현재 내비게이션, 물류, 지도기반 매쉬업등 공간 데이터를 활용한 다양한 응용서비스가 활용되고 있다. 또한 향후 유비쿼터스 환경에서는 모바일 환경에서 공간 데이터 및 센서를 활용한 서비스들이 출현할 것으로 예상된다. 그러나 현재 모바일 GIS 시스템들은 유비쿼터스 환경에서 발생하는 다양한 데이터들을 처리해주지 못하고, DBMS기반이 아니라 유연성이 부족하다는 문제점이 있다. 이 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 모바일 u-GIS 데이터 처리 시스템을 제시하고자 한다.
최근 4차 산업혁명과 빅데이터의 중요성이 대두됨과 함께 공공 빅데이터 활용을 활성화기 위한 다양한 정책들이 마련되고 있으며, 이를 활용한 다양한 부가가치 창출이 활발히 이루어지고 있다. 하지만 공공 데이터 공개 의무 확대와 법제도 개선에도 불구하고 실질적으로 공공 빅데이터를 활용하기에는 아직 한계가 있다. 문헌연구에 따르면, 공공 빅데이터 개방을 위해 정부가 정책적으로 나아갈 방향에 대해 제시한 연구는 있지만, 실제 공공 빅데이터를 활용하는 사람들의 입장까지 고려한 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 국내 공공 데이터 개방 생태계에 대해 파악하고, 공공 빅데이터 개방의 주체인 제공자 입장(정부, 공공기관)과 사용자 입장(기업, 민간)에 대한 인터뷰를 통해 공공 빅데이터 개방 및 활용 활성화의 촉진요인과 저해요인을 도출하고, 각 요인 간의 인과관계분석을 통해 이슈를 도출하여 해결방안을 제시한다. 본 연구는 공공 빅데이터 개방 및 활용활성화 방안에 대해 두 가지 측면에서 함께 고려한 연구라는 점에서 학술적 시사점을 가지며, 도출된 이슈와 대안은 국내 공공 빅데이터 개방 및 활용 활성화를 도모하는 이해당사자에게 실무적 시사점을 줄 것으로 기대한다.
북한 지역에서 시작되어 한반도의 금문댐까지 연결되는 임진강은 북한지역의 유출량 미계측으로 인해 유출량 산출에 많은 어려움이 있어왔다. 본 연구에서는 위성 데이터를 활용하여 미계측 유역의 유출량을 추정 할 수 있는 기법을 제시하였다. Satellite-derived Flow Signal (SDF)는 위성 기반 특정 지역의 유출 정보를 제공하며, JAXA의 GCOM-W1 위성에 탑재된 Advanced Microwave Scanning Radiometer 2(AMSR2) 센서에서 산출된다. 본 연구에서는 SDS 뿐 아니라 유출에 크게 관련이 있는 지표 토양수분 데이터와 식생인자를 임진강 유출 값을 예측하기 위한 입력 값으로 활용하였다. 토양수분 데이터는 Metop-A 위성에 탑재된 Advanced Scatterometer(ASCAT) 센서에서 산출되는 데이터를 활용하였으며, 식생데이터는 Aqua 위성에 탑재된 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) 센서에서 측정되는 Normalized Difference Vegetation Index(NDVI) 데이터를 활용하였다. 추가적으로 SDS, 토양수분, NDVI 데이터는 다양한 lag time으로 약 150여개의 입력데이터로 세분화되었다. 150개의 방대한 입력인자는 Partial Mutual Information(PMI) 방법을 통해 소수 중요 인자들로 간추려져 기계 학습 입력인자로 활용되었다. 기계학습에 있어서는 Support Vector Machine(SVM), Artificial Neural Network (ANN) 기법을 활용하였다. SVM, ANN을 통해 모델화된 유출데이터는 금문댐 유출데이터와 비교/분석되었다. SVM 기법 기반의 유출량은 실제 유출량과 0.73의 상관계수를 보여주었고, ANN 기법 기반의 유출량은 0.66의 상관계수를 결과를 나타내었다. 하지만 SVM 기반 유출데이터는 과소 산정 되는 경향을 보였으며, ANN 기법 기반의 유출량은 과대산정되는 결과가 산출되는 한계점이 있음을 파악할 수 있었다.
