현재 국가에서는 "하천관리지리정보시스템(RIMGIS: river information management geographic information system)" 및 "홍수지도제작" 등의 하천지도전산화 사업을 통하여 하천관련 GIS DB를 구축하였다. 그리고 각 기관별로 구축한 하천관련 정보들의 효율적인 관리 및 공급을 위한 주제도 제작이 요구되어 2003년도에 "하천주제도 사업계획 수립" 용역을 수행하여 하천주제도의 정의 및 데이터모델 그리고 각 주제도별 구축 프로세스를 정립하였다. 본 연구는 하천지도전산화 사업 성과물인 하천관련 DB의 활용 극대화를 위해 GIS기반의 하천주제도의 데이터모델 및 구축프로세스를 기반으로 시범유역에 대한 하천주제도를 사전에 구축하고 메타데이터 및 주제도관리시스템 등을 설계하고 전산시스템으로 구축하는 것을 주요 목적으로 한다. 이를 위해 하천주제도 구축을 위한 데이터모델을 보완 설계하였고, 하천주제도의 효율적인 관리를 위해 선행연구에서 제시한 메타데이터를 2003년 국토지리정보원의 "메타데이터 표준화 연구"에서 제시된 국가 표준 메타데이터의 항목을 기반으로 효율적인 관리와 유통을 위한 메타데이터를 보완하여 구축하였다. 또한 본 연구에서는 기 구축 데이터인 수치지형도, RIMGIS 및 WAMIS(water resources management information system의 데이터를 활용하는 방안을 분석하였으며, 정의된 구축 프로세스에 맞추어 경안천유역을 대상으로 25개의 하천주제도를 시범 작성하여 하천주제도 관리시스템을 제작하였으며, 하천주제도의 효율적인 관리를 위해 메타데이터 관리기능을 추가하여 제작하였다.
본 논문에서는 휴대 단말기를 이용하여 시각장애인들을 위한 장애물 안내시스템을 설계 및 구현한다. 휴대성을 높이기 위해 시스템을 주제어기와 부제어기로 분리시키고, Zigbee 통신을 이용하여 두 디바이스 간에 정보를 주고 받는 형태로 설계하였다. 주제어기는 부제어기로부터 전송된 전방의 장애물 정보를 취합하고 판단하여 사용자에게 제공하는 기능을 하고, 부제어기는 6개의 초음파 센서를 갖는 모듈로서 초음파센서를 이용하여 전방 장애물과의 거리를 지속적으로 측정하여 주제어기로 전송하는 기능을 한다. 최근 이슈가 되고있는 Android O/S 기반의 휴대용 단말기를 기반으로 설계 및 구현하였기 때문에 Android O/S 기반의 다양한 휴대용 단말기에 적용이 가능하다.
최근 고해상도 위성영상을 이용한 지형공간정보 제작에 관한 다양한 연구와 활용이 이루어지고 있다. 그러나 주제도는 중 저해상도 위성영상 기반으로 제작이 이루어져 위치정확도 및 표현되는 주제 정보의 정밀도가 낮다. 본 연구에서는 기존의 중 저해상도 위성영상 기반의 제작 방식에서 GSD 1m급 이하 고해상도 위성영상 기반의 자동화 제작 방식으로의 전환과 1/5,000 이하의 중 대축척의 주제정보 추출 및 정확도 분석을 수행하여, 고해상도 위성영상을 이용한 정밀 주제도 제작 방안을 제시하고자 한다. 고해상도 위성영상을 이용한 주제 정보의 자동추출을 위해 7개 분류항목에 대하여 객체지향분류를 수행하였으며, 분류결과는 기존의 중분류 토지피복도와 1/1000 수치지도를 이용하여 비교분석을 수행하였다.
지방고용노동청은 근로감독 등 고유 기능을 수행하는 과정에서 노동사 주제와 관련된 다양한 기록을 생산한다. 그러나 노동사 관점에서 연구에 활용될 가치가 충분한 기록도 폐기되고 있는 실정이다. 따라서 본고는 거시사와 미시사를 고려한 노동사 관점에서 주요 주제와 행위주체를 분류하고, 각각의 주제별로 장기간 보존이 필요한 기록을 예시하였다. 아울러 기록관리기준표의 획기적 개선을 통한 기록 보존기간의 과학화, 연구가치 관점의 '주제 기반 평가 가이드라인' 등 주제 기반 평가 기준 구축, 기능과 주제를 결합한 기록 평가 선별 전략으로의 전환 등을 제안하였다.
본 논문에서는 기존의 키워드 검색 시스템의 불편함과 비효율성을 지적하고 이를 극복하기 위해 한국어 의문문 자체를 질의어로 채택하여 정보를 검색하는 자연어 기반의 정보검색 시스템을 제안하였다. 본 시스템은 주격 주제어와 서술격 주제어는 물론 의문의 초점과 초점 관련 어구에 대해서도 질의어 분석단계에서 분석하여 검색자의 요구에 부응하는 응답문 검색이 가능하도록 설계하였다. 본 논문에서는 의문문 질의 시스템에 적합하도록 의문사를 5형태로 분류하고 실제 한국어 문장에서 이들 각각에 대한 처리를 규칙화시켜 질의어의 체계적인 분석을 시도하였다. 한편, 후보 문장 검색을 위한 색인어로 사용되는 주격 주제어와 서술격 주제어를 정해진 규칙을 통해 추출함으로써 체계적이고 정확도 높은 질의어 분석이 이루어지도록 했다. 뿐만 아니라 의문의 초점과 초점 관련 어구또한 정해진 규칙을 통해 분석 추출함으로써 응답문 검색의 정확성을 높였다.
