지리적 개념 이해를 위한 지오 온톨로지 설계 및 구현

조나혜,강영옥 대한지리학회 2013 대한지리학회 학술대회논문집 Vol.2013 No.6

디지털 지적정보의 공간정보 융복합 활용 방안

조나혜,강상구 한국지적정보학회 2021 한국지적정보학회 학술발표대회 논문집 Vol.2021 No.12

로그데이터의 시공간 데이터마이닝 및 시각화 연구동향

조나혜,강영옥 한국지도학회 2016 한국지도학회지 Vol.16 No.3

최근 모바일과 웹 사용의 증가로 일상생활에서 기록되는 로그데이터를 다양하게 분석하여 의미있는 정보와 지식을 이끌어내고자 하는 연구가 증가하고 있다. 웹과 모바일 기기로부터 생성되는 로그데이터는 시공간적인 정보를 담고 있으며, 데이터를 다차원적으로 탐색하고 시각화하여 기존에 분석하지 못했던 다양한 의미를 찾을 수 있음이 확인되고 있다. 본 연구에서는 시간과 공간 정보를 가지고 있는 로그데이터를 다차원적으로 탐색하고, 의미를 분석하는 데이터마이닝과 시공간 데이터를 시각화하여 의미를 도출하고자 하는 시각화 관련 연구들을 분야별, 연구방법별로 분석하여 연구동향을 살피고 의미를 찾고자 한다. Recently increasing the usage of mobile and web, the researches which are trying to draw a meaningful information and knowledge in numerous different ways by analyzing the log data recorded in our daily life are growing very fast. Many researchers have studied to explore the patterns and the meanings by visualizing the log data in multi-dimensional ways because the log data generated from a number of sensors mounted on the mobile device shall contains a temporal and spatial information. The goal of this study is searching a implication and exploring the researches related to both data mining and visualization that analyze the log data which has spatio-temporal information multi-dimensionally by research area and method

고해상도 위성영상과 인공지능을 활용한 국토 변화탐지 및 모니터링 연구: 실증대상 지역인 정읍시를 중심으로

조나혜,이정주,김현덕 한국국토정보공사 2023 지적과 국토정보 Vol.53 No.1

In order to acquire a wide range of land that changes in real time and quickly and accurately grasp it, we plan to utilize the recently released high-resolution S.Korea’s satellite image data and artificial intelligence (AI). Compared to existing satellite images, the spectral and periodic resolutions of S.Korea’s satellite are higher, making them a more suitable data source for periodically monitoring changes in land. Therefore, this study aims to acquire S.Korea’s satellite, select 8 types of objects to detect land changes, construct data sets for them, and apply AI models to analyze them. In order to confirm the optimal model and variable conditions for detecting 8 types of objects of various types, several experiments are performed and AI-based image analysis is technically reviewed. 실시간으로 변하는 국토를 광범위하게 취득하고, 이를 빠르고 정확하게 파악하기 위해 최근 공개된 고해상도 국토위성 영상자료와 인공지능(AI; Artificial Intelligence)을 활용하고자 한다. 기존 위성영상에 비해 국토위성의 경우 분광 및 주기 해상도가 높아져, 국토의 변화상을 주기적으로 모니터링하는 데 보다 적합한 자료원이 되었다. 따라서 본 연구는 국토위성을 취득하여 국토 변화를 탐지하기 위한 객체 8종을 선정하고, 이에 대한 데이터 셋 구축 및 AI 모델을 적용하여 분석하고자 한다. 다양한 유형의 객체 8종을 탐지하기 위한 최적의 모델과 변수 조건들을 확인하기 위해 여러 실험을 수행하고, AI 기반의 영상분석을 기술적으로 검토해보고자 한다.

