• 지적과 국토정보
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• 제47권2호
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• pp.49-60
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• 2017

최근 2/3차원 공간정보, 항공/위성영상, 실내공간정보 등의 다양한 공간정보 활용방법에 있어서 사용자가 보유한 실시간 동적정보와 공간정보를 융합하는 매쉬업 활용이 급격히 증가하고 있다. 특히, O2O, LBS, Smart City, 자율주행 등의 분야에서 공간정보와 대용량 동적정보의 매쉬업 수요가 급증함에 따라, 최근 맵 플랫폼이 제공하는 매쉬업 성능에 대한 관심도 크게 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 현재 국내에서 활용 가능한 다양한 맵 플랫폼들의 Open API 기반 대용량 동적정보의 매쉬업 성능을 비교 및 분석해보고자 한다. 구체적으로 Google Maps, OpenStreetMap, Daum Map, Naver Map, olleh Map, VWorld에 대하여 Chrome, Firefox, Internet Explorer의 브라우저를 이용하여 매쉬업 성능을 비교 및 분석하였다. 성능분석 과정에서 맵 플랫폼의 서버 성능을 분석하기 위하여 배경지도 초기화 시간을 측정하였으며, Open API 기반 매쉬업 성능을 분석하기 위하여 배경지도와 동적정보의 매쉬업 시간을 측정하였다. 성능분석 결과, Google Maps, OpenStreetMap, VWorld, olleh Map이 비교적 우수한 성능을 보여주었으며, Chrome과 Firefox가 IE에 비하여 좋은 성능을 제공함을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권11호
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• pp.569-584
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• 2016

본 논문에서는 Hadoop MapReduce 병렬 분산 컴퓨팅 환경을 이용해 개발한 공간 지식 추출기를 제안한다. 이 공간 지식 추출기는 대용량의 공간 데이터 집합으로부터, 임의의 두 공간 객체들 사이에 만족되는 위상 관계와 방향 관계를 나타내는 정성 공간 지식 베이스를 생성해낸다. 본 논문에서 제안하는 MapReduce 기반의 대용량 공간 지식 추출기 MRSPAKE는 HDFS 상의 분산 공간 데이터 파일에 대한 R 트리 색인과 범위 질의들을 이용함으로써, 웹 규모의 정성 공간 지식 베이스를 매우 효율적으로 추출해낸다. 대표적인 공개 데이터 집합인 Open Street Map(OSM)을 이용한 성능 분석 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 웹 규모의 공간 지식 추출기 MRSPAKE의 높은 성능과 확장성을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.255-257
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• 2011

본 연구에서는 각종 웹사이트와 이메일을 통해 전달되는 회의공지에 포함된 회의장소를 나타내는 문자열로부터 실제 위치를 추정하는 시스템을 설계 및 구현하였다. 직접 구현한 NER과 Relation-type Classification 모듈을 사용하였으며, 장소에 대한 모델은 기존의 지리정보시스템들과의 상호 운용성을 위하여 OpenStreetMap[6]과 Geonames[7]의 데이터 구조를 참조하여 설계되었고, 실제 위치를 구하기 위하여 내부자원 외에도, 각종 오픈API들을 외부자원으로 활용하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권10호
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• pp.439-446
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• 2015

최근 위치기반서비스의 확장을 위해 GPS 위치정보에 관심지점(POI: Point of Interest) 정보를 결합한 시맨틱 궤적(Semantic Trajectory)이 주목받고 있다. 기존 연구의 경우 GPS 궤적과 POI의 면적정보(polygon)가 겹치는 경우를 찾아내어 시맨틱 궤적을 생성하였다. 하지만 구글 지도, 네이버 지도, OpenStreetMap 등과 같은 공개된 지리 정보 시스템에서는 POI의 면적정보를 제공하지 않기 때문에 기존 방법으로는 시맨틱궤적을 생성하지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 POI의 면적정보가 없는 제한적인 상황에서도 GPS 위치정보와 POI의 좌표값(points)만을 이용하여 시맨틱 궤적을 생성할 수 있는 기법을 제안한다.

