• 한국측량학회지
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• 제37권5호
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• pp.343-350
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• 2019

Map labels are the most recognizable map elements using the human visual system because they are essentially a natural language. In this study, an experiment was conducted using an eye-tracker to objectively record and analyze the response of subjects regarding visual attention to map labels. A primary building object was identified by analyzing visit counts, average visit duration, fixation counts, and the average fixation duration of a subject's gaze for an area of interest acquired using the eye-tracker. The unmarked rate of map labels in Google map, Naver map, and Daum map was calculated. As a result, this rate exceeded fifty-one percent, with the lowest rate recorded for Google map. It is expected that the results of this study will contribute to an increase in the diversity of research in terms of the spatial cognition approach for map labels, which is more helpful to users than the existing body of work on methods of expression for labels.

• 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.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.209-210
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• 2021

본 논문에서는 스마트 폰의 GPS 센서와 Google Map 기반의 러닝 운동을 효율적으로 할 수 있는 애플리케이션을 개발한다. 이 애플리케이션은 안드로이드의 GPS 센서를 이용하여 사용자의 위치, 달리는 속도(Km/h), 이동 거리(Km)를 기록하고 페이스 계산을 통해 사용자의 운동 목표량에 도달하도록 도와준다. 그리고 Google Map을 사용하여 사용자의 러닝 경로를 시각화하여 지도에 표시한다. 또한 이전의 운동 기록을 저장하여 효과적인 러닝 플랜을 세울 수 있도록 한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제14권1호
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• pp.107-117
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• 2011

본 연구는 지오웹 플랫폼에서 지리정보 매쉬업(mashup)에 의한 웹기반 주제도 표현 가능성을 검토하고자 하였다. 웹2.0 시대에 있어서, 구글은 지리정보에 대해 효과적인 매쉬업 기능을 제공하기 때문에 지오웹을 이끌고 있다. 지리정보 매쉬업은 인터넷에서 다양한 자료를 조합하여 새로운 지리공간을 창조할 수 있기 때문에 지도 활용에 새로운 지평을 열고 있다. 지리정보 매쉬업은 자료 이용방법에 따라, 플랫폼에서 자체 자료(위성영상)와 외부자료의 연계, 플랫폼 자체자료와 사용자 참여형 콘텐츠연계 방식으로 나누어 진다. 본 연구는 플랫폼 자료와 외부자료 연계방식에 의한 구글 위성영상 기반 heat map, 도형표현도, 단계구분도를 제작하였다. 연구결과, 구글매쉬업 주제도는 위상영상과 중첩되어 표현되기 때문에 지도 해석에 대한 유연성을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.672-674
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• 2010

안드로이드 시스템에서 맵을 표현하는 방법은 여러 가지가 있다. 그 중 대표적인 표현 방법으로 구글에서 제공하는 API를 통한 지오코딩을 많이 사용한다. 그러나 지오코딩을 사용할 경우 위치 표현은 가능하지만 도로의 노드 표현이나 여러 가지 위치 서비스를 위해 필요한 지도의 상세 정보를 사용할 수 없다. 또한 위치 정보의 GPS 신호를 기본으로 표현 하여 주기 때문에 GPS 음영 지역에서의 서비스가 쉽지 않은 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 지오코딩 기반에서 특정 지역 위치 서비스를 위한 맵 표현 기법과 활용 방안에 대하여 제안한다.

• Spatial Information Research
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• 제18권2호
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• pp.13-24
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• 2010

본 연구의 목적은 온라인과 오프라인 공간에 다양하게 존재하는 지리 관련 학습 자료를 지도를 기반으로 매쉬업한 지리교육사이트를 구현해 봄으로써 지도를 기반으로 한 지리교육의 가능성을 탐색해보고자 하였다. 최근 지오웹환경의 급격한 변화는 지리교육에 있어서도 지도에 기반한 다양한 변화가능성을 제안하고 있지만, 지리교육분야에서 그와 관련된 연구는 매우 제한적이었다. 그러나 본 연구에서는 첫째, 교과서 분석을 통하여 콘텐츠를 설계하고, 그 개념을 설명하기 위한 사진, 영상, 개념도 등 다양한 관련자료를 수집하였으며, 둘째, 수집된 자료를 구글의 오픈 API를 활용하여 지도기반으로 매쉬업하였으며, 셋째, 교과서 분석에 따른 내용분류와 수집된 자료를 바탕으로 지리교육사이트를 구축하였다. 본 연구는 공간을 다루는 지리교육에서 텍스트위주가 아닌 지도기반으로 교육을 할 수 있는 가능성을 탐색하고, 지오웹환경에서 교과서의 다양한 개념을 가장 잘 표현할 수 있는 방안을 모색하였다는데 의의가 있다.

