최근, 국제적으로는 e-Navigation을 지향하는 해상안전에 대한 연구가 활발하고, 국내외적으로 발생되는 해상사고로부터 발생되는 막대한 환경 인명 재산 피해에 대한 국민적 인식에 따라 해상관제기술에서 최신IT산업의 융합 필요성이 제기되어 왔다. 따라서 본 논문에서는 해상의 상황을 인지하고, 선박의 위치 뿐만 아니라 선박의 상황과 의도에 기반한 차세대 해상교통관제시스템을 설계하고 이를 통하여 의사결정지원(DSS)과 항행지원 구조를 설계하였다. 제안 시스템을 통하여 운항 선박의 상황확인, 추론, 위험관리를 통한 의사결정지원과 항행지원을 통하여 보다 시의적절한 정보를 제공하여 선박의 운항을 쉽게 할 수 있으며, 충돌 등 위험상황을 예방할 수 있을 것이라 판단된다.
컴퓨터와 인터넷 기술의 비약적인 발전으로 인해 인터넷상에서의 실시간 멀티미디어 서비스가 가능해짐에 따라 주문형 비디오(Video on Demand ; VOD)서비스나 GVA기술을 이용한 원격 교육이 시도되고 있다. 그러나 현재 VOD나 GVA서비스는 양질의 비디오화면을 실시간으로 서비스하는 서버의 연구나 효율적인 교육내용에만 집중되어 있을 뿐 사용자를 위한 서비스 형태에 대한 개발은 거의 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 VOD나 GVA 서비스를 이용하여 원격교육을 받고자 하는 사용자 측면의 정보 서비스를 위한 서비스 시스템을 설계하고 구현하였다. 본 논문에서 설계한 주문형 멀티미디어 서비스 시스템은 E-mail올 이용한 오프라인 검색 서비스, PUSH 기술을 이용한 주기적인 최신정보 서비스, SDI서비스를 이용한 고객 맞춤 예약정보서비스와 피드백 서비스를 제공함으로서 사용자가 원하는 교육 자료를 선별하고 검색하는데 있어 걸리는 노력과 시간을 최대한 단축시키고, 서버에 접속하는 횟수를 최대한 줄여서 보다 고차원적인 정보 서비스를 받을 수 있도록 하였다.
지형정보에 대한 3차원 재현 및 지리정보의 제공에 관한 연구는 최근 다양한 분야에 걸쳐 진행되고 있다. 지형정보의 효율적인 재현 및 제공을 위해서는 현재까지 구축된 자료들을 체계적으로 관리함과 동시에 최신의 지형정보를 신속하고 경제적으로 취득할 필요성이 있다. 특히 최근에 그 활용성이 증대되고 있는 LiDAR 시스템은 3차원 공간데이터를 빠르고 조밀하게 취득할 수 있는 특징이 있다. 그러나 이러한 LiDAR 자료는 3차원의 공간을 표현하기 위한 자료로는 매우 적합하지만, 이러한 벡터 구조자료를 재구성 없이 3차원으로 표현할 경우 3차원 자료의 특성상 화면을 통한 2차원의 형태로 표현하기 위해서는 많은 연산 작업을 수반하기 때문에 고사양의 처리 프로세서가 필요하다. 이에 비해 기본적으로 2차원 형태로 구성된 격자구조 자료는 간단한 구조로 인하여 벡터구조에 비하여 저가의 장비에서도 표현이 용이한 장점이 있다. 본 연구에서는 LiDAR 자료를 3차원으로 나타낼 때 저장공간의 효율적인 사용을 위한 자료 압축 및 구현속도의 향상을 위하여 자료를 압축된 트리구조 자료로 재구성하는 알고리즘을 제시하고자 한다.
다양한 최신 정보기기가 학업과 여가를 위한 일상 속 정보이용에서 매우 폭넓게 사용되고 있는 최근 동향을 볼 때, 학생들의 정보기기 활용행태에 대한 이해는 정보행동연구에서 필수적이다. 본 연구에서는 차세대 과학기술발전을 담당할 주역인 과학기술전공 대학생과 대학원생들이 그들의 일상 속에서 사용하고 있는 정보기기의 유형과 사용 목적, 그리고, 최신 스마트 정보기기의 활용도와 활용 패턴 등을 조사하고자 하였다. 본 연구에서는 대학생과 대학원생의 정보기기활용 패턴을 비교하는 한편, 학업과 비학업 영역에서의 활용패턴도 함께 비교분석하였다. 연구방법으로 일상관찰기록법과 설문지법을 사용하여 국내 4개 대학에 재학 중인 총 83명의 과학기술전공 학생을 대상으로 조사하였다. 본 연구의 결과는 넷세대 과학기술전공 대학(원)생들의 스마트기기를 포함한 총체적 정보기기 활용 패턴을 그들의 일상생활을 통해 파악함으로써 차세대 과학기술자들을 위한 정보서비스 및 시스템 설계에 토대가 될 기초자료를 제공할 것으로 기대된다.
