현재 자율주행 관련 기술은 주행의 정도를 적용하여 단계별로 발전하고 있다. 자율주행 차량이 움직이는 도로에 대한 운영 관리 기술도 자율주행 기술에 발맞춰 발전해야 하는 것은 필수적이다. 그러나 현재 도로 운영 관리의 경우 2차원 정보만을 사용하여 관리되고 있어 차로 및 시설물 정보관리, 유지 보수의 체계화된 운영 관리에 한계를 보이고 있다. 본 연구는 현재 2차원 공간데이터를 기반으로 관리하고 있는 차로 및 시설물 운영 관리 시스템을 정밀도로 지도 데이터와 실시간 빅 데이터 처리가 가능한 융합 형태의 데이터베이스를 설계하여 3차원 공간정보 기반의 운영 관리가 가능한 운영 관리 시스템 아키텍처 구성 방안을 제시하였다. 본 연구를 통해 향후 정밀도로 지도를 기반으로 한 운영 관리 시스템을 구축하여 차로 및 시설물 유지관리에 사용할 경우 시설물을 시각화하여 관리할 수 있으며, 다중 사용자의 데이터 편집 및 분석이 가능하고, 다양한 GIS S/W와 연동이 가능하며, 보안 및 백업·복구 등의 기능이 강화되어 대용량의 실시간 데이터를 효율적으로 처리할 수 있을 것으로 판단된다.
현대 사회는 엄청난 양의 데이터를 만들어내는 디지털 시대에 접어들었고, 다변화되는 도시에서는 정보의 생성, 수집, 표현을 특징으로 하는 스마트 공간이 등장하고 있다. 2012년 이후 스마트기기의 확산과 초연결사회로 불리우는 소셜미디어 환경에서 공공데이터에 대한 관심이 더욱 고조되고, 보편화된 모바일 기기 사용 및 SNS 이용 확산에 따라 빅 데이터에 대한 이슈에 주목하고 있다. 초기에는 데이터의 플랫폼 구성에 연구개발이 집중되었으나 최근에는 공간지능화 서비스 구현을 위한 데이터의 분석과 활용방안에 대한 여러 분야의 아이디어가 제안되고 있다. 본 연구에서는 이러한 공공데이터의 활용성 측면에서 전문가보다는 일반인의 사용성 증대를 위한 시각화 과정에 집중하고자 기존의 공공데이터포털에서 제공하는 공개데이터 및 공공데이터 서비스 현황을 파악하여 그 활용가능성을 고찰하고자 한다. 연구의 결과로 일반 시민들에게 있어서 데이터의 분석 및 응용은 현재 종이문서의 이용을 감소시키고, 지능형 공간에서 공공정보서비스에 대한 개개인의 요구 및 행동에 맞추어 빠르고 신속한 대응할 수 있는 어플리케이션 개발에 도움이 될 것으로 기대한다.
최근 국가 관측망, 기업 공기 측정기 등을 통해 많고 다양한 기상 데이터가 수집되고 있다. 기계학습 기법을 통해 기상 예측하려는 노력이 곳곳에서 이루어지고 있으며, 국내 미세먼지는 농도가 증가해오고 사람들의 관심이 높아 가장 관심있는 예측 대상 중 하나이다. 본 연구에서는 서울시 전역에 설치된 840여 개실외공기측정기 데이터를 사용하여 PM10·PM2.5 예측 모형을 비교하고자 한다. 5분 뒤 미세먼지 농도 예측을 통해 실시간으로 정보를 제공할 수 있으며, 이는 10분·30분·1시간 뒤 예측 모형 개발에 기반이 될 수 있다. 잡음 제거, 결측치 대체 등의 데이터 전처리를 진행하였고, 시·공간 변수를 고려할 수 있는 파생 변수를 생성하였다. 모형의 매개변수는 반응 표면 방법을 통해 선택하였다. XGBoost, 랜덤포레스트, 딥러닝(Multilayer Perceptron)을 예측 모형으로 사용하여, 미세먼지 농도와 예측값의 차이를 확인하고, 모형 간 성능을 비교하고자 한다.
