• 정보화정책
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• 제30권3호
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• pp.29-48
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• 2023

디지털전환과 AI·데이터시대가 심화되면서 데이터의 원활한 흐름과 활용을 위한 데이터 정책, 그리고 그 의사결정 구조로서의 데이터 거버넌스에 대한 관심이 증대되고 있다. 기존의 데이터 거버넌스 연구들을 살펴보면, 데이터 거버넌스 자체의 측정이나 사례 분석은 많이 이루어지고 있으나 실증연구가 부족한 것으로 보인다. 이 논문에서는 데이터 거버넌스의 구성요소 간 구조적 관계와 그것이 목표로 하는 데이터 융합이나 데이터기반행정 등에 미치는 영향을 실증하고자 하였다. 첫째, 데이터 거버넌스에 대한 다양한 정의와 구성요소 및 유형화의 방식, 이를 적용한 선행연구들을 살펴보고, 공공 부문에 특화된 데이터 정책 관점의 정의를 개발하여 적용하였다. 둘째, 분석틀과 가설을 설정하고, 검증을 위해 한국행정연구원의 '공공데이터 정책 활용 실태조사' 자료를 분석하였다. 분석 결과, 데이터 거버넌스 구성요소 중 조직 요소가 제도 요소와 기술 요소 사이에서 매개적 효과를 나타내었고, 제도 요소와 기술 요소가 데이터 융합이나 데이터기반행정에 통계적으로 유의한 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 데이터 거버넌스에서 법제도의 개선과 개발에 대한 관심과 투자, 데이터 기술의 수단과 목적에 대한 명확화, 데이터 조직과 인력에 대한 관심과 실제적으로 작동할 수 있는 메커니즘의 개발 등, 몇 가지 중요한 정책적 시사점을 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.568-571
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• 2007

본 연구에서는 차량검지시스템을 이용하여 메타데이터의 검지시스템의 하드웨어와 소프트웨어가 도로에 적합한 시스템이 되도록 실험을 통하여 이를 검증하고, 표준화를 위해 제안하였다. 첫째, 교통정보를 메타데이터하고자 할 때 그 구축범위가 너무 광범위한 점을 보완하여 시내 교통정보의 범위를 줄이고자 적용범위로 VDS(차량검지시스템 : Vehicle Detection System)의 메타데이터 구성요소에 대한 표준을 마련하였다. 둘째, 본 표준에서는 차량의 속도, 단위 시간당 차량의 통과수 및 점유시간 등을 조사할 수 있는 VDS의 메타데이터 구성요소를 추출하고 데이터 요소에 대한 정의 및 기술형식을 정의하였다. 셋째, VDS의 메타데이터 표준지정은 교통정보의 데이터 요소 및 형식을 동일하게 사용하도록 함으로써 상이한 개발업체에 의해 개발된 시스템의 교통정보를 일관성 있게 표현할 수 있다. 넷째, 본 표준은 VDS 메타데이터의 데이터 요소명을 표준화하기 위해서 Data Dictionary를 구축하여 실제 데이터 요소에서 data dictionary에서 정의된 약어들의 조합으로 표시하여 데이터 모델링시 유용하게 쓰일 수 있도록 하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.101-108
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• 2008

건물의 3차원 모델링은 3차원 공간정보를 구축하는데 있어서 매우 중요한 요소이다. 기존의 3차원 건물 모델링은 대부분 입체 항공사진을 이용하여 도화사에 의해 수동으로 진행되어 많은 시간과 비용이 소요된다. 이러한 한계를 극복하기 위한 방안으로 최근에는 항공라이다(LiDAR) 데이터를 이용한 모델링 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 항공라이다 데이터를 이용한 3차원 모델링 연구는 항공라이다 점 데이터를 보간 과정을 통하여 픽셀구조로 변환하거나 수치지도, 항공영상 등의 이종 데이터간의 융합을 통하여 건물을 모델링하는 방안 등을 제시하였다. 본 논문은 기존 건물 모델링 기법에서 사용되었던 점 데이터의 픽셀구조로의 변환 및 이종 데이터간의 융합 등의 방법을 배제하고 항공라이다 데이터만을 이용한 건물의 자동 모델링 방법을 제안하였다. 건물지붕에 대한 항공라이다 데이터를 3차원 공간상에서 재귀적으로 분할하여 패치(patch)를 구성하고, 동일한 속성을 갖는 패치들을 병합하여 건물의 구성요소를 추출한다. 추출되어진 건물의 구성요소를 대표하는 모델을 생성하여 전체적인 건물의 3차원 모델을 구성한다. 항공라이다 데이터를 이용하여 제안된 방법으로 실험한 결과, 다양한 형태의 건물 모델을 자동으로 구성할 수 있었다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제27권6호
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• pp.653-662
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• 2014

