최근 무선네트워크의 확산, 모바일 기기의 성능 향상, 서비스에 대한 수요 증가와 함께 모바일 지리정보서비스(GIS)에 대한 관심이 높아지고 있다. 3세대로 분류되는 모바일 지리정보시스템을 웹 2.0의 성공사례와 참조하여 볼 때 서버에서의 일방적인 지리정보 제공만으로는 사용자 참여를 이끌어 낼 수 없으며 이는 서비스 자체에 대한 활용도를 높일 수 없다는 것을 시사한다. 본 연구에서는 구글맵을 기반으로 사용자가 직접 지리정보를 사진과 텍스트를 이용하여 정보를 생성, 저장하고 공유할 수 있는 차세대 지리정보서비스(GIS 2.0)의 모델을 제시하고 이를 안드로이드 스마트 폰에서 구현하였다. 본 연구에서 개발한 프로그램에 대한 전문가 평가를 통해 GIS 2.0에 대한 기대사항을 파악하고 GIS 2.0의 성공을 위한 조건과 시사점을 파악하였다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제4권1호
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pp.13-17
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2012
Indexing allows converting raw document collection into easily searchable representation. Web searching by Google or Yahoo provides subsecond response time which is made possible by efficient indexing of web-pages over the entire Web. Indexing process gets challenging when the scale gets bigger. Parallel techniques, such as MapReduce framework can assist in efficient large-scale indexing process. In this paper we propose PDFindexer, system for indexing scientific papers in PDF using MapReduce programming model. Unlike Web search engines, our target domain is scientific papers, which has pre-defined structure, such as title, abstract, sections, references. Our proposed system enables parsing scientific papers in PDF recreating their structure and performing efficient distributed indexing with MapReduce framework in a cluster of nodes. We provide the overview of the system, their components and interactions among them. We discuss some issues related with the design of the system and usage of MapReduce in parsing and indexing of large document collection.
지금까지 우리나라의 GIS는 국가 중심의 GIS로, 사용자들이 적극 참여하거나 민간 산업 부분으로 확대되기에는 기술력, 비용 등의 한계를 갖고 있었다. 그래서 우리는 Open Source를 이용하여 종래 GIS의 한계를 극복하고 Google Map, Google Earth, Sketch Up을 연동한 Web Portal Site 구축을 통하여, 사용자들이 의사결정을 하는데 도움이 되는 효율적인 정보를 제공하며 이들이 곧 정보 창출의 주체가 되는 쌍방향적인 참여를 이끌어내고자 한다.
최근 여성, 아동을 대상으로 한 범죄 발생률이 증가 하고 있다. 이러한 통계를 기반으로 우리 생활 깊숙이 자리 매김한 스마트 폰 애플리케이션을 활용하여 범죄를 예방에 도움을 줄 수 있는 애플리케이션을 개발 하였다. SQLite를 이용한 Database기능과 Google API Package의 MapView를 사용하여 지인의 정보를 놓고 언제든지 사용자의 위치정보를 빠르게 전달할 수 있는 앱을 구현 하여 주기적인 위치전송으로 인한 사용자의 위치파악이 가능하고, 위급상황 시 긴급전화를 이용하여 사고 대처가 가능하며, GPS를 이용한 본인의 위치 주변 지리 파악이 용이하다. 또한 수신자가 발신자의 이동경로를 한눈에 봄으로써 위치파악에 용이 함으로 안전한 귀가 서비스를 제공한다.
To meet the scalability and performance requirements of data analyses, which often involve voluminous data, efficient parallel or concurrent algorithms and frameworks are essential. We present a high-performance Korean morphological analyzer which employs the MapReduce framework on the graphics processing unit (GPU). MapReduce is a programming framework introduced by Google to aid the development of web search applications on a large number of central processing units (CPUs). GPUs are designed as a special-purpose co-processor. Their programming interfaces are typically formulated for graphics applications. Compared to CPUs, GPUs have greater computation power and memory bandwidth; however, GPUs are more difficult to program because of the design of their architectures. The performance of the Korean morphological analyzer using the MapReduce framework on the GPU is evaluated in comparison with the CPU-based model. The proposed Korean Morphological analyzer shows promising scalable performance on distributed computing with the GPU.
스마트 폰 사용자 수가 2000만명 이상이 됨에 따라 모바일 맵 서비스에 대한 수요가 급증하고 있다. 한편, 모바일 기반의 맵 응용의 개발을 위해선 WINDEV Mobile 17과 같은 유료 개발 환경이 있지만 자동화 지원 경도가 미약하여 맵 응용의 생산성이 떨어지고 유지 보수 기간도 많이 소요된다. 우리가 설계하고 구현한 MobileMapGen은 GoogleMaps API를 사용하며 서버 측을 위해 CMS(Content Management System)인 Drupal 환경에 사용 가능 한 모듈들을 생성하고 클라이언트 측엔 iOS 앱을 생성해 맵 응용에 대한 생산성을 향상시켜 준다. 맵 컨텐츠와 그와 연관된 컨텐츠들을 함께 제공하는 모바일의 맵 응용 생성기인 MobileMapGen과 달리 WINDEV Mobile 17, MobilForms, 그리고 VisualStudio.NET는 맵 인터페이스를 지원하지 않거나 위치 정보 형태만을 표시한다. 그렇기 때문에 사용자가 원하는 지형/지물 컨텐츠 타입을 생성하거나 맵 상에 표시하고 관심의 대상인 지형/지물과 연관된 컨텐츠들을 검색할 수 없다.
