본 논문에서는 가상 상황속의 사건들에 역사적 맥락을 부여하기 위한 통합적 직관적 정보표현구조로서 시공간 그래프(Spatio-Temporal Graph)를 설계하고 구현하였다. 일반적으로 사건은 공간뿐 아니라 시간을 점유함으로써 역사적 사실이 된다. 따라서 가상 상황을 시뮬레이션하기 위해서는 공간적 측면을 표현하기 위한 삼차원 정보구조에 시간적 측면을 더한 다차원적인 맥락에 사건들을 위치시키는 일이 핵심적 기초가 된다. 이러한 다차원적 맥락은 온톨로지 뷰, 인스턴스 뷰, 시공간 뷰, 실제 뷰 등과 같은 여러 수준에서의 통합적 직관적 지식표현수단들을 통해 구현된다. 이와 같이 구현된 시공간 그래프에 기반한 시뮬레이션 시스템에 예제 시나리오를 적용하여 실용성을 검증한다. 본 기술은 지능형 교육시스템이나 차세대 시뮬레이션 게임 등에 필수적인 다양한 상황들을 제공하는 시뮬레이션 시스템의 중심요소가 된다.
소셜 애플리케이션은 GPS 센서가 내장된 스마트폰의 보급과 더불어 위치 기반 서비스와 융합된 형태로 발전하고 있다. 기존의 위치기반 서비스는 물류관제, 교통관제, 주문배달 등의 실시간 서비스 제공에 초점을 맞추었기 때문에, 소셜 애플리케이션에서 제공하는 취미, 선호도 기반의 추천 서비스 등의 개인화 서비스 제공에 적합하지 않다. 본 연구에서는 개인화된 소셜 애플리케이션에 적용 가능한 시공간 데이터의 그래프 모델링 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 시공간 데이터 모델링 기법의 유용성을 보인다.
최근 환율 예측에 관한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 이러한 추세에 대응하여 본 연구에서는 Pearson 상관 계수 및 상호 정보를 사용하여 외환 시장의 환율 변동을 분석하는 다중 연결 네트워크를 구축하였다. 본 연구에서는 이러한 구성된 환율 변화에 대한 시공간 의존성 네트워크를 만들고 그래프 기계 학습의 잠재력을 조사하여 예측 정확도를 향상시키려고 노력하였다. 본 연구 결과는 선형 및 비선형 종속 네트워크 모두에 대해 그래프 신경망을 활용한 임베딩을 활용하여 기존의 기계 학습 알고리즘과 결합시킬 경우 환율 변화의 예측력이 향상될 수 있음을 경험적으로 확인하였다. 특히, 이러한 결과는 통화 간 상호 의존성에만 의존하여 추가 데이터 없이 달성되었다. 이 접근 방식은 데이터 효율성을 강화하고 그래프 시각화를 통해 설명력 있는 통찰력을 제공하며 주어진 데이터 세트 내에서 효과적인 데이터를 생성하여 예측력을 높이는 결과로 해석할 수 있다.
현대의 산업화가 급격히 발전되면서 유한한 에너지에 대한 고갈 및 환경 문제가 더욱 심각해지고 있다. 이와 같은 문제들을 해결하기 위한 하나의 방법으로서 대체에너지 관리 및 서비스의 필요성이 크게 요구되고 있다. 이 논문은 국내 지역에서 측정된 대체에너지 데이터에 대한 실시간 시공간 대체에너지 관리기를 설계한다. 시공간 대체에너지 관리기는 시공간 질의 처리기, 실시간 데이터 처리기, 공간 객체 관리기, 웹 GIS 서버로 구성된다. 또한 주기적으로 측정되는 대체에너지 관련 데이터를 실시간으로 처리하여 시공간 데이터베이스를 구축하고, 웹에서 다양한 형태로 정보를 제공하는 기능을 포함한다. 시공간 질의 처리기에서 실행된 결과를 텍스트 형태로만 제시하지 않고, 그래프, 등고선, 지도정보 등과 같은 다양한 시각화를 통한 검색 서비스를 제공한다.
