시맨틱 웹 기술은 웹의 초창기부터 다양한 연구와 표준이 개발되었지만 이를 활용한 데이터 서비스 분야는 그 역사에 비해 성공 사례가 부족한 것이 현실이다. 최근 웹 2.0을 시초로 링크드 데이터의 성장, 정부의 개방형 데이터 서비스, 소셜 웹 서비스의 등장으로 인해 웹의 구조적 데이터는 폭발적으로 성장해 왔으며, 대용량 시맨틱 웹 기반 서비스에 대한 요구와 연구가 진행되고 있다. 본 고에서는 킬러 애플리케이션으로서 기존 시맨틱 웹 기반 검색 기술의 문제점들을 알아보고 이를 해결하기 위해 최근 화두로 떠오르는 빅데이터(Big Data) 기술 요소인 하둡(Hadoop) 및 NoSQL을 활용하여 대용량 시맨틱 웹 데이터를 활용한 Daum의 영화/음악/인물 기반 의미 검색 및 의학 LOD를 기반한 검색 서비스 개발 사례를 제시한다. 이를 토대로 이종 모델 데이터간 연결 및 실시간 데이터 리비전 관리 등 한계점들을 살펴보고 향후 대용량 공공 데이터 활용을 위한 방향을 모색해 본다.
본 연구의 목적은 GPS관측에 의한 세계측지계 성과의 산출방안을 연구하는데 그 목적이 있다. GPS 관측 데이터와 상시관측소의 데이터를 활용하여 세계측지계 성과를 산출하기 위한 방안을 연구한다. GPS 관측 데이터의 후처리 결과 상시관측소의 데이터를 사용하지 않았을 경우와 사용하였을 경우의 폐합차를 분석한 결과 모두 정밀1차 기준점 측량작업규정에 만족함을 알 수 있었다. 또한 GPS상시관측소의 데이터를 활용하여 각 측점 지점의 좌표를 산출한 결과, 상시관측소 3개소의 데이터를 사용하였을 경우에 비해 사용하지 않았을 경우의 오차가 가장 크게 나타났으며 1개소 사용, 2개소 사용할 때 점차적으로 오차가 감소하고 있음을 알 수 있었다. 따라서 상시관측소를 고정점으로 사용하되 적어도 3점이상의 점을 사용하여야 함을 알 수 있었다. 본 연구는 제한된 일부 지역을 대상으로 GPS 상시관측소의 관측 데이터를 사용하여 세계측지계의 성과를 산출 한 연구로 향후 광범위한 지역에서의 GPS 상시관측소의 활용에 대한 심도 있는 연구가 진행되어야 할 것이다.
위성데이터를 활용한 시계열 데이터는 다양한 분야에서 변화 탐지와 모니터링에 필수적인 자료로 활용되고 있다. 시계열 데이터 생성에 관한 선행 연구에서는 데이터의 통일성을 유지하기 위해 주로 단일 영상을 기반으로 분석하는 방식이 사용되었다. 또한 공간 및 시간 해상도 향상을 위해 다종 영상을 활용하는 연구도 활발하게 진행되고 있다. 시계열 데이터의 중요성은 계속해서 강조되지만, 데이터를 자동으로 수집하고 가공하여 연구에 활용하기 위한 산출물은 아직 제공되지 않고 있다. 따라서 이러한 한계를 극복하기 위해 본 논문에서는 사용자가 설정한 지역의 위성정보를 자동으로 수집하고 시계열 데이터를 생성하는 기능을 제안한다. 본 연구는 한 종류의 위성영상뿐만 아니라 동일 지역의 여러 위성데이터를 수집하고 이를 시계열 데이터로 변환하여 산출물을 생성하는 것을 목표로 하며, 이를 위한 위성영상 자동 수집 시스템을 개발하였다. 이 시스템을 활용하면 사용자는 관심 있는 지역을 설정함으로써 해당 지역에 맞게 데이터가 수집되고 Crop되어 즉시 활용할 수 있는 데이터를 생성할 수 있다. 실험 결과로는 웹 상에서 무료로 제공되는 Landsat-8/9 OLI 및 Sentinel-2 A/B 영상의 자동 획득이 가능함을 확인하였으며, 수동 입력을 통해 별도의 고해상도 위성영상도 함께 처리할 수 있었다. 