공간정보 포탈은 지리데이터와 정보에 대한 커뮤니케이션과 공유를 용이하게 해주는 발견창구(discovery gateway) 라고 할 수 있다. 대개 공간정보 포탈은 운영주체 목적 등에 따라 서로 다른 기능 서비스를 제공한다. 미국 아시아국가 유럽 등 해외 공간정보 포탈 동향 조사를 통해 공공데이터와 공간정보 데이터 플랫폼의 통합, API 기능 제공, 공유형 클라우드 인프라 중심으로 공간정보 포탈이 구축되고 있는 것으로 나타났다. 궁극적으로, 본 연구는 국내외 공간정보 포탈의 동향분석 결과를 제시하여 공간정보 오픈플랫폼(브이월드)의 미래발전에 기여하고자 한다.
현재 정부에서는 실수요자 중심의 맞춤형 정보 제공 계획을 수립하고, 다량의 공공정보를 개방하기 위한 제도적 장치를 마련하는 등 적극적으로 공공정보 개방 정책을 펼치고 있다. 이러한 정책을 바탕으로 개방된 공공정보의 활용성을 극대화하기 위해서는 이를 공간정보 분야로 확대할 필요성이 있으나 아직은 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 공공정보 개방 창구인 공공데이터포털의 연동 정보를 분석하여 공간정보로 표현할 수 있는 대상을 선별하는 기준을 제시하였고, 외부시스템 간의 데이터 연계 방식을 살펴보았다. 이를 통해 공공데이터포털의 공공정보와 오픈플랫폼 간의 자료연계를 효율적으로 지원하기 위한 연계서버 모형을 정립하여 향후 오픈플랫폼과 공공데이터포털 정보를 활용한 새로운 공간정보서비스를 창출하고자 하였다.
최근 운행경로와 소통상태 등을 제공하는 교통정보의 이용자 활용빈도가 높아지고 있다. 특히, 교통정보 제공 매체 중 편의성이 가장 좋은 인터넷 포탈사이트의 이용자 선호도가 가장 높은 것으로 조사되었다. 하지만, 포탈사이트 교통정보콘텐츠는 민간(포탈업체)에서 자체적으로 정보를 수집 제공하고 있어 공공에서 제공하는 콘텐츠에 비해서 신뢰성 등에 관한 검증 체계가 부재한 실정이다. 본 연구의 목적은 포탈사이트에서 제공하는 정보의 실제 정확도와 이용자가 느끼는 정확도를 알아보는 것이다. 이에 본 연구에서는 포탈사이트를 중심으로 현장 데이터를 통하여 정확도를 검증해보고, 설문조사를 통하여 이용자의 콘텐츠 이용실태와 이용자가 느끼는 교통정보콘텐츠의 정확도를 알아보았다. 또한, 교통정보콘텐츠에 대한 이용자의 기대치와 만족도를 조사하고, IPA기법을 적용하여 개선을 요구하는 콘텐츠를 선정하였다. 이동식 DSRC(Dedicated Short Range Communication)검지장비를 활용한 현장데이터 정확도 검증결과, 오차율은 14~32%로 조사되었으며 경우에 따라 아주 높은 오차율을 보이기도 하였다. 또한 설문에 응한 전체 응답자 중 28.3%가 포탈사이트의 정보를 가장 선호한다고 답변했으며, 포탈 교통정보 콘텐츠의 정확도에 대해서는 50.8%가 부정확하다는 답변하였다. 가장 부정확한 정보 콘텐츠는 '실시간 소통현황'을 지목하였으며, IPA기법을 적용한 결과에서도 '실시간 소통현황' 정보의 집중적인 개선노력이 필요한 것으로 분석되었다.
꾸준히 늘어나고 있는 강력범죄의 예방은 언제나 인류의 중요 화두 중 하나이다. 최근의 대표적인 예방법은 도시에 범죄예방환경설계(CPTED)을 적용해 설계하는 것이다. 이 개념에서 가장 중요한 것이 감시와 접근통제인데, 그 중 일반적으로 많이 사용되는 방법은 기계적 감시에 속하는 것이지만 새로운 흐름에 맞추어 공공데이터를 활용한 다른 관점에서의 클래식 범죄예방 정책 제안이 필요하다. 이에 본 연구에서는 활용하는 공공데이터로 한국의 중심지인 서울시 데이터 포탈에서 제공되는 최근 년도의 자치구별 5대 범죄 발생현황통계를 중심으로 범위를 설정, 가장 개선이 필요한 부분에 범죄예방정책을 제안하도록 한다. 데이터 분석 및 시각화 방법으로는 오픈소스인 Python 분석 프로그램을 사용하였다.
