최근 이동통신, 초고속 인터넷 등 유무선 통신 네트워크 기술 발전에 따라서 정보가정기기 기반의 홈네트워크 서비스는 비약적인 발전을 하고 있다. 특히, 이기종기기간 QOS(Quality of Service)를 보장해줄 수 있는 UPnP(Universal Plug and Play) 기반 기술은 다양한 홈네트워크 서비스 개발에 적용되어지고 있다. 홈네트워크 환경 구축 시 이기종기기간 데이터 교환 및 서비스 전환을 위해서는 홈네트워크 상에 구성되어져 있는 모든 디바이스들을 등록, 연결, 삭제 할 수 있는 관리 기능은 매우 중요한 요소이다. 이에 본 논문에서는 홈네트워크 환경에서 모바일에이전트를 사용하여 자동적으로 디바이스를 탐색하고 상호 연결 할 수 있으며 UPnP 기기가 설치된 공간에서 이동형 서비스를 연속적으로 제공할 수 있는 자동화된 디바이스 매칭 방법을 제안하였다. 모바일에이전트는 홈네트워크 환경에 구성되어져 있는 UPnP Device를 주기적으로 검색하고 탐색하는 기능을 가지고 있다. 또한 Device간의 신뢰성 있는 서비스를 위해 모바일에이전트는 사용자의 Device와 서비스 Device의 연관성을 분석한다. 그리고 가장 유사도가 높은 Device에게 서비스를 연결하는 서비스로그 정보 링크 동작을 수행한다. 그럼으로써 사용자는 서로 다른 서비스 환경에서도 자신의 서비스를 시간, 공간의 제약 없이 연속적으로 제공받을 수 있다.
최근 인터넷, 모바일 등의 보급이 보편화됨에 따라, 많은 정보를 담고 있는 방대한 양의 데이터를 활용한 빅데이터(BigData) 기술의 필요성이 대두되고 있다. 빅데이터 기술은 다양한 분야에서 활용되고 있는 반면, 공공분야에서의 활용은 아직 미흡한 실정으로 본 연구에서 이를 적용하고자 한다. 다양한 공공분야 중 현재 뿐 아니라 미래사회에 큰 영향을 미치게 될 고령화를 키워드(Key-Word)로 실버산업에 영향을 미치는 요인을 탐색하였다. 분석결과, 실버산업, 독거노인, 노화, 출생, 퇴임 의 5개 변수가 탐색되었으며, 서로 상관이 있는 것으로 확인되었다. 이에 실버산업에 대하여 나머지 4개의 변수의 영향력을 분석한 결과, 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 또한, 실버산업 발전의 대안으로써 독거노인 주거 공간 마련, 출산장려, 시니어 기술인 실버창업 활성화 지원의 필요성을 제안하였다. 본 연구는 빅데이터를 활용한 계량적 접근을 통해 요인을 탐색하였다는 측면에서 이론적 시사점을 제공하였으며, 그 대안을 제시함으로써 실무적 시사점을 제공하고자 하였다.
다변량 자료에서 변수 수 p가 큰 경우 주성분분석 등 통상적인 차원축소는 효과적이지 못할 수 있다. 효과적인 시각화가 되려면 축소공간의 차원이 2-3 정도이어야 하는데, 관측개체의 잠재적 차원이 이보다 훨씬 큰 경우가 있기 때문이다. 이 논문은 분석변수들을 다수의 잠재 차원에 분할하여 차원축소적 방법으로 탐색하고 부분들의 유기적 관계를 시각화하는 이단계 작업을 제안한다. 분석변수들을 잠재 차원에 분할하는 "잠재변인 변수군집화" 방법으로는 R팩키지 ClustOfVar를 쓰고 개별 변수군집의 시각화를 위해서 주성분분석 행렬도(biplot)를, 개별 변수군집과 외부 잠재변인 또는 외적 변수 간 관계의 시각화를 위해서는 추가변수 끼워넣기(embedding supplementary variables) 기법을 활용한다.