고해상도 위성영상을 기준으로 자동 수집 및 편집된 영상 간의 정확도를 비교하고 육안 분석을 수행한 결과, 큰 오차 없이 결과물을 생성할 수 있음을 확인했다. 이후 시계열 데이터 간 상대적 위치 오차 최소화 및 좌표가 획득되어 있지 않은 데이터 처리 등에 대한 연구 및 다양한 위성영상을 활용한 시계열 데이터 생성 기능 추가가 계획되어 있다. 위성영상을 활용한 시계열 데이터의 생성 방법이 정립되고, 국토위성, 농림위성과 같은 국내 위성정보를 이용한 시계열 데이터가 효과적으로 활용될 경우, 국토·농림·산업·해양 분야에서 다양한 응용 가능성이 기대된다.
최근 사용자들의 대량의 디지털 데이터들이 급격히 증가하면서 이종산업간 빅데이터가 제한된 시간에 빠르게 저장하고 활용할 수 있는 백업 고속화기술이 요구되고 있다. 이종 산업사이에서 사용자의 행동 패턴을 이용한 ICT 융합기술과 데이터 융합기술이 빅데이터 활용에 대한 사업부문 측면에서 빅데이터 활용 분야와 그룹차원의 데이터 활용 관점과 이종 산업간 데이터 활용 융합 관점 기업 간 또는 이종 산업 간에 데이터를 융합하여 각자가 구축해 놓은 기반을 함께 활용하는 사례를 통해서 각 기업간의 유 무선 융합 신규서비스 발굴 등을 고찰해 보았다.
본 연구는 국내 대학생들의 가장 큰 고민인 진로 문제에 대한 원인과 이를 해결하기 위한 국내 외 대학의 정보기술을 활용한 문제해결 사례 연구와 진로 조언을 위한 데이터 수집 유형 및 수집방법 연구를 통해 AI를 활용한 대학생 진로조언 시스템 모델을 제안하고자 한다. 데이터 분석 및 AI와 같은 정보기술을 활용하여 대학생들의 진로 문제 해결을 위해서는 조언과 학습을 위한 데이터의 수집이 가장 중요하다. 그러나 대학들 역시 학생들에게 진로 문제에 대해 조언할 수 있는 내부 데이터의 부족으로 정보기술을 활용한 진로 문제 해결방법에 대한 연구가 활발히 진행되지 못하고 있다. 본 논문에서는 대학생들의 진로 조언을 위해 공공 데이터와 대학 내부 민간기관 지자체에서 수집 가능한 진로 조언 데이터의 유형과 수집 방법 및 활용 방안에 대한 연구와 이를 활용하여 대학생 진로조언 시스템 모델을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 베이지안 네트워크를 기반으로 생성하고 평가한 가상예제를 활용하여 범주속성 및 수치속성 데이터에 대한 분류 성능을 향상시키는 방안을 제안한다. 가상예제를 활용하는 종래의 연구들은 주로 수치 속성 데이터를 대상으로 한 반면 본 연구에서는 범주속성 데이터에 대해서도 가상예제를 적용하여 효과를 확인하였다. 그리고 대상 도메인에 특화된 지식을 활용하여 특정 학습 알고리즘의 성능을 향상시키는 것을 목표로 한 기존 연구들과는 달리 본 연구에서는 도메인에 특화된 지식을 활용하는 대신 주어진 훈련 집합을 기반으로 만든 베이지안 네트워크로부터 가상예제를 생성하고, 그 예제가 네트워크의 조건부 우도를 증가시키는데 기여할 경우 유용한 것으로 선별한다. 이러한 생성 및 선별과정을 반복하여 적절한 크기의 가상예제 집합을 수집하여 사용한다. 범주 속성 데이터와 수치 속성을 포함한 데이터를 대상으로 한 실험 결과, 여러 가지 학습 모델의 성능이 향상됨을 확인하였다.
