• 정보과학회 논문지
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• 제44권11호
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• pp.1209-1218
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• 2017

최근 스마트 자동차, 스마트폰과 같은 다양한 소스로부터 공간 빅데이터 스트림을 수집하는 것이 매우 용이해졌다. 공간 데이터 스트림은 편중되고 동적으로 변화하는 분포를 지니기 때문에 전체 부하가 분산 클러스터 내의 작업자들에게 효율적으로 분배되지 않을 경우 전체 시스템의 성능이 저하된다. 본 연구에서는 공간 데이터 스트림에 특화된 부하 균형화 알고리즘인 적응적 공간 키 그룹핑(ASKG)을 제안한다. ASKG의 핵심 아이디어는 공간 데이터 스트림의 최근 분포를 학습하고 이를 기반으로 향후 유입되는 데이터 스트림이 각 작업자에게 고르게 분배되도록 하는 새로운 그룹핑 스키마를 제안하는 것이다. 이를 공간 분포의 변화에 맞춰 주기적으로 반복함으로서 적응적으로 부하 불균형을 해결할 수 있다. 실제 데이터셋에 대해 작업자의 수, 입력 속도, 공간 질의 처리 시간을 변화시키며 성능을 평가한 결과, 대안 알고리즘 대비 제안 방법이 부하 불균형, 처리량, 지연 시간에서 높은 개선효과를 보였다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제13권1호
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• pp.61-68
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• 2021

The development of the fourth industry has enabled users to quickly share a lot of data online. We can analyze big data on information about tourist attractions and users' experiences and opinions using artificial intelligence. It can also analyze the association between characteristics of users and types of tourism. This paper analyzes individual characteristics, recommends customized tourist sites and proposes a system to provide the sacred texts of recommended tourist sites as AR services. The system uses machine learning to analyze the relationship between personality type and tourism type preference. Based on this, it recommends tourist attractions according to the gender and personality types of users. When the user finishes selecting a tourist destination from the recommendation list, it visualizes the information of the selected tourist destination with AR.

• Spatial Information Research
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• 제20권2호
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• pp.137-153
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• 2012

지금까지 대규모의 이동객체 관리를 위해 갱신 비용을 감소시킬 수 있는 인덱스 기법들이 제안되었다. 이동객체 인덱스는 빈번하게 위치정보가 변화하는 이동객체를 관리하기 위해 주기적으로 갱신 되어야 하기 때문이다. 그러나 이러한 기법들은 이동객체의 수가 현저히 증가하는 경우 인덱스의 갱신 가능범위를 초과하는 부하가 발생한다. 본 논문에서는 이처럼 기존의 처리 가용량을 초과하는 빅 데이터 크기의 이동객체에서 발생하는 갱신요청들을 MapReduce와 기존 인덱스기법을 조합하여 감소시키는 기법을 제안한다. 이 기법에서는 수많은 이동객체에서 발생하는 갱신요청들을 MapReduce를 이용하여 각각의 이동객체 별로 그룹화하는 방법을 사용한다. 각 이동객체 별로 그룹화 데이터들의 최신의 데이터와 가장 오래된 데이터를 비교하여 갱신여부를 판단하고 최신의 요청만 갱신하도록 하여 전체 갱신 횟수를 크게 감소시킨다. 갱신이 지연된 경우 기존의 갱신요청들을 가지고 있는 해시 테이블에 일정기간 보관하여 지연된 갱신요청이 분실되지 않고 지속적으로 갱신되도록 한다. 실험을 통해 제안한 기법을 적용한 경우와 적용하지 않은 경우를 비교해 전체 갱신 횟수 및 갱신 비용이 감소되는 것을 알 수 있다.

