4차 산업혁명시대 최신 기술을 통해 공간 및 시간의 초월, 가상현실, 증강 현실 등이 구현되고 있다. 현재 인공지능, 증강현실, 빅데이터 등을 경험하고 있는 상황에서 방사선과 재학생들을 대상으로 4차 산업혁명 최신 기술에 대한 관심도와 4차 산업혁명시대 필요한 역량, 4차 산업혁명시대 방사선분야 채용 환경의 전망에 대한 인식도를 알아보고자 하였다. 2022년 2월 7일부터 2월 18일까지 대구시 소재 S대학교 방사선과 재학생 2, 3학년을 대상으로 설문지를 이용하여 인식도 조사를 분석하였다. 연구결과 3D 모델링 관심도가 평균 3.34 ± 1.09점으로 가장 높게 나타났으며, 빅데이터와 인공지능에 대해서도 보통 이상 3.27 ± 1.17, 3.33 ± 1.07점으로 관심을 보이고 있었다. 또한, 4차 산업혁명시대 필요한 역량 인식도와 4차 산업혁명시대 방사선분야 채용 환경 전망 인식도 간 상관성이 가장 높았으며(r=0.778, p<0.01), 4차 산업혁명 최신 기술 관심도와 4차 산업혁명시대 필요한 역량 인식도 간에도 상관성이 있음을 알 수 있었다(r=0.694, p<0.01). 4차 산업 혁명시대 3D프린팅, 인공지능, 빅데이터 등의 최신 기술을 다룰 수 있는 전문 교육 강화, 방사선 의료기술분야에서의 최신 기술과 관련된 취업역량 강화를 위한 교육이 필요할 것으로 판단된다.
TOD (Transit-Oriented Development)는 대중교통 중심의 복합기능을 가진 집약적인 도시구조이며, 미래지향형 지속가능한 도시를 유지하기 위해 제시되는 개념이다. 최근 도시철도 역사를 중심으로 복합 환승센터 개발이 활발히 추진되고 있으며, 사업의 규모와 복잡성으로 인해 보다 과학적이고 객관적인 분석을 통한 계획과 유지관리 등이 요구되고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 공간정보와 통합 스마트카드 자료를 활용하여 도시철도 역사 보행 기종점 추정을 위한, 표준화된 분석 절차를 개발하고자 하였으며, 삼성역 사례 분석을 통해 제시된 분석 절차 및 방법에 대한 검증을 수행하였다. 본 연구에서 제시된 분석 절차는 자료 수집 기술과 빅데이터 DB 분석 기법 발전에 따라 유기적 확장 가능한 분석 환경을 마련하였다는 데 큰 의의를 가진다.
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.
국내외 대표적인 범죄예방수단으로 CCTV가 활용되고 있지만, CCTV의 범죄예방효과에 관한 검증은 부족한 상황이다. 이에 본 연구에서는 도시공간 내에서 CCTV가 방범에 유효한 위치에 설치되었는지, 범죄예방효과를 나타내고 있는지 S시를 사례로 분석해 보았다. 먼저 CCTV 위치 적절성 분석결과, 범죄발생이 없는 곳에 CCTV가 설치된 경우가 많은 것으로 나타났다. 또한 주거·상업지역 등을 포함한 275개 케이스를 구성하여 CCTV의 범죄예방효과를 검증하였다. WDQ 지수를 적용하여 CCTV 감시면적과 주변지역에 미친 영향을 종합적으로 분석하여, 최종적인 범죄예방효과를 판단하였다. 분석결과 사례지역의 CCTV 설치는 주변지역에 범죄통제이익 '확산효과'가 나타난 케이스가 53.09%로, 전이효과가 나타난 경우보다 4배 가량 많게 나타났다. CCTV 설치로 인해 범죄발생이 다른 장소로 전이되는 것보다, 도시공간적으로 범죄예방효과가 확산된 것이다. 범죄예방효과를 확대하기 위해 CCTV 설치를 위한 가이드라인 마련이 요구되며, 실시간으로 축적되는 빅데이터를 적극적으로 활용하고, 범죄정보의 DB화, 분석을 통해 방범장비 설치 및 운영체계가 마련되어야 할 것이다.