국가정보화사업이 시작되면서 수치지도를 비롯한 지리정보시스템의 기반이 되는 공간데이터 구축이 활발히 이루어지고 있다. 그러나, GIS 시스템을 구축한 각 지방자치단체 및 관련기관에서는 GIS 공간 DB의 신속한 갱신에 있어 기술적 조직적으로 많은 문제점을 가지고 있다. 본 연구는 소규모 대상지역에서 수시로 변화하는 공간데이터를 효율적으로 수시갱신하기 위하여 객체기반의 수시갱신시스템을 개발하고자 공간데이터 저장은 유일식별자로 객체의 생성, 변경, 소멸 등의 이력관리가 되도록 하였고, 실시간으로 수시갱신할 수 있도록 하였다. 따라서, 본 연구는 변경된 지형지물을 현장이나 사무실에서 실시간으로 갱신할 수 있는 수시갱신시스템을 개발함으로써 GIS 공간 DB를 보다 효율적으로 갱신하고, GIS 자료의 최신성을 확보하며, 일반 시민에 대한 고품질의 공간정보서비스 제공 및 국가 산업발전에 기여할 수 있도록 하였다.
최근 정보화 기술의 발달로 다양하고 방대한 정보들이 집적되고 있으며, 다양한 분야에서 집적된 자료의 활용성에 대한 관심이 보이고 있다. 특히, 수자원분야에서는 ADCP와 같은 최신 계측기법으로 확보되고 있는 방대한 양의 하천의 유속 및 하상 등의 자료를 수집, 저장, 처리, 검색하고자 하는 요구가 증가하고 있다. ADCP를 이용하여 유속을 계측할 경우, 재래식 계측 방법인 봉부자를 이용한 방법, 프로펠러유속계를 이용하는 방법에 비해 빠르고 정밀한 자료를 수집할 수 있는 장점이 있지만 계측자료의 양이 방대해짐에 따라 자료의 저장, 관리와 처리가 힘든 단점이 있어 ADCP를 이용한 자료의 저장 및 관리 처리를 자동화하는 소프트웨어에 대한 수요가 증가하고 있다.이러한 상황에 맞춰 수자원 발전을 위한 미국 대학 협력단체인 CUAHSI(Consortium of University for the Advancement of Hydrologic Science)에서는 수자원정보화시스템(Hydrologic Information System; HIS)의 구축하기 위해 표준화된 수자원 관측자료 데이터베이스 구조인 ODM(Observation Data Model)을 개발한 바 있다. 최근에는 하천 단면과 같은 하천 측정자료를 송수신할 경우 사용할 수 있는 표준 자료 프로토콜인 RiverML을 개발하여 Beta 버전을 제공하고 있다. 따라서 본 연구에서는 하천 자료 및 모형의 공유를 목적으로 HydroShare의 일환인 수자원 관측자료 중 하천자료의 전송용 언어인 RiverML과 하천의 시공간적 수리동역학적 자료 구조인 Arc River를 기반으로 ADCP의 계측자료를 RiverML로 변환하는 기술과 변환된 결과를 토대로 2차원 및 3차원으로 표출하는 GIS기반 소프트웨어를 개발하였다.
