최근, 공간정보 산업의 급격한 성장에 따라 산업 간 융 복합 등 측량과 지적 정보의 활용범위가 지속적으로 증가되고 있는 실정 있다. 이에 따라 공간정보의 환경변화에 따른 능동적 대비와 국가 공간정보 활용의 극대화를 위해서는 측량과 지적의 새로운 융합 방안이 필요하다. 본 연구의 목적은 국가 공간정보의 생성과 이용 관리라는 종합적 측면에서 측량과 지적의 융합 발전 방안을 모색하고 이를 제시하는 것이다. 우선, 국가공간정보기반(NSDI)을 고려한 측량과 지적 융합의 목적과 기본 정책의 방향성을 정립하기 위한 정책 환경을 검토하였다. 또한 측량과 지적 융합을 위한 행정 (조직, 인력, 서비스) 및 제도적 추진 현황을 분석하였다. 이를 토대로 SWOT분석을 통해 측량과 지적 융합을 위한 내부 역량 및 외부 정책 환경을 분석하고 이와 관련된 핵심 성공 요인(CSF)을 도출하였다. 마지막으로 측량과 지적 융합을 위한 발전 모형 및 방안을 제시하기 위해 융합의 기본방향과 발전모형을 제시하고 이원화된 이해관계자들이 상호보완적으로 발전할 수 있는 구체적인 실천 방안을 도출하였다. 결론적으로 측량과 지적의 융합은 국가공간정보기반의 성공적인 구축이라는 큰 틀에서 이뤄져야 하며, 기본공간정보의 완성과 유지에 기여할 수 있어야 할 것이다.
정보통신기술의 급격한 발전과 함께 최근에는 산업간 융합화 현상이 나타나고 있으며, 기술융합에 대한 관심이 고조되고 있다. 특히 공간정보산업은 융합시대를 주도할 기반산업으로서 선도적 역할을 할 것으로 기대되고 있다. 이를 위해 공간정보 분야의 체계적 종합적인 정보화를 위해서 다양한 기술 또는 시스템간의 유기적 연계 및 통합을 위한 상호운용성과 호환성 확보가 필요하다. 또한 기술개발 활동의 전반적인 지원 체계를 위한 분야별 분류 식별이 가능한 통합적인 관리체계가 마련될 필요가 있다. 그리고 기술융합시대에 공간정보의 영역은 어디까지 포함할 것인지 범위를 구분할 필요가 있다. 본 연구에서는 지능형국토정보 기술혁신사업에서 다양한 기술이 혼재되어 있는 5개의 핵심과제를 중심으로 과제 상호간의 유기적 통합 및 개발 위험 감소를 위한 체계를 마련하고, 공간정보 분야의 핵심기술에 대한 범위와 정의 그리고 기술의 중요성 등을 정리하기 위하여 지능형 공간정보 기술참조모델을 제시하고자 한다.
시각적 공간분석학은 인간의 공간인지 및 분석 능력을 최대한 발휘할 수 있는 다양한 시각화 도구를 개발함으로써 복잡한 시공간 데이터를 효율적으로 분석하는 학문으로, 궁극적으로는 인간의 추론능력과 시각적 분석도구의 효과적인 융합을 목적으로 한다. 시각적 공간분석학은 최적의 의사결정지원 도구를 개발하는 방법론으로 그 활용 범위가 매우 넓은데, 최근에는 지리적 시각화의 연구 전통을 계승하여 새로운 시각화 도구를 개발하고 다양한 분석을 통해 그 유용성을 확인하는 연구들이 시작되고 있다. 본 연구는 최근에 제안된 시각화 도구인 T 산포도와 전산분석법을 통합하여 우리나라 지역별 수출화물 발생패턴을 7개 유형으로 분석함으로써, 향후 공간의사결정 지원과정에서 시각적 공간분석학의 다양한 활용 가능성을 제시해주고 있다.
IKONOS-2, QuickBird, KOMPSAT-2와 같은 고해상도 위성영상은 높은 공간해상도의 흑백영상과 멀티스펙트럴 영상을 동시에 제공하고 있다. 영상융합은 서로 다른 공간, 분광해상도를 가지는 영상을 이용하여 두 개의 장점을 모두 가지는 영상으로 재구성하는 것을 의미하며 위성영상을 영상의 시각화, 개체 추출 등에 더욱 효과적으로 사용할 수 있도록 한다는 점에서 중요한 연구분야이다. 이를 위해 많은 영상융합 알고리즘이 제안되었지만, 대부분 의 알고리즘들은 융합 후에 원 멀티스펙트럴 영상의 분광정보를 효과적으로 보존하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 수정된 영상 유도 기법을 통하여 융합영상의 분광왜곡량을 줄이는 알고리즘을 제안하였다. 원 멀티스펙트럴 영상과 해상도를 낮춘 융합영상과의 비교 분석을 통하여 융합영상의 분광 정보 왜곡량을 보정하도록 유도기법을 조정하였다. QuickBird 영상에 적용한 결과, 다양한 융합영상들이 본 알고리즘을 적용할 경우에 분광왜곡량이 줄어드는 것을 확인할 수 있었다.