Space-time density of field trip trajectory: exploring spatio-temporal patterns in movement data

조나혜,강영옥 대한공간정보학회 2017 Spatial Information Research Vol.25 No.1

A numerous log data in addition to user input data are being generated as mobile and web users continue to increase recently, and the studies in order to explore the patterns and meanings of various movement activities by making use of these log data are also rising rapidly. On the other hand, in the field of education, people have recognized the importance of field trip as the creative education is highlighted. Also, the examples which utilize the mobile devices in the field trip in accordance to the development of information technology are growing. In this study, we try to explore the patterns of student’s activity by visualizing the log data generated from high school students’ field trip with mobile device.

지능형 관광 서비스를 위한 관광 사진 분류체계 개발

조나혜,강영옥,윤지영,박소연 한국지도학회 2019 한국지도학회지 Vol.19 No.3

In recent years technology of Convolutional Neural Network (CNN) among the technologies of deep learning has evolved dramatically and has shown an outstanding performance in the analysis of image data. First of all, the training of deep learning model is prerequisite to classify the photos posted by the tourists on Web by applying CNN technology. In this study we aim to develop the photo classification system in view of travel purpose in order to classify the photos posted by tourists on Flickr. We developed the category for photo classification by reviewing around 38,000 photos posted by tourists as well as by analysing literatures and web sites, and then verified the category by classifying 8,400 photos one by one manually according to the category developed. The category we developed has 3 hierarchical levels such as 13 major classification, 64 medium classification and 164 minor classification. We expect that our study can applied in base material when one tries to classify the photos for travel purpose by using the CNN deep learning model. 최근 딥러닝 기술 가운데 이미지데이타 분석에 뛰어난 성능을 보이는 합성곱신경망 기술의 발전은 이미지 분석 영역에서다양한 가능성을 제시하고 있다. 관광객이 게시한 사진을 딥러닝 기술을 이용하여 분류하기 위해서는 관광사진에 대한 분류와목적에 맞는 딥러닝 모델의 훈련작업이 필수적으로 선행되어야 한다. 본 연구에서는 관광객이 플리커에 게시한 사진을 효율적으로분류하기 위해 관광목적으로 사진이 어떻게 분류되어야 하는지 관광목적 사진분류 체계를 개발하고자 하였다. 관광목적 사진분류 카테고리 개발을 위해 문헌분석, 웹사이트 분석, 관광객이 게시한 약 38,000장 사진의 검토과정을 거쳐 사진 분류 카테고리를개발하였으며, 약 8400장의 사진을 개발된 카테고리에 맞춰 분류해 봄으로써 개발된 카테고리의 검증과정을 거쳤다. 이 과정을거쳐 최종으로 제안된 카테고리는 13개 대분류, 64개 중분류, 164개의 세분류 체계를 갖으며, 본 연구 결과는 향후 관광목적사진을 딥러닝 모델을 이용하여 분류하고자 할 때 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

STP(Space Time Path)를 이용한 로그데이터 시각화 및 특징 분석

조나혜,강영옥 한국지도학회 2018 한국지도학회지 Vol.18 No.1

본 연구는 모바일 기기를 활용한 현장체험학습에서 수집된 로그데이터를 STP(Space Time Path)로 시공간 시각화하여 현장체험학습에서 학생들의 이동특성을 파악하고, 머무름이 있던 지점에서의 활동특성을 분석하고자 하였다. 탐구활동 로그데이터 분석결과 이동과 머무름의 패턴이 연속적으로 나타나며, 조사활동의 유형에 따라 머무른 장소와 시간이 다름을 확인할 수 있었고, 머무름이 나타나는 장소는 관찰지점 뿐 아니라 관찰지점이 아닌 곳도 나타남을 확인하였다. 현장체험학습의 경우 공간 및 시간적으로 제한된 범위 내에서 이루어지는 활동이기 때문에 머무른 지점에서의 활동에 대한 추가 분석이 필요함을 알 수 있었다. STP를 이용한 이동 로그의 시각화는 복잡한 구조를 가진 로그데이터를 탐색하여 패턴을 발견하는 기초 자료로 활용할 수 있으며, 이는 다양한 유형의 로그데이터 분석에 응용될 수 있을 것으로 판단되었다. The purpose of this study is to identify the movement characteristics of students in field experience learning by visualizing the log data collected from field experience learning using mobile devices as STP technique and to analyze the characteristics of activity at the point of retention. As a result of analysis of log data, the patterns of movement and retention were consecutively appeared, and it was confirmed that the place and time were different depending on the type of inquiry activity, and the place where the retention appeared was not only the inquiry point but also the non-inquiry point. In the case of field experience learning, it is necessary to carry out further analysis on the activity at the retention point since it is performed within a limited space and time. It was confirmed that the visualization of the movement log using STP can be used as a basic data for exploring log data having a complicated structure and it can be applied to various types of log data analysis.