Sentinel-2는 분광파장대나 공간해상도 측면에서 우리나라 차세대중형위성 4호(농림위성)의 모의영상으로 활용될 수 있다. 이 단보에서는 향후 농림위성영상에 적용하기 위한 예비실험으로, 딥러닝 기술을 이용한 Sentinel-2 영상의 구름탐지를 수행하였다. 전통적인 Convolutional Neural Network (CNN) 모델인 DeepLabV3+와 최신의 Transformer 모델인 Shifted Windows (Swin) Transformer를 이용한 구름탐지 모델을 구축하고, Radiant Earth Foundation (REF)에서 제공하는 22,728장의 학습자료에 대한 암맹평가를 실시하였다. Swin Transformer 모델은 0.886의 정밀도와 0.875의 재현율로, 과탐지와 미탐지가 어느 한쪽으로 치우치지 않는 경향을 보였다. 딥러닝 기반 구름탐지는 향후 우리나라 중심의 실험을 거쳐 농림위성 영상에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
건설CALS시스템은 건설 공사의 기획 설계 시공 단계에서 발생되는 다양한 정보를 발주처와 시공업체에 제공하는 업무지원 시스템으로써 건설CALS포탈, 건설인허가, 건설사업관리, 시설물유지관리, 용지보상인 5개 단위 시스템으로 구성되어있다. 국토교통부 및 관련 연구진들은 CALS시스템의 중장기 운영 전략 수립 및 최신 IT기술 접목과 같은 서비스 개선 방안을 제시하는 등 시스템 활용률을 높이고자 많은 자원을 투자 하였다. 그러나 단위 시스템의 서로 상이한 개발 환경을 고려하지 않은 서비스 개선 방안들이 전체 시스템의 유지관리 및 개발비용을 증가시키고 데이터 처리속도를 감소시키는 원인 중 하나로 파악되었다. 이에 본 연구에서는 단위 시스템의 개발 환경을 통일 시킬 수 있는 전자정부 표준프레임워크를 소개하고 SW개발비용 산정도구인 기능점수(Function Point)를 이용하여 건설CALS시스템에 전자정부 표준 프레임워크의 적용 가능성 및 경제적 효율성을 분석하였다.
4차 산업혁명 시대의 도래와 함께 IT기술은 기존의 다양한 산업과 분야에 융합되어 기존에 없던 새로운 서비스들을 만들어내고 있다. 특히 인공지능 분야의 챗봇과 최신 기술은 자연어처리 기술의 발전과 함께 그 성능이 비약적으로 발전하여 다양한 업무처리를 챗봇을 통해 처리하고 있다. 본 연구는 슬롯필링(Slot Filling) 기반의 챗봇 기술을 통해서 법률 질의에 대한 구조적인 폼(Structual Form)을 만들고 정해진 형태의 질문을 입력하여 사용자가 찾고자 하는 질문에 근접한 답변을 제공하는 시스템에 대한 연구이다. 제안 시스템을 이용하여 텍스트 형태의 비정형 데이터인 법률 정보를 보다 구조화된 형태로 질의응답 데이터를 구축할 수 있다. 또 축적된 질의응답 데이터를 하이브(Apache Hive)와 같은 빅데이터 저장 시스템을 통해 관리하여 학습에 데이터를 재활용하는 것으로 응답의 신뢰성을 지속적 향상을 기대할 수 있다.
정보의 생명주기가 비교적 짧은 과학기술정보를 무료 또는 유료로 제공하는 정보서비스기관들에게는 그 어느 때보다도 빠르게 변하는 이용자니즈와 행태를 반영하고 최신기술을 접목시켜야 하는 필요성이 대두되고 있다. 본 연구의 목적은 과학기술정보 이용자들의 국내 및 국외 과학기술정보사이트들에 대한 일반적인 인지도와 과학기술정보 속성 별 중요도를 비교 분석하여 각 시스템 별 개선점을 도출하는 데에 있다. 과학기술정보 이용자, 총 816명이 온라인 설문조사에 참여하였으며, 수집한 데이터는 IPA(Importance Performance Analysis) 기법을 포함한 정량적 방법으로 분석하였다. 중요도는 회귀분석을 통해 산출된 임팩트 수치로 평가하였다. 데이터 분석 결과, 과학기술정보사이트에 대한 이용자들의 일반적 인지도는 국가과학기술정보서비스가 비교적 높게 나타났으며, 이와 함께 Google Scholar, Science Direct 등이 높게 나타났다. Google Scholar는 개선영역보다는 많은 강점을 갖춘 것으로 나타났다. 사용자가 선호하는 시스템에 대한 보다 나은 이해는 기존 시스템의 부족한 부분을 개선하는 데 좋은 원동력이 된다. 과학기술정보서비스시스템의 정보검색의 강화 즉, 검색속도 및 기능을 향상시킬 필요가 있으며 편의성 및 사용성을 높인 이용자인터페이스 또한 개선이 요구된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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