본 연구의 목적은 빅데이터 분석 기법 중 하나인 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 환경 분야의 환경공간정보 활용 연구 동향을 정량적으로 분석하는 것이다. 분석에 활용된 자료는 NDSL (National Digital Science Library)을 통하여 획득한 국내 논문으로 총 869편을 대상으로 하였다. 논문에서 추출된 단어들은 "환경일반", "기후", "대기", 등 환경 분야 10개, "위성영상", "수치지도", "재난재해" 등 환경공간정보 20개로 설정된 분류체계에 따라 재분류 되었다. 재분류된 분류 키워드를 통해, 논문에서 해당 키워드의 출현 빈도 및 시계열 변화를 파악하였으며, 상호 간 연관분석을 수행하였다. 첫째, 빈도 분석 결과 환경 분야에서는 "환경일반"(40.85%)이 환경공간정보에서는 "위성영상" (24.87%)이 가장 높은 활용 빈도를 나타냈다. 둘째, 환경 분야에 대한 시계열 분석 결과 1996년부터 2000년까지는 "기후"에 대한 연구 비중이 높았으나, 2001년부터는 "환경일반"에 대한 연구가 증가하였다. 환경공간정보에서는 "위성영상"에 대한 수요가 전 기간에 걸쳐 가장 높았으며, 활용 비율 또한 점차적으로 증가하고 있었다. 셋째, 환경 분야와 환경공간정보에 대한 연관분석 결과 총 80개의 연관 규칙이 생성되었으며, 환경 분야 중 "환경일반"이 "위성영상", "전자지도" 등 총 17개의 환경공간정보와 가장 많은 수의 연관 규칙을 생성하였다.
우리나라는 급속한 경제발전과 도시화 과정을 거치며 도시 내부에서 안전, 환경, 교통 등 다양한 분야에서 많은 문제들에 직면하고 있다. 각 지방자치단체는 이런 도시문제를 해결하기 위해 전자민원을 접수 받아 처리하고 있지만, 민원은 해를 거듭할수록 증가하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구는 지방 중소도시인 진주시를 대상으로 2010년부터 2015년까지 총 6년간의 전자민원 데이터를 수집하여 민원사유별로 분류하고 민원 발생지점의 위치데이터를 추출한 후 지오코딩을 통해 공간상에 점 데이터로 나타내어 공간분포 패턴분석을 실시하여 토지이용과의 연관성을 분석하였다. 그 결과, 진주시의 전자민원은 시내중심지역 내에서도 택지개발이 이루어진 주거지역, 중심상업지역, 공업·주거 혼재지역에 군집되어 발생하였다. 민원사유를 토지이용별로 분석한 결과 불법주차단속 민원이 가장 많았다. 또한 민원 발생지점의 반경 50m 내에 위치한 시설물 분포에 대해 분석한 결과 중심상업지역과 공업·주거시설이 혼재된 지역에서는 단독주택이 밀집된 지역에서 많이 발생하였다. 주거지역(구도심)의 경우 일반음식점이 많은 곳에 집중되고 있음이 확인 되었다. 이와 같은 분석결과는 민원에 대해 도시공간적 차원에서 분석함으로써 민원의 근본 원인을 찾아내어 해결방안을 모색하는데 효과적으로 활용될 것으로 판단된다.
반려견이 사회의 일원으로 인식되기 시작하면서 도시의 옥외 공공공간을 함께 이용하는 주체로 부상하고 있다. 그러나 이러한 흐름은 위생, 소음 등의 문제를 발생시키거나 반려인과 비반려인 간 갈등을 야기하는 요인이 되기도 한다. 본 연구는 '반려견', '반려동물', '강아지'와 관련된 공개민원 자료를 텍스트마이닝 기법을 통해 분석하여, 반려견 관련 공간갈등의 원인과 주요 이슈를 밝히기 위해 수행되었다. 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 반려견과 관련된 민원자료 중 대다수는 옥외 공공공간의 이용과 연관이 있었다. 둘째, 주요 옥외 공공공간 유형별로 공간의 이슈가 다르게 발생하고 있다. 셋째, 반려견 관련 민원자료의 주제는 총 4개로, '반려견 놀이터 조성 요구', '동물 관련 안전 문제 제기', '반려견 전용구역 외 시설에 대한 이용 문제 제기', '펫티켓 관련 공원 관리·단속 강화 요청'이다. 본 연구는 동물이 이용할 수 있는 공공공간의 범위가 확대되는 시점에서, 반려견을 둘러싼 시민들의 인식을 분석했다. 특히, 시민들이 문제점과 요구사항을 명확하게 제시하는 민원자료를 분석 대상으로 채택함으로써, 시민들의 의견을 수렴하는 새로운 방식을 적용한 점에서 의의가 있다.