본 연구에서는 기계학습을 이용하여 서울시 지하철역의 승하차 패턴에 따라 지하철역을 분류한다. 대상 데이터는 공공데이터 포탈에서 제공하는 2008년부터 2017년까지 서울 지하철 233개 역에서의 매일 매시간별 승차객 숫자와 하차객 숫자이다. 기계학습 기법으로는 가우시안 혼합 모델(GMM)과 K-평균 클러스터링을 사용한다. 이용객의 승차시간과 하차시간의 분포는 가우시안 혼합 모델로 모델링할 수 있으며, 이를 K-평균 클러스터링을 이용하여 비지도 학습시킨다. 학습결과 서울시 지하철역은 승하차 패턴에 따라 4개의 그룹으로 분류되었다. 본 연구의 결과는 서울시 지하철역의 특성을 파악하여 경제, 사회, 문화적으로 분석하기 위한 주요 기반 지식으로 활용될 수 있다. 본 연구의 방법은 클러스터링이 필요한 모든 공공데이터나 빅데이터에 적용할 수 있다.
본 연구에서는 메신저 플랫폼 상에서 위치정보 서비스를 제공하는 대화형 인공지능 챗봇(Chatbot)을 제안한다.별도의 애플리케이션에 들어가서 위치정보 서비스를 제공받던 기존 방식과는 달리 본 연구에서 제안하는 챗봇은 메시지 앱 내에서 대화형 방식으로 사용자에게 위치정보 서비스를 제공한다. 제안 챗봇은 Amazon Web Services 서버, Dialogflow API, ODSay API, 공공데이터 포탈 API 등을 통하여 구현되었다.
ICT의 발달과 사물인터넷(IoT), 센서 네트워킹 기술 등이 차세대 산업경쟁력으로 자리잡아감에 따라 각 지자체의 스마트시티 도입이 가속화 되고 있다. 스마트시티를 운영하기 위해서는 도시통합운영센터가 요구되어 지고 그 기반에 통합 플랫폼이 존재한다. 기존 스마트시티 플랫폼은 주로 2차원 지도 기반으로 CCTV정보, ITS 교통카메라 정보 등을 이용하여 서비스를 제공하고 있다. 보다 고도화된 스마트시티 서비스 제공을 위해 3차원 지도 정보, 건물과 시설물 단위정보, 대민 서비스를 위한 공공데이터포탈과의 연계 등이 요구되고 있다. 본 논문에서는 스마트시티 통합 플랫폼과 관련된 국내외 관련 개발 현황을 살펴보고, 현재 개발 중에 있는 BIM/GIS 상호운용 플랫폼과 외부데이터 연계방안을 제시하였다. BIM/GIS 플랫폼은 지도기반 위치정보와 건물정보를 연계하여 실내외의 끊임없는 공간정보서비스를 가능하게 한다. 본 플랫폼에 적용된 외부데이터는 V-World, 서울시 열린 데이터, 건축데이터개방이며, BIM/GIS 플랫폼과 연계하여 국토계획 구역정보, 서울시 대기오염정보, 건축물대장정보 등을 확인하였다. 이를 통해 고도화된 신개념 스마트시티 서비스를 제공할 수 있는 BIM/GIS 통합플랫폼의 개발 방향에 대해 제시하고자 한다.
건설사업을 수행하기 위해서는 건설사업과 직접 또는 간접적으로 연관된 다양한 정보들이 요구된다. 본 연구는 건설CALS 통합데이터베이스를 구축하기 위하여 핵심 성공 요인을 도출하고 공공부문의 정보화 사업과 데이터베이스의 조사를 통해 건설사업 수행에 필요한 연계 대상 정보를 선정하였다. 그리고, 선정된 정보를 프로젝트 기반 정보와 일반정보로 구분하여 각각의 정보통합 방안으로 지식관리시스템을 통한 연계와 메타데이터를 통한 중계연계 방식을 제안하고 포탈환경의 건설CALS 통합데이터베이스 구축 방안을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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