본 연구는 Figshare를 통해 공유되고 있는 문헌정보학분야 연구데이터의 유형, 주제, 공개 수준 등을 분석하고 재사용성이 상대적으로 높은 데이터의 특성을 통계적으로 해석해 보았다. 분석 결과 데이터의 유형은 dataset과 paper 유형이, 주제 분야는 open access와 research data가 가장 많은 비중을 차지하였으며, 70%에 가까운 연구데이터가 pdf와 같이 편집과 재사용이 원활하지 않은 형태로 공개되어 있는 것으로 조사되었다. 또한 연구데이터의 특성과 활용 정도간의 관계 분석 결과, 주제에 있어서는 APC(Article Processing Charge)를 비롯한 open access 영역이 가장 많이 활용되고 있는 것으로 나타났으며, 데이터 유형에 있어서는 paper의 활용도가 가장 높은 것으로 나타났다.
정보통신 기술의 발달로 기존의 방식으로는 처리할 수 없는 빅 데이터가 발생한다. 이러한 빅 데이터는 활용가치가 높지만 기존과는 다른 처리방식과 분석방법이 요구된다. 본 연구는 마케팅 분야에서의 빅 데이터 활용에 대해 알아보고자 하였으며 특정 요식업메뉴를 대상으로 빅 데이터를 수집하고 사회연결망 분석을 통하여 빅 데이터의 효율적인 활용과 분석을 시도하였다. 사회연결망 분석에 쓰이는 대표적 지수인 중심성 지수들로서 본 연구에 맞춰 분석하는 과정을 거치고 한걸음 나아가 분석 결과를 활용해 보면서 마케팅 분야에서의 활용가치를 확인해 보았다.
본 연구는 공공데이터 활용 여부에 따른 국내 기업체들의 빅데이터 기술사용 및 서비스 이용 의도에 미치는 영향요인을 파악하기 위한 탐색적 연구이다. 2017년 13,136개 국내 기업의 전산담당자와 총무담당자를 대상으로 정보화 통계 설문조사 데이터를 R 3.5.3 프로그램을 이용하여 연구 모형에 따른 가설검정을 시행하였다. 먼저 빅데이터 기술 및 서비스 이용의도에 영향을 미치는 요인에 대한 로지스틱 회귀분석 결과, 공공데이터를 활용하는 업체에서는 비용 절감이 빅데이터 이용의도에 긍정적 영향을 미치는 요인으로 나타났고, 공공데이터를 활용하지 않는 기업의 경우 고객만족은 긍정적 영향, 의사결정 지원은 빅데이터 이용에 부정적인 영향을 미치는 요인으로 나타났다. 최근 들어 우리 정부는 기업 지원에 있어 4차 산업 혁명의 동력 중 공공데이터 개방과 더불어 빅데이터 활용 부분에 중점을 두고 있다. 그러나 본 연구결과, 아직까지 국내 기업 전반에 공공데이터 및 빅데이터 활용이 미진한 것으로 밝혀졌다. 단, 본 연구를 위한 정보화 통계 데이터가 2017년도 데이터임을 감안할 때 정부의 빅데이터 지원 정책 등 실효적 성과를 분석하기 위해서는 지속적인 빅데이터 활용 및 이에 따른 성과에 대한 연구도 필요하다 하겠다.
인공지능 기술의 핵심은 데이터다. 기술의 발달로 데이터의 양이 이전보다 폭발적으로 증가하면서 인공지능 기술 또한 빠르게 발전하고 있다. 하지만 인공지능 교육에 대한 높은 관심에 비해 인공지능과 연계된 데이터 교육 연구는 아직 부족하다. 기존의 인공지능 데이터 교육의 사례 분석 결과, 데이터 과학의 과정 및 일부를 교육하는 사례를 확인할 수 있었으나, 데이터 수집과 관련된 연구는 많지 않았다. 피지컬 컴퓨팅 교구의 활용이 초등학생의 인공지능 교육에 긍정적인 영향을 줄 것이라는 연구와 함께 피지컬 도구를 활용한 데이터 수집 사례를 연구하였으나, 데이터 수집과 관련한 연구 사례 또한 드물었다. 따라서 본 연구에서는 피지컬 도구를 활용한 효율적인 데이터 수집 방법을 설계하였다. 모듈형 피지컬 컴퓨팅 교구인 코블S를 활용하여 데이터 수집 프로그램의 구조도를 만들고 서비스 측면과 사용자 측면의 프로그램 화면의 예시를 구성하였다. 본 연구는 설계 측면의 제안으로 향후 프로그램 제작 및 프로그램과 연동하여 사용할 수 있는 인공지능 교육 플랫폼 구축이 되어야 한다는 점에서 제한점이 있다.