본 연구는 정부 정보나 공공데이터의 활용과 국민이 체감할 수 있는 서비스를 제공하기 위해 수요자 중심의 서비스 디자인을 활용해 정책 서비스 개발을 혁신하고자 하였다. 2015년 대구지역 동북지방통계청이 운영한 국민디자인단의 사례는 통계청이 보유하고 있는 GIS공간정보에 대한 데이터마이닝과 카드사의 실시간 결제정보를 활용해 예비창업자들을 위한 '창업 의사결정 지원'서비스를 제안하고자 하였다. 이를 위해 서비스디자인의 프로세스와 방법론을 채택하였고, 다양한 이해 관계자의 참여를 통해 이루어졌다. 본 연구를 통해 서비스디자인을 기반으로 한 국민디자인단 활동은 정부 정보 공개에 기반 한 공공서비스를 혁신하는데 유효함을 시사한다. 또한, 정부가 정보나 공공데이터를 국민에게 유용한 형태로 공개하거나 개방하고자 할 때 고려할 수 있는 접근 방법으로서 가치 있는 연구로 사료된다.
The deep sea camera system could render it possible to obtain the detailed information of the nodule distribution, but difficult to estimate nodule abundance quantitatively. In order to estimate nodule abundance quantitatively from deep seabed photographs, the nodule abundance equation was derived from the box core data obtained in KODOS area(long.: $154^{\circ}{\sim}151^{\circ}W$, lat.: $9^{\circ}{\sim}12^{\circ}N$) during two survey cruises carried out in 1989 and 1990. The regression equation derived by considering extent of burial of nodule to Handa's equation compensates for the abundance error attributable to partial burial of some nodules by sediments. An average long axis and average extent of burial of nodules in photographed area are determined according to the surface textures of nodules, and nodule coverage is calculated by the image analysis method. Average nodule abundance estimated from seabed photographs by using the equation is approximately 92% of the actual average abundance in KODOS area. The measured sampling points by box core or free fall grab are in general very sparse and hence nodule abundance distribution should be interpolated and extrapolated from measured data to uncharacterized areas. The another goal of this study is to depict continuous distribution of nodule abundance in KODOS area by using PC-version of geostatistical model in which several stages are systematically proceeded. Geostatistics was used to analyse spatial structure and distribution of regionalized variable(nodule abundance) within sets of real data. In order to investigate the spatial structure of nodule abundance in KODOS area, experimental variograms were calculated and fitted to a spherical models in isotropy and anisotropy, respectively. The spherical structure models were used to map out distribution of the nodule abundance for isotropic and anisotropic models by using the kriging method. The result from anisotropic model is much more reliable than one of isotropic model. Distribution map of nodule abundance produced by PC-version of geostatistical model indicates that approximately 40% of KODOS area is considered to be promising area(nodule abundance > $5kg/m^2$) for mining in case of anisotropy.
자동차를 중심으로 하는 도로교통량이 크게 늘면서 교통에 기인한 다양한 피해 현상들이 나타나고 있다. 특히 교통량이 집중되는 대도시에서는 교통에 기인한 도시민의 건강피해가 심각한 것으로 밝혀지고 있다. 본 연구에서는 교통에 기인한 미세먼지의 피해를 직접적으로 받는 도시인구는 미세먼지의 주 발생원인 교통흐름이 있는 도로변에 가까이에 노출되는 도시민들이라고 보고 도시 공간 내에서 교통흐름과 미세먼지, 그리고 도시 통행인구의 공간적 분포를 분석하였다. 특히 본 연구에서는 대기오염문제가 심각한 서울을 대상으로 교통에 기인한 미세먼지의 실태를 살펴보고, 서울을 둘러싸고 있는 경기도 일대에 대단위 주거지들이 밀집된 신도시들이 개발되면서 나타나는 인구분포와 통행패턴, 그리고 교통흐름 및 미세먼지 농도에 나타나는 공간적 변화와 이들 간의 공간적 관계를 종합적으로 파악하기 위하여 GIS를 적용하였다. 또한 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 데이터마이닝기법으로 추출해낸 통행흐름 자료를 이용하여 통행시간별 통행인구분포도를 작성하고, 이를 바탕으로 교통에 기인한 미세먼지에 직접 노출하게 되는 도시인구를 산정하는 시 공간적 모형개발을 시도하였다.
석회석 채광을 위한 노천광산에는 산림훼손과 지형의 급격한 변화로 급경사의 절개면이 발생하기 때문에 안전사고 예방을 위한 기술개발과 많은 노력이 필요하다. 환경파괴를 줄이고, 노천광산의 안전한 개발을 위해서는 정확한 3차원 지형정보를 제작하여야 한다. 이에 본 연구에서는 무인항공기를 이용하여 사진촬영 및 3D 레이저 스캔을 수행하고, 노천광산에 대한 지형정보를 구축하였다. 무인항공기로 취득된 데이터의 처리를 통해 DSM (Digital Surface Model), DEM (Digital Elevation Model) 및 정사영상을 제작하였으며, 결과물을 GNSS (Global Navigation Satellite System) 측량성과와 비교하여 정확도를 평가함으로써 활용성을 제시하고자 하였다. 연구 결과 사진 및 3D 레이저 스캐닝 결과물의 정확도는 각각 11cm, 8cm 정도를 나타내었으며, 정확도 평가 결과와 데이터의 특징 분석을 통해 무인항공기를 이용한 노천광산의 지형정보 구축에 대한 활용성을 제시할 수 있었다. 향후 광물자원 개발 분야에 무인항공기를 이용한 정확한 3차원 지형정보의 구축 및 활용은 효과적인 광산관리 및 안전사고 예방에 크게 기여할 것이다.
