• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.268-278
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• 2021

사물인터넷(IoT), 빅데이터(Big data), 인공지능(AI), 사이버물리시스템(CPS) 등 4차 산업혁명을 견인하는 기술들이 발전/보편화되고 있다. 이 기술들을 응용하여 다양한 산업 현장에서 생산성, 경제성, 안전성 등을 향상하고자 하는 요구가 확산되고 있다. 디지털트윈은 이러한 요구를 충족시키기 위한 중요한 기술 트렌드로서, 그리고 한국판 뉴딜의 10 대 과제 중 하나로 주목 받고 있다. 본 연구에서 구글 웹 검색기를 사용하여 논문, 매거진, 보고서, 기타 문헌을 탐색하였다. 디지털트윈 응용분야에서 공간정보의 기여 내용(또는 역할)을 조사하기 위해 디지털트윈의 정의·국내외 기업별 기술동향, 제조업·플랜트·스마트시티에서 요구되는 디지털트윈의 구성 요소와 디지털트윈 구동을 위한 핵심기술을 조사하였다. 그리고 공간 관련 키워드인 Geospatial Information, Geospatial data, Location, Map, Geodata와 디지털 트윈 간 연계 문장이나 낱말을 탐색하여 공간정보의 기여내용을 정리하였다. 조사 결과, 공간정보는 단순히 사물-사물-사람-프로세스-데이터-제품을 연결하는 매개체로서의 역할 제공뿐만 아니라 신뢰성 높은 의사결정지원·연계융합·위치정보제공·프레임워크 등의 역할을 수행함으로 디지털트윈의 활용 가치 극대화에 기여할 수 있을 것으로 나타났다.

• 한국측량학회지
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• 제34권6호
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• pp.579-589
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• 2016

This research focuses on accomplishing analysis problems and issues by examining the policies and systems related to geo-spatial big data which have recently arisen, and suggests political and systemic improvement plan for service activation. To do this, problems and probable issues concerning geo-spatial big data service activation should be analyzed through the examination of precedent studies, policies and planning, pilot projects, the current legislative situation regarding geo-spatial big data, both domestic and abroad. Therefore, eight political and systematical improvement plan proposals are suggested for geo-spatial big data service activation: legislative-related issues regarding geo-spatial big data, establishing an exclusive organization in charge of geospatial big data, setting up systems for cooperative governance, establishing subsequent systems, preparing non-identifying standards for personal information, providing measures for activating civil information, data standardization on geo-spatial big data analysis, developing analysis techniques for geo-spatial big data, etc. Consistent governmental problem-solving approaches should be required to make these suggestions effectively proceed.

• 대한공간정보학회지
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• 제24권4호
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• pp.89-96
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• 2016

본 연구에서는 빅데이터와 공간 빅데이터 선행연구들을 기반으로 공간 빅데이터를 빅데이터를 구성하는 하나의 구성요소로 인식하고, 위치정보를 이용하여 공간화 할 수 있으며, 시계열 변화에 따라 계속적으로 누적되는 모든 데이터들과 이를 이용할 수 있는 활용체계를 공간 빅데이터라 정의하였다. 따라서 공간 빅데이터는 기존 빅데이터와 분리하여 구분할 것이 아니라, 기존 빅데이터를 구성하는 하나의 구성요소로서 이해하고, 이러한 활용체계 안에서 공간 빅데이터의 활용방안을 검토해야 한다. 본 연구에서는 공간 빅데이터가 제공해야 하는 서비스 요구사항들을 제시하였다. 공간정보를 포함한 공간 빅데이터는 기본적으로 다양한 공간분석이 가능해야 하고, 기존에 구축된 공간정보와 향후 구축될 공간정보까지 고려할 수 있는 서비스 고려가 필요하다. 시간의 흐름에 따른 위치별 시계열 변화의 탐지는 물론 공간정보의 속성정보들을 이용하여 다양한 빅데이터 관련 분석이 가능해야 한다. 공간정보가 아닌 빅데이터 또한 공간정보와 연계하여 공간 분석이 가능해야 한다. 이러한 공간 빅데이터 요구사항들을 만족시키기 위해 다양한 형태의 빅데이터들과 공간 빅데이터의 연계가 가능한 분석 서비스 제공을 위한 샘플링 포인트 생성 및 속성정보 추출 방안을 제시하였다. 이러한 빅데이터와 연계된 공간정보의 활용 증대는 공간정보 산업 및 기술발전에 크게 기여할 수 있을 것이라 판단된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제26권1호
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• pp.11-20
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• 2023

