• 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.

• Spatial Information Research
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• 제23권6호
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• pp.19-29
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• 2015

본 연구는 공간 빅데이터 서비스 활성화를 위한 정책과제 도출을 목적으로 수행하였다. 이를 위해 관련 선행연구를 검토하고, 국내 외 공간 빅데이터 관련 추진체계 및 정책현황을 분석하였다. 그 결과 미래 공간정보 융 복합 대응정책 미흡, 개인정보 보호 및 서비스 활성화 제도적 기반 미흡, 관련 기술 정책 마련 미흡, 공간 빅데이터 구축 활용을 위한 추진체계 미흡, 공공정보의 품질저하와 공유체계 미흡 등의 문제점이 도출되었다. 다음으로 도출된 문제점을 해결하기 위해 정책 추진방향을 설정하고, 공간 빅데이터 추진체계 마련, 관련 법 제도 개선, 공간 빅데이터 관련 기술 개발, 공간 빅데이터 지원 사업 추진, 공공DB 융 복합 공유체계 마련 총 5가지의 정책과제를 제시하였다.

• Spatial Information Research
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• 제21권5호
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• pp.43-51
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• 2013

본 연구에서는 최근 이슈가 되고 있는 공간빅데이터에 대한 개념과 효과적으로 공간빅데이터체계를 구축하기 위한 방안을 제시하였다. 공간빅데이터는 3V(volume, variety, velocity)로 정의되고 있는 빅데이터를 6V(volume, variety, velocity, value, veracity, visualization)의 빅데이터로 진화시키는 기반이라 할 수 있다. 공간빅데이터를 효과적으로 구축하기 위해서는 공간빅데이터체계 구축으로 추진되어야 하며, 공간빅데이터체계는 국가공간정보기반, 융합플랫폼, 서비스제공자, 생산요소제공자로서의 역할을 수행해야 한다. 이러한 공간빅데이터체계의 구성요소는 인프라(하드웨어), 기술(소프트웨어), 공간빅데이터(데이터), 인력, 법 제도 등이며, 공간빅데이터체계 구축을 위한 목표로 공간기반 정책수립 지원, 공간빅데이터 플랫폼 기반 산업활성화, 공간 빅데이터 융합기반 조성, 공간관련 사회현안의 적극적 해결로 제시하였다. 그리고 목표에 대한 추진전략은 범정부적 협력체계 구축, 신산업 창출 및 활용 활성화, 성과활용 중심의 공간빅데이터 플랫폼 구축, 공간빅데이터 관련 기술경쟁력 확보로 제시하였다.

• Spatial Information Research
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• 제22권6호
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• pp.13-21
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• 2014

본 연구는 수요 및 관심이 증대되고 있는 공간 빅데이터의 개념설정과 이를 기반으로 공간 빅데이터 기술을 활용할 수 있는 서비스 프레임워크를 개념적으로 제시하는데 목적이 있다. 공간 빅데이터는 정형 반정형 비정형 공간 빅데이터를 효율적으로 수집 저장 관리하는 동시에 공간정보와 융합된 다양한 속성정보에 대해 실시간 통합 분석을 수행하여 의미 있는 정보를 추출함으로써 미래에 대응할 수 있는 기술이라 할 수 있다. 또한 공간 빅데이터는 기존 빅데이터가 가지는 3V(Volume, Variety, Velocity) 특성에 4V(Veracity, Visualization, Versatile, Value)가 추가된 특성을 가지며, 저장 관리, 분석, 서비스로 구분하여 활용범위를 설정할 수 있다. 그리고 공간 빅데이터를 활용하기 위한 서비스 측면에서의 프레임워크를 제시하였다. 구체적으로 서비스 관리, 서비스 콘테이너, 서비스 모니터링의 구성요소로 구상안을 제시하였다. 이러한 연구결과를 참조로 새로운 기술 및 기법들을 적용하여 수정 보완하고, 향후 개발예정인 저장 관리, 분석 기술개발과 연계하여 구체적인 서비스 제공방안에 대한 연구가 지속적으로 이루어져야 할 것이다.

• 대한산업공학회지
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• 제41권1호
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• pp.64-73
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• 2015

Recent emergence of spatial big data attracts the attention of various research groups. This paper analyzes the research trend on spatial big data by text mining the related Scopus DB. We apply topic model and network analysis to the extracted abstracts of articles related to spatial big data. It was observed that optics, astronomy, and computer science are the major areas of spatial big data analysis. The major topics discovered from the articles are related to mobile/cloud/smart service of spatial big data in urban setting. Trends of discovered topics are provided over periods along with the results of topic network. We expect that uncovered areas of spatial big data research can be further explored.

• 한국지리정보학회지
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• 제23권4호
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• pp.217-233
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• 2020

본 연구는 공간 빅데이터, 공공 Wi-Fi AP와 야간 위성영상과 같은 새로운 지리 데이터를 활용하여 2018년 대구광역시의 도시 활력을 평가하였다. 새로운 지리 데이터는 다양한 시공간 스케일에서 도시민의 활동을 보다 직접적으로 파악하기 위하여 본 연구에서 사용되었다. 이동전화 데이터, 대중교통 스마트카드 데이터, 신용카드 데이터와 같은 세 가지 공간 빅데이터가 도시 활력의 사회적, 경제적 및 모빌리티 측면을 반영하기 위하여 사용되었다. 반면에, 공중 Wi-Fi AP와 야간 위성영상은 도시 활력의 가상적 및 물리적 측면을 고려하기 위하여 사용되었다. 다섯 개의 도시활력 지표들은 주성분 분석을 통해 통합되어 네 개의 시간대에서 집계구별 도시 활력 지수로 변환 되었다. 연구 결과에 의하면, 높은 도시 활력을 가진 다섯 개의 클러스터가 대구 도심, 대구은행 네거리와 범어역 네거리, 성서, 동대구역, 칠곡 3지구 주변에서 확인되었다. 또한, 도시 활력 지수는 같은 도시 공간상에서도 시간대별로 변한다는 것이 밝혀졌다. 본 연구는 도시 활력을 측정하기 위한 대리변수로 공간 빅데이터, 공공 Wi-Fi AP, 야간 위성영상을 통합하여 활용할 수 있는 가능성을 제시한다.