구조실험을 위한 데이터 저장소는 구조실험에 관련된 실험정보를 구조공학자와 연구자들이 편리하게 저장하고 열람할 수 있도록 효율적인 구성을 가져야 한다. 데이터 저장소에 대한 평가는 데이터 저장소 자체적인 구성에 대한 평가와 데이터 저장소에 저장된 실제 정보의 구성에 대한 평가로 나눌 수 있다. 데이터 저장소의 자체적인 구성은 클래스로 나타낼 수 있고 데이터 저장소 내에 저장된 실제의 실험정보는 객체로 표현할 수 있는데 본 논문은 클래스와 객체가 가지고 있는 속성구성에 대한 평가요소를 제안한다. 클래스의 속성구성 평가요소로는 클래스내 속성수와 구체적인 값 또는 객체에 의해 구분한 속성의 종류별 수 등이 있는데 이러한 평가요소들을 이용하여 데이터 저장소가 정한 구성을 이해할 수 있다. 객체의 속성구성 평가요소로는 객체내 값있는 속성수 등이 있는데 데이터 저장소내의 실제 실험정보가 레벨별로 어떻게 저장되어 있는가를 파악할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (C)
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• pp.34-36
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• 2006

본 논문은 다양한 위치 획득 시스템에 따라 다른 형식을 가지는 위치 데이터와 이에 따른 표준의 차이를 해결하기 위해 DMLI(Description Model for Location Information)을 제안한다. DMLI는 다른 형식으로 표현된 위치 데이터에 대한 메타데이터를 재정의 하지 않고, 모두의 의미를 포괄하는 메타데이터로 재분류하는 분류체계 모델이다. DMLI는 시설물(Facility), 장소(Place), 서비스(Service) 요소들로 구성된다. 시설물은 공간을 정의하는 최상위 요소로 공간 사용목적과 용도 및 기능에 따른다. 장소는 시설물을 구성하는 최하위 요소다. 서비스는 장소에서 제공 가능한 서비스를 말한다. 또한 위치관련 메타데이터 요소간의 정보를 정의한 사전을 이용하여 기존의 위치 데이터에 대한 메타데이터 요소를 DMLI에서 제안한 메타데이터 요소로 변환이 가능하다. 사전을 이용함으로서 또 다른 형식의 위치 데이터가 입력되어도 DMLI 형식으로의 변환이 용의하다. DMLI 형식으로 재분류된 위치관련 메타데이터들은 공간 사용 목적과 제공 가능한 서비스를 명확히 표현한다. 또한 위치관련 검색, 통계 등의 서비스를 제공하는 어플리케이션을 통하여 다양하게 응용되어 사용된다.

• 기계저널
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• 제28권2호
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• pp.177-180
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• 1988

파괴안전설계를 하기 위하여 파괴역학원칙을 성공적으로 적용시키기 위해서는 주로 믿을 수 있는 크랙성장을 예측하는데 달려있다. 일정크기의 피로하중을 받는 구조물 구성요소의 경우 안전계수로 빈도수와 환경의 영향을 설명할 수 있다면 경험적인 데이터를 바탕으로 하여 그 피로거동은 상당히 쉽게 예상될 수 있다. 그러나 구조물 구성요소가 변화크기의 피로하중을 받는다면, 크랙성장예측을 위한 데이터를 마련하는데는 무엇보다도 그러한 변화크기의 피로하 중상태의 적용모델이 확실히 필요하며, 일어날 수 있는 여러 가지 상황들을 통합할 수 있는 모 델에 입각하여야 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권4호
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• pp.1-9
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• 2014