최근 드론산업이 발전하면서 다양한 드론 활용방법에 대한 연구와 특허 출원이 진행되고 있다. 드론에서 촬영된 사진은 실종자 수색, 농작물 생육 분석 등 다양한 목적을 위해서 활용되고 있으며, 다양한 분야에서 연구개발이 이루어지고 있다. 사진에 저장되는 정보는 실제 촬영 이미지와 다양한 메타데이터를 포함하고 있으나, 카메라 제조사별로 포함되는 메타데이터의 구성이 상이한 상태이다. 본고에서는 드론에서 촬영된 사진내의 메타데이터를 사전에 정의된 표준 명세를 만족할 수 있도록 메타데이터를 정합하는 응용프로그램을 제시하였다. 본 프로그램을 활용하여 현재 수행중인 DNA+드론기술 개발과제의 참여기업들이 촬영한 드론 사진내의 메타데이터의 표준화를 함으로써, 이를 활용하여 다양한 응용 기술 개발을 담당하는 참여기업들이 표준화된 데이터를 활용하여 보다 용이하게 개발이 가능할 것으로 예상된다.
가뭄은 강수, 증발산, 대기온도, 토양수분 등 다양한 수문기상학적 인자들이 복합적으로 작용하여 발생되기 때문에 가뭄의 정확한 사상을 분석하는 것은 매우 어렵다. 또한 어떤 요인을 중심으로 고려하느냐에 따라 가뭄은 다양한 시각으로 정의되고 있다. 일정기간 평균 강수량보다 적은 강수로 인해 건조한 날이 지속되는 것, 즉 기상요소를 중심으로 가뭄을 정의하는 것을 기상학적 가뭄이라 하며, 작물의 생육에 필요한 수분을 중심으로 고려하는 것을 농업적 가뭄이라 한다. 또한 하천유량, 댐 저수량 등 전반적인 수자원 공급원의 부족을 수문학적 가뭄이라 한다. 이와 같이 다양하게 나타는 가뭄의 발생특성을 정량적으로 해석하기 위해 다양한 가뭄지수가 개발되어 왔다. 그러나 현재까지 개발된 가뭄지수들은 공통적으로 정형데이터를 활용하여 산정한다. 하지만 최근에는 비정형데이터를 활용하여 지수(Index)를 산정하거나, 재난관리에 적용하는 등 비정형 데이터의 활용이 급증하고 있다. 따라서 본 연구에서는 비정형 데이터(뉴스 데이터)를 활용하여 가뭄지수를 산정하고 기존의 가뭄지수들과의 상관성 분석을 실시 한 뒤, 지수결합을 통해 가뭄사상 분석의 새로운 방안을 제시하고자 하였다. 본 연구의 공간적범위는 2014~2015 충남서북부가뭄 지역 중 가장 큰 피해를 입었던 보령지역으로 선정하였으며 시간적범위는 2013~2016년으로 설정하였다. 비정형 데이터의 구축은 크롤링(Crawling)을 활용하여 네이버 뉴스의 기사를 수집하였으며 자료의 신뢰성을 위해 URL이 동일한 중복기사 및 '보령', '가뭄' 단어가 없는 기사는 제거하였다. 구축된 데이터를 기반으로 월별 빈도를 산출하고 표준점수(Z-score)로 환산하여 가뭄지수를 산정하였다. 산정된 가뭄지수가 어떤 가뭄의 유형(기상학적, 농업적, 수문학적)을 보이는지 확인하기 위해 기존의 가뭄지수들과 상관성분석을 실시하였으며, 가장 높은 상관성을 보이는 가뭄지수와 결합을 통해 새로운 가뭄 사상을 분석하였다. 본 연구에서 진행한 가뭄사상 분석은 향후 가뭄만이 아니라 다양한 재난분야에서 비정형 데이터를 활용한 분석의 기초로자료로 활용될 수 있을 것이다.