전통적으로 공공 서비스에 대한 만족도 요인을 측정하기 위해 설문조사나 인터뷰 연구가 주를 이뤄 왔다. 민원의 단순 빈도를 떠나 민원에 내포된 감정의 경중까지 고려되지 않아 민원인이 체감하는 민원의 시급성, 고충의 심각 정도를 판단하기 어렵다. 이에 본 연구의 목적은 헤도노미터 단어별 행복도 점수를 활용해 집단민원이 내포하는 부정적 감성수치를 산정하는 방안을 제시하였다. 국민권익위원회의 2021년 지역별 상위 민원 토픽과 연관키워드 데이터를 대상으로 헤도노미터를 적용하여 민원의 주제별 부정적 감성수치를 산출하고, 지역별로 분포를 가시화하였다. 본 연구결과로 도출된 부정적 감성수치를 이용해 민원에 내포된 감정의 경중을 고려하여 민원인이 체감하는 민원의 시급성, 고충의 심각 정도를 판단하는데 도움이 될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지적과 국토정보
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• 제45권1호
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• pp.169-179
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• 2015

최근 IT기술의 발달로 데이터의 양이 급증함에 따라 대용량 데이터를 다루는 빅 데이터 시대가 도래하게 되었다. 다양하고 방대한 빅데이터 를 활용하기 위해서는 대용량 데이터 처리 기술을 필요로 하는데, 이러한 흐름에 따라 공간정보 분야에서도 대용량의 공간정보 데이터 서비스 기술이 요구되고 있다. 따라서 본 연구에서는 국외의 대표적인 공간정보 데이터 서비스 기술을 살펴본 후, 국내의 대표적인 지도 소프트웨어인 브이월드 데스크톱에 적용 가능한 KML 포맷의 대용량 데이터 처리 기술을 개발하였다. 개발된 분할 방법과 도구를 검증하기 위해 대용량의 KML 데이터를 이용하여 테스트를 진행하였고, 인덱스 파일과 분할 파일들이 생성되어 브이월드 데스크톱에서 가시화 되었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제25권1호
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• pp.29-36
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• 2017

본 논문은 인 메모리 시스템인 Spark에 기반 한 공간 빅 데이터 분석 프로토타입을 구현하고, 이를 기반으로 공간 분할 알고리즘에 따른 성능을 비교하였다. 클러스터 컴퓨팅 환경에서 빅 데이터의 컴퓨팅 부하를 균형 분산하기 위해, 빅 데이터는 일정 크기의 순차적 블록 단위로 분할된다. 기존의 연구에서 하둡 기반의 공간 빅 데이터 시스템의 경우 일반 순차 분할 방법보다 공간에 따른 분할 방법이 효과적임이 제시되었다. 하둡 기반의 공간 빅 데이터 시스템들은 원 데이터를 그대로 공간 분할된 블록에 저장한다. 하지만 제안된 Spark 기반의 공간 분석 시스템에서는 검색 효율성을 위해 공간 데이터가 메모리 데이터 구조로 변환되어 공간 블록에 저장되는 차이점이 있다. 그러므로 이 논문은 인 메모리 공간 빅 데이터 프로토타입과 공간 분할 블록 저장 기법을 제시하였다, 또한, 기존의 공간 분할 알고리즘들을 제안된 프로토타입에서 성능 비교를 하여 인 메모리 환경인 Spark 기반 빅 데이터 시스템에서 적합한 공간 분할 전략을 제시하였다. 실험에서는 공간 분할 알고리즘에 대한 질의 수행 시간에 대하여 비교를 하였고, BSP 알고리즘이 가장 좋은 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제20권1호
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• pp.113-126
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• 2017