해양사고 원인의 대부분을 차지하는 인적오류 예방은 해양안전에 가장 중요하며 인적오류는 확률기반의 인적 모델을 구축하여 평가할 수 있다. 확률기반 인적 모델을 구축하기 위해 사건의 원인과 결과 사이에 연계성을 갖고 있는 통계 데이터가 필요하다. 이러한 데이터는 정부 공식통계로서 해양안전심판원에서 제공하는 재결서의 내용 분석을 통해 얻고자 하나, 측정변수가 너무 많아 계산량이 방대하다. 본 연구에서는 재결서 분석서의 원인판단에서 기준이 되는 해양안전심판원의 해양사고조사심판정보포털(이하 해심)에서 제공하는 재결서 내용의 핵심적인 내용으로 구성된 '주제어 '데이터를 활용하여 주제어에 포함된 핵심단어 분석절차를 수립하였다. 이들 단어가 구분형태별로 어떻게 분포된 상태인지 알아보고, 선박사고별로 최적으로 설명할 수 있는 단어 객체수를 검토해보고자 한다. 향후 축소된 차원으로도 해양사고 인적과실의 인과관계 설명이 가능하면, 인적모델의 측정변수를 결정하는 경우 쉽게 타당성을 확인 할 수 있어 해양안전을 위한 중요한 자료로 활용할 수 있다.
최근에 전자문화지도에 대한 관심이 늘어나면서 다양한 주제를 기반으로 한 전자문화지도들이 연구되고 있는 추세이다. 그러나 기존의 전자문화지도들은 대부분 단일 주제로 제작되므로 주제들 간의 연관성 분석이 어렵고, 해당 주제들이 서로 연계되어 있지 않아 다양한 관점을 기반으로 한 활용이 미흡하다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 전자문화지도에 레이어 기능을 활용하여 다양한 주제들을 표현하는 방안을 제시한다. 또한, 전자문화지도에서의 주제별 중첩 기능을 활용하여 주제들 간의 연계 관계를 효율적으로 파악하고 다양한 주제들의 연관 관계를 통해 새로운 지식을 도출해 낼 수 있는 활용 방안을 제시하고자 한다.
본 연구의 목적은 효율적인 비오톱지도 제작 및 환경관리를 위한 프레임웍 데이터의 제작 방안을 연구하는데 있다. 비오톱지도를 작성하기 위해 필요한 원시데이터를 취합 및 통합과정을 통해 무결점의 프레임웍 데이터를 제작할 필요가 있다. 본 연구에서는 인천지역 환경관리를 위한 비오톱지도 제작의 기초데이터인 프레임웍 데이터 제작방안에 대하여 연구하였다. 비오톱지도는 지표면의 형태와 위치의 기준을 나타내는 지형주제도, 단위비오톱 형상의 기준이 되는 도시주제도, 도시생태현황을 나타내는 도시생태조사도 등을 기반 데이터로 사용하여 제작되어지며, 각 주제도는 다양한 형태의 원시자료로부터 추출 및 가공되어 비오톱지도의 기반데이터로 사용되는데 이 기반데이터가 논리적, 물리적으로 정확하게 제작되어야 정확한 비오톱지도가 제작될 수 있으므로 이를 비오톱 지도 제작을 위한 프레임웍 데이터로 분류하여 본 연구를 통해 구제적인 작성 방안을 연구하였다.
본 논문에서는 도서관 정보시스템에서 보다 개인화된 추천 서비스를 제공하기 위하여, 사용자 기반 협업 필터링의 희소성 문제를 해결하기 위한 방안을 제시한다. 이를 위하여 아이템을 메타데이터 속성인 주제분류번호를 이용하여 동일 주제의 자료끼리 군집화하고 주제군집에 대한 선호도 점수를 추출하여 이를 사용자 유사도 계산에 사용하였다. 실험을 위하여 실제 연세대학교 도서관에서 동양서를 대출한 35,238명의 총 659,792건 대출/반납건수 데이터를 사용하였으며, 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 기존의 사용자 기반 협업 필터링과 비교한 결과, 정확도에서는 큰 차이가 없었으나 Coverage가 크게 향상되었음을 확인하였다.
주제 기반 크롤링(Topical Crawling)으로 수집된 문서들은 서로 비슷한 단어들을 가지고 있기 때문에 정작 주어진 주제에 적합하지 않은 문서 들을 포함할 수 있다. 이를 해결하기 위해 특정 주제에 해당하는 문서만을 필터링하는 작업이 필요하다. 본 논문은 화재 뉴스 기사에 대한 필터링을 위해 단어 기반 속성과 어울려 화재 뉴스 기사의 특성을 고려한 메타 데이터 속성을 추출하여 이에 특화된 기계학습 메커니즘을 제안하였다. 제안 기법의 F1-측정치는 92.1 %로서, 현재 최고의 성능을 보이는 SVM, 나이브베이즈 알고리즘보다. 2~3% 개선된 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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