기종점 데이터는 수요 분석 및 서비스 설계를 위해서 대중교통, 도로운영 등 다양한 분야에서 저장 및 활용되고 있다. 최근 빅데이터의 활용성이 증대되면서 기종점 데이터의 분석 및 활용에 대한 수요도 함께 증가하고 있다. 기존의 일반적인 교통 정보 데이터가 수집장비 수(n)에 비례하여 데이터양이 증가(α·n)하는 것과는 다르게, 기종점 데이터는 수집지점 수(n)의 증가에 따라 수집 데이터의 양이 기하급수적으로 증가(α·n2)하는 경향이 있다. 이로 인하여 기종점 데이터를 원시 데이터의 형태로 장기간 저장하고 빅데이터 분석에 활용하는 것은 대용량의 저장 공간이 필요하다는 것을 고려할 때 실용적 대안으로 여겨지지 않고 있다. 이와 함께 기종점 데이터는 0~10 사이의 작은 수요 부분에 패턴화된 형태와 무작위 적인 형태의 데이터가 섞여있어 작은 수요가 그룹화되어 발생하는 주요 패턴을 추출하기에 어려움이 있다. 이러한 기종점 데이터의 저장용량의 한계와 패턴화 분석의 한계를 극복하고자 본 연구에서는 주성분 분석을 활용한 대중교통 기종점 데이터의 압축 및 분석 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 서울시와 세종시의 대중교통 이용 데이터를 활용하여 모빌리티 데이터를 분석하고, 모빌리티 기종점 데이터에 포함된 무작위 성향이 높은 데이터를 제거하기 위해 주성분분석 기반의 데이터 압축 및 복원에 관한 연구를 수행하였다. 주성분분석으로 분해된 기종점 데이터와 원데이터를 비교하여 주요한 수요 패턴을 찾고 이를 통해 압축률과 복원율을 높일 수 있는 주성분 범위를 제안하였다. 본 연구에서 분석한 결과, 서울시 기준 1~80, 세종시 기준 1~60까지의 주성분을 사용할 경우 주요 이동 데이터의 손실 없이 기종점 데이터에 포함되어있는 노이즈를 제거하고 데이터를 압축 및 복원이 가능하였다.
라이다는 데이터 획득의 신속성과 처리의 자동화라는 장점을 가지고 있어서 도시 모델의 생성, 변화탐지(Change Detection), 삼림지역의 DTM(Digital Terrain Model)의 생성, 등고선 추출, 나무의 높이 결정을 통한 산림관리, 해안 지형의 관리 등 다양한 분야에서 활용이 되고 있다. 이와 같이 라이다데이터 활용에 대한 많은 연구가 이루어지면서 다양한 처리 알고리즘이 개발되고 있다. 알고리즘을 개발하고 그 성능을 정확하게 평가를 위해서는 알고리즘을 다양한 형태의 시험데이터에 적용해 보아야 하지만, 성능평가를 위해 다양한 실측 데이터를 획득하기는 어려운 실정이다. 본 연구에서는 개발된 알고리즘의 성능평가를 위한 다양한 모의데이터를 실제 DEM으로부터 시뮬레이션을 통해 생성하는 방법을 제안한다 라이다 시스템에 대한 기하학적 모델링하여 센서방정식을 유도하고, 이를 기반으로 DEM상에서 플랫폼의 이동경로에 따라 취득되는 모의 라이다데이터를 생성한다. 본 연구에서 제안하는 시뮬레이션을 이용하면 라이터데이터를 이용하는 다양한 활용 알고리즘 개발과 경제적이고 정확한 성능평가에 도움이 될 것이다.
최근 합성데이터는 실제 데이터의 패턴과 특성을 유지하면서도 프라이버시 유출을 예방할 수 있는 기술로 각광받고 있다. 그에 따라 합성데이터 활용에 대한 기술적 및 제도적 연구가 활발하게 진행되고 있지만, 명확한 표준과 지침이 부재하여 합성데이터 기술의 적극적 활용이 어렵다. 본 연구는 합성데이터의 개인정보 노출 위험 정량화를 위한 전초적 연구로 통계적 방법론을 활용하여 개인정보 노출 위험 정량화 지수를 도출하고 유럽 개인정보 보호 규정(General Data Protection Regulation)를 준수하기 위한 구체적인 적용 방안을 제시한다. 오픈 데이터 환경에서 본 연구의 개인정보 노출 위험 지수를 통해 개인정보 노출 위험을 인식하고 데이터 활용성과의 균형을 조절할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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