공간 지반 정보의 합리적 예측 목적으로, 대상 연구 지역을 포함하는 확장 지역 및 지표면 지질 자료 획득을 위한 추가 부지 조사라는 새로운 두 개념을 도입하여 GIS 기법 토대의 지반-지식 기반 지반 정보화 시스템(GTIS) 구축 기법을 개발하였다. 지역적 모범 적용 연구로서의 경주 지역에 대한 GTIS를 구축하기 위하여 개발된 기법에 따라, 기존 지반 조사 자료의 수집과 연구 목적의 지반 조사가 수행되었고 지표 지층 자료 확보를 위한 추가적인 부지 지표 조사가 실시되었다. 경주 지역의 지반-지식 기반 GTIS 내에서 지구통계학적 크리깅 기법을 적용하여 확장 지역에 대한 공간 지층 정보를 예측하였으며, 이로부터 연구 대상 지역의 공간 지층 정보를 추출하였다. 뿐만 아니라, 지반 관련 실무적 활용 목적의 지층 두께 및 기반암 심도의 공간 분포 지도를 구축하였다. 본 연구의 지반-지식 기반 GTIS와 일반적인 지반공학적 GIS와의 비교 결과, GTIS의 우월성을 표준 편차와 지질 전문가적 판단을 통해 확인하였다.
Purpose: The article aims to assess the possibilities and contribution of countries to the creation and distribution of knowledge circulating in the scientific and technological space of the EAEU. Research design, data, and methodology: To understand the conditions and possibilities for the distribution of knowledge, the methodology of the quality of economic space used. The space is considered through density, placement, connectedness, and asymmetry. Used bibliometric analysis, balance of payments analysis, and integration indicators. Results: The study showed that low barriers, including language, created visible advantages in the mutual distribution of knowledge. However, the geo-technological space of the EAEU is polarised and has differences in the density and distribution of scientific resources. Asymmetries are shown in the distance between countries in multidirectional trends. Cooperation between countries has a different level of interaction. Conclusions: The internal resources of the geo-technological space of the EAEU are limited, and most of the needs are covered by external sources. Some mechanisms of the scientific policy of countries in scientific careers act as «demotivates» for distributing knowledge within the EAEU. Countries need to improve the quality of services and trade data to better understand technology distribution processes through bilateral channels.
최근 상호운용성과 지능화 및 개인화가 강조되는 IT 기술 추세에 맞추어 Geospatial Web이 Semantic Web과 접목되면서 다양한 지리 공간 정보와 일반 웹상의 방대한 비공간 정보를 효율적으로 연계 및 통합하여 사용자에게 보다 적합한 정보를 제공할 수 있는 지능적인 지리 정보 웹 서비스 기술인 Geo Semantic Web이 제시되었다. 이러한 Geo Semantic Web 서비스를 위해서는 웹 환경에 산재한 지식 및 정보를 컴퓨터가 자동으로 처리할 수 있게 하기 위한 Geo Ontology 처리 기술의 개발이 필요하다. 그러나 아직까지 Geo Ontology 처리 기술에 관한 표준은 제정되어 있지 않고 표준화 기구와 여러 단체 및 기관 등에서 관련 연구를 진행 중이다. 본 논문에서는 그동안 진행되었던 Geo Ontology와 관련된 다양한 기반 이론 및 기술들을 적용하여 Geo Semantic Web 시스템을 설계 및 구현하였다. Geo Semantic Web 시스템은 Geo Semantic 질의를 분석 및 처리하고 세션을 관리하기 위한 질의 처리 관리자, Geo Ontology를 생성 및 질의하고 공간/비공간 데이타를 추출하기 위한 온톨로지 관리자, 그리고 클라이언트로 구성된다. 마지막으로, 본 논문에서는 이러한 Geo Semantic Web 시스템을 Geo Semantic 질의가 필요한 가상 시나리오에 적용해 봄으로써 시스템의 효용성을 검증하였다.
국가에서 추진하고 있는 국가공간정보체계 사업은 기존의 2차원 지리정보에서 3차원 공간정보를 기본 지형공간정보로 확장되고 있다. 지상 지형공간정보의 구축은 대부분 완료하거나 진행 중에 있는 반면에, 지하특성을 나타내는 시추자료 등의 부족으로 지하 지형공간정보 구축에 어려움을 겪고 있다. 지하의 지형공간정보 구축 측면에서는, 국내의 기관별로 지하정보를 구축 및 관리하고 있으나, 기관별로 보유하고 있는 지하정보는 상호 공유되지 않아 비효율적으로 관리되고 있다. 본 연구에서는 지하공간정보 구축 효율성을 높이는 일환으로, 지반의 상태를 구성하는 지반 DB항목과 지질의 상태를 구성하는 지질 DB항목으로 나누어 3차원 국토지하정보 DB설계를 제시하였다. 구축된 DB를 실제 모델지역에 적용하여, 국토지하정보 활용 기술 구현 및 활용성을 검토하고, 국토지하정보 지식 기반 커뮤니티 구축 방안을 제시하였다.