• 한국측량학회지
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• 제35권5호
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• pp.431-438
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• 2017

The information management system for urban planning, urban management and related decision making is increasing an importance in recent years. Especially, the information about 3D buildings in urban area is necessary for urban management related precise location based service. However, it takes a lot of time, effort, and costs to produce 3D modeling data of buildings. These problems have been found in many studies, but the research to solve these problems is still necessary. In this study, we have tested an efficient 3D modeling method of building to solve these problems. SketchUp was used to test 3D modeling methods with OSM(OpenStreetMap) data. The other 3D modeling method using a digital map was tested. The 3D modeling of building data was efficient using PlaceMaker, which can use OSM data. In addition, modeling was possible through simple editing of the digital map and automatic building generation. The efficiency of the research results is presented by comparing with the traditional method based on the regulation and the stadard man power issued by Korean government. These two 3D modeling methods of building tested through the study can be used as basic data for related research and work. Additional studies should be conducted to improve the accuracy of the building model and determine how to obtain height data efficiently.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제9권4호
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• pp.745-754
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• 2019

GeoWeb 2.0 기술이 활성화됨에 따라 공간정보와 사용자 정보를 매쉬업하는 응용 서비스들이 다양하게 개발되고 있다. 특히 GeoWeb 2.0 기술 기반으로 Google Maps, OpenStreetMap, Daum Map, Naver Map, olleh Map, VWorld 등의 다양한 공간정보 플랫폼들이 매쉬업 서비스를 지원하고 있다. 공간정보 플랫폼의 Open API를 통하여 제공되는 매쉬업 서비스는 2차원 지도, 3차원 지도, 항공영상 등과 같이 다양한 공간정보를 제공하고 있으며 그 응용 분야도 크게 확장되고 있다. 최근 빅데이터 서비스와 더불어 매쉬업되는 사용자 정보가 크게 증가함에 따라 매쉬업 수행에서 성능상의 문제가 발생하게 되었다. 그러나 현재 이러한 매쉬업 성능 개선에 대한 연구는 매우 부족하며, 심지어 다양한 플랫폼들에 대한 매쉬업 성능 비교 연구도 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 국내에서 접근 가능한 다양한 공간정보 플랫폼들을 기반으로 공간정보와 대용량 사용자 정보의 매쉬업 성능을 비교 분석하고자 한다. 구체적으로 매쉬업 성능 분석을 위하여 매쉬업 시간과 사용자 인터랙션 시간의 두가지 성능 지표를 제안하고 시스템을 구현하여 성능 분석을 수행한다. 끝으로 성능 분석 결과를 통하여 사용자 정보가 크게 증가하고 사용자 인터랙션의 발생 빈도가 높은 경우에 대하여 효율적으로 적용될 수 있는 공간정보 플랫폼을 제시한다.

• 한국측량학회지
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• 제39권6호
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• pp.599-607
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• 2021

스트리트뷰(Street-view) 영상은 도로의 특정 위치를 중심으로 한 전방위 영상을 제공하며, 보행 환경에 대한 다양한 장애물 정보를 포함한다. 보행자용 길안내 서비스에 활용하기 위한 보행 네트워크(Pedestrian network) 데이터는 교통약자를 비롯한 보행자의 이동 편의성을 보장하기 위하여 보행 장애물에 대한 최신 정보를 반영해야 한다. 본 연구에서는 스트리트뷰 영상과 딥러닝 기반의 객체탐지 알고리즘을 활용하여 서울 전역에 위치한 주요 보행 장애물인 볼라드(Bollard)를 학습하였다. 또한, 탐지된 볼라드 정보와 보행 네트워크 간의 공간매칭을 통해 횡단보도 노드를 대상으로 볼라드의 유무와 개수 정보를 장애물 속성으로 입력하고, 동시에 누락된 횡단보도 정보를 갱신하기 위한 프로세스를 정의하였다. 스트리트뷰 영상으로 학습된 모델은 보행 상황에서 스마트폰으로 촬영한 사진에 대해서도 적용이 가능하며, 향후 스트리트뷰 영상에 포함된 다양한 보행 장애물에 대한 추가 학습을 통해 효율적인 보행 장애 정보 갱신이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.340-340
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• 2023

