During over decades, metadata on spatial data have been developed, and they have been widely applied at the national and international metadata standards such as file structure, format, and data model. However, in the web 2.0 paradigm toward user participation and openness, sources and contents of geospatial products are also diversified, not being limited to well-organized and structured data sets or databases. Especially, software products in both open source software and commercially packaged software are considered into important resources in the geospatial domain. But there are no reports or studies regarding software metadata from the side of software engineering or information technology, till now. The motivation of this study is based on practical needs to build search engine in the intelligent geospatial web. Brief review on current metadata standards is presented, and necessity for software metadata is discussed as well as related works. Basic elements, initially considered, of software metadata are presented. This work is the first attempt for software metadata, although it just covers geospatial software products. Further practical works to meet industrial demands need to actual applications of software metadata.
최근 공간 데이터와 같은 2차원 데이터를 위한 Semantic Web에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 2차원 Semantic Web은 기존의 Geospatial Web과 Semantic Web이 접목되어 다양한 지리 공간 정보와 일반 웹 상의 방대한 비공간 정보를 효율적으로 연계 및 통합하여 제공할 수 있는 지능적인 지리정보 웹 서비스 기술이다. 하지만 다차원 데이터 처리를 위한 연구는 전체적으로 부족한 편이며, 관련 표준 역시 제정되어 있지 않다. 따라서 본 논문에서는 그동안 진행되었던 Ontology 처리 기술과 관련된 다양한 기반 이론 및 기술들을 적용하여 다차원 데이터 처리가 가능한 온톨로지, 질의, 추론에 대한 내용을 제안하였다. 또한 각각 제안한 내용을 다차원 질의가 필요한 가상 시나리오에 적용해보았다.
2012년부터 시행되고 있는 장기미집행 도시계획시설의 지방의회 해제권고제도에 따라 지방자치단체는 장기미집행 도시 군계획시설에 대한 타당성 검증을 위한 노력을 하고 있지만 장기 미집행 도시계획시설의 해제기준, 정책적의지, 지역여건의 다양화, 인접시설과의 연계성, 민원발생 등과 같은 실질적인 문제에 부딪혀 해결책 제시가 어려운 실정이다. 더욱이 매년 장기미집행 시설이 추가로 발생되는 점을 고려한다면 매년 예산을 확보하여 타당성검증을 위한 용역을 시행하기에도 지방자치단체의 재원을 고려한다면 어려운 상황이다. 본 연구는 장기 미집행 도시계획시설의 체계적이고 효율적인 재검토 방안을 마련하기 위하여 장기 미집행 도시계획시설의 재검토 방법 및 기준을 분석하여 재검토 요소에 대한 유형을 분류하고, 재검토 유형에 따른 재검토 공정을 정립하였으며, 재검토 기준의 객관화 및 정량화를 수행하였다. 또한 수치지형도, LiDAR 데이터, 정사영상 등의 지능형 국토정보를 이용하여 재검토 유형에 적합한 공간분석 기법을 선정, 적용하여 장기 미집행 도시계획시설에 대한 타당성 분석을 수행하였다.
In this study, we proposed the social map system prototype for intelligent crime prevention. For developing the social map system prototype, functional requirements were derived through the analysis of related cases and preceding studies. Derived requirements are providing a variety of map-based safety information, using crowdsourcing data such as SNS, connecting to intelligent CCTV. To satisfy these requirements, the prototype is developed with four main menus: the integrated search menu including social media data, the safety map menu providing a variety of safety and danger information, the community map menu to collect safety and danger information from users, and the CCTV menu providing the link to intelligent CCTV. The social map for intelligent crime prevention in this study is expected to greatly enhance the safety of local community with the provision of prompt response to risk information, safe route, etc. through actual service and user participation.
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.