• 한국측량학회지
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• 제33권5호
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• pp.385-396
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• 2015

본 연구의 목적은 공간 빅데이터의 요구사항을 기반으로 서비스 분야 및 분석기능의 우선순위를 도출하고, 핵심 서비스를 선정하는 것이다. 이를 위하여 선행연구 검토를 통해 공간 빅데이터 서비스 수요조사 방법을 설정, 산·학·연 전문가를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 그 결과, 공간 빅데이터 서비스 분야 및 분석 기능에 대한 요구사항을 도출하였다. 이를 기반으로 품질기능전개 기법(QFD, Quality Function Deployment)을 활용하여 1순위부터 4순위까지 (사회, 환경, 경제, 인문)총 4개 분야의 서비스와 우선순위를 도출하였다. 그 중 1. 2순위 분야와 분야 별 요구되는 분석기능을 선정하였다. 이러한 결과로, 핵심서비스모델(안)을 제시하였으며, 향후 분야별 핵심서비스가 개발될 것으로 기대한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권3호
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• pp.645-657
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• 2021

Along with the rapid development of the economy, the urban scale has extended rapidly, leading to the formation of different types of urban function districts (UFDs), such as central business, residential and industrial districts. Recognizing the spatial distributions of these districts is of great significance to manage the evolving role of urban planning and further help in developing reliable urban planning programs. In this paper, we propose an automatic UFD division method based on big data analysis of point of interest (POI) data. Considering that the distribution of POI data is unbalanced in a geographic space, a dichotomy-based data retrieval method was used to improve the efficiency of the data crawling process. Further, a POI spatial feature analysis method based on the mean shift algorithm is proposed, where data points with similar attributive characteristics are clustered to form the function districts. The proposed method was thoroughly tested in an actual urban case scenario and the results show its superior performance. Further, the suitability of fit to practical situations reaches 88.4%, demonstrating a reasonable UFD division result.

• 대한건축학회논문집:계획계
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• 제36권5호
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• pp.53-58
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• 2020

The purpose of this study is to build a database of Spatial information Bigdata of cities using satellite images and spatial information, and to examine the correlations with the surface temperature. Using architectural structure and usage in building information, DEM and Slope topographical information for constructed with 300 × 300 mesh grids for Busan. The satellite image is used to prepare the Normalized Difference Built-up Index (NDBI), Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Bare Soil Index (BI), and Land Surface Temperature (LST). In addition, the building area in the grid was calculated and the building ratio was constructed to build the urban environment DB. In architectural structure, positive correlation was found in masonry and concrete structures. On the terrain, negative correlations were observed between DEM and slope. NDBI and BI were positively correlated, and NDVI was negatively correlated. The higher the Building ratio, the higher the surface temperature. It was found that the urban environment DB could be used as a basic data for urban environment analysis, and it was possible to quantitatively grasp the impact on the architecture and urban environment by adding local meteorological factors. This result is expected to be used as basic data for future urban environment planning and disaster prevention data construction.

• 토지주택연구
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• 제7권1호
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• pp.19-29
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• 2016

본 논문은 우리나라의 빅데이터 정책과 활용사례 조사, 공간 빅데이터의 토지주택 활용분야를 제시함으로써 토지주택분야의 미래 사업을 발굴하고, 정부정책에 선제적으로 대응하기 위한 공간 빅데이터 기반 활용분야를 제안하였다. 연구결과, 첫째, 우리나라의 빅데이터 관련 정책과 사례를 살펴보았다. 우리나라는 정부3.0 추진위원회를 중심으로 정부부처의 각 정보를 빅데이터 기반 체계로 구축하고 있으며, 국토교통부에서는 국가공간정보 플랫폼을 통한 빅데이터의 적극적 활용, 일자리 창출을 지원하기 위하여 2013년부터 공간 빅데이터 체계 구축을 추진 중이다. 둘째, LH에서 구축 및 운영하고 있는 정보시스템을 중심으로 국토정보의 현황과 토지주택분야에서의 활용방안을 살펴보았다. 먼저, 정보시스템은 크게 공사업무지원, 통계조회, 부동산정보조회, 온라인민원, 국가정책지원 분야로 구분되며, 주요 활용분야 도출의 기본방향으로는 국토정보(DB), 활용수요(업무영역), 수익창출(사업모델) 측면을 고려하였다. 이러한 기본방향 설정 후 접근방법으로서 업무분야와 업무절차 측면에서 살펴본 결과, 지역개발사업 후보지 선정, 임대주택 운영 및 관리, 토지비축 우선순위 설정, 도시재생 우선순위 설정 등 4개의 활용분야를 도출하였다. 셋째, 도출한 4개의 활용분야에서 공간 빅데이터 활용체계를 구현하기 위하여 필요한 데이터와 적용방법, 각 활용분야별 분석절차를 제시하였으며, 공간 빅데이터 활용방안을 구현하기 위하여 LH에 요구되는 개선사항과 향후 검토방향을 제시하였다.