해슁(hashing)을 기반으로 한 근사 최근접 이웃 탐색(approximate nearest neighbors search, ANN search) 방법에서는 데이터 샘플들을 k-비트 이진 코드로 변환하는 해쉬 함수들을 이용함으로써 근접 이웃 탐색이 이진변환 공간에서 이루어지게 된다. 본 논문에서는 PCA 기반 군집화 방법인 Principal Direction Divisive Partitioning(PDDP)를 이용한 해슁 방법을 제안한다. PDDP는 가장 큰 분산을 가지는 클러스터를 선택하여 그 클러스터의 첫 번째 주성분 방향을 이용하여 두 개의 클러스터로 분할하는 과정을 반복적으로 시행하는 군집화 방법이다. 제안하는 해슁 방법에서는 PDDP에서 분할을 위해 사용하는 주성분방향을 바이너리 코딩을 위한 사영벡터로서 사용한다. 실험결과는 제안하는 방법이 다른 해슁 방법들과 비교하여 경쟁력 있는 방법임을 입증한다.
본 연구에서는 아파트 실거래가와 이에 영향을 미치는 변인들의 공간적 이질성을 시공간적인 측면에서 탐색하는데 초점을 두었다. 아파트 실거래가에 영향을 미칠 것으로 사료되는 독립변수로서 교통 및 지역적 특성과 교육여건, 인구 경제적 특성을 고려하였다. 따라서 전역적인 측면과 국지적인 측면에서 독립변수의 영향력과 공간상의 분포패턴을 분석하였으며, 종속변수인 아파트 실거래가의 시공간적인 변화패턴을 살펴보았다. 먼저, 분석모형 구축을 위해 일반최소제곱분석과 지리가중회귀분석을 수행하여 보다 효율적이고 적합한 모형을 채택하였다. 2010년과 2013년의 모형 분석결과는 유사한 패턴을 보이며, 두 시기 모두 지리가중회귀모형이 일반최소제곱모형보다 더 설명력이 있는 모형인 것으로 분석되었다. 둘째, 채택된 지리가중회귀모형을 이용하여 독립변수의 시공간적 이질성을 파악하기 위해 Local $R^2$를 이용하여 국지적 분석을 수행하였다. Local $R^2$값은 지역별로 상이하게 나타났으며 이는 공간상의 이질성이 존재함을 보여주는 것으로 판단할 수 있다. 셋째, 지리가중회귀분석 시 종속변수로 사용했던 아파트 실거래가의 시기별/전용면적별 공간분포를 살펴보기 위해 크리깅분석을 실시하였다. 이를 통해 아파트 실거래가와 같은 공간데이터에 영향을 미치는 외부적 환경도 지역별 이질성이 크기 때문에 공간적 편차가 있는 것으로 나타났다. 따라서 이러한 결과를 바탕으로 보다 미시적인 주택하위시장분석을 수행할 수 있고, 부동산정책을 수립하는데 근간이 될 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구의 목적은 공간정보기업의 거래정보를 토대로 공간정보산업의 융·복합부문 탐색과 표면상무관회귀모형을 이용한 동 산업의 시장규모 전망이다. 공간정보산업조사 통계에서 확인할 수 없는 공간정보 융·복합부문은 한국기업데이터의 사업체DB(2010~2019년)를 이용하여 공간정보 관련 핵심키워드를 검색하여 상품별 구매 및 판매데이터를 확보하여 분석하였다. 공간정보사업체의 융·복합은 서울 특정구와 일부 경기도권역과의 가치사슬 간 거래관계에서 나타났다. 해당 융·복합 사업체는 가치사슬 2(활용·서비스)&3(융·복합)단계의 매출액이 가장 크고, 가치사슬 1(생산·구축)&2단계와 2&3단계의 융·복합은 2010년 대비 2019년 매출은 약 2배 가량 상승하였다. 2019년 통계청 기준 공간정보산업의 총매출액은 약 8조원으로 발표되었으나, 본 연구에서는 공간정보산업의 총매출액은 23~27조원, 융·복합 활동을 고려할 때 28~47조원으로 추정되었다. 마지막으로 공간정보산업 미래 시장규모예측을 위하여 표면상무관회귀(SUR: Seemingly Unrelated Regression)모형을 이용하여 2025년 및 2030년에 시나리오 1(인구증가율 0.38%, 2020~2024년), 0.07%(2026~2030년)을 적용할 경우, 공간정보산업 매출액은 -0.37% ~ 0.069% 감소하였다. 동 기간 시나리오 2(평균임금상승률 1.2%)를 적용하면 공간정보산업 매출액은 2.326% ~ 12.185% 증가하였다. 즉, 공간정보산업의 매출액은 노동, 총요소 생산성 및 자본 생산성의 함수이며, 특히 노동생산성과 연구개발 등의 총요소생산성을 제고하는 방향의 정책개발과 대안 수립 연구가 추가적으로 필요하다.