POI (Point-of-Interest) 추천은 다양한 위치 기반 서비스에서 중요한 역할을 있다. 기존 연구에서는 사용자의 모바일 선호도를 모델링하기 위해 과거의 체크인의 공간-시간적 관계를 추출한다. 그러나 사용자 궤적에 숨겨진 개인 방문 경향을 반영할 수 있는 structured feature 는 잘 활용되지 않는다. 이 논문에서는 궤적 그래프를 결합한 시공간 인식 attention 네트워크를 제안한다. 개인의 선호도가 시간이 지남에 따라 변할 수 있다는 점을 고려하면 Dynamic GCN (Graph Convolution Network) 모듈은 POI 들의 공간적 상관관계를 동적으로 집계할 수 있다. LBSN (Location-Based Social Networks) 데이터 세트에서 검증된 새 모델은 기존 모델보다 약 9.0% 성능이 뛰어나다.
본 논문에서는 시공간 그래프를 이용하여 가상세계의 구성요소인 상황들에 역사적 맥락을 부여하고, 온톨로지를 사용하여 상황의 구성요소인 객체와 관계 및 사건에 관한 체계적 표현이 가능하게 하였다. 이를 위해 시간적 측면에서 과거, 현재 뿐 아니라 미래까지 포괄적으로 표현하고, 공간을 효율적이면서도 직관적으로 표현할 수 있는 방법을 개발하였다. 이 표현구조는 전체적으로 물리적 계층, 논리적 계층 그리고 개념적 계층들로 구성하되 계층들 간의 상호연관성을 종합적으로 표현하여 각 계층에 상응하는 세계들 속의 사건들을 역사적으로 의미있게 시뮬레이션할 수 있게 한다. 이러한 지식표현구조는 가상세계를 이루는 상황들을 시뮬레이션하는 바탕으로 사용하는 동시에, 가상세계 거주자들이 상황을 판단하고 평가를 내리는데 필요한 개별적인 지식을 구현하는데도 사용한다. 다층적 구조의 가상세계에다 시간적 변화를 추가로 수용할 수 있는 다차원의 복합지식구조를 개발함으로써 역사 속에서 상황의 다양성을 극대화 할 수 있는 가상세계 시뮬레이션의 기본 토대가 마련되게 된다.
온라인 커뮤니티에서는 많은 수의 참여자들이 시공간적인 제약을 받지 않고 서로간의 다양한 의견을 댓글로 교환한다. 온라인 공간은 시공간적인 제약으로부터 자유롭기 때문에 신속하고 자유로운 의사소통을 가능하게 하지만, 동시에 불필요한 언쟁과 갈등을 쉽게 유발시킬 수 있다는 문제점이 있다. 토론 과정에서 형성되는 참여자 간의 네트워크는 참여자들 간의 대립 양상을 파악하고 앞으로 일어날 분쟁을 예측하여 방지하기 위한 중요한 단서가 된다. 본 논문에서는 온라인 커뮤니티에서의 댓글 교환으로 나타나는 사용자 토론 네트워크상에서 관찰되는 집단의 극성을 분석하기 위한 이분그래프 기반의 정량적 지표를 제안한다. 제안 기법은 댓글 교환 정보를 이용하여 사용자 상호작용 네트워크 그래프를 구성하고, 구성한 그래프 상에서 최대신장트리를 구한 후 버텍스 컬러링을 통하여 사용자를 두 부분집합으로 분할한다. 분할된 사용자 집합 간의 댓글 교환 비율을 이용하여 극성 지표를 계산함으로써 주어진 토론의 참가자들이 양분화된 정도를 정량적으로 측정한다. 실험을 통해 제안 기법이 진영의 양분화를 탐지하는데 효과적임을 보임과 동시에 온라인 커뮤니티에서 발생하는 개별 토론의 참여자들이 두 진영으로 양분되어 논쟁을 벌이는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 온톨로지 기반의 가상세계를 구현하고, 그 구현된 가상세계의 거주자가 경험하는 정보를 이미 정의된 지식구조로 저장하여, 재사용성과 다양성을 보장한다. 