최근 전 세계가 극단적 집중호우로 인한 대규모 홍수로 인해 극심한 몸살을 앓고 있다. 특히, 설계빈도를 초과하는 강우로 인해 도시지역에서 발생하는 도시침수는 그 특성상 막대한 인명과 재산상의 피해를 유발하므로 이를 사전에 예방하고 피해를 줄이기 위한 노력이 매우 시급한 실정이다. 도시유역 침수 해석을 위한 수치모의는 대상 유역의 현재 대비 상황을 판단할 수 있을 뿐만 아니라 하수관로 증설 효과 파악, 빗물저류조의 침수저감 효과 분석, 빗물배수펌프장의 적정용량 파악 등에 매우 효율적이다. 정확도 높은 도시침수 해석을 위해서는 고해상도 DEM 또는 DSM 지형자료뿐만 아니라 토지이용도 및 지하에 매설되어 있는 하수관망(하수관로, 맨홀, 배수펌프장 등) 자료의 활용이 필수적이다. 그러나 저개발 국가나 미계측유역의 경우에는 신뢰도 높은 하수관망 자료를 얻기가 매우 어려울 뿐만 아니라 해당 자료가 존재하지 않는 경우도 빈번해 도시침수 해석이 곤란한 경우가 다수 발생한다. 따라서 본 연구에서는 GIS 형태로 제공되는 Open Street Map(OSM)의 도로망 정보를 이용해 가상의 하수관망을 생성하는 방법론을 제시하고 서울시 사당유역을 미계측유역으로 가정해 가상의 하수관망을 생성해 그 적용성을 평가하였다. 본 연구에서 제시된 결과는 하수관망 자료의 획득이 곤란한 지역의 도시침수 예측이나 효과적인 하수관망 설계에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.11-19
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• 2018

최근 GIS(Geographic Information System)을 중심으로 다양한 정보를 지도위에 제공하고 있으며, 대표적으로 국외의 경우 구글맵, 오픈스트리트맵, 빙맵 등이 있고, 국내의 경우 네이버지도, 다음지도, 브이월드맵 등이 GIS 기술의 한 부분인 WMS(Web Map Service)를 이용하여 서비스를 제공하고 있다. 본 논문에서는 현재 서비스되고 있는 벡터장 데이터 정보를 이용하여, 조류의 흐름도 와 스트림라인의 표출 방안 알고리즘 연구 및 사용자 편의성을 고려한 해양예측모델 데이터의 가시화 방안에 대해 연구를 수행하였다. 기존의 조류 흐름도 표출 및 스트림라인 표출 알고리즘과 제안하는 방식의 성능을 비교를 하여, 기존의 기술 보다 2배 이상 빠른 표출이 되는 것을 확인하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.756-761
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• 2021

Dynamic route guidance (DRG) finds the fastest path from a source to a destination location considering the real-time congestion information. In Korea, the traffic state information is available by the public transportation data (PTD) which is indexed on top of the node-link map (NLM). While the NLM is the authoritative low-detailed road network for major roads only, the OpenStreetMap road network (ORN) supports not only a high-detailed road network but also a few open-source routing engines, such as OSRM and Valhalla. In this paper, we propose a DRG framework based on road network matching between the NLM and ORN. This framework regularly retrieves the NLM-indexed PTD to construct a historical speed profile which is then mapped to ORN. Next, we extend the Valhalla routing engine to support dynamic routing based on the historical speed profile. The numerical results at the Yeoui-do island with collected 11-month PTD show that our DRG framework reduces the travel time up to 15.24 % and improves the estimation accuracy of travel time more than 5 times.