최근 인터넷 공간에서 사용자가 직접 만들어 내는 컨텐츠, 즉 UCC (user created contents, 이하 UCC)에 대한 관심이 그 어느 때보다 증가하고 있다. UCC란 기존의 온라인 컨텐츠 제공업자와 달리 일반 사용자에 의해 만들어져 게시판과 같은 도구를 사용하여 온라인 상에 존재하였다. 그런데 UCC 가 최근 들어 더욱 관심을 받고 있는 이유에는 사용자들이 직접 컨텐츠를 만들어 개제하는 것이 용이하도록 변화된 환경의 조성 및 컨텐츠 제작을 쉽게 할 수 있는 저작도구가 지속적으로 만들어지고 확산되었기 때문이다. 결과적으로 사용자 측면에서는 다른 사람들과 소통하는 통로가 확대되었고, 사업자 측면에서는 보다 컨텐츠를 풍부하게 확보할 수 있는 환경이 열린 것이다. 본 연구는 구비문학의 이론을 통하여 UCC의 활성화에 영향을 미치는 요소를 탐색적으로 살펴보는 것을 목적으로 한다. 구비 문학은 텍스트를 향유하는 사람들 사이에서 공유되는 이야기로서 그 생산 환경의 매커니즘과 텍스트의 발전 양상이 UCC와 매우 유사하다. 따라서 본 연구에서는 자료의 분석과 이론적 모형의 수립 과정 전반에 있어 구비 문학의 이론과 접근 방법을 사용하였다. UCC가 매우 활발하게 생산되는 주제를 선정하여, 그 주제에 해당하는 커뮤니티의 특성, 사용자들 간의 관계, 사용자 정책 등 차이가 있는 세 온라인 커뮤니티를 선정하였다. 선정된 온라인 커뮤니티의 게시판의 포스트와 댓글을 프로그램을 통하여 수집하고 분석하였으며, 그 분석된 데이터를 바탕으로 사용자를 선정하여 심층 인터뷰를 진행하였다. 심층 인터뷰 데이터는 근거이론은 이용하여 분석하였다. 본 연구의 결과는 UCC 확산이라는 새로운 인터넷 패러다임 속에서 이를 구비 문학의 이론으로 분석했다는 점에서 학문적 의의가 있다. 또한 성격이 다른 세 개의 사이트에서의 UCC를 비교함으로써 UCC를 기반으로 한 사이트 설계의 가이드 라인이 될 수 있는 실용적 의의를 가진다.
최근 몇 년 사이 공간정보에 대한 관심이 증대됨에 따라 실내공간데이터 모델링 및 활용에 대한 많은 연구가 진행 되고 있다. 특히 대규모 실내공간에서 방재 알고리즘 및 실시간방재시스템에 대한 연구가 활발하게 진행 되고 있다. 재난 발생 시 요구될 수 있는 최적경로는 대피자를 위한 것과 구조자를 위한 것, 두 가지로 나뉠 수 있다. 본 연구에서는 구조자를 위한 최적경로를 산출하였는데 이는 실내의 어떠한 공간에서 출구까지의 경로가 아닌 출구에서 구조대상지역까지의 경로를 의미한다. 실시간 방재시스템에 적합한 최적경로는 시간에 대해 가변적이어야 한다. 이러한 최적경로를 산출하기 위해서는 최적경로 산출에 필요한 시간에 따라 변화하는 변수가 고려되어야 한다. 즉, 복도 또는 방과 같은 공간의 수용능력 및 흐름정도 등을 포함하는 동적인 공간적 엔티티를 관리 할 수 있는 시공간 데이터베이스와 연동되어 있어야 한다. 공간상에서 동적객체의 흐름을 측정하고 분석을 통해 추정한 시공간 데이터베이스는 최적경로 산출과 대피상황에서의 병목현상 예측에 사용될 수 있다. 본 연구에서는 실시간 방재시스템 개발을 위한 시공간 데이터를 적용한 최적경로 산출 알고리즘을 제시하였다. 제안된 알고리즘을 테스트하기 위하여 건물 내부의 이동이 가능한 공간을 표현하는 네트워크데이터를 사용하였다.
