획득하였다. 사용자 영화 평가 시스템을 통해 획득된 사용자 데이터를 제안하는 방법에 적용하였고 추천 성능, 품질 및 초기 사용자 문제를 벤치마크 알고리즘과 비교하여 평가하였다. 실험 평가의 결과 제안하는 방법을 적용한 추천 시스템을 통해 추천의 품질을 10% 향상시킬 수 있었고, 초기 사용자 문제에 대해서 15% 완화시킬 수 있음을 볼 수 있었다.