• 대한건축학회논문집:계획계
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• 제35권1호
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• pp.19-28
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• 2019

The purpose of this study is to evaluate the walking behavior analysis methodology used in the previous studies, paying attention to the demand for empirical data collecting for urban and neighborhood planning. The preceding researches are divided into (1)Recording, (2) Surveys, (3)Statistical data, (4)Global positioning system (GPS) devices, and (5)Mobile Big Data analysis. Next, we analyze the precedent research and identify the changes of the walkability research. (1)being required empirical data on the actual walking and moving patterns of people, (2)beginning to be measured micro-walking behaviors such as actual route, walking facilities, detour, walking area. In addition, according to the trend of research, it is analyzed that the use of GPS device and the mobile big data are newly emerged. Finally, we analyze pedestrian data based on mobile big data in terms of 'application' and distinguishing it from existing survey methodology. We present the possibility of mobile big data. (1)Improvement of human, temporal and spatial constraints of data collection, (2)Improvement of inaccuracy of collected data, (3)Improvement of subjective intervention in data collection and preprocessing, (4)Expandability of walking environment research.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.535-544
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• 2018

다양한 센서를 내장하고 고품질의 무선 네트워크 통신 기능을 탑재한 이동 장치의 보급이 확대됨에 따라 다양한 서비스 환경에서 이동 장치로부터 생성되는 시공간 데이터 량도 빠르게 증가하고 있다. 이와 같이 실시간 특성을 갖는 대량의 공간 데이터 스트림을 처리하기 위한 기존의 연구에서 하둡 기반의 공간 빅 데이터 시스템은 일괄 처리 방식의 플랫폼으로 공간 데이터 스트림에 대한 실시간 서비스에 적용하기에는 매우 어렵다. 이에 본 논문에서는 맵리듀스 온라인 프레임워크를 확장하여 연속적으로 입력되는 공간 데이터 스트림에 대한 실시간 질의 처리를 지원하고, 질의 처리 과정에서 야기될 수 있는 부하 문제를 효과적으로 분산하는 부하 관리 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 공간 분할 영역을 기반으로 입력 데이터의 유입율과 부하율을 이용하여 노드들에 대해 동적으로 부하를 분산하는 기법을 제시하였다. 실험에서는 특정 공간 영역에서의 부하 관리가 요구될 때 해당 영역에서의 공간 데이터 스트림을 공유하는 자원들에게 분배함으로써 효과적인 질의 처리를 지원할 수 있음을 보인다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제11권2호
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• pp.27-33
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• 2009

The emergences of GeoSensor and researches about GIS have promoted many researches of u-GIS. The disaster application coupled in the u-GIS can apply to monitor accident area and to prevent spread of accident. The application needs the u-GIS DSMS technique to acquire, to process GeoSensor data and to integrate them with GIS data. The u-GIS DSMS must process big and large-volume data stream such as spatial data and multimedia data. Due to the feature of the data stream, in u-GIS DSMS, query processing can be delayed. Moreover, as increasing the input rate of data in the area generating events, the network traffic is increased. To solve this problem, in this paper we describe TRIGGER ACTION clause in CQ on the u-GIS DSMS environment and proposes data source management. Data source weight table controls GES information and incoming data rate. It controls incoming data rate as increasing weight at GES of disaster area. Consequently, it can contribute query processing rate and accuracy

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.377-388
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• 2019

본고에서 제안된 시스템은 제4차 산업혁명의 인공지능 시대에 맞춰 작동하는 빅데이터 시스템으로 제안되었다. 제안된 시스템은 정부의 새로운 지능형 빅데이터 정보시스템 개발 측면에서 하나의 좋은 예가 될 수 있다. 예를 들면 기존 영화관입장권통합전산망의 연계 혹은 그 기능 그대로 부처의 시스템으로 도입될 수도 있다. 제안된 시스템은 이를 위해 유저의 프로파일을 영화제작자 등의 사업자에게 전송하는데 여기에는 비교데이터로서 제공된다. 곧 유저별 특성데이터로 정보가 전송되며 이른바 '새로운 재해석'내용까지 포함한 실제 유저가 느끼는 영화품평을 통해 제작자는 개봉된 영화의 작품성, 흥행성, 손익분기점의 3가지 요소의 성공가능성을 실시간으로 가늠할 수 있다.