우리나라의 가구구조는 앞으로 1인 가구가 가장 보편적인 가구 유형이 될 것으로 예측되고 있다. 이에 본 연구는 급격히 늘어난 1인 가구 주거자의 삶을 총체적으로 고려한 1인 주거 공간을 디자인하기 위한 콘텐츠를 도출하기 위해, 1인 가구 주거를 형성하는 사회·경제·문화적 영향요인 등을 빅데이터 분석을 통해 객관적으로 도출하고, 콘텐츠 간의 상관관계를 소셜 네트워크 분석 방법론을 활용하여 다각적으로 분석하였다. 빅 데이터 분석 방법론을 적용해 1인 주거공간과 관련된 총 60개의 핵심 콘텐츠를 도출하였으며, 소셜네트워크 분석을 통해 가장 영향력이 큰 콘텐츠는 공간의 편집, 공간 구성 카테고리로 도출되었다. 이는 주거공간은 사용자의 삶의 변화에 따라 탄력적으로 대응할 수 있는 디자인 아이디어가 중요한 부분을 차지한다고 볼 수 있다. 앞으로 더욱 구체화된 1인 주거 공간의 컨셉 및 디자인방법론에 대한 연구를 진행하고자 한다.
달 현지 탐사를 위해 무인 이동체에 대한 연구가 지속적으로 이루어져 있으며 달 지상 관심 지역의 정확한 위치 및 맵핑을 위한 실시간 정보화 작업이 요구되고 있다. 딥러닝 영상 처리 분석 기술을 실제 로버에 적용하기 위해 소프트웨어의 통합과 최적화에 대한 연구가 필요하며 본 연구에서는 가상의 달 기지 건설현장의 영상을 실시간 분석하여 핵심 객체의 공간 정보를 자동으로 수치화하는 방안에 대한 기초 연구가 진행되었다. 본 연구를 통해 이미 구축된 영역 분할 기반 객체 인식 알고리즘을 경계 상자 기반 객체 인식알고리즘으로 변경하여 객체 인식 정확도 및 추론 속도를 개선하는 작업이 이루어졌으며, 대용량 데이터 기반 객체 매칭 학습을 위해 Batch Hard Triplet Mining 기법을 도입하고, 학습 및 추론에 대한 최적화 연구가 수행되었다. 또한 개선된 객체 인식 및 동일 객체 매칭 소프트웨어를 통합하고, 입력 이미지 내 동일 객체 자동 매칭을 시각화하는 소프트웨어를 개발하였으며, 위성 모사 촬영 영상 내 객체를 학습 데이터로, 이동체 촬영 영상 내 객체를 추론 데이터로 사용하여 동일 객체 매칭의 학습 및 추론이 이루어졌다. 본 연구의 결과는 이동체의 연속 촬영 영상을 기반 3차원 공간 정보를 구현 및 관심 공간 내 객체 위치 설정에 활용할 수 있을 것으로 사료되며, 향후 달 기지 건설 현장에서의 영상 기반 시공 모니터링 및 제어를 위한 자동 현장 및 주요 대상물 공간 정보 구축 시스템과의 연계에 기여할 것으로 기대된다.
본 연구는 고속도로 나들목의 접근성이 주변 아파트 지가형성에 미치는 영향 관계를 규명하기 위해서 서울외곽순환고속도로를 중심으로 분석하였다. 분석을 위해서는 데이터마이닝(CHAID분석), 추세선 분석(Trend Analysis) 등을 활용하여 고속도로의 나들목(IC) 주변 아파트가격과 관련된 지가경사 모형을 개발하였다. 분석결과, 첫째, 고속도로 나들목이 위치한 지역별(외측 : 경기도, 내측 : 서울시)로 아파트 가격에 차이가 있으며, 일반적인 주택가격과 교통결절점이 가지는 선형 관계가 아닌 비선형적 관계(2차 다항식)를 가지는 것으로 나타났다. 둘째, CHAID분석을 이용한 공간분포 검토 결과, 외측지역(경기도)의 경우 2.6km를 전후하여 2개의 상이한 공간분포를 가지며, 내측지역(서울시)의 경우 1.4km와 3.8km를 전후하여 3개의 상이한 공간분포를 가지는 것으로 나타났다. 이는 아파트 가격이 도로결절점(고속도로 나들목)으로부터 첫 번째 임계점까지 는 점차 상승하다가 일정거리 이후부터 서서히 감소하는 복합적인 공간분포를 가지는 것으로 나타나 교통접근성이 좋다고 하여 주택가격이 높지만은 않으며, 주거환경(고속도로 소음, 지역단절 등)과 교통접근성간의 상호 교환 작용(Trade Off Effect)에 의한 현상이라 할 수 있다. 향후 본 연구의 고속도로 나들목 주택가격 영향모형을 이용하여 고속도로 주변에 지속적으로 건설되고 있는 신도시 주택가격 산정에 활용이 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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