제4차 산업혁명시대의 지능형 전자정부와 같은 바람직한 미래형 전자정부의 구현에 있어, 블록체인 기술의 전자정부 도입 방안 측면에서 제4차 산업혁명과 지능형 정부 운용전략으로서 전자투표, 전자계약, 주민등록 전자문서 등의 관리, 부동산 등기 분야의 네 가지 측면에서 심도있는 고찰을 수행하고 바람직한 전략을 제안하였다. 제4차 산업혁명시대는 정보 혹은 데이터의 공유, 개방, 소통, 공개를 특징으로 클라우드 컴퓨팅 체제에 정보 혹은 데이터를 집중하고 빅데이터를 분석하여 사물인터넷을 통해 정보를 수집하고 언제 어디서나 모바일 등의 스마트기기로 정보통신기술을 활용하여 인간의 행복을 증진시키는 것을 목적으로 한다. 따라서 이를 위해서는 그 중심이 되는 정보 혹은 데이터에 대한 신뢰는 매우 중요하며 정보 혹은 데이터가 위변조되지 않고 참여자 모두가 투명하게 공유하는 것이 중요하다. 즉 그런 점에서 보안성을 강화하여 신뢰성을 높일 수 있는 블록체인 기술의 도입 또는 활용이야말로 필수적인데 여기서는 관련 선행연구를 검토하고 제4차 산업혁명과 지능형 정부 측면에 대한 논의를 진행한 뒤 전자투표, 전자계약, 주민등록 전자문서 등의 관리, 부동산 등기 분야에서 제4차 산업혁명과 전자정부 운용전략을 제시하였다.
GeoWeb 2.0 기술이 활성화됨에 따라 공간정보와 사용자 정보를 매쉬업하는 응용 서비스들이 다양하게 개발되고 있다. 특히 GeoWeb 2.0 기술 기반으로 Google Maps, OpenStreetMap, Daum Map, Naver Map, olleh Map, VWorld 등의 다양한 공간정보 플랫폼들이 매쉬업 서비스를 지원하고 있다. 공간정보 플랫폼의 Open API를 통하여 제공되는 매쉬업 서비스는 2차원 지도, 3차원 지도, 항공영상 등과 같이 다양한 공간정보를 제공하고 있으며 그 응용 분야도 크게 확장되고 있다. 최근 빅데이터 서비스와 더불어 매쉬업되는 사용자 정보가 크게 증가함에 따라 매쉬업 수행에서 성능상의 문제가 발생하게 되었다. 그러나 현재 이러한 매쉬업 성능 개선에 대한 연구는 매우 부족하며, 심지어 다양한 플랫폼들에 대한 매쉬업 성능 비교 연구도 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 국내에서 접근 가능한 다양한 공간정보 플랫폼들을 기반으로 공간정보와 대용량 사용자 정보의 매쉬업 성능을 비교 분석하고자 한다. 구체적으로 매쉬업 성능 분석을 위하여 매쉬업 시간과 사용자 인터랙션 시간의 두가지 성능 지표를 제안하고 시스템을 구현하여 성능 분석을 수행한다. 끝으로 성능 분석 결과를 통하여 사용자 정보가 크게 증가하고 사용자 인터랙션의 발생 빈도가 높은 경우에 대하여 효율적으로 적용될 수 있는 공간정보 플랫폼을 제시한다.
한국사회에서 부동산에 대한 많은 관심에도 불구하고 가격예측은 쉽지 않으며, 그중에서도 아파트는 주거공간인 동시에 투자의 의미도 지니고 있어 더욱 가격예측은 쉽지 않다. 아파트 가격에 영향을 주는 요인은 매우 다양하며 지역에 따른 특성도 있다. 본 연구는 경기도 S시 아파트 매매가격에 영향을 주는 요인들과 특성을 도출하기 위해 수행되었다. 일반적으로 지하철 접근성이 좋을수록 아파트 가격이 높다고 파악되나, S시의 경우 1호선과는 가까울수록 오히려 가격이 소폭 하락하는 현상이 있었으며, 신분당선은 지하철 접근성이 높을수록 매우 가격이 높게 나타났다. 국고채5년평균과 매매가격이 반비례관계였고, M2평잔과 매매가격과 비례관계로 파악이 되었다. 용적률과 총주차대수가 매매가격에 많은 영향을 미쳤으며, 1.5Km 이내의 백화점과 할인마트 존재 여부가 가장 중요한 요인이었다.