• 한국측량학회지
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• 제28권1호
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• pp.143-152
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• 2010

오늘날 우리나라의 지적도면의 경우 2차원의 지적정보를 제공하고 있어서 일반인들이 이해하기가 어렵고 개별 필지의 경계나 면적 등에 대한 구체적 정보의 접근은 더욱 더 어렵다. 최근 각 지자체에서 항공사진과 지적도면을 연계한 3차원 지적정보를 제공하고 있어 아주 일반인에게 만족도가 높은 반면 지자체에서는 이러한 서비스를 제공하기 위해 항공사진의 구입을 위한 비용이 지출되고 있다. 최근 3치원의 지적구현을 위한 다양한 방법이 개발중에 있으나 일반인들에게 있어 현재까지 많이 이용되고 있는 서비스의 제공은 Google Earth의 3차원 영상이며 최근 각종 연구들이 Google Earth Image Maps을 이용하여 활발하게 진행되고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 현실감 있는 3차원의 입체적인 정보를 실시간으로 제공하며, 그 사용 및 제공에 있어 지방자치단체에서의 예산적인 측면에서 더 경제성이 있는 Google Earth Web상의 영상을 이용하여 현재의 연속지적도와 Google Earth 영상과의 중첩을 통해 상이한 좌표체계간 중첩정확도를 비교분석하여 향후 지자체의 이용가능성이나 활용방안 및 방향을 제공하였다.

• Spatial Information Research
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• 제18권4호
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• pp.141-149
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• 2010

최근 웹 GIS에 있어 큰 흐름 중의 하나는 오픈소스 소프트웨어 (Free and Open Source Software: FOSS)를 이용한 시스템 구축이다. 지리정보를 웹에서 처리하는데 있어서 오픈소스 소프트웨어의 등장은 기존 상용소프트웨어의 기술에 의존하지 않으면서, 구현모듈의 재사용과 시스템 확장성을 증대시키고 있다. 본 연구에서는 오픈소스 공간데이터베이스인 PostgreSQL/PostGIS와 동적상호작용을 지원하는 구글어스를 이용하여 지리정보의 효율적인 사각화를 위한 웹기반의 지리정보 표출시스템을 설계 및 구현하였다. 본 시스템의 지도 시각화는 구글어스 플러그인 및 API(application programming interface)를 이용하여 구현하였으며, 사용자의 요구에 따라 동적으로 데이터를 KML(Keyhole Markup Language)로 자동 생성하여 구글어스 상에 다양한 지리적 형태로 시각화 할 수 있는 자바 모듈(KML Generator)을 구현하였다. 프로토타입 시스템은 우리나라의 LAI(leaf area index), 임상도 및 정곡생산량 데이터를 이용하여 테스트되었으며 본 연구에서 설계 및 구현된 웹기반의 지리정보 표출 시스템이 다양한 지리공간데이터의 시각화에 적용될 수 있는 가능성을 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.72-75
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• 2010

Google을 시작으로 포털 사이트들이 Maps API를 공개하면서 맵 응용에 대한 수요가 급증하고 있다. 맵 응용의 개발은 대부분 수작업으로 이루어지고 있기 때문에 맵 응용의 생산성이 떨어질 뿐만 아니라 유지 보수에도 많은 시간과 노력이 요구되고 있다. 우리가 설계하고 구현한 MapAppGen은 ModuleGen, IndexGen, MapGen으로 구성되며 맵 응용을 자동으로 생성한다. MapAppGen은 Google Maps API를 사용하여 CMS(Content Management System) 중의 하나인 Drupal에 적용 가능한 모듈들을 생성해 맵 응용에 대한 생산성을 향상시켜 준다. MapAppGen처럼 맵 응용을 위해 Drupal 모듈을 생성하는 생성기는 현재 존재하지 않으며 Gmap이나 NodeMap과 같이 고정된 맵 인터페이스 모듈들은 존재한다. 그러나 Gmap이나 NodeMap 모듈은 Drupal의 기본 컨텐츠 타입 모듈에 의존하기 때문에 사용자는 원하는 지형/지물 컨텐츠 타입을 생성해 활용할 수 없고 지형/지물들을 유형별로 맵 상에 표시하고 연관된 컨텐츠들을 검색할 수도 없다.

• 말소리와 음성과학
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• 제6권1호
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• pp.77-83
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• 2014

This paper proposes a speaker and environment clustering method in order to overcome the degradation of the speech recognition performance caused by various noise and speaker characteristics. In this paper, instead of using the distance between Gaussian mixture model (GMM) weight vectors as in the Google's approach, the distance between the adapted mean vectors based on the modified maximum a posteriori (MAP) adaptation is used as a distance measure for vector quantization (VQ) clustering. According to our experiments on the simulation data generated by adding noise to clean speech, the proposed clustering method yields error rate reduction of 10.6% compared with baseline speaker-independent (SI) model, which is slightly better performance than the Google's approach.