시맨틱 웹상에서 RDFS로 표현된 데이터의 사용 증가로 인하여, 대용량 데이터의 추론에 대한 많은 요구가 생겨나고 있다. 많은 연구자들은 대용량 온톨로지 추론을 수행하기 위해서 하둡과 같은 고가의 분산 프레임워크를 활용한다. 그러나, 적절한 사이즈의 RDFS 트리플 추론을 위해서는 굳이 고가의 분산 환경 시스템을 사용하지 않고 단일 머신에서도 논리적 프로그래밍을 이용하면 분산 환경과 유사한 추론 성능을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 단일 머신에 논리적 프로그래밍 방식을 적용한 대용량 RDFS 추론 기법을 제안하였고 다중 머신을 기반으로 한 분산 환경 시스템과 비교하여 2억개 정도의 트리플에 대한 RDFS 추론 시스템을 적용한 경우 분산환경과 비슷한 성능을 보이는 것을 실험적으로 증명하였다. 효율적인 추론을 위해 온톨로지 모델을 세부적으로 분리한 메타데이터 구조와 대용량 트리플의 색인 방안을 제안하고 이를 위해서 전체 트리플을 하나의 모델로 로딩하는 것이 아니라 각각 온톨로지 추론 규칙에 따라 적절한 트리플 집합을 선택하였다. 또한 논리 프로그래밍이 제공하는 Unification 알고리즘 기반의 트리플 매칭, 검색, Conjunctive 질의어 처리 기반을 활용하는 온톨로지 추론 방식을 제안한다. 제안된 기법이 적용된 추론 엔진을 LUBM1500(트리플 수 2억개) 에 대해서 실험한 결과 166K/sec의 추론 성능을 얻었는데 이는 8개의 노드(8 코아/노드)환경에서 맵-리듀스로 수행한 WebPIE의 185K/sec의 추론 속도와 유사함을 실험적으로 증명하였다. 따라서 단일 머신에서 수행되는 본 연구 결과는 트리플의 수가 2억개 정도까지는 분산환경시스템을 활용하지 않고도 분산환경 시스템과 비교해서 비슷한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
세계적으로 산학협력은 선택이 아니라 국가발전의 필연적인 구성요소이다. 산학협력의 부흥 결과는 국가의 필수적 경제발전의 요소로서 세계 주요국의 국가 정책에서도 중요한 위치를 차지한다. 미국, 캐나다, 핀란드, 스웨덴, 이스라엘 등 여러 국제환경의 변화 속에서도 경제적으로 지속적인 발전을 유지하고 있는 국가들의 경우 역사적으로 산학협력 제도를 성공적으로 정착하고 유지시켜 왔다. 본 연구에서는 산학협력 활성화를 위해서 국내외 산학협력프로그램 비교를 통해서 보다 현실성 있는 방법을 도출해 보고자 하였다. 연구결과 R&D 연구보상제도 프로그램으로 기술개발 특허의 성과급 지급에 대한 기준 마련을 필두로하여 공동개발의 경우 무상 기술이전 방침을 도출하였다. 또한 학생과 기업 그리고 대학이 공동으로 참여하는 공동역량강화프로그램으로 각종 지원사업시 가산점 및 평가지표 마련을 도출하였다. 그리고 취업과 창업을 동시에 강화하는 토탈관리 프로그램으로 관련 교육을 단계별 교육 체계로 전환하고 지역사회 주민에게도 교육의 혜택을 줄 수 있도록 해야한다. 마지막으로 지식재산권 전문가 매칭프로그램을 기술거래사 등을 바탕으로 최소단위 행정구역별로 전문가맵을 전국망으로 인터넷 정보검색서비스를 실시하고 동사무소 등에 전담인력을 배치하는 방안을 도출하였다.
스테레오 영상은 2-D 영상으로 분석할 수 없는 깊이(거리) 정보를 포함하고 있다. 하지만 연산을 통해서 거리정보를 얻을 수 있기 때문에 계산 값의 신뢰도가 낮고, 폐색된 공간 등의 영향으로 오차가 발생한다. 또한 Stereo Matching 시 Global Method를 사용할 경우, 많은 연산량에 따라 계산 시간이 오래 걸린다. 따라서 본 논문에서는 연산 시간이 짧고 더 높은 정확도를 갖는 Disparity Map을 구하는 방법을 제안한다. 특징 기반 영상분할 기법인 윤곽선 추출을 통해 정확도는 높이고 연산 시간은 줄였다. 컬러 기반 영상 분할 기법인 Color K-Means를 통해 관심 영역을 추출하고, 이를 기반으로 Loopy Belief Propagation(LBP)을 접목하였다. 제안하는 방법을 적용함으로 영상 내 물체들의 연관성을 고려한 보정이 가능하였고, 관심 영역 추출에 따라 연산 시간을 줄일 수 있었다. 실험 결과, 기존의 방법들보다 연산 시간이 짧고 정확도가 높은 Disparity Map을 얻을 수 있었다.
