최근 GIS는 국내에서 뿐 아니라 외국에서도 마케팅의 의사결정문제와 그에 따른 의사결정지원시스템에 적용이 시도되고 있다. GIS는 강력한 공간분석 기능과 함께 자료의 통합과 그래픽 기능 등을 갖추고 있으며 이와 같은 기능으로 인해 많은 소매 운영자와 생산자들로 구성되는 패션 산업에 있어서 의사결정을 지원하는 하나의 좋은 수단으로서 점차 인식이 확산되고 있다. 이러한 시점에 본 논문에서는 GIS를 패션마케팅에 적용함에 있어서 몇가지 주요한 요소들을 고찰하여 보았다. 이를 위해 현재의 패션마케팅 의사결정문제에 있어서의 주요 이슈에 대한 문제제기에서 출발하여 다속성 의사결정과 다목적 의사결정의 프레임이 어떻게 패션마케팅 의사결정지원에 이용될 수 있는가를 알아보고 이를 실제로 구현하는데 있어서의 한계점 역시 아울러 고찰하여 보았다. 논의의 주안점은 주로 현재의 패션마케팅 의사결정시스템과 GIS 기능의 통합에 두었다.
Highly pathogenic avian influenza (HPAI) is among the top infectious disease priorities in Korea and the leading cause of economic loss in relevant poultry industry. An understanding of the spatial epidemiology of HPAI outbreak is essential in assessing and managing the risk of the infection. Though previous studies have reported the majority of outbreaks occurred clustered in what are preferred to as densely populated poultry regions, especially in southwest coast of Korea, little is known about the spatial distribution of risk areas vulnerable to HPAI occurrence based on geographic information system (GIS). The main aim of the present study was to develop a GIS-based risk index model for defining potential high-risk areas of HPAI outbreaks and to explore spatial distribution in relative risk index for each 252 Si-Gun-Gu (administrative unit) in Korea. The risk index was derived incorporating seven GIS database associated with risk factors of HPAI in a standardized five-score scale. Scale 1 and 5 for each database represent the lowest and the highest risk of HPAI respectively. Our model showed that Jeollabuk-do, Chungcheongnam-do, Jeollanam-do and Chungcheongbuk-do regions will have the highest relative risk from HPAI. Areas with risk index value over 4.0 were Naju, Jeongeup, Anseong, Cheonan, Kochang, Iksan, Kyeongju and Kimje, indicating that Korea is at risk of HPAI introduction. Management and control of HPAI becomes difficult once the virus are established in domestic poultry populations; therefore, early detection and development of nationwide monitoring system through targeted surveillance of high-risk spots are priorities for preventing the future outbreaks.
창의산업(creative industry)으로서 의류패션산업은 지역에 착근된 가치사슬을 바탕으로 한 기업 간 협력과 상호 네트워크가 중요한 산업으로, 특정지역을 중심으로 집적하고 있다. 이에 본 연구는 공간적 집적을 넘어 서울 의류패션산업의 중심 클러스터로 성장하고 있는 구로 가산동 의류패션산업의 가치사슬을 바탕으로 산업구조를 분석하고 기업간 산업네트워크를 형성하고 있는지 확인하였다. GIS분석과 현장답사를 통해 구로 가산동 의류패션산업은 가치사슬상의 기획, 디자인의 고부가가치 영역이 전개되고 있음을 확인하였다. 또한, 심층인터뷰를 통해 구로 가산동 의류패션산업은 가치사슬의 미들스트림을 중심으로 업스트림에 속하는 지역 외부의 대형 브랜드업체의 통제를 받는 외부지향적인 생산구조를 가지고 있음을 밝혔다. 이에 구로 가산동의 산업 집적지는 상호호혜적인 네트워크를 통한 창조적인 산업클러스터로 발전하는데 한계가 존재한다. 하지만, 부가가치가 높은 업스트림의 영역으로 가치무리 이동을 보이고 있어, 현재 일부 기업들이 부가가치가 높은 영역을 넓혀 가고 있는 모습이 존재함을 보였다. 본 연구는 구로 가산동 의류패션산업의 총체적인 시스템을 확인하고, 경제지리적 관점에서 가치사슬의 구조와 공간적 분화패턴을 국지적 차원에서 분석한데에 의미가 있다.
