• 제목/요약/키워드: 공간 빅 데이터

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ICBM 기술 특성 기반 스마트, 커넥티드 완구의 사례 분석 (Cases Analysis in Smart, Connected Toys Based on the Characteristics of ICBM Technologies)

  • 전병일;박재완
    • 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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    • 제6권9호
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    • pp.27-35
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    • 2016
  • 오늘날 정보통신 기술의 진보에 따라 전통적인 완구에 사물인터넷 관련 기술이 융합된 스마트, 커넥티드 완구가 출현하고 있으며 빠르게 성장하고 있다. 본 연구는 ICBM (Internet of Things, Cloud, Big-data, and Mobile) 기술 특성을 바탕으로 스마트, 커넥티드 완구의 대표적인 사례 분석을 통해 스마트, 커넥티드 완구의 경향과 한계점을 파악하는 것을 목적으로 한다. 본 연구를 위하여 스마트, 커넥티드 완구의 개념 및 현황과 ICBM 기술에 대한 문헌 연구를 수행한 후, ICBM 기술이 적용된 사례를 분석하여 물리적 공간과 디지털 환경을 연결하기 위한 기술 특성을 도출하였다. 도출된 기술 특성을 기반으로 스마트, 커넥티드 완구의 사례 분석을 수행하였다. 이를 통해 본 연구에서는 스마트, 커넥티드 완구에 적용된 ICBM 기술의 특성 정도와 한계점을 파악하는 것을 최종 목표로 한다. 본 연구는 최신 기술의 특성을 기반으로 스마트, 커넥티드 완구 개발을 위한 지침을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

4차 산업혁명 시대의 선제적 위협 대응 모델 연구 (A Study on the Model for Preemptive Intrusion Response in the era of the Fourth Industrial Revolution)

  • 최향창
    • 융합보안논문지
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    • 제22권2호
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    • pp.27-42
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    • 2022
  • 4차 산업혁명 시대에는 산업혁신이라는 목표를 달성하기 위해 기존 산업의 생산성을 높일 수 있는 디지털 전환이 더욱 중요해지고 있다. 디지털 전환에는 디지털 뉴딜과 스마트 국방 등이 있으며, 이들은 인공지능과 빅데이터 분석기술, 사물인터넷을 이용한다. 이러한 변화는 사이버공간을 지속해서 확장함으로써 국가의 국방, 사회, 보건 등의 산업화 영역을 더 지능적인 새로운 서비스들로 혁신하고 있다. 하지만 이로 인해 업무 생산성, 효율성, 편리성, 산업 안전성 등은 강화되겠지만, 디지털 전환영역의 확대로 사이버공격에 따른 위험성 또한 지속해서 증가할 것이다. 본 고의 목표는 이러한 위협에 선제적으로 대응하기 위해 미래의 변화로 나타날 수 있는 위협시나리오를 고찰하고, 이를 해결할 근본적인 대안 중의 하나인 미래의 복합안보 상황에서 요구되는 4차 산업혁명 시대의 선제적 위협 대응 모델을 제안한다. 본고는 향후 미래 사회에서 사이버 위협에 능동적으로 대응할 사이버안보 전략과 기술 개발의 선행 연구로 활용할 수 있을 것이다.

산림재난 대응 플랫폼 설계를 위한 기초연구 (A Study for Designing a Forest Disaster Response Platform)