Jung, Juho;Park, Manbok;Cho, Kuk;Mun, Cheol;Ahn, Junho
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권10호
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pp.3955-3971
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2020
Due to the significant increase in the use of autonomous car technology, it is essential to integrate this technology with high-precision digital map data containing more precise and accurate roadway information, as compared to existing conventional map resources, to ensure the safety of self-driving operations. While existing map technologies may assist vehicles in identifying their locations via Global Positioning System, it is however difficult to update the environmental changes of roadways in these maps. Roadway vision algorithms can be useful for building autonomous vehicles that can avoid accidents and detect real-time location changes. We incorporate a hybrid architectural design that combines unsupervised classification of vision data with supervised joint fusion classification to achieve a better noise-resistant algorithm. We identify, via a deep learning approach, an intelligent hybrid fusion algorithm for fusing multimodal vision feature data for roadway classifications and characterize its improvement in accuracy over unsupervised identifications using image processing and supervised vision classifiers. We analyzed over 93,000 vision frame data collected from a test vehicle in real roadways. The performance indicators of the proposed hybrid fusion algorithm are successfully evaluated for the generation of roadway digital maps for autonomous vehicles, with a recall of 0.94, precision of 0.96, and accuracy of 0.92.
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.
사회 환경의 급격한 변화에 따라 하천과 호소의 수질이 극도로 오염되면서 그에 따른 수질문제가 해결해야 할 중대한 사안으로 부각되고 있다. 저수지 오염불질의 저감을 위해서는 정확한 저수질 예측이 필요하며 그에 따른 오염물질 저감대책이 수립되어야 한다. 본 연구의 목적은 전문가시스템과 GIS를 도입하여 저수지 수질정보의 관리, 수질 예측과 수질개선 대책 수립을 위한 의사결정을 지원하는 프로토타입의 지능형 지리정보시스템을 개발하는데 있다. 주연구내용은 시스템 분석 및 설계, 지리정보데이터 수집과 데이터베이스 구축, 저수지 수질정보 수집 및 분석, 저수지 수질예측을 위한 GIS, WASPS 및 전문가시스템의 통합 인터페이스 구축이다.
본 연구의 목적은 객체지향의 개념을 도입하여 지능형 교통체계(Intelligent Transport System: 이하ITS)의 서비스를 위한 모든 공간 및 비공간 데이터를 객체화하여 이 기종 시스템 간에 상호 운용할 수 있는 방안을 연구하고, 상호운용을 위한 ITS 공간 데이터베이스의 위치참조기법을 제시하는 것이다. 본 연구에서 제안하는 위치참조기법의 시스템 기본구조는 공간 및 비공간 데이터를 저장하는 데이터 저장소와 데이터를 요청하는 사용자 응용 프로그램과 질의를 담당하는 질의 오브젝트 서비스, 상호 인터페이스를 담당하는 인터페이스 오브젝트 서비스, 공간 및 비공간 또는 이미지와 같은 데이터베이스가 저장된 오브젝트 위치에 대한 정보를 제공하는 네이밍 오브젝트 서비스를 포함한다. 또한 클래스에 대한 클래스 상속관계, 속성정보 등의 클래스에 대한 반복을 처리하고, 클래스에서 사용되는 속성을 관리하기 위해서 속성의 형식과 다양한 공간데이터 처리를 서비스하는 메타데이터 관리 오브젝트 서비스와 객체들의 수정, 삭제, 교환, 추가 등을 관리하는 항구적 오브젝트 서비스로 시스템의 기본 구조를 제시하였다. 이 기본구조는 서로 다른 이기종 시스템간에 ITS의 서비스를 위한 공간 데이터를 공유하고 상호운용 할 수 있도록 함으로써 데이터 관리, 유지에 있어서 많은 용이함을 제공할 것으로 기대된다.
최근 고해상도 위성영상이 다양한 분야에서 활발하게 이용하게 됨에 따라 지형자료의 정확한 경계검출에 대한 필요성이 대두되고 있다. 위성영상을 이용한 도로 경계 검출은 교통정보시스템을 포함한 도로계획, 도시계획 등의 지형 공간정보의 필수 연구로 인식되고 있다. 본 연구는 IKONOS 영상에서 도로 경계 검출을 위한 고주파와 저주파 필터링 비교분석에 관한 연구이다. 분석결과 저주파 필터링과 고주파 필터링은 입력영상의 경계부분에서 영상을 선택적으로 강조할 수 있었다. 저주파 필터링과 같은 영상강화 기법에서는 추출 가능한 경계부의 위치를 변화시키거나 영상의 화소값이 전체영상을 대상으로 변화시켜 비교적 도로 폭이 넓은 경우 효과적이었다. 고주파 필터링은 세부적인 영상정보를 선택적으로 강조할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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