인터넷 상에서 정보량이 급격히 증가함에 따라 ISP들은 데이터를 효과적으로 처리하고 분석하기 위한 방법을 연구하고 있다. 대표적으로 Google에서는 대용량의 분산 데이터 처리 기법인 MapReduce 모델을 개발하였다. 본 논문에서는 기존 MapReduce 모델에 Pipeline 방식을 적용하여 성능을 개선한 Pipeline-MapReduce 기법을 제안한다. 그리고 실험을 통해 제안 기법이 기존 기법에 비해 빠른 처리 결과를 나타냄을 보여준다.
가상 현실을 이용한 다양한 응용기술이 등장함에 따라, 그를 이용한 서비스와 상용 애플리케이션이 개발되고 있다. VR, AR 사용자가 증가하고, 주위에서도 쉽게 이러한 기술을 접할 수 있게 되었다. 이에 본 논문은 2D로 표현되는 기존의 지도 사용을 어려워하는 사람들의 문제점을 해결하기 위하여 VA과 AR-based 3D를 통합할 수 있는 지도를 연구하고 'SNUT MAP'을 개발하였다. 'SNUT MAP'을 개발하는 데 Unity 3D와 Dronedeploy, Blender, Vuforia, AR+GPS location, Google maps API를 사용하였다.
본 논문은 수집된 항공기의 상황 자료를 이용하여 웹 기반의 구글 어스와 OpenGL을 이용한 3차원 시각화을 통하여 항공기의 올바른 상황인식과 상태정보를 지원하는 시스템을 제안한다. 기존에 제안된 시스템은 방대한 지형 자료와 지도 및 위성사진을 연동하여 표현함으로 속도 저하 및 한정된 지도 정보만을 가시화하는 문제점을 가진다. 제안하는 시스템은 개방된 구글 어스의 Open API을 이용하여 최소한의 비행 정보만으로 실시간 상황인식을 위한 경제적이고 전역적인 시각화 도구를 지원한다. 또한 사용자의시각적 편리성을 위하여 다중 위치 정보를 볼 수 있는 확장 뷰를 제공한다. 본 연구결과는 웹 환경에서 항공기의 상황인식을 지원하는 시스템으로 이용될 수 있는 가능성을 보인다.
위성 영상을 활용하여 대규모 또는 정밀 토양 수분도를 제작하는 방법의 개발과 이를 적용한 사례 연구는 원격탐사 응용 분야에서 중요한 연구 주제 중 하나이다. 이 연구는 제주도 연구 지역을 대상으로 토양 수분도를 제작하였다. 이를 위하여 선형으로 조정된 Synthetic Aperture Radar (SAR) 편광 영상과 입사각 정보를 이용하여 광학 영상과 함께 토양 수분도를 산출하였다. SAR 영상은 Google Earth Engine (GEE)에서 제공하는 후반 산란 계수 Analysis Ready Data (ARD) 자료를 사용하였다. 또한 Environmental Systems Research Institute (ESRI)의 토지 피복도(land cover map)와 KOMPSAT-3 고해상도 위성 영상의 지표 반사도로부터 산출한 식생 지수 정보(normalized difference vegetation index, NDVI)를 토양 수분도 처리 과정에 적용하였다. 이처럼 SAR 영상과 광학영상 정보를 융합하여 처리하는 경우는 토양 수분 산출물의 신뢰도를 향상할 수 있는 것으로 알려져 있다. 산출물의 과학적 분석을 위하여 KOMPSAT-3 영상으로 제작한 정규 수분 지수(normalized difference water index, NDWI)와 비교 분석을 실시하였다. 그리고 KOMPSAT-3 처리 결과의 검증을 위하여 Landsat-8 위성의 NDWI 처리 결과와 비교하였다. 이 연구를 통하여 산출한 토양 수분도 결과는 KOMPSAT-3 영상과 Landsat-8 위성으로 각각 처리한 NDWI 처리 결과와 높은 상관도를 나타냈다. 마지막으로 이 연구에 사용한 토양 수분 산출 알고리즘을 우리나라 고해상도 위성인 KOMPSAT-5 영상에 맞게 추가 개발하면 다른 외부 영상 없이 KOMPSAT 광학 위성정보와 KOMPSAT SAR 영상정보를 이용한 정밀 토양 수분도 제작이 가능할 것이라고 생각한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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