This paper describes a GIS framework for geo-semantic information retrieval in mobile computing environments. We built geographic ontologies of POI (point of interest) and weather information for use in the combination of semantic, spatial, and temporal functions in a fully integrated database. We also implemented a geo-semantic app for Android-based smartphones that can extract more appropriate POIs in terms of user contexts and geographic ontologies and can visualize the POIs using Google Maps API (application programming interface). The feasibility tests showed our geo-semantic app can provide pertinent POI information according to mobile user contexts such as location, time, schedule, and weather. We can discover a baking CVS (convenience store) in the test of bakery search and can find out a drive-in theater for a not rainy day, which are good examples of the geo-semantic query using semantic, spatial, and temporal functions. As future work, we should need ontology-based inference systems and the LOD (linked open data) of various ontologies for more advanced sharing of geographic knowledge.
본 연구는 KOMPSAT-1 EOC 영상의 기하정확도를 향상시키고자 수행되었다. 많은 EOC 영상의 지상위치오차를 분석하였고, 그 오차가 시스템내의 시간 부정확성과 자세데이터의 오차로 인한 것임을 알 수 있었다. 그 개선방안으로 Ancillary 데이터의 시간데이터와 자세데이터를 재구성하였고, 이를 적용하여 영상처리한 결과에서 EOC 영상데이터의 기하정확도가 향상되는 것을 확인하였다.
본 연구의 목적은 1) 소설 속 지명 데이터베이스(DB)를 구축하고, 2) 확장 가능한 지명 DB를 위해 자동으로 지명을 추출하여 데이터베이스를 갱신하며, 3) 데이터베이스 내의 소설지명과 용례를 검색하고 시각화하는 파일럿시스템을 구현하는 데 있다. 특히, 학습자료(training)에 해당하는 말뭉치(corpus)를 확보하기 어려운, 소설지명과 같이 현재 잘 쓰이지 않는 개체명을 자동으로 추출하는 것은 매우 어려운 문제이다. 효과적인 지명 정보 추출용 학습자료 말뭉치 확보 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 이미 수작업으로 구축된 웹 지식(어휘사전)을 활용하여 학습에 필요한 충분한 양의 학습말뭉치를 확보하는 방안을 적용하였다. 이렇게 확보된 학습용 코퍼스와 학습된 자동추출 모듈을 가지고, 새로운 지명 용례를 찾아 추가하는 지명 데이터베이스 확장 도구를 만들었으며, 소설지명을 지도 위에 시각화하는 시스템을 설계하였다. 또한, 시범시스템을 구현함으로써 실험적으로 그 타당성을 입증하였다. 끝으로, 현재 시스템의 보완점을 제시하였다.
위치 기반 서비스는 사용자 중심의 위치를 기반으로 한 정보 서비스이며 유비쿼터스 시대에 있어서 핵심적인 엔진으로서 논의되어져오고 있다. 본 연구의 목적은 다중 의사 결정 기법을 통해 이동 단말 사용자의 위치 정보와 공간적 선호도를 반영한 새로운 온톨로지 추론 시스템을 개발하는 것이다. 이를 위해 POI 검색을 위한 온톨로지 기반의 LBS 추론시스템을 개발하고 사용자의 상황인식정보와 개인적 특성 및 공간선호도에 따른 온톨로지로 구축을 하여 그 구현 결과를 보였다. 또한 사용자의 의사결정시 결정기준요소에 가중치 부여를 위한 Cost Value Ontology를 구축하여, 다 기준 의사추론을 통해 사용자에게 적절한 추천 결과가 도출되는 위치 기반 서비스 방법을 제안하였다.
Wu, Chunming;Wang, Meng;Gao, Lang;Song, Weijing;Tian, Tian;Choo, Kim-Kwang Raymond
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권8호
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pp.3917-3941
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2019
The recent interest in artificial intelligence and machine learning has partly contributed to an interest in the use of such approaches for hyperspectral remote sensing (HRS) imagery classification, as evidenced by the increasing number of deep framework with deep convolutional neural networks (CNN) structures proposed in the literature. In these approaches, the assumption of obtaining high quality deep features by using CNN is not always easy and efficient because of the complex data distribution and the limited sample size. In this paper, conventional handcrafted learning-based multi features based on expert knowledge are introduced as the input of a special designed CNN to improve the pixel description and classification performance of HRS imagery. The introduction of these handcrafted features can reduce the complexity of the original HRS data and reduce the sample requirements by eliminating redundant information and improving the starting point of deep feature training. It also provides some concise and effective features that are not readily available from direct training with CNN. Evaluations using three public HRS datasets demonstrate the utility of our proposed method in HRS classification.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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