최근 건축정보 분야에서는 터널, 교량 등 도시의 인프라에도 건축정보모델링(BIM: Building Information Modeling)이 적용되면서 대형화된 도시 건축물의 유지 및 관리를 위해 BIM 뿐만 아니라 건물의 외부환경에 대한 정보가 필요하게 되었다. 또한, 건축물정보모델 및 도시/지리정보 모델 간 정보의 상호운용성을 바탕으로 다양한 시뮬레이션 및 도시계획, 국토보안 등 기타 응용프로그램에서의 상당한 이익과 발전을 가져올 수 있다는 관점에서 공간정보와 빅 데이터의 융합은 강한 잠재력을 지니고 있다. 이에 본 연구에서는 건축정보 분야의 개방형 BIM(open BIM) 표준모델인 IFC(Industry Foundation Classes)와 GIS분야의 표준모델인 CityGML의 정보를 효율적으로 연계하기 위해 IFC와 CityGML, LandXML의 정보체계 및 형상표현의 차이점을 비교분석하였으며 공간정보 분석을 위한 객체기반의 건축 도시통합모델의 개발방향을 제시하고 BIM과 GIS 간의 기초 융합전략 및 활용방안을 마련하고자 하였다.
본 연구의 목적은 국내 오픈소스 공간정보 소프트웨어 산업 활성화를 위한 오픈소스 공간정보 소프트웨어 비즈니스 모델을 제안하는데 있다. 본 연구에서는 국내외 오픈소스 소프트웨어 비즈니스 모델을 유형화하여 정리하고 공간정보 분야에서 가능한 비즈니스 모델을 도출한 후 국내 공간정보 기업에 적합한 오픈소스 소프트웨어 비즈니스 전략을 제안하였다. 비즈니스 모델 제안은 국내 오픈소스 공간정보 소프트웨어 관련 기업들과의 인터뷰 및 사례 분석을 통해 이루어졌으며, 비즈니스 모델 분석 방법론은 경영학에서 활용하는 비즈니스 모델 캔버스를 활용하였다. 오픈소스 공간정보 소프트웨어 비즈니스 모델은 기업의 성격에 따라 달리하였는데, 배포자 유형 기업은 앞으로는 해당 소프트웨어를 기반으로 하는 보다 전문적인 서비스를 통한 비즈니스가 가능할 것으로 분석된다. 생산자 유형 기업은 국내시장뿐만 아니라 세계시장으로의 진출도 고려할 수 있을 것으로 전망된다. 국내 오픈소스 소프트웨어에 대한 관심의 증가 속도로 볼 때 서드파티 서비스 공급기업의 수는 앞으로 지속적으로 증가 할 것으로 보인다. 따라서 서드파티 서비스 공급자 기업은 기술력 확보를 통해 다양한 비즈니스 모델을 개발할 수 있을 것으로 판단되었다.
Mechanization is the characteristic of the industrial era and computerization is the characteristic of the Information Era. Now we are facing on the transition from Industrial Era to information Era. Established the National Geo-spatial Data Infrastructures is the fundamental base for information society and is one part of the national basic economic development plan. From 1980's China started his successful transition from traditional methods to high-tech based mapping. China has laid out a high accuracy national GPS (global Positioning System) network, and completed the geographic information databases for scale of 1:1million and 1:250,000. Now it is working on the databases for scales of 1:50,000 and 1:10,000, the world highest level. The massive national programmed has been dubbed "Digital China," since it involves massive quantities of digitized geographical information. Simultaneity, GIS technology and the geo-spatial data have been used widely in electronic government affair, environmental protection, disaster control, ITS and etc. The users have realized the benefits more and more widely. Internet is an efficient way to distribute the geo-information, the State Bureau of Surveying and Mapping has give great effort to settle down the rules and standards to establish the clearing house. Some National Geo-standards have issued, and some of them are on the way. The GIS software is another important factor in the GIS industry. Chinese government working-out some good policy to supports the GIS software developer to have their own copyright. This paper is based on the above to introduce the status and development of Geomatics in China. in China.
지리 정보 시스템(GIS)은 대용량의 공간 데이타를 사용하며, 다양한 소프트웨어와 하드웨어상에서 구현된다. 이렇게 상이한 하드웨어, 소프트웨어, 운영체제상에서 공간 데이타들 간의 효율적인 데이타 교환이 불가능하다면 데이타 공유가 매우 어려울 뿐만 아니라 데이타의 중복 보관 및 관리로 인해 막대한 경제적 손실을 가져온다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 국가 차원에서 지리 정보 시스템에 관해 국가 표준을 설정하고, 공간 데이타베이스를 구축하고 있는데 공통 데이타 교환 포맷으로 채택된 것이 SDTS이다. 본 연구에서는 국가 공통 데이타 교환 포맷인 SDTS 데이타의 디스플레이 및 삽입, 갱신, 삭제, 특정 영역의 데이타 추출 및 생성, 오류 검사 및 레포팅, SDTS 프로파일의 설정 및 검증 기능을 GUI(Graphic User Interface) 환경에서 제공하는 SDTS 데이타 관리 시스템을 설계 및 구현하고자 한다. 향후 GIS 산업이 계속 활성화되고. SDTS 데이타의 수요가 증가함에 따라 SDTS 데이타의 분석 및 신뢰성에 대한 요구가 커질 것이므로 본 연구에서 개발될 SDTS 데이타 관리 시스템의 필요성은 더욱 더 증대될 것이다.