자동차 보급률 증가로 인해 교통 혼잡, 불법 주정차 등의 사회적 문제가 발생하고 있다. 특히 불법 주정차는 교통 혼잡, 주차 공간 부족 등 부가적인 문제를 발생시키고 있다. 따라서 각 지방자치단체에서는 불법 주정차 문제를 해결하기 위한 방안을 연구하고 있다. 그러나 이러한 방안은 초기 비용 발생 및 인력 부족 등의 한계가 있다. 한편, 정보통신의 발달에 따라 공공 업무에도 대량의 공공데이터를 효율적으로 처리하기 위한 연구가 진행되고 있다. 하지만 이러한 연구 또한 빅데이터 처리 플랫폼 부족 및 분석 시스템이 미흡한 한계가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 불법 주정차 데이터와 같은 공공 데이터를 효율적으로 처리하기 위해, 주정차 단속 시스템을 위한 하둡 기반 대용량 데이터 관리 및 분석 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 첫째, 주차단속을 수행할 때 주차단속 데이터를 하이브(Hive)를 통해 저장하고, 단속된 차량의 차주를 검색하여 단속임을 알리거나 과태료를 부과한다. 둘째, 웹 인터페이스를 통해 수집된 주차단속 데이터에 대한 다양한 분석을 수행하고, 분석된 데이터에 대한 R을 이용한 시각화를 제공한다.
위치기반 소셜 미디어 데이터는 빅데이터, 위치기반서비스 등 다양한 분야에서 활용가능성이 매우 큰 데이터이다. 본 연구에서는 위치기반 소셜 미디어 데이터의 텍스트 정보를 분석하여 주요한 키워드들이 공간적으로 어떻게 분포하고 있는지를 파악할 수 있는 일련의 분석방법론을 적용해보았다. 이를 위해, 위치태그를 지닌 트윗 데이터를 서울시 강남지역과 그 주변지역에 대하여 2013년 8월 한달 간 수집하였으며, 이 데이터를 대상으로 하여 텍스트 마이닝을 통해 주요 키워드들을 도출하였다. 이러한 키워드들 중 음식, 엔터테인먼트, 업무 및 공부의 세 카테고리에 해당하는 키워드들만 추출, 분류하였으며 각 카테고리에 해당하는 트윗 데이터들에 대해서 공간적 클러스터링을 실시하였다. 도출된 각 카테고리별 클러스터들을 실제 그 지역의 건물 또는 벤치마크 POI들과 비교한 결과, 음식 카테고리 클러스터는 대규모 상업지역들과 일치도가 높았고 엔터테인먼트 카테고리의 클러스터는 공연장, 극장, 잠실운동장 등과 일치하였다. 업무 및 공부 카테고리 클러스터들은 학원 밀집지역 및 사무용 빌딩 밀집지역과 높은 일치도를 나타내었다.
본 연구는 <데이비드 호크니>전의 인스타그램 게시물의 이미지를 분석하고, 이에 대한 시사점을 도출하는데 목적을 두었다. 본 연구는 인스타그램 게시물로부터 24,295개의 이미지를 크롤링했으며, 구글 클라우드 비전 API를 활용해서 라벨링을 진행했다. Word2Vec을 통해 총 212,567개의 라벨이 9개로 유형화되었으며, 사람 라벨 유형과 함께 미술관 공간, 포토존, 건축물 등의 빈도수가 높게 제시되었다. 결론적으로 관람객은 전시를 경험하면서 물리적 장소와 공간에 대한 경험과 기억을 큐레이팅했다. 이 결과는 사회적 현존감과 장소 만들기를 강조했던 선행 연구의 결과를 재 입증해 주었다. 본 연구에서 사용된 예술경영과 예술 공학의 융합적 접근방법론은 실무적 차원에서 박물관 및 미술관 전문 인력이 빅 데이터 기반 관람객 연구에 대한 통찰력을 획득하는데 도움을 줄 것으로 기대한다.
OECD 국가 중 보행자 사망 비율이 가장 높은 대한민국은 보행자 중심으로 법령이 제정하면서 안전한 보행환경 개선을 위해 노력하고 있다. 이 연구는 노인 인구와 학원이 밀도가 높은 대구광역시를 대상으로 보행자 교통사고 클러스터를 포아송분포를 이용한 스캔통계량으로 파악하고자 한다. 어린이와 노인에 관한 교통사고의 대중 인식을 수집하여 워드클라우드로 살펴본 결과 어린이는 정부와 기업인의 캠페인을 중심으로 노출되고 있고, 노인은 사고감소를 위한 정책연구를 중심으로 노출되고 있었다. 어린이 보행자 교통사고의 상대적 위험성은 공단이 많은 평리·내당·용산동에서 높았고, 학원 밀집도가 높은 만촌·봉무·범어동에서 낮았다. 노인 보행자 교통사고의 상대적 위험성은 도심에 가까운 용산·죽전·두류·내당동에서 높았고, 범어·삼덕·팔공·봉무동에서 낮았다. 대구광역시 내당동과 용산동은 어린이와 노인 보행사고 위험성이 높아 보행 안전 취약지역으로 파악되었다. 이는 스캔통계량이 교통사고 위험 지역 탐색에 효과적임을 의미한다.