지리개념 이해를 위한 지오 온톨로지 구축 : 해안지형을 사례로

조나혜,강영옥 한국지도학회 2013 한국지도학회지 Vol.13 No.3

지리 수업에서 지리교과의 개념 이해는 지리교육의 출발점이며, 지리 개념은 지식전달의 매개체이고, 지리적 사고의 도구가 된다. 지리교육의 효과를 높이기 위해서는 지리적 개념의 명확한 제시와 함께 각 개념들의 계층구조 및 관련 개념들 간의 관계를 통해 학습할 수 있도록 도와줄 필요가 있다. 특히 최근에 정보기술의 발달과 웹 기술이 발달함에 따라 기존의 키워드 기반의 검색시스템이 사용자의 정보요구를 정확하게 인식하지 못한다는 한계점을 개선하기 위해 등장한 의미기반 시스템인 시맨틱 웹(semantic web)과 이를 표현하기 위한 언어적 도구인 온톨로지(ontology)가 각광받고 있다. 온톨로지가 개념 유형이나 범주를 구조적이고 위계적으로 분류하는 분류체계(taxonomy)의 언어로 구성되어 있기 때문에 지리적 개념의 명확한 표현을 가능하게 한다. 따라서 지리수업에서 용어이해의 어려움을 겪는 학생들에게 개념 이해를 효과적으로 돕기 위해 온톨로지 기술이 요구되고 있다. 따라서 본 연구에서는 해안 지형 단원을 사례로 하여 지리적 개념 이해를 위한 지오 온톨로지를 구축하고, 구축한 온톨로지의 정확성을 평가하며, 향후 과제를 제시하였다. It is a starting point to understand the concepts of geography curriculum in the class of geography because geographical concepts serve as a medium to convey the knowledge and become a tool of geographical thoughts. In order to improve the efficiency of geography education, it is necessary to help for students to study through the relationships among the inter-geographical concepts and the hierarchical structures of geography along with the well-defined proposition of geographical concepts. Semantic Web and ontology, appeared to overcome the limitations of key word retrieval recently, make a retrieval based on meanings and concepts possible. It is possible for us to explicitly express the geographical concepts by using the ontology because it consists of the languages of taxonomy which classify the type and category of concepts hierarchically and structurally. As a result, the learning of geographical concepts required in the geography curriculum is possible by applying the ontology technology. The objective of this study is to implement geo-ontology, to evaluate the accuracy of ontology system, and to propose the future tasks to improve the understanding and learning curve of geography with the case of coastal topology.

도로 네트워크를 따른 교통사고 핫스팟의 시각화

조나혜,전철민,강영옥,Cho, Nahye,Jun, Chulmin,Kang, Youngok 한국국토정보공사 공간정보연구원 2018 지적과 국토정보 Vol.48 No.1