  • 전계원;장창덕;강배동
    • 한국방재안전학회논문집
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    • 제17권1호
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    • pp.17-25
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    • 2024
  • 최근 기후 변화로 인한 산림재난(산불, 산사태) 발생 확률이 상승하고 있으나, 산림재난 대응을 위한 정보 제공 시스템은 통합된 접근을 제공하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 신속한 대응을 위해 필수적인 재난정보를 일원화된 시스템으로 제공하고자 기초적인 설계안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 산림재난 플랫폼 설계를 위한 필수 구성요소를 조사하고, 사례검토를 통해 신속한 대응과 정보 제공이 가능한 플랫폼 가시화 방법 및 자료구축 방법 등을 연구하고 결과를 제시하였다. 이에 국내외 산림재난 대응 플랫폼은 공간 정보를 활용하여 대상지역의 위치별 정보를 제공하는 것으로 확인되었으며, 산림재난 대응 플랫폼을 설계하기 위한 구성요소로는 대상지역에 대한 기후정보를 포함한 산림재난 빅데이터 구축, 재난 단계별 산림재난 통합진단 요소 기술, 그리고 재난지역 맞춤형 안전 케어 서비스 설계가 필요하다는 결론을 도출하였다.

LDA 토픽 모델링 기법을 활용한 무용공연의 연구 동향 분석 (Trend Analysis of Dance Performance Research Using Keywords and Topic Modeling of LDA Techniques)

  • 시유
    • 산업융합연구
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    • 제22권3호
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    • pp.13-25
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    • 2024
  • 본 연구는 빅데이터를 기반으로 국내에서 발표된 무용공연 관련 연구 주제를 탐색하고, 시대 흐름에 따라 변화하는 연구동향을 살펴본다. 토픽모델링 분석하여 도출한 결과는 다음과 같다. (1)무용공연 마케팅전략 및 발전방안 연구, (2)무용공연 공간 및 공연만족 재관람요인 연구, (3)무대환경이 무용공연의 대중성 활성화와 기여도 연구, (4)무용공연 현황 및 무용단 운영사례 융합 연구, (5)다양한 소셜미디어 활용한 무용공연 확정성 연구, (6)기술적용 무용공연 콘텐츠 방향 및 개발 연구 6개의 주요 토픽이 도출되었다. 이에 무용공연을 비롯해 무용 분야 관련 연구의 시기, 사회 변화에 따른 연구 트렌드와 주제를 파악하고, 연구자들의 변화 관심 주제의 주요 핵심어를 추출해 키워드를 분석하였으며 시기별 주요 키워드를 비교 분석하였다. 이에 다각화되고 융합되면서 신기술이 적용되는 최신 연구 동향에 대한 발전적 연구의 필요성을 고민하고 제시하였다.

국내 언론에 보도된 어촌관광 이슈의 변동 분석 (An Analysis of Fishing Village Tourism Issues Reported in Korea Media)

  • 고지영;이채완
    • 해양환경안전학회지
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    • 제30권4호
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    • pp.299-307
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    • 2024
  • 연구의 대상지인 어촌은 새로운 소득기반을 창출하고 어촌공동체를 유지하는 방편으로 어촌관광에 주목하게 된다. 이는 어촌공간의 비일상성이 관광의 기능과 부합되면서 새로운 가치가 창출되기 때문인데, 이러한 어촌관광의 중요성에 비해서 관련 정책은 다소 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구는 어촌관광에 대한 우리 사회의 관심도를 분석하고, 시대별로 이슈와 정책은 어떻게 변화되는지 분석하고자 한다. 뉴스 분석 시스템인 빅카인즈를 활용하여 국내 언론에서 보도된 어촌관광 관련 기사들을 체계적으로 수집 및 분석하였다. 그 결과 어촌관광에 대한 사회적 관심과 정부의 정책적 지원이 시간이 지남에 따라 증가했음을 확인할 수 있으며, 이는 어촌관광이 지역경제 활성화 및 어촌지역 소멸방지에 기여할 수 있는 중요한 전략임을 시사하는 결과이다.