수재해 방지를 위한 수문해석 모형에서 정량적인 강수자료의 역할은 매우 중요하다. 최근에는 기후변화로 인한 국지성 집중호우 등 돌발 강수의 빈도가 증가하고 있어 지상에 설치된 우량계보다 시·공간적 변동성을 반영할 수 있는 격자형 위성 강수자료의 활용성이 커지고 있다. 하지만 위성강수자료는 관측 시에 대기의 상태 또는 위성별 관측 센서, 공간적 스케일 차이 등에 의해 실제 내린 강수와의 편의가 존재한다. 이를 해결하기 위해 지점 강수자료를 이용한 통계적, 지형정보학적 상세화 기법이 적용되고 있으나, 대부분의 연구에서 강수자료의 양적 보정만을 목적으로 수행되었다. 본 연구에서는 머신러닝 기반의 랜덤포레스트(random forest) 모델을 사용하여 다중위성 강수자료(CHIRPSv2, CMORPH, GSMaP, TRMMv7)와 기상청에서 제공하는 AWS, ASOS 지점 강수를 사용하여 최적 위성강수자료를 생성 후 각 위성강수자료와 비교·분석하였다. 2003년에서 2017년까지의 각 위성강수자료를 수집하여 같은 공간 스케일로 전처리한 뒤 모델에 입력하였으며 AWS 강수자료는 훈련, ASOS 강수자료는 검증에 이용되었다. 그 결과, 생성된 최적 위성강수자료는 각 위성강수자료보다 지점강수와의 편의가 줄고 높은 상관관계를 나타내고 있다. 이는 앞으로 사용될 위성강수자료의 시·공간적 보정 및 단기예측에 활용할 수 있으며, 특히 원격탐사자료의 의존도가 높은 미계측 대유역 수문해석에 정량적인 강수자료를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
IT융합의 중요성이 강조되고 있는 IT 지식정보화 사회에 지능형 로봇의 발전은 끝없이 연구되고 있다. 미래 인간사회에 로봇이 미치는 영향은 아주 클 것으로 예상하고 있으며, 인간의 실생활과 로봇의 가상공간 세계는 점점 일체화 되어 갈 것으로 예측된다. 따라서 인간은 로봇의 활동과 행동을 좀 더 구체적이고 자세하게 제어할 필요가 있다. 최근 현실세계를 가상공간의 세계로 표현하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있으며, 가상공간을 활용한 미래의 세상 환경은 점점 많아 질 것으로 예상한다. 따라서 본 논문에서는 지능로봇 시뮬레이션 맵 자동생성을 위한 제어 동기화 설계를 연구하였다. 현실세계의 실제 로봇과 가상공간의 시뮬레이션 로봇을 동기화하여 하드웨어 로봇의 움직임에 따라 가상공간의 로봇이 맵을 자동으로 생성시킬 수 있는 방법을 연구하고 설계하여 실험하였다. 실제 로봇의 움직임을 3차원 가상공간으로 자동 생성하게 함으로서, 로봇의 제어를 좀 더 지능화 시킬 수 있을 뿐아니라, 여러 다양한 시뮬레이션 테스트 환경으로 응용할 수 있는 큰 장점이 있다. 또한 로봇을 활용한 가상공간 세계의 시뮬레이션은 미래 인간과 로봇이 함께하는 공존세계에 큰 역할을 할 수 있을 것으로 기대한다.
