Park, Joon Min;Yu, Seon Cheol;Ahn, Jong Wook;Shin, Dong Bin
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.
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.
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.
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.
이 연구에서는 한국지질자원연구원에서 제공하는 빅데이터 플랫폼의 지오빅데이터를 토대로 가상현실 지질자료를 개발하고 이 자료를 중심으로 학생들이 직접 주제를 선정하고, 이에 대한 가상현실 자료를 개발하는 원격수업을 운영하였으며, 이에 대한 수업의 효과를 알아보았다. 따라서 지오빅데이터에서 제공하는 지질 주제도는 실제 한국의 지질노두를 가상현실을 바탕으로 재구성하여 수업자료를 제작하였고, 지형정보 데이터는 원격수업을 위한 자료 제작을 위해 활용하였다. 연구대상으로 무선표집에 의해 20명의 학생들을 선정하였고 가상현실 지질자료 개발의 원격수업에 대한 학생들의 인식의 변화 및 수업의 효과를 확인하기 위해 인터뷰를 포함한 설문조사를 실시하여 자료를 수집하고, 귀납적 범주화를 통해 자료를 분석하였다. 이 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 가상현실 지질자료 개발 원격수업에 대한 흥미도, 활용도 및 지식활용도에서 학생들은 긍정적인 수업반응을 나타내었다. 이는 가상현실을 활용한 수업이 학생들에게 동기를 부여하고, 의사소통을 위한 협력을 유발하여 고정된 틀에서 벗어나 다양하고 융통성 있는 학습의 적응성을 나타낸 결과이다. 둘째, 가상현실 지질자료 개발의 원격수업에 대해 학생들은 '현실감 있는 체험 학습 과정', '동기유발에 의한 몰입감 있는 학습 과정', '지구과학 분야 지식 습득의 학습 과정'으로 인식하였다.
고처리 시퀀싱과 빅데이터 및 크라우드 컴퓨팅에 혁신이 일어나면서, RNA 시퀀싱도 획기적인 변화가 일어, RNAseq가 기존의 DNA 마이크로어레이를 대체하여, 빅-데이터를 형성하고 있다. 현재, RANseq 이용한 유전자 조절망(GRN) 까지 연구가 활성화 되고 있는데, 그 중 한 분야가 GRN의 기본 요소인 특징 유전자를 빅-데이터에서도 구별하고 기존에 알려진 것 외에 새로운 역할을 찾는 것이다. 그러나, 이러한 연구 방향에 부합하는 빅-데이터를 처리할 수 있는 컴퓨테이션 방법이 아직까지 매우 부족하다. 따라서 본 논문에서는 RNAseq 빅-데이터를 처리할 수 있도록 기존의 SVM-RFE알고리즘을 밀집도-의존 정규화에 병합하여, NCBI-GEO와 같은 빅-데이터에서 공개된 일부의 데이터에 개선된 알고리즘을 적용하고 해당 알고리즘에 의해 나온 결과의 성능을 평가한다.
정보통신기술(ICT: Information Communication Technology) 분야의 시장을 주도하는 모바일, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터 등과 같은 트렌드 기술들은 공간정보 분야를 포함한 대부분의 응용분야에 지대한 영향을 미치고 있다. 이중에서 클라우드 컴퓨팅은 비록 우리나라에서는 초기 적용단계 수준이지만 다른 트렌드 기술들 간의 연계를 위한 플랫폼 역할을 담당한다. 특히 모바일과 클라우드 컴퓨팅이 결합된 형태인 모바일 클라우드는 모바일 단말 환경의 제한점들을 보완하고 기존의 모바일 앱에 비하여 더 많은 정보처리기능의 제공이 가능하다는 점에서 주목을 받고 있다. 이번 연구에서는 모바일 클라우드 환경을 OpenStack 및 다양한 오픈소스를 활용하여 구축하고, 이를 플랫폼으로 하여 공간영상정보 필터링 기능을 수행하는 시스템을 시험적으로 설계 및 구현하였다. 한편 공간영상정보 처리는 빅데이터 분석기술로 각광받고 있는 R 환경을 적용하여 필터링 처리를 수행하였다. 이러한 시도는 향후 R을 활용한 공간영상정보 분석서비스 개발과 다양한 공간정보와 연계되는 새로운 서비스 모델 개발에 적용될 것으로 기대한다.
To develope SOC(social overhead capita) which constructs the railroad, highway etc., the geo-technical foundation have to be well understood for the safety works. In this paper, we selected Moonkyung area for the study area, which has various geological units and geological structure including the big thrust and fold. By this reason one of the geo-technical information is the engineering geology map. To make the map, lithology and soil distribution with drilling data are important elements. Three dimensional geo-infomation is established by fence diagram which is several geological cross sections and/or computer software 3D Geomodeller, EarthVision, GSI3D, Gocad.
빅 데이터가 정보통신기술 분야의 핵심 이슈로 부각되면서 관련 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 빅 데이터를 구성하는 요소 기술 중에서 이번 연구는 오픈소스를 기반으로 하는 데이터 시각화와 R을 주요 주제로 한다. 데이터 시각화는 웹 사용자의 직관적 활용이 가능하도록 하는 대화식 그래픽 처리 기술이며, R은 통계 기반의 정보 분석을 가능하게 하는 언어와 환경이다. 이번 연구에서 이 두 가지 기술 요소를 연계하여 공간정보를 포함하는 공공 오픈데이터의 시각화를 주요기능으로 하는 웹 기반 응용 사례를 시험적으로 구현하였다. 별도의 소프트웨어 설치 작업을 요구하지 않는 이 응용 모델은 사용자가 직접 데이터를 구축하지 않고 필요한 자료를 오픈데이터에서 구하고, R에 대한 충분한 지식이 없어도 R의 시각화 처리 기능을 이용할 수 있도록 한다. 이 서비스에 접속한 웹 사용자는 다양한 시각화 기능을 이용하여 가공한 처리 결과를 의사결정 도구로 이용할 수 있다. 향후 R의 공간통계 분석기능과 복합 연산 기능의 제공과 함께 빅 데이터 연계를 통한 다양하고 실무적인 응용 모델 개발을 통하여 공간정보 활용 분야의 확대에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
We present our experiences with open-source spatio-temporal database systems for managing and analyzing big astronomical data acquired by wide-field time-domain sky surveys. Considering performance, cost, difficulty, and scalability of the database systems, we conduct comparison studies of open-source spatio-temporal databases such as GeoMesa and PostGIS that are already being used for handling big geographical data. Our experiments include ingesting, indexing, and querying millions or billions of astronomical spatio-temporal data. We choose the public VVV (VISTA Variables in the Via Lactea) catalogs of billions measurements for hundreds of millions objects as the test data. We discuss issues of how these spatio-temporal database systems can be adopted in the astronomy community.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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