시간의 흐름과 공간적 위치 관계의 표현을 위한 S-T(시공간) 그래프와 일련의 정의된 사건과 이벤트가 가상세계 거주자인 에이전트의 지식구조에 맞게 변형, 축소된 후에 저장되어 최종적으로 에이전트를 둘러싼 환경변화자체가 에이전트의 의사결정을 좌우하지 않고, 에이전트의 지식을 기반으로 에이전트 자신의 의사결정 시스템에 따라 환경에 대응하는 다양한 행동을 보여준다. 이러한 에이전트의 지식구조를 구현하기 위하여 기본적으로 온톨로지라는 가상세계 자체를 아우르는 추상화 모델이 필요하며, 이 모델을 상속하여 실세계의 Object들을 정의 해 나간다. 정의된 온톨로지를 기반으로 가상세계에 Object들을 등장 시키고, 시공간적 변화에 따른 정보들이 에이전트의 지식구조로 변형되어 저장되어 진다, 이렇게 저장된 정보들이 에이전트의 의사결정 시스템에 적용되어 에이전트의 다양한 행위를 보장 할 수 있다.
지적 객체는 지적소유변경, 토지 분할/합병, 토지 영역경계 변경 등의 사건이 발생함으로써 비공간 또는 공간 속성이 변경된다. 이러한 변경에 대한 정보는 지적 객체의 이력으로써 지적 관리 시스템에 저장된다. 사용자는 단일 지적 객체가 가지는 전체 이력 또는 특정 시점이나 기간 동안의 지적 객체 상태에 대한 질의를 수행할 수 있고, 과거 지적 객체가 가졌던 속성 및 형태를 확인하거나 현재의 속성 및 상태와 비교하여 지적 객체의 소유변경 내용, 행정구역상 지번/지목의 변경 과정, 영역 경게 변경 과정 등과 같은 정보를 얻을 수 있다. 이 논문은 시간 지원 지적 관리 시스템에 사건 지향 시공간 데이터 모델인 이력 그래프 데이터모델을 적용하고 객체 단위 이력 질의를 위한 시공간 연산자를 제안함으로써 시간 지원 지적 관리 시스템을 위한 객체 이력 관리 기법에 대해 설명한다.
웹 뉴스 기사는 태풍과 같은 재해 발생상황에 대한 신속하고 정확한 정보를 포함하고 있다. 예를 들어, 태풍의 발생시점, 이동·예측경로, 피해·사고 현황 등 유용한 정보를 텍스트, 이미지, 동영상의 형태로 관련 상황정보를 전달한다. 그러나 대부분의 재해재난 관련 뉴스 기사는 특정 시점의 정보만을 웹페이지 형태로 제공하므로, 시계열 측면의 연결성을 지니는 기사들에 대한 정보를 전달하기 어렵다. 또한 시간적 변화에 따라 기사 내용에 포함된 장소, 지역, 건물 등의 지명에 대한 공간적 정보를 지도와 연계하여 정보를 전달하는데 한계가 있어, 시공간적 변화에 따른 특정 재해재난 상황정보에 대한 전체적인 현황파악이 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 데이터 시각화 측면에서 이러한 한계를 극복하기 위해, 1) 웹크롤링을 통해 구축된 뉴스 빅데이터를 자연어 처리를 통해 태풍과 관련된 뉴스 기사들을 추출하였고, 2) 시공간적 관련 정보를 지식그래프로 구축하였고, 이를 통해 최근 발생한 태풍 사건들과 관련된 뉴스 정보를 시계열 특성을 고려하여 3) 인터렉티브 지도 기반의 태풍 상황정보를 시각화하는 방안을 연구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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