최근 갑작스런 폭우로 인한 제방 붕괴, 침수 및 지진 등과 같은 재해 발생 시 추가 피해를 방지하고 주민들의 긴급대피를 도운 건 SNS를 통한 현장 정보와 경보 메시지의 지속적인 전파이다. 최근의 SNS는 재난정보에서도 활용할 수 있을 정도로 진화하였다. 국가재난정보 중 수재해 관련 정보를 추출하여 다양한 주제도위에 중첩으로 공간정보를 제공할 수 있는 재난정보 제공을 위한 웹서비스를 개발하고자 하였다. 수재해 정보를 필터링하기 위하여 우선 관련된 키워드 선정이 필요하며, 기본적인 키워드는 하천일람표를 참고하여 6개 권역 및 하천이름을 선정하였다. 또한, 한강 홍수 통제소의 수자원 용어사전과 (사)한국물학술단체연합회에서 발간한 물용어집을 참고하여 수재해 관련 용어들 약 300여개를 추가하였다. 선정된 용어들은 1차적으로 적재된 데이터베이스에서 수재해 정보 관련 필터링을 하는데 사용되며, 비정형 데이터들을 필터링하고 주소 정보 검색 및 추출을 통하여 정형화 하게 된다. 추출된 주소정보에 대하여 개발한 지오코딩 모듈을 적용하여 수재해 항목에 대해 좌표정보를 업데이트 하게 된다. 가뭄, 집중호우, 홍수 등의 수재해 정보별, 또한 일자별 그룹화 및 구조화를 진행하고 해당되는 정보를 공간정보 오픈플랫폼 API를 활용하여 지도상에 가시화할 수 있다. 개발한 지오코딩 모듈을 이용하여 실제 테이블 정보를 구성하여 데이터베이스에 수재해 정보 지오코딩 테이블을 구성하여 테스트 모의하였다. 재난정보 중 홍수, 가뭄에 대한 선택정보와 시간정보를 매개변수로 받는 XML 웹서비스 테스트로 검증을 하였다. 본 연구를 통하여 재난정보 가시화에 있어서 사용자가 조회하고자 하는 유형별, 날짜별 선택이 가능한 공간적 정보를 검색 및 확인할 수 있게 되었다. 개발한 수재해 정보 지오코딩 모듈 프로토 타입은 수재해 정보 플랫폼 융합기술 연구단에서 개발하는 핵심 목표시스템 내 재난정보 제공시스템에 적용 가능하며, 수재해 정보에 대하여 대국민 서비스가 가능할 것으로 사료된다.
빅데이터 관련 기술이 발달함에 따라 이전에는 처리할 수 없었던 방대한 규모의 데이터를 처리할 수 있게 되었다. 이에 따라 데이터 선정 및 융합 자동화 프로세스 구축은 빅데이터 기반 서비스 구현에 있어 선택이 아닌 필수인 시대가 되었다. 본 논문은 공간 정보를 담고 있는 데이터셋을 융합하여 유의미한 새로운 정보를 생성하기 위한 준자동화 기법을 제안한다. 우선 Node2Vec 모델을 활용하여 주어진 데이터셋의 키워드를 이용해 데이터셋의 임베딩 벡터를 생성한다. 생성된 각 임베딩 벡터를 이용해 코사인 유사도를 계산하여 데이터셋 간의 시멘틱 유사도를 구한다. 이후 사람이 개입하여 그 시멘틱 유사도가 상대적으로 높은 데이터셋 쌍 중에서 공간 정보를 가진 데이터셋을 선별하고, 데이터셋 쌍을 융합하여 시각화한다. 이러한 일련의 준자동 융합 프로세스를 통해 단일 데이터셋으로부터는 얻을 수 없는 유의미한 융합정보를 생성할 수 있음을 보인다.
본 논문은 DCT 압축 영역에서 공간 주파수 특성을 이용한 적응 영상향상 방법에 관한 것이다. 영상의 동적범위를 압축하기 위해 Retinex 이론을 이용하여 영상의 조명성분인 dc 계수들을 조절하였으며, 대비를 개선하기 위해 인간의 시각 체계와 계수들의 공간 주파수 특성을 이용하여 ac 계수들을 수정하였다. 세로 방향, 가로 방향, 그리고 혼합된 공간 주파수 성분으로 분류된 ac계수들은 영상향상에 발생하는 블록화 현상을 최소화하기 위하여 적응적으로 수정하였다. 제안된 방법은 영상의 동적 범위 압축과 적응적 대비 개선을 이용하여 기존 방법보다 블록화 현상이 없는 효과적인 영상 향상의 결과를 가져왔다.
급격한 정보화 산업의 발달로 인하여 혁신적인 기술 진화와 함께 이에 기반한 새로운 환경적, 기술적 패러다임이 변화되고 있다. 공간 간 융합과 조화를 극대화 시키고 공간속에서의 충돌과 문제점을 최소화시키기 위한 유비쿼터스 공간의 출현이다. USN에서 많은 수의 작고 다양하고 이질적인 센서 데이터 들이 발생하고 있다. 센서 데이터베이스 시스템에서 수많은 데이터들을 융합하기 위하여 에이전트 기술을 이용하고, 방대하고 애매모호한 데이터를 퍼지이론을 적용하여 데이터를 분류하여 적절한 장소에서 사용자의 욕구에 알맞은 정보를 제공함으로써 효율성과 융통성을 지원하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 이러한 애매모호한 데이터를 적절하게 분류함으로써 시간과 비용을 절약하고 빠른 응답을 사용자에게 전달할 수 있으며 유효적절한 서비스를 사용자의 기호에 맞게 제공함으로써 공간과 사물에 주어진 센서 데이터를 효율적으로 관리 할 수 있는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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