한국 자산 시장에서 부동산이 가지는 영향력에도 불구하고 시장 추이 예측은 쉽지 않으며, 그중 아파트는 주거 공간인 동시에 투자 속성을 내포하고 있어 더욱 예측이 쉽지 않다. 아파트 가격에 영향을 주는 요인은 다양하며 지역적 특성 또한 고려되어야 한다. 본 연구는 서울시 전체, 강남 3구, 노원, 도봉, 강북, 금천, 관악, 구로구의 아파트 매매가에 영향을 미치는 요인과 특성을 비교하고 이를 기반으로 가격 예측의 가능성을 파악하기 위해 수행되었다. 분석에는 신경망, CHAID, 선형회귀, 랜덤포레스트 등 머신러닝 알고리즘이 사용되었다. 서울시 전체 아파트 평균 매매가에 가장 중요한 영향을 미치는 요소는 정부 정책 요소였으며, 거래규제 완화, 금융규제 완화 등의 완화 정책이 영향력이 높게 도출되었다. 강남 3구의 경우 정책의 영향력이 낮은 것으로 파악되었으며 강남구의 경우 주택 공급량이 가장 중요한 요인이었다. 반면 6개의 중·하위구들은 정부 정책이 중요 변수로 작용하였으며 공통적으로 금융규제 정책이 영향을 끼치는 요인이었다.
본 연구의 목적은 시간이 경과하면서 통행속도와 같은 교통환경에 나타나는 변화가 대중교통이용자의 시간거리 접근성에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 이를 위하여 서울대도시권 대중교통체계의 3개년(2011년, 2013년, 2015년)의 각각 1주일치 통행기록을 담은 교통카드 데이터를 활용한다. 교통카드빅데이터에는 대중교통이용자들의 통행궤적에 대한 시 공간 정보가 담겨 있다. 본 연구에서는 교통카드 자료의 통행시간을 토대로 각 시점의 대중교통체계를 구성하고 있는 지하철 역 및 버스 정류장들 사이의 링크들의 시간거리를 산출한다. 실험 결과로 얻어진 통합 교통망에서 접근도 변화는 두 가지 관점으로 요약할 수 있다. 첫째, 해가 지날수록 접근도는 떨어지는 경향이 있다. 교통망이 더 복잡해짐으로 차량의 이동 속도가 저하되기 때문이다. 둘째, 요일별 접근도 변화 분석에서 주말에 접근도가 높아지는 경향이 있다. 이것은 버스노선들 상의 버스 속도가 주말에 빨라지기 때문이다. 접근도 변화의 분석을 위해 연도별과 요일별 차량속도와 승객수를 그래프로 설명한다.
최근, 젠트리피케이션 현상으로 인하여 도심 내 지역 경제와 커뮤니티 형성에 필수적인 역할을 하는 지역 상권에 대한 체계적인 분석과 이해의 중요성이 커지고 있다. 본 연구에서는 지역 상권에 대한 체계적인 분석과 이해를 위한 방법론을 소개하고 실증적인 사례를 제시하고자 한다. 본 논문에서는 서울의 대표적인 지역상권인 가로수길과 가구거리의 유동인구를 이동통신 기지국 데이터를 통해 추적하고, 유동인구의 매출 패턴과 이동 흐름의 패턴을 파악하였다. 또한, 이동통신사의 기지국 기반 유동인구 데이터에 마르코브 체인을 적용하여 지역 상권 이해의 중요한 요소인 유동인구 흐름을 보다 체계적으로 이해하고자 하였다. 이와 같은 유동인구 흐름에 대한 분석 결과를 바탕으로, 본 논문에서는 상권 내 매출 정보와 결합되어 지역상권의 진화에 대한 시사점을 제공하고자 한다. 궁극적으로 본 연구의 결과가 젠트리피케이션 등에 의해 침체되는 지역 상권의 활성화를 촉진하고 더 나아가 도심 경제의 균형잡힌 성장에 기여할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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