국내 주요 도시의 스마트시티 수준 분석: STIM 프레임워크를 이용하여 (An Analysis on the Smart City Assessment of Korean Major Cities : Using STIM Framework)

  • 조성운;이상호;조성수;임윤택
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제21권3호
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    • pp.157-171
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    • 2021
  • 본 연구의 목적은 국내 주요 도시의 스마트시티 수준을 분석하는 것이다. 연구는 문헌고찰, 평가지표 구축, 평가지표 가중치 분석, 지자체 스마트시티 수준 분석, 결론의 순서로 진행되었다. 스마트시티 수준 분석을 위한 평가지표는 다층형 스마트시티 모델(Multi-Layered Smart City Model)의 STIM 구조(Service, Technology, Infrastructure, Management Layered Architecture)기반으로 구축되었다. 평가지표는 스마트시티 개념, 사례, 빅데이터 분석 등을 통해 구축되었고, 전문가 AHP 설문을 통해 가중치가 부여되었다. 연구의 공간 범위는 서울 등 7대 광역시이며, 시간 범위는 2017년~2019년이다. 연구에 사용된 데이터는 KOSIS, KISDISTAT 등의 공공데이터이다. 평가결과는 다음과 같다. 스마트시티 서비스, 기술, 인프라, 관리의 수준은 수도권인 서울과 인천이 비교적 높은 수준으로 분석되었다. 영남권인 부산, 대구, 울산이 비교적 중간 수준으로 분석되었으며 충남권과 호남권인 대전과 광주가 비교적 낮은 수준으로 분석되었다. STIM 종합순위 또한 비슷한 양상을 보인다. 특히 수도권과 그 외 권역의 스마트시티 수준 격차가 매우 큰 것으로 분석되었다. 국내 스마트시티 수준 격차를 줄이기 위해 균형발전 전략이 필요하며, 지역별 특성을 고려한 스마트시티 계획이 필요하다.

소셜미디어 빅데이터의 개체명 인식을 활용한 옥외 힐링 장소 인식 분석 (Outdoor Healing Places Perception Analysis Using Named Entity Recognition of Social Media Big Data)

  • 성정한;이경진
    • 한국조경학회지
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    • 제50권5호
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    • pp.90-102
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    • 2022
  • 최근 힐링에 대한 관심이 증가함에 따라 힐링을 콘셉트로 하는 옥외 공간이 조성되고 있다. 보다 전문적이고 심층적인 옥외 힐링 장소 계획·설계·디자인을 위해 88,155건의 블로그 게시글 텍스트 데이터를 개체명 인식하여 텍스트 마이닝을 진행했다. 옥외 힐링 장소의 인식과 특징을 파악을 위해 출현 빈도 분석과 응집 분석을 진행하였다. 선행연구 고찰을 통해 힐링 장소의 6가지 요소를 도출하였으며, 시간과 인원을 추가한 총 8가지 요소를 통해 인식과 특성을 살펴보았다. 분석 결과 사람들은 힐링 장소를 방문하는 데 있어 장소적요소, 시간적요소, 사회적요소, 활동요소를 인원, 식물, 색상·형태, 심리적 요소보다 중요하게 생각하였다. 상위 출현 키워드를 통해 여러 가지 인식과 특성을 파악할 수 있었다. 응집 분석 결과를 통해 장소적요소, 시간적요소, 사회적요소의 키워드들이 응집되어 나타나 주로 어떤 장소, 어떤 시간대, 누구와 함께 방문하는지 구체적으로 살펴볼 수 있었다. 연구를 통해 실제 사람들이 작성한 인식 데이터를 대량 분석하여 힐링 장소의 인식과 특성을 도출하였으며, 계획과 마케팅적으로 활용할 수 있는 구체적인 요소가 나타남을 확인했다.

딥러닝 기반 터널 영상유고감지 시스템 개발 연구 (Development of a deep-learning based tunnel incident detection system on CCTVs)