본 연구는 빅데이터 생태계의 개념 및 구성요소의 역할과 책임을 파악하여 빅데이터 산업이 활성화되기 위해서 필요한 전략을 도출하였다. 빅데이터 생태계의 구성요소는 거버넌스, 데이터 보유자, 서비스 이용자, 서비스 제공자, 인프라 제공자로 5개 구분하였다. 5개의 구성요소 간 역할과 책임을 통해 총 11개의 활성화 전략을 도출하였다. 또한 빅데이터 산업 활성화를 위해 선행연구자들이 주장한 내용을 요약 정리하여 총 12개의 활성화 방안을 제시하였다. 빅데이터 구성요소 간 활성화방안과 선행연구자들이 주장한 내용을 결합하여 본 연구에서 총 13개의 빅데이터 산업의 활성화 전략을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 빅데이터 산업 활성화 전략이 빅데이터 사업 및 정책방향과 계획 수립의 기본자료로 활용되기 위하여 빅데이터 산업 활성화에 긍정적인 영향을 제공할 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.648-651
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• 2022

Match-3 Game 은 스테이지 구성 및 난이도 설정이 중요한 게임이나 다양한 밸런스 요소로 인해 스테이지 구성에 중요한 요소인 난이도 설정에 많은 시간이 소요된다. 특히 게임을 플레이하는 유저가 재미를 느끼는 수준으로 난이도를 설정하는 것이 중요하며, 이를 자동화하기 위해 실제 유저의 플레이 데이터를 활용하여 사람과 유사한 수준의 자동 플레이 에이전트 개발이 진행되었다. 하지만 플레이 데이터의 확보는 쉽지 않기에 연구 방향은 플레이 데이터가 없는 강화학습으로 확장되고 있다. 스테이지 구성에 중요한 요소인 난이도를 설정하기 위함이라면 각 스테이지 간의 상대적인 난이도 차이를 파악하는 것으로 가능하다. 이를 위해 게임의 규칙을 학습한 강화학습 에이전트로 밸런스 요소의 변화에 따른 다양한 난이도의 스테이지를 50 회씩 플레이하여, 평균 획득 점수를 기준으로 스테이지 구성에 필요한 각 스테이지들의 난이도를 파악할 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.85-92
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• 2020

심층학습은 많은 양의 데이터셋을 학습에 활용하여 객체 분류, 검출, 분할 등의 영상 분석에 탁월한 성능을 나타내고 있다. 본 논문에서는 데이터셋의 종류가 다양한 얼굴 표정인식 데이터셋들을 활용하여 학습 데이터셋의 특성이 심층학습 성능에 영향을 줄 수 있음을 확인하고, 각 학습 데이터셋에 적합한 심층학습 모델의 구성 요소를 설정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 심층학습 모델의 성능에 영향을 주는 구성 요소인 활성함수, 그리고 최적화 알고리즘을 유전 알고리즘을 이용하여 선정한다. CK+, MMI, KDEF 데이터셋에 대해서 널리 활용되고 있는 심층학습 모델의 각 구성 요소별 다양한 알고리즘을 적용하여 성능을 비교 분석하고, 유전 알고리즘을 적용하여 최적의 구성 요소를 선정할 수 있음을 시뮬레이션을 통하여 확인한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제40권2호
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• pp.239-245
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• 2020

최근 BIM (Building Information Modeling)이 건설 산업계에서 폭넓게 활용되고 있다. 하지만 과거에 시공이 된 구조물에 경우 대부분 BIM이 구축되어 있지 않다. BIM이 구축되지 않은 구조물의 경우, 카메라로부터 얻은 2D 이미지에 SfM (Structure from Motion) 기법을 활용하면 3D 모델의 점군 데이터(Point cloud)를 생성하고 BIM을 구축할 수 있다. 하지만 이렇게 생성된 점군 데이터는 의미론적 정보가 포함되어 있지 않기 때문에, 수작업으로 구조물의 어떤 요소인지 분류해 주어야 한다. 따라서 본 연구에서는 구조물 구성요소를 분류하는 과정을 자동화하기 위하여 딥러닝을 적용하였다. 딥러닝 네트워크 구축에는 CNN (Convolutional Neural Network) 구조의 Inception-ResNet-v2를 사용하였고, 전이학습을 통하여 교량 구조물의 구성요소를 학습하였다. 개발된 시스템을 검증하기 위하여 수집한 데이터를 이용하여 구성요소를 분류한 결과, 교량의 구성요소를 96.13 %의 정확도로 분류할 수 있었다.