• 지역연구
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• 제39권1호
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• pp.21-36
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• 2023

사회·경제적 여건 변화에 따른 저성장시대에 진입하며, 전국 대부분의 도시에서 도시재생을 적극적으로 추진하고 있다. 도시재생은 막대한 국가재정이 투입된 사업임에도 불구하고, 아직 명확한 평가시스템이 마련되지 못하였다. 도시재생사업의 지속가능성을 담보하기 위해 도시재생사업의 성과를 평가하고, 정책을 보완하기 위한 환류체계 구축이 필요하다. 본 연구에서는 도시재생사업의 성과를 평가하기 위한 공간 빅데이터 기반의 도시재생성과 평가기법을 개발하는 것을 목적으로 한다. 도시재생성과 평가기법은 도시재생사업 유형, 대도시·중도소시 여부 등을 기준으로 도시재생사업 영향권을 차등화하였다. 인구·사회, 산업·경제, 물리·환경 측면 평가지표의 도시재생사업 영향권 내부·외부 간의 상대적 비교를 통해, 도시재생사업의 성과를 정량적으로 측정하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권6호
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• pp.141-156
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• 2023

화물의 흐름은 물류시설 투자 및 물류관련 정책 수립에 필요한 핵심적인 기초자료이다. 국가승인통계인 화물자동차의 기종점 통행량은 분석의 공간적 해상도가 시군구 단위로 집계되고 있다. 이는 물류시설 방문 및 이용에 관한 상세한 정보로 활용하는데 한계가 있다. 본 연구에서는 화물차의 이동 정보를 분석함에 있어 공간적 해상도를 시설단위로 식별 추출할 수 있는 방법론을 트립체인 정보를 활용하여 개발하고자 하였다. 먼저, DTG를 활용하여 개별 화물차량의 방문지 위치정보를 식별하고, 화물차의 통행 순서정보를 이용하여 화물차량의 방문한 공간적 범위를 H3 기반의 폴리곤으로 생성하였다. 생성된 트립체인 폴리곤 간의 연계성을 전국 단위로 분석함으로 폴리곤의 H3 해상도를 결정하였으며, 최적의 해상도를 동적으로 도출하기 위한 파라미터의 결정 알고리즘을 개발하였다. 전국을 대상으로 실증하여 폴리곤을 생성하고 최적 해상도 결정 결과 공간 적합도는 81.26% 수준으로 확보되고 오차율은 14.8% 수준으로 검증되었다. 본 연구에서 개발한 방법론으로 화물차량의 통행체인 특성과 방문 시설의 특성에 따라 군집화함으로 물류 거점을 기준으로 화물의 특성을 파악할 수 있는 기반을 마련하였다.

• 지적과 국토정보
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• 제45권1호
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• pp.17-30
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• 2015

공간정보는 정보의 공유 및 개방, 융 복합 활용 등에 있어서 상위정책과의 연계성을 높일 뿐만 아니라 시민의 능동적 참여와 빅데이터를 연계한 창조적 활용에 기여할 수 있다는 점에서 지방자치단체 공간정보정책의 중요성은 크다. 하지만 수치지형도를 포함한 기본공간정보의 갱신, 공간정보 서비스 발굴, 공간정보 공유 및 협력 등 지방자치단체 공간정보 정책 수립은 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 지방자치단체의 공간정보정책 개선방안을 도출하기 위해 중앙정부와 지방자치단체의 공간정보정책 및 시스템을 비교하고 지방자치단체 공간정보정책 시행계획과 서울시 32개 공간정보시스템 활용설문을 분석하였다. 연구결과 지방자치단체의 공간정보정책 개선을 위해 업무 부서와 연계하여 준공도면 등을 이용한 기본도의 수시 갱신, 국가공간정보통합체계를 통한 최신 공공부문 공간정보의 확보, 공간정보 플랫폼을 통한 정보의 공유, 공간정보 기반 정책 참여 관련 성공 사례의 벤치마킹 등이 제시되었다.