  • 신휴성;이규범;임민진;김동규
    • 한국터널지하공간학회 논문집
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    • 제19권6호
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    • pp.915-936
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    • 2017
  • 본 논문에서는 2016년을 기준으로 강화된 터널 방재시설 설치 및 관리지침과, 점차 강화되고 있는 터널 CCTV설치 터널등급 기준과 터널 영상유고감지 시스템의 설치 운용에 대한 요구의 증가 상황을 정리해 보고하였다. 그럼에도, 가동중인 알고리즘 기반의 터널 영상유고감시 시스템의 정상 인지율은 50%가 채 되지 않는 것으로 파악되었으며, 그에 대한 주원인은 터널 내 낮은 조도, 심한 먼지로 인한 영상 선명도 저하, 낮은 CCTV 설치위치로 인한 이동객체의 겹침현상 등으로 파악되었다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 열악한 조건에서도 영상유고 정상 인지율을 확보할 수 있는 딥러닝 기반 영상유고감지 시스템을 개발하였으며, 이에 대한 이론적 배경 제시와 시스템의 타당성 검토 연구가 진행되었다. 개발 시스템의 타당성 검토 연구는 터널 방재시설 및 관리지침 내 영상유고감지 항목중 정지 및 역주행 차량을 감지하는 주요 정보인 차량 객체 인식과 보행자 감지를 중심으로 진행되었다. 또한, (1) 동일 터널 내에서 학습과 추론이 이루어 지는 경우와 (2) 다양한 터널의 영상 정보를 통합 학습하고, 각 터널의 영상유고감지에 투입되는 경우, 두개의 시나리오를 설정하여 타당성 검토를 진행하였다. 두 시나리오 모두 일정 시간의 학습 자료와 유사한 상황에 대해서는 열악한 터널환경과 무관하게 그 감지성능이 80% 이상으로 우수하나, 추가 학습 없이 학습된 시간 구간과 멀어질수록 그 추론 성능은 상대적으로 낮은 40% 수준으로 떨어짐을 알 수 있었다. 그러나, 시간이 지남에 따라 자동으로 누적되어 확장되는 영상유고 빅데이터를 반복적으로 학습함으로써, 설치된 영상유고감지 시스템의 보완이나 보정절차 없이도 자동으로 그 영상유고감지 성능이 향상될 수 있음을 보였다.

COVID-19 발생 전·후 생활권 공원녹지 모빌리티 변화 분석 (Mobility Change around Neighborhood Parks and Green Spaces before and after the Outbreak of the COVID-19 Pandemic)

  • 최가윤;김용국;권오규;유예슬
    • 한국조경학회지
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    • 제51권4호
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    • pp.101-118
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    • 2023
  • 팬데믹 기간 동안 도시민의 생활권 공원녹지 이용률은 크게 증가하였으며 COVID-19의 발생은 도시민들에게 생활권 공원녹지의 가치와 기능을 부각시키는 계기가 되었다. 본 연구에서는 COVID-19 발생 전·후 시민들의 이동 및 생활권 공원녹지 이용이 어떻게 변화했는지 실증 분석하고, 이러한 변화에 영향을 미친 사회·공간적 특성을 살펴보고자 한다. 분석 방법으로는 첫째, 통신사 시그널 데이터를 활용하여 생활권 공원녹지 모빌리티 변화를 분석하였다. 체류시간 및 이동량 변화 분석을 통해 COVID-19 발생 이후 나타난 시민들의 이동 특성과 보행 기반의 생활권 공원녹지 방문량 변화를 살펴보았다. 둘째, 생활권 공원녹지 모빌리티 변화에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 상관관계분석과 다중회귀분석을 통해 COVID-19 발생 전·후 시민들의 생활권 공원녹지 방문량에 영향을 미치는 사회·공간적 특성을 살펴보았다. 이후 군집분석을 통해 생활권 공원녹지 서비스의 공급 및 관리 관점에서 포스트 코로나 대응을 위한 생활권 유형을 구분하고, 유형별 생활권 공원녹지 개선 방향을 제시하였다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, COVID-19 발생 이후 거주지 주변 500m 이내에서의 활동이 증가하였다. 도보생활권에서의 체류시간과 보행 이동량은 2020년과 2021년 모두 증가하였으며 이는 변화한 도보생활권의 범위를 고려해 공원녹지의 양적 확보 기준과 유치거리 등을 재검토할 필요성이 높아졌음을 의미한다. 둘째, 보행을 통한 생활권 공원녹지 방문량이 COVID-19 발생 이후 전반적으로 증가하였다. 집을 중심으로 한 생활권 공원녹지 방문량뿐만 아니라 직장을 중심으로 한 방문량 역시 크게 증가하였다. 팬데믹 시대의 공원녹지 정책은 주거지와 상업·업무시설 밀집지역을 중심으로 서비스 소외지역을 발굴하고, 해당 지역의 공원녹지 서비스를 양적·질적으로 개선하는 방향으로 추진되어야 할 것이다. 셋째, 공원녹지 서비스 수준이 높은 지역일수록 보행을 통한 이동이 많은 것으로 나타났다. 공원녹지의 확보 기준을 단순 면적으로 볼 것이 아니라 보행 접근성 등 시민들의 실제 공원녹지 서비스 향상에 기여하는 지표를 활용할 필요가 있겠다. 넷째, 군집분석 결과 팬데믹 시대에 대응한 생활권 공원녹지의 개선 유형이 다섯 가지로 도출되었다. 이는 앞으로의 공원녹지 정책에서 소규모 생활권 단위의 사회경제적 지위 특성, 공원녹지 서비스 수준 등을 복합적으로 고려할 필요가 있음을 시사한다. 본 연구는 통신사 시그널 데이터 분석, GIS 분석, 통계분석 등 다각적인 분석 방법론을 활용해 포스트 코로나 시대에 대응한 생활권 공원녹지 정책 수립의 근거를 마련했다는 학술적, 정책적 의의를 갖는다.