4차 산업의 발전으로 물류 산업은 스마트 물류 시스템으로 진화되고 있다. 그러나 차량을 운송하는 선박 작업은 다양한 문제로 디지털화가 더디게 진행되고 있다. 본 논문에서는 선·하적 작업 시간을 단축하는 차량 운반선의 화물 적재에 사용 가능한 적재 자동화 알고리즘을 제안한다. 적재 자동화 알고리즘은 선박의 구조를 고려하여 선박 내의 적재 가능 공간 및 이동 가능 경로를 탐색하여 최단 거리를 반환한다. 알고리즘은 벽, 램프 그리고 이미 선적된 차량을 모두 인식하며, 무작위로 배치된 구조에서도 동작이 가능하다. 특히 선박의 항해 계획이 모두 담긴 마스터 플랜을 참조하여 항만별 차량 선·하적 공간 탐색과 최단 거리의 이동 가능 경로를 예측할 수 있어 차량 운반선의 스마트 물류 시스템 발전에 기여할 수 있을 것으로 전망한다.
최근 정원과 정원설계에 대한 사회적 관심이 급증하고 있다. 하지만 '정원'이라는 용어의 사용범위가 엄청나게 넓고 복잡하며, 그에 따른 정원에 관한 개념 정립에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 따라서, 본 연구에서는 광범위한 문헌연구와 빅데이터 분석을 통해 정원의 시대적 의미를 파악하고, 그 변화 패턴을 설명하고자 하였다. 과거 정원은 내 집 마당과 뜰과 같이 사적인 영역부터 집 밖의 들까지 광범위하였지만, 경제개발 이후 주거환경이 변하여 주로 사적인 영역에 정원이 조성되면서 범위가 축소되었다. 또, 자연과 사람의 상호작용을 위한 공간으로서 역할을 하는, 정원과 성격이 비슷한 도시공원의 도입으로 인해 정원과 공원의 경계가 모호해지고, 정원의 개념에 혼란이 시작되었다. 결국 정원은 인간을 대상으로 하고, 정원의 정의는 자연과학, 사회학 및 문화학 등 여러 분야의 총합으로 다양하게 이해될 수밖에 없다. 정원의 시대적 정의에 대해 논의하는 것은 정원의 개념적 범위를 파악하여 정원과 관련된 연구에 시사점을 줄 수 있으며, 이 연구에 사용된 빅데이터를 활용한 연구는 다른 유사한 연구, 특히 조경분야의 의미론 연구의 방법으로 기여할 수 있다.
본 연구는 선행연구를 바탕으로 빅데이터 기반 맛집 앱에 대한 이용만족과 재이용의도에 영향을 미치는 선행 요인으로 앱 서비스품질과 사용후기를 제시하여 영향 관계를 규명하고, 이를 선행연구와 비교분석하였다. 이러한 분석결과를 바탕으로 맛집 앱 이용자들이 지각하는 앱 서비스품질 요인과 사용후기의 역할을 파악하여 맛집 앱 콘텐츠개발과 운영에 도움을 줄 수 있는 실무적 시사점을 제시하였다. 연구의 조사대상과 공간적 범위는 최근 3개월 이내에 스마트 폰 맛집 앱을 검색한 경험이 있는 전국의 20세 이상 남녀 내국인 거주자로 선정하였다. 선정된 조사대상자들에게 먼저 망고플레이트, 다이닝코드, 핫플레이스 등 빅데이터 맛집 앱을 검색해서 음식점을 선택하고 이용한 경험이 있는 지를 사전질문을 통하여 파악한 후, 경험이 있다고응답한소비자를대상으로설문조사를하였다. 연구결과, 서비스품질 중 신뢰성, 정보성, 시스템능력이 앱 이용만족에 긍정적인 영향이 있는 것으로 나타났으나, 디자인과 이동성은 아무런 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 앱 이용만족은 앱 재이용의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 사용후기 정보성은 조절적 역할을 하는 것으로 나타났다. 외식소비자들의 지속적인 맛집 앱 이용에 영향을 미치는 요인으로 앱 서비스품질과 사용후기 정보성의 중요성을 규명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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