최근 우리나라의 경우 교통사고 예방활동으로 자동차 보유에 따른 교통사고 발생건수는 지속적으로 감소하고 있지만, 서울의 경우 다른 지역에 비해 자동차 1만대 대비 사고 건수는 전국에서 광주와 함께 가장 높게 나타나고 있다. 인적 재난인 교통사고를 예방하기 위한 다양한 연구들이 진행되어 왔다. 특히 교통사고에 대한 공간적 분석을 연구한 초기 연구들은 교통사고 클러스터 지역을 확인하기 위해 행정구역 별 교통사고 건수를 집계하거나, 커널밀도 방법을 통해 밀도를 추정하여 분석하는 경우가 다수를 이루었다. 그러나 교통사고는 도로를 따라 발생하는 사건이기 때문에 도로상에서 교통사고 다발구간을 찾는 것이 더 의미가 있을 수 있다. 따라서 본 연구는 도로 네트워크를 따라 교통사고 집중 지역을 찾고자 하였다. 본 연구에서는 2가지 방법으로 교통사고를 가장 가까운 도로 네트워크에 할당한 뒤, Getis-Ord $Gi^*$에 의한 핫스팟 분석을 통해 교통사고 다발구간을 분석하였다. 하나는 10m 단위의 일정한 도로 링크를 중심으로 분석을 수행하였으며, 다른 하나는 도로구간별 단위 길이 당 평균 교통사고를 계산하여 교통사고 밀집구간을 분석하였다. 첫 번째 방법에 의한 분석 결과 교통사고가 집중되는 특정 도로 구간을 명확하게 확인할 수 있는 반면, 두 번째 방법에 의한 분석 결과 도로링크의 특성에 따라 교통사고 집중지역이 길게 나타나는 특징을 확인할 수 있었다. 두 방법에 의한 교통사고 다발구간이 다르게 나타나는 것을 알 수 있으며, 향후 해당 지역의 교통환경을 분석하고 개선하기 위해서는 보다 명확한 구간을 파악하는 것이 유의미할 수 있다. In recent years, the number of traffic accidents caused by car accidents has been decreasing steadily due to traffic accident prevention activities in Korea. However, the number of accidents in Seoul is higher than that of other regions. Various studies have been conducted to prevent traffic accidents, which are human disasters. In particular, previous studies have performed the spatial analysis of traffic accidents by counting the number of traffic accidents by administrative districts or by estimating the density through kernel density method in order to identify the traffic accident cluster areas. However, since traffic accidents take place along the road, it would be more meaningful to investigate them concentrated on the road network. In this study, traffic accidents were assigned to the nearest road network in two ways and analyzed by hotspot analysis using Getis-Ord Gi* statistics. One of them was investigated with a fixed road link of 10m unit, and the other by computing the average traffic accidents per unit length per road section. As a result by the first method, it was possible to identify the specific road sections where traffic accidents are concentrated. On the other hand, the results by the second method showed that the traffic accident concentrated areas are extensible depending on the characteristic of the road links. The methods proposed here provide different approaches for visualizing the traffic accidents and thus, make it possible to identify those sections clearly that need improvement as for the traffic environment.

Inception V3 모델을 활용한 관광사진 분류 및 정확도 평가

조나혜(Nahye Cho),윤지영(Jiyoung Yoon),박소연(Soyeon Park),이주윤(Juyoon Lee),이혜진(Hyejin Lee),강영옥(Youngok Kang) 대한공간정보학회 2019 한국공간정보학회 학술대회 Vol.2019 No.11

본 연구는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, SNS)인 플리커(Flickr)에 공유된 지오태깅된 사진 데이터를 활용하여 관광지 이미지 특성을 분석하고자 한다. 2013년부터 2018년까지 우리나라를 방문한 관광객이 업로드한 약 16만장의 사진을 이용하였다. 사진에 대한 분석은 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 중 하나인 Inception V3를 활용하였으며, 사진 분류 정확도를 평가하기 위해 전체 데이터의 약 23%에 달하는 사진 데이터에 대해 수동 라벨링을 하여 사진의 분류 정확도를 평가하였다. 관광 활동으로 생성된 사진 데이터들을 imagenet의 분류 카테고리로 분류할 경우의 한계점을 분석하고 향후 연구과제로 관광 목적에 맞는 이미지 카테고리 개발을 제안하였다.