딥러닝 기반 터널 내 이동체 자동 추적 및 유고상황 자동 감지 프로세스 개발 (Development of a deep-learning based automatic tracking of moving vehicles and incident detection processes on tunnels)

  • 이규범;신휴성;김동규
    • 한국터널지하공간학회 논문집
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    • 제20권6호
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    • pp.1161-1175
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    • 2018
  • 도로 터널의 주행은 시야의 제한으로 인해 유고상황이 발생한 후 2차 대형사고로 이어지기 쉽다. 따라서, 유고상황 발생 즉시, 상황을 자동 감지하여 신속히 초동대응이 이루어 져야 한다. 유고상황을 자동으로 감시할 수 있는 시스템은 기존에도 존재했지만, 폐합된 터널 내 열악 환경에서 촬영되는 CCTV 영상의 질적 한계로 인해 유고상황을 제대로 감지하지 못했다. 이러한 한계를 극복하기 위해 딥러닝을 기반으로 한 터널 영상유고 자동 감지 시스템을 개발하였으며, 지난 2017년 11월 딥러닝 객체 인식 네트워크에 대한 연구를 진행하여 우수한 객체인식 성능을 보인바 있다. 그러나 객체인식은 정지영상 기반으로 수행되므로 이동체의 이동방향과 속도를 알 수 없어, 정차 및 역주행 등 이동체의 이동특성에 따른 유고상황을 판단하기 힘들다. 본 논문에서는 객체인식으로 감지된 이동체의 객체정보를 기반으로 별도의 객체추적기법을 적용하여 이동체의 이동 특성을 자동으로 추적하는 프로세스를 제안하였다. 이를 통해 얻어진 이동체의 이동 방향과 속도 정보를 기반으로 정차 및 역주행을 판별하는 알고리즘을 개발하여 딥러닝 기반 터널 영상유고 자동감지 시스템을 완성하였다. 또한, 유고상황이 포함된 영상들에 대하여 유고상황 감지성능을 검증하였다. 검증 실험 결과, 화재, 정차와 역주행 상황에 대해서는 모두 100% 수준으로 완전한 유고상황 감지성능을 보였으나, 보행자 발생 상황에서는 78.5%로 상대적으로 낮은 성능을 보였다. 하지만, 향후 지속적인 영상유고 영상 빅데이터를 확장해 나가고 주기적인 재학습을 통해 유고상황에 대한 인지성능을 향상시켜 나갈 수 있을 것이다.