국방산업에 관련된 데이터의 양적팽창과 기술성장에 따라, 유의미한 품질정보를 추출하고 이를 통해 정책 제정 및 품질보증 업무에 활용하는 것이 요구되고 있다. 데이터에 기반한 경향 파악 및 의사결정 도출은 다수의 상황에 유연하게 대처할 수 있도록 하여 업무의 생산성을 높이고 새로운 기회를 발견하는 핵심 수단으로 활용될 수 있다. 따라서 국방산업에서는 개발단계부터 양산단계까지 다양한 품질정보들을 수집하고 이를 활용할 수 있도록 빅데이터 기반의 업무체계 구축이 필요하며, 축적된 정보를 활용하기 위한 방안이 필요하다. 본 연구는 정보체계 운용을 통해 신뢰성이 확보된 군수품의 품질정보를 수집하여 정형화된 빅데이터를 구축하는 방안을 제시하였으며, 사용자가 이를 활용할 수 있는 종합표준플랫폼을 제시하였다. 제안된 종합표준플랫폼은 군수품시험성적서 정보시스템(Test Report Information Service for Military Supplies, TRIS 시스템) 구축을 통하여 수행하였으며, TRIS 시스템을 통해 축적되는 정형 데이터의 활용방안을 제안하였다. 더불어 국방산업 비정형 데이터 활용방안에 대해 연구하였다. 본 연구의 결과는 향후 국방산업의 데이터 인프라 형성에 기여할 것으로 기대되며, 종합표준플랫폼을 통해 수집된 정보들은 군수품 품질보증에 관한 무기체계 별 전략 수립 및 동향 파악에 유용하게 활용될 것이다.
전자상거래와 고객관계관리에서 고객의 개인화를 위해 사용되는 협동적 필터링 방안은 고객이 상품에 대해 표시한 선호도에 기반을 두어 선호도가 유사한 사용자를 찾고, 유사한 사용자의 선호도를 활용하여 추천할 상품을 선정하는 방안이다. 고객간의 유사도 계산과 상품에 대한 선호도 계산을 위한 다양한 방안들의 계산식에 대해서는 명확하게 정의되어 있으나, 이에 활용되는 데이터의 선정에 대해서는 명확한 규정이나 가이드라인이 존재하지 않는다. 즉, 몇 번 이상의 선호도를 표시한 사용자를 대상으로 추천을 수행할 것인지, 혹은 몇 번 이상 선호도가 표시된 상품을 추천에 활용할 것인지와 같은 데이터 선정에 활용되는 계수와 협동적 필터링의 추천 성과간의 관계에 대한 연구는 아직 부족하다. 본 연구에서는 협동적 필터링의 연구에 많이 활용되는 EachMovie 데이터를 가지고 협동적 필터링의 계수와 추천 성과간의 관계에 대해 실험적으로 연구하였다. 첫 번째는 몇 번 이상 선호도를 표시한 사용자를 협동적 필터링에 활용하는 것이 추천 성과를 높일 수 있는지에 대해 연구하였으며, 두 번째는 몇 번 이상 선호도가 표시된 상품을 고객에게 추천하는 것이 협동적 필터링의 추천 성과를 높일 수 있는가에 대한 연구를 수행하였다. 계수와 추천 성과간의 관계에 대한 두 가지 실험에서 선호도 표시의 한계가치(marginal value)가 점진적으로 감소하는 것을 볼 수 있었다. 본 연구의 결과는 협동적 필터링의 수행을 위한 효과적인 데이터의 선정에 도움을 줄 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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