정보통신기술(ICT)의 발전에 따라 실시간성, 이동성 및 맞춤성 등의 특성으로 대표될 수 있는 오늘날 스마트 사회에서는 공간정보 분야가 보다 적극적으로 사회적 필요성에 대응할 수 있는 방안 마련이 요구된다. 왜냐하면 공간정보는 모든 사람활동의 기반이 되는 매우 중요한 기반인프라로서 정보통신의 발달과 더불어 매우 중요한 사회적 기반(Social Infrastructure)으로까지 승화되고 있기 때문이다. 이러한 추세에 발맞춰 이미 공간정보를 기반으로 다양한 콘텐츠와 기기 등이 결합된 융복합 공간정보 관련 제도기반으로서 공간정보산업진흥법이 마련되어 있다(법제2조7항, 법제4조5항). 그러나 보다 구체적으로 융복합 공간정보서비스의 명확한 정의 및 세부 지원방안 등이 향후 발전과제로 남이 있다. 이상과 같은 시대적 배경 하에 본 연구수행의 목적은 스마트사회에 요구되는 공간정보서비스로서 융복합 공간정보서비스의 추진방향과 실현방안을 제시하는데 있다. 특히, 최근 공간정보 수요는 글로벌, 국가 및 지역 등 다양한 공간위계에서 융복합화의 필요성이 재기되고 실제 실행서비스들이 구현되고 있는 추세에 있다. 따라서 이러한 수직적 공간위계별로 스마트사회의 특성과 공간정보의 역할변화를 고찰하고, 사회적 수요에 대응한 융복합 공간정보서비스 추진의 기본방향과 실현방안을 제시하였다.
드론을 활용한 미세먼지 측정은 산업의 발달과 함께 점차 보편화 되고 있으며, 일부 산업 지대에서 미세먼지 모니터링으로 대기 오염원을 파악한다. 건설 공사 현장에서는 현장사무소에 미세먼지 측정소를 따로 마련하여 주변 공인 측정소보다 현장의 미세먼지 농도를 파악할 수 있다. 그러나, 미세먼지를 발생시키는 오염원으로부터 미세먼지 측정을 정확하게 파악하기는 어려우므로 현장 오염원에 가깝게 직접 투입하여 미세먼지 농도를 측정하여 정확성을 높이고자 하였다. 미세먼지측정치가 부착된 드론은 착륙 중에 발생하는 하향풍 영향으로 측정 노이즈가 발생하였으나 높이 30m에서, 맵핑을 진행하였을 때, 오염원의 수치와 유사하게 측정이 되었다. 실험 대상지역에 대한 현장 적용성은 평탄화 작업이 많아 지형이 지속적으로 바뀌기 때문에 위성영상을 활용한 주기적인 업데이트 정보에는 한계가 있었다. 특히, 절토 작업구간에서 위성지도의 정보는 드론의 맵핑 구역과 미세먼지 농도가 지형에 중첩되어 정확한 구현을 위해서는 맵핑도 함께 반영되어야 한다. 따라서, 본 연구에서는 드론을 활용한 GIS 맵핑을 통해 실시간 현장 정보를 반영할 수 있는 시스템을 구현하였다.
System reliability prediction in the development stage is increasingly crucial to reliability growth management to satisfy its target reliability, since modern system usually takes a form of complex composition and various complicated functions. In most cases of development stage, however, the information available for system reliability prediction is very limited, making it difficult to predict system reliability more precisely as in the production and operating stages. In this study, a system reliability prediction process is considered when the reliability-related information such as SIL (Safety Integrity Level) and MTTFd (Mean Time to Dangerous Failure) is available in the development stage. It is suggested that when the SIL or MTTFd of a system component is known and the field operational data of similar system is given, the reliability prediction could be performed using the scaling factor for the SIL or MTTFd value of the component based on the similar system's field operational data analysis. Predicting a system reliability is then adjusted with the conversion factor reflecting the temperature condition of the environment in which the system actually operates. Finally, the case of applying the proposed system reliability prediction process to a high performance mooring platform is dealt with.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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