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.
This paper describes a GIS framework for geo-semantic information retrieval in mobile computing environments. We built geographic ontologies of POI (point of interest) and weather information for use in the combination of semantic, spatial, and temporal functions in a fully integrated database. We also implemented a geo-semantic app for Android-based smartphones that can extract more appropriate POIs in terms of user contexts and geographic ontologies and can visualize the POIs using Google Maps API (application programming interface). The feasibility tests showed our geo-semantic app can provide pertinent POI information according to mobile user contexts such as location, time, schedule, and weather. We can discover a baking CVS (convenience store) in the test of bakery search and can find out a drive-in theater for a not rainy day, which are good examples of the geo-semantic query using semantic, spatial, and temporal functions. As future work, we should need ontology-based inference systems and the LOD (linked open data) of various ontologies for more advanced sharing of geographic knowledge.
이 논문은 GeoSemantic Web을 위한 공간정보 태깅 및 검색 프레임워크를 제안한다. 웹상의 문서들은 다양한 공간정보를 포함하고 있으며, 이러한 텍스트 공간정보를 실제 공간정보로 변환하여 태깅함으로서 공간정보시스템을 웹의 영역까지 확장할 수 있다. 즉, 기존의 GIS와 결합하여 자신과 가까운 문서의 정보를 검색 또는 관심주제의 문서내 위치 등을 확인하는데 사용할 수 있으며, 이 공간정보를 이용하여 Semantic Web의 지식 링크와 연결하기 위한 기본 시스템으로 이용될 수 있다.
시맨틱 웹과 지리정보가 접목된 시맨틱 지리정보 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔다. 그러나 현재의 지리정보 시스템은 사용자의 비공간 정보 입력 및 검색이 특정 시스템에 종속적이라는 문제점을 지닌다. 이는 또한 풍부한 서비스 제공을 어렵게 한다. 따라서 이 논문에서는 비 구조화된 웹 자원으로부터 지리정보 온톨로지(Geo-ontology)를 확장할 수 있는 구현 모델을 제안한다. 제안 모델은 웹 온톨로지 인스턴스를 시스템에 독립적으로 확장할 수 있으며, 따라서 보다 풍부한 웹 서비스 개발이 가능하다. 마지막으로 대학교를 도메인으로 선정하여, 지리정보 온톨로지 구축 사례와 함께 인스턴스를 확장하는 프로토타입을 보인다.
현재 우리나라의 연안정보는 단순한 질의 정도의 초보적 이용에 그치고 있다. 따라서 실질적 업무나 정책 활용에 적용하기 위해서는 구축된 정보를 재가공해야 하는 불편함을 초래한다. 관련 정보들을 의미적으로 연결하여 효율적인 활용을 가능토록 구현할 수 있는 온톨로지 기법을 이런 의미에서 주목할 필요가 있다. 본 연구는 Geo-Ontology를 이용하여 연안정보를 관리하기 위한 공간적 온톨로지 모형을 제시하고, 연안정보 온톨로지의 활용 방안에 대해서 모색하였다. 첫째, 지리 정보와 관련한 온톨로지에 대한 연구가 국내외에서 미약하기 때문에 관련 선행연구를 고찰하였다. 둘째, 연안의 지리적 사상과 관계를 정의한 Geo-Ontology를 구축하였다. 셋째, Geo-Ontology를 이용하여 사례지역인 마산만 연안의 유역권에 해당하는 연안정보 온톨로지를 구축하였다. 넷째, 의미 기반의 질의와 추론을 하고 연안정보 온톨로지를 평가하였다. 이러한 링크드 데이터를 대비하는 온톨로지 기반 접근은 장차 공간정보의 통합적 활용과 공간데이터의 공개를 통한 사회 경제적 활용의 대홍수시대를 대비하는 기초적 연구로 의미를 가진다.
u-GIS환경에서 GeoSensor를 기반으로 하는 GeoSensor 환경은 다양한 센서들로부터 수집한 동적인 데이터와 기존 GIS인 정적인 지형지물 정보의 융합을 요구한다. 이 환경의 핵심인 GeoSensor는 넓은 지역에 산발적으로 분포하며, 다양한 크기의 데이터를 끊임없이 수집한다. 따라서 Data Stream Management System(DSMS)은 제한된 메모리로 인하여 저장 공간을 초과하는 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해 다양한 부하제한 기법들이 활발히 연구되고 있다. 부하제한 기법에는 크게 랜덤부하제한 기법과 의미적부하제한 기법, 샘플링 기법으로 분류된다. 랜덤부하제한 기법은 무작위로 데이터를 선택하여 삭제하고, 의미적부하제한 기법은 데이터의 우선순위를 부여하여 우선순위가 낮은 데이터부터 삭제한다. 샘플링 기법은 통계적인 연산을 이용하여 샘플링 비율을 산정하고 이를 토대로 부하를 제한한다. 그러나 기존 기법들은 공간적 특성을 전혀 고려하지 않기 때문에 공간 질의의 정확도를 감소시키는 문제를 갖는다. 본 논문은 GeoSensor 환경에서 DSMS에 발생하는 과부하 발생을 제한하고 공간 질의의 정확도를 향상시키기 위해 선-필터링을 이용한 후-부하제한 기법을 제안한다. 본 기법은 선-필터링을 통하여 스트림 큐에 불필요하게 가중되는 부하를 1차적으로 제한하며, 과부하 발생 시 공간 질의 결과 정확도를 보장하기 위하여 공간 중요도와 데이터 중요도를 고려하여 후-부하제한을 수행한다. 이 기법을 이용하여 부하제한 수행 횟수를 효과적으로 감소시켰고, 공간 질의의 정확도를 향상시켰다.
