최근 유비쿼터스 컴퓨팅의 관심이 증대되면서, 방대하고 다양한 형태의 데이터에 대한 효율성과 효과성을 고려한 지식 탐사연구의 필요성이 요구된다. 공간 특성화 방법은 공간과 비공간 속성들을 고려하여 특성화 지식을 발견하는 방법으로, 기존의 특성화 방법을 확장하여 공간 영역에 대한 다양한 형태의 지식을 발견할 수 있다. 기존 공간 특성화기법에 대한 연구들은 다음과 같은 문제점을 가진다. 첫째, 기존의 연구는 탐사된 지식의 결과가 다각적인 공간 분석을 수행하지 못하는 문제점을 가진다 둘째, 공간 탐색 시 사용자에 의해 미리 정해진 위치 영역만을 고려하여 탐색함으로 유용한 지식탐사를 보장하지 못하는 문제점을 가진다. 따라서 본 연구에서는 밀도 기반의 클러스터링이 적용된 새로운 공간 특성화기법을 제안한다.
최근 과학 기술의 발달과 정보화로 인해 다양한 분야의 방대한 정보들이 디지털화되어 저장되고, 이를 효율적으로 저장하고 관리하는 기술에 대한 수요가 증대하고 있다. 특히, 수자원 분야에서도 지점 관측 형태의 직접 계측방식이 아닌 선, 면 형태의 간접 계측방식의 기술이 개발됨에 따라 짧은 시간 동안 많은 수의 양질의 자료를 취득할 수 있게 되었다. 이에 따라 과거에 비해 방대하고 연속적인 하천공간정보가 축척되었으며, 이를 저장하고 관리하고자 하는 필요성이 대두되고 있다. 하천공간정보 중 하천단면자료는 하천기본계획수립 시 핵심이 되는 자료중 하나일 뿐만 아니라 하천의 흐름 특성을 해석하기 위한 여러 물리 모형의 입력 자료로서, 하천의 물이 흐르는 하도공간을 흐름방향의 횡방향으로 절단하였을 때 생기는 면을 기록한 자료이다. 국가에서는 하천단면자료 계측을 위해 많은 예산을 투입하고 있으며, 실제로 많은 수의 하천에서 하천단면자료를 계측하고 있다. 하지만 계측된 하천단면자료는 컴퓨터를 이용하여 제도하는 응용프로그램용 파일(CAD)로 저장되어, 하천단면자료를 지속적으로 저장 관리 모니터링하기에는 어려운 실정이다. 본 연구에서는 이러한 하천단면자료를 지속적으로 저장 관리 모니터링 할 수 있는 시스템 개발을 목적으로 현재 개발 중인 하천공간정보 표준 자료모형과 하천공간정보를 전송할 수 있는 표준자료 전송 언어인 RiverML을 활용하였다. 본 연구에서 도입한 하천공간정보 표준 자료모형은 하천망을 기반으로 한 상호연계를 기본으로 하고 있어, 하천망을 구성하는 각 하천과 해당 하천의 단면자료 간의 관계를 규명하기 쉬우며, RiverML은 이와 유사하게 하천망을 기반으로 다양한 정보를 전달하기 쉬운 전송언어이다. 또한 국가에서 개발한 공간정보 오픈 플랫폼인 브이월드(Vworld)의 API를 활용하여 저장된 하천단면자료를 표출할 수 있게 하였다. 본 연구의 결과는 하천단면자료 저장 관리 모니터링에 유용하게 사용될 수 있을 뿐만 아니라, 지속적인 개발을 통해 하천에서 계측되는 공간정보뿐만 아니라 하천의 시설물, 생태환경, 문화 등의 하천공간정보과 연계하여 효율적인 시스템을 개발할 수 있을 것으로 사료된다.
최근 사람과 기계의 소통을 위해 QA (Question Answering) 시스템에 대한 요구가 증가하였다. QA 시스템 중 공간에 관련된 질문을 처리할 수 있는 폐쇄 도메인 QA 시스템을 GeoQA라 하는데 본 연구는 GeoQA 분야에서 주로 사용되던 RDF (Resource Description Framework)기반의 데이터베이스가 데이터 입출력 및 변형에 한계를 보인다는 점을 극복하기 위해 최근 주목받고 있는 새로운 형태의 그래프 데이터베이스인 LPG (Labeled Property Graph)를 사용하였다. 또한, LPG 쿼리(query)언어가 표준화되지 않아 GeoQA 시스템이 특정 제품에 의존할 수 있다는 점 때문에 API 형태의 쿼리 언어인 GraphQL (Graph Query Language)을 도입하여 다양한 LPG를 사용할 방안을 제시하였다. 본 연구에서는 공간 관련 질문이 입력되었을 때 답변을 검색할 수 있도록 대한민국 중심의 별도 데이터베이스를 구축하였는데 각 데이터는 국가공간정보포털 및 지방행정 인허가데이터개방 서비스에서 취득하였으며 각 공간 객체 간 공간적 관계는 미리 계산되어 그래프의 엣지(edge) 형태로 입력되었다. 사용자의 질문은 먼저 FOL (First Order Logic)형태를 거쳐 최종적으로 GraphQL로 변환되며 GraphQL 서버를 통해 데이터베이스에 전달되었다. 실험에 사용한 LPG로는 현재 가장 높은 점유율을 보이는 그래프 데이터베이스인 Neo4j를 선택하였고 내장 함수와 QGIS 일부가 공간 연산에 사용되었다. 시스템 구축 결과 사용자의 질문을 변환, Apollo GraphQL 서버를 통해 처리하고 데이터베이스로부터 적합한 답변을 얻을 수 있음을 확인하였다.
건축공간에 대해 막연히 동경하며, 좋은 건축공간을 만들기 위해 노력한 시간을 기억해본다. 그다지 손에 잡히는 것이 없어 보인다. 어찌보면 건축주의 요구와 구조, 기능, 설비, 건축비의 문제에 매달려 좋은 건축공간이 가져야할 모습을 마지막까지 지키지 못한 경우가 많다. 그러나 건축가에게 꿈같은 것은 이 세상에 존재해본 적이 없는 나만이 만들어낸 건축공간일 것이다. 그것은 영원한 건축가의 꿈이며, 누가 뭐라고 하더라도 건축인이 건축적 삶을 사는 근거를 만들어 주는 것이다. 근래, 건축공간에 우선하여 형태적 유희나 재료의 표현, 프로덕션의 즐거움 자체에 의미를 두는 경향이 보여지기도 하지만, 건축이 존재하는 고유한 영역은 결국 공간이라는 것에 모두 공감하리라고 생각된다. 젊은 시절 건축공간에 대한 향수를 달래며, 잊혀져가는 건축공간의 가치를 새롭게 일으키고자 공간클럽이라는 이름으로 건축공간에 대한 이런 저런 얘기를 던지려고 한다. 더러는 일반적인 이야기도 있겠지만, 소주제를 통해 건축공간을 전혀 새롭게 볼 수 있는 시각의 존재를 드러낼 수 있을 것으로 생각한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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