최근 탄소중립의 대안으로 떠오르고 있는 자전거의 통행행태를 파악하기 위하여 경유지를 고려한 통행발생량을 추정하고자 하였다. 서울시 공공자전거인 '따릉이'의 GPS 주행궤적 데이터를 이용하여 통행에서의 중간 경유지인 체류 지점을 파악하고, 인구, 토지이용, 물리적인 특성을 반영한 통행발생량 모형을 분석하였다. 맵매칭과 체류 지점 탐지 알고리즘을 이용하여 체류 지점을 추정한 결과, 전체 통행의 약 12.1%에서 체류 지점이 나타났다. 체류가 발생한 통행은 비체류에 비해 평균 이용거리와 이용시간이 더 길며, 체류 지점이 집중되는 시간대는 오전 첨두시와 오후 첨두시 사이의 비첨두시인 것으로 나타났다. 시각화 분석에 따르면 공원 및 레저 시설, 업무시설에서 주로 체류 지점이 나타났다. 체류 지점을 고려하기 위하여 기존의 대여소 기반이 아닌 육각격자를 분석단위로 설정하였으며, 영과잉 음이항(Zero-Inflated Negative Binomial, ZINB) 모형을 이용하여 체류 지점을 고려한 통행발생량을 추정하였다. 분석결과, 자전거전용도로 및 자전거·보행자겸용도로(분리형)와 같이 자전거 이용자의 안전이 확보된 자전거 인프라에서 통행발생량 및 체류 지점에서 발생한 통행이 많은 것으로 나타났다. 또한 공공자전거는 대중교통의 접근수단으로서 퍼스트&라스트 마일 수단의 역할을 하며, 생활중심지와 고용중심지에서 통행발생량이 커지는 것으로 나타났다. 이러한 분석 결과를 토대로 자전거 인프라의 추가 확충 계획 시 이용자의 안전시설 및 공간 확보가 우선돼야 하며, 대중교통과 연계한 자전거 인프라 시설 보급방안의 수립이 필요한 것으로 보인다.
통행기종점(Origin-Destination)은 경로 선택 및 통행 배정 등 교통계획 측면에서 중요한 정보 중 하나이다. O/D 예측은 대부분 현장 조사나 가구 면접조사를 통하여 표본 O/D를 산출하고 이를 전수화하는 것이 전통적인 방법이고, 가로 교통량과 통행배정모형과의 상호관계 속에서 동적 O/D를 추정하고자 하는 연구도 있다. 그러나, 최근에는 휴대폰 보급의 괄목할만한 증대에 따라 휴대폰 정보를 이용하여 O/D를 추정하는 연구에 관심이 기울어지고 있다. 본 연구에서는 휴대폰 기지국 정보를 이용한 O/D 추정 방법론을 제시하고, 휴대폰 기지국 기반 O/D를 행정동 기반 O/D로 변환하는 방법론을 제시한다. 연구를 위해 청주시에서 운행중인 택시에 GPS 장비 및 휴대폰 거치대를 설치하여 GPS 위치 좌표, 휴대폰 기지국 좌표를 수집하였고, 이중 3주간의 자료를 디지털 맵에 맵매칭시켜 기지국 위치 기반 O/D와 GPS 위치 기반 O/D를 산출하였다. GPS 위치 기반 O/D를 이용하여 주간 O/D 통행패턴, 주중 O/D와 주말 O/D 통행패턴, 일평균 O/D와 오전${\cdot}$오후 첨두시 O/D 통행패턴 사이의 관계를 산점도 및 상관계수로부터 유추한 견과, 주중 O/D와 주말 O/D간에는 통행패턴의 차이가 있으며, 오전 첨두시와 오후 첨두시의 통행패턴 역시 차이가 아는 것을 확인할 수 있었다. 휴대폰 기지국 기반 O/D를 행정동 기반 O/D화하는 방법으로 GPS 분포비를 이용한 방법과 기지국 커버리지 면적비를 이용한 방법을 제시하였으며, 두 방법 모두 참 O/D라 생각할 수 있는 GPS 위치 기반 O/D와 크게 다르지 않은 것을 상관계수, 평균절대오차율(MAE), 제곱근 평균제곱오차(RMSE)를 통하여 확인하였다. 향후 휴대폰 정보만을 이용하는 경우에는 휴대폰 기지국 커버리지 면적비를 이용하는 방법을 이용하면 O/D를 추정할 수 있을 것으로 판단된다. 또한 현재의 표본 택시 O/D를 전수화하는 방법도 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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