범죄는 장소나 건축물 용도에 따라 발생빈도와 유형이 다르고, 그 장소를 이용하는 사람들의 특성 및 공간 구조 차이에 의해 다양하게 발생한다. 따라서 공간 및 지역특성을 포함한 공간 빅데이터를 활용하여 지역을 분석해 보면 범죄예방 전략을 마련할 수 있다. 아울러 빅데이터와 지능 정보화시대의 도래에 따라 예측적 경찰활동이 새로운 경찰활동의 패러다임으로 등장하고 있다. 이에 보편적인 지방도시 J시를 대상으로 3개년 동안의 7,420건의 실제 범죄사례를 바탕으로 도시공간의 물리 환경적인 특성을 분석하여 범죄발생공간을 규명하고, 위험지역을 예측해 보고자 하였다. 분석에는 다양한 빅데이터 중 범죄를 유발하는 도시 공간 내 물리 환경적 요소에 한하여 공간 빅데이터를 구축하여 공간회귀분석을 실시하였다. 다음으로 분석결과 도출된 가로폭, 평균 층수, 용적율, 1층 사용용도(제2종 근린생활시설, 상업시설, 유흥시설, 주거시설)을 변수로 베이지안확률 기반 범죄발생 위험성 예측 모형(CIPM: Crime Incident Prediction Model)을 개발하였다. 개발된 모델은 실제 범죄발생 지역과의 중첩분석 및 모델의 정확도를 판단하는 Roc curve 분석을 통해 AUC 값이 0.8로 모델이 적합한 것으로 나타났다. 개발된 모델을 토대로 사례지역의 범죄 위험도를 분석한 결과 범죄발생은 상업 및 유흥시설이 밀집된 지역과 건물층수가 높은 지역, 그리고 상업 및 유흥시설과 주거가 혼재해 있는 블록이 범죄발생 확률이 높은 것으로 나타났다. 본 연구는 단순히 범죄의 공간적 분포와 범죄발생 영향요인을 탐색하는 기존의 연구와 달리 범죄발생 예측모델을 확률론적 관점에서 개발하는 영역으로 한 단계 진전되었다는 점에 의의가 있다.
스마트 건강도시, 지역, 지오인터넷(geo-internet) 및 블록체인 기술의 통합으로 인해 건강지리학이 중요해 졌다. 본 연구는 개인과 집단이 직면한 특정한 건강 문제를 중심으로 지리와 건강의 교차점을 탐구한다. 학술문헌들을 바탕으로 관찰 및 기술적 방법을 사용하여 세계적인 건강 문제를 해결하는데 중요한 사회경제적 요인을 탐색하고, 지역적 접근방식을 취한다. 본 연구의 의의는 우즈베키스탄의 보건 문제에 대한 간결한 사례 연구를 제시하여 귀중한 통찰력을 제공하는데 있다. 본 연구에 사용된 기사와 UN 출판물의 데이터를 바탕으로 한 분석은 건강지리학의 학제 간 연구의 특성을 보여주고, 분석 결과는 연구자와 정책 입안자에게 실용적인 적용 가능성을 제공한다. 또한, 전체적인 연구 결과는 지역별 질병을 해결하는 데 있어 지리학 및 보건 건강과학의 중요한 역할을 강조하는 동시에 질병 발생을 포함한 환경 위험 및 건강 영향을 이해하는 데 있어 공간 분석의 중요성을 강조한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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