본 연구의 목적은 빅데이터 분석 기법 중 하나인 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 환경 분야의 환경공간정보 활용 연구 동향을 정량적으로 분석하는 것이다. 분석에 활용된 자료는 NDSL (National Digital Science Library)을 통하여 획득한 국내 논문으로 총 869편을 대상으로 하였다. 논문에서 추출된 단어들은 "환경일반", "기후", "대기", 등 환경 분야 10개, "위성영상", "수치지도", "재난재해" 등 환경공간정보 20개로 설정된 분류체계에 따라 재분류 되었다. 재분류된 분류 키워드를 통해, 논문에서 해당 키워드의 출현 빈도 및 시계열 변화를 파악하였으며, 상호 간 연관분석을 수행하였다. 첫째, 빈도 분석 결과 환경 분야에서는 "환경일반"(40.85%)이 환경공간정보에서는 "위성영상" (24.87%)이 가장 높은 활용 빈도를 나타냈다. 둘째, 환경 분야에 대한 시계열 분석 결과 1996년부터 2000년까지는 "기후"에 대한 연구 비중이 높았으나, 2001년부터는 "환경일반"에 대한 연구가 증가하였다. 환경공간정보에서는 "위성영상"에 대한 수요가 전 기간에 걸쳐 가장 높았으며, 활용 비율 또한 점차적으로 증가하고 있었다. 셋째, 환경 분야와 환경공간정보에 대한 연관분석 결과 총 80개의 연관 규칙이 생성되었으며, 환경 분야 중 "환경일반"이 "위성영상", "전자지도" 등 총 17개의 환경공간정보와 가장 많은 수의 연관 규칙을 생성하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권6호
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• pp.157-167
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• 2023

본 연구에서는 분산 컴퓨팅 및 개별 디바이스 활용을 통해 개인 정보 보호에 특화된 학습방법인 연합학습 방법론을 기반으로, 모바일 내비게이션 애플리케이션에서 수집된 대규모의 운전자 데이터를 이용하여 경로 선택 예측 모델을 수립하는 방법에 대해 고찰한다. 경로 선택 모델링에서 활용될 수 있는 운전자 데이터의 전처리 및 분석 방법을 수립하고, 서포트벡터머신(SVM) 및 다층 퍼셉트론(MLP)과 같이 기존에 널리 활용되는 학습 방법과 연합학습 방법의 성능과 특성을 비교한다. 분석 결과 연합학습을 통한 모델 성능은 중앙 서버 기반의 모델과의 비교에서 예측 정확도 측면의 차이가 거의 없는 것으로 나타났으나, 개별 데이터가 충분히 확보되는 경우 연합학습 모델과 같은 개인화 모델의 성능이 개선될 수 있다는 점을 확인하였다. 연합학습 모델은 본 연구의 경로 선택 모델링 사례와 같이 모빌리티 부문의 데이터 프라이버시 문제가 중요한 분야에서 대규모 데이터 처리를 필요로 하는 경우에 그 활용 가치가 매우 높을 것으로 기대된다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제26권5호
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• pp.785-792
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• 2023

Because hyperspectral imaging provides detailed spectral information across a broad range of wavelengths, it can be utilized in numerous applications, including environmental monitoring, food quality inspection, medical diagnosis, material identification, art authentication, and crime scene analysis. However, hyperspectral images often contain various types of distortions due to the environmental conditions during image acquisition, which necessitates the proper removal of these distortions through a data preprocessing process. In this study, a preprocessing method was investigated to effectively correct the distortion caused by artificial light sources used in indoor hyperspectral imaging. For this purpose, a halogen-tungsten artificial light source was installed indoors, and hyperspectral images were acquired. The acquired images were then corrected for distortion using a preprocessing that does not require complex auxiliary equipment. After the corrections were made, the results were analyzed. According to the analysis, a statistical transformation technique using mean and standard deviation with reference to a reference signal was found to be the most effective in correcting distortions caused by artificial light sources.

• 한국응용곤충학회지
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• 제60권1호
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• pp.135-143
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• 2021

항공 및 지리 공간 기술은 연구자 및 농업관련 실무자들이 더욱더 쉽게 접근할 수 있게 되었으며, 이러한 기술은 농업과 임업에 있어 현재 병해충 관리의 변화에 중추적인 역할을 할 수 있다. 지난 20년 동안 위성, 유무인항공기, 스펙트럼 센서들, 정보 시스템 및 자동화 현장 장비들의 기술들은 병해충을 감지하고, 특정 지점에 대한 병해충을 방제하는데 사용되어져 왔다. 빅 데이터 기반한 인공 지능과 함께 항공 및 지리 정보 기술의 가용함에도 불구하고 이러한 기술을 사과 IPM에 적용하는 것은 아직 실현되지 않았다. 본 논문은 사과연구소에서 수행한 사례 연구를 통해 사과 IPM 개선에 활용할 수 있는 항공 및 지리 정보기술의 발전과 한계에 대해 논하고자 한다.