인터넷이 등장하고 대중화되면서 웹 1.0의 개념에서 웹 2.0을 지나 웹 3.0을 바라보고 있다. 이러한 웹의 발전 과정에서 시맨틱 웹이 등장하게 되었고 시맨틱 웹이 GIS와 접목되어 시맨틱 GIS가 등장하게 되었다. 기존 GIS 시스템에서는 사용자들이 국한된 정보만을 제공받아 왔지만 웹이 발전하고 수많은 컨텐츠가 생성되면서 웹의 데이터를 GIS와 연결시켜서 사용자에게 풍부한 정보를 제공 할 수 있는 시스템이 연구, 개발되고 있다. 하지만 기존 연구들은 Learning 및 Population 기법 부재로 인하여 시맨틱 웹에서 지향하는 풍부한 서비스 제공에 어려움을 겪고 있다. 따라서 이 논문에서는 Learning 및 Population 기법을 통해 웹으로부터 비공간 정보를 추출하여 서비스 할 수 있는 시맨틱 GIS 시스템 모델을 설계한다. 이 구현 모델의 기대효과로 사용자는 구현 될 시스템을 사용하여 특정 공간에 대한 비공간 정보들을 웹으로부터 수집하여 사용자에게 풍부한 정보를 제공할 수 있다.
웹에서 다양한 웹 지리 지역 정보를 검색할 수 있는 시스템에 대한 요구가 증가하고 있다. 그러나 현재의 웹 검색 시스템은 사용자가 키워드로 지역 웹 문서를 검색하고 해당 웹 문서를 지도와 비교하여 공간정보를 취득하며, 다른 관련 정보를 얻기 위해서는 검색과 비교를 반복해야 하는 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 비구조화 된 텍스트 웹 자원으로부터 지리정보 온툴로지(geo-ontology)를 확장할 수 있는 통합된 검색시스템을 제안한다. 이를 위해 문서의 정보에서 위치 정보를 추출하고 공간정보 위치 맵핑 기법을 적용하여 텍스트의 공간정보를 추출한다.
최근 ISO/TC211, OGC, INSPIRE 등 국제기구들을 중심으로 시맨틱 기술을 활용한 공간정보의 공유 노력이 진행되고 있다. 또한 스마트폰의 대중화와 소셜 네트워킹 서비스의 활성화로 인해 온라인 소셜 커뮤니티에서 이슈를 추출하기 위한 연구들이 이루어지고 있다. 그러나 응용 수준에서 가용한 공간정보 온톨로지는 부족한 실정이며, 소셜 네트워크 서비스에서의 공간정보 추출 역시 텍스트 마이닝을 통한 지오코딩 부분에 집중되어 있다. 따라서 소셜 미디어 정보에서 공간 현상을 추출하여 시맨틱 공간 지식으로 변환하기 위한 방법은 매우 유용하게 활용될 수 있다. 또한 공간 현상을 단순한 빈발 키워드가 아닌 연관 이슈의 형태로 사용자에게 제공함으로써 공간상에 발생하는 이슈에 대한 이해도를 향상 시킬 수 있을 것이다. 따라서 본 논문에서는 소셜 미디어 서비스의 하나인 마이크로 블로그를 기반으로 데이터를 수집하여 데이터 마이닝 기술을 접목하여 연관 이슈를 추출하고, 이를 시공간 지식으로 변환하기 위한 공간 이슈 온톨로지 모델을 제안하였다. 이를 통해 향후 관련 시스템의 개발을 위한 참조모델 및 공간 온톨로지 구축을 위한 모델로써 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.586-589
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2006
High resolution satellite imagery is regarded as one of the important data sets to engineering application, as well as conventional scientific application. However, despite this general view, there are a few target applications using this information. In this study, the possibility for the future wide uses in associated with smart graphics of this information is investigated. The concept of smart graphics can be termed intelligent graphics with XML-based structure and knowledge related to semantic web, which is a useful component for the data dissemination framework model in a multi-layered web-based application. In the first step in this study, high resolution imagery is transformed to GML (Geographic Markup Language)-based structure with attribute schema and geo-references. In the second, this information is linked with GIS data sets, and this fused data set is represented in the X3D (eXtensible 3D), ISO-based web 3D graphic standard, with styling attributes, in the next stop. The main advantages of this approach using GML and X3D are the flourished representations of a source data according to user/clients’ needs and structured 3D visualization linked with other XML-based application. As for the demonstration of this scheme, 3D urban modelling case with actual data sets is presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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