공간정보와 인터넷지도

공간정보표준에서 가장 중요한 것은 데이터에 관한 표준입니다. 데이터 표준을 지키기 위한 유일하면서도 가장 편리한 방법은 제품사양서를 작성하고, 이를 기준으로 제품을 작성하는 것입니다.그런데, 데이터, 제품, 제품사양서에서 쓴 것처럼, 제품사양서를 작성하는 것은 만만치 않은 일입니다. 특히 4. 데이터 내용 및 구조, 6. 데이터 품질, 12. 메타데이터의 경우에는 내용이 복잡하고 많아서 작성하기 까다롭습니다. 데이터 내용 및 구조의 핵심인 응용스키마의 경우 개념도 복잡하고 XML schema를 작성하는 등 기술적으로도 난해합니다.그래서, 공공측량까지 제품사양서 작성이 의무화되어 있는 일본의 경우, 제품생산자가 보다 쉽게 제품사양서를 작성할 수 있도록 제품사양서 작성 툴을 제작하여 배포하고 있습니다. 이 ..

Lec 08-1 딥러닝의 기본 개념 : 시작과 XOR 문제 https://www.youtube.com/watch?v=n7DNueHGkqE인간의 궁극적 목적 : 대신 생각해주는 기계전체적으로 매우 복잡하지만, 그것을 구성하는 뉴런은 매우 단순함 이것을 수학적으로 만들면 다음과 같음.body에서 여러개의 신호 $ x_0 , x_1 $ 등을 가중치 $ w_0 w_1 $로 받아 모두 합치고, 여기에 bias를 추가한 값이 activation function의 일정한 threshold를 넘으면 output =1이는 Logistic regression 과 유사Hardware 구현 AND/OR 연산을 하면 스스로 학습가능하고 재생산가능한 인공지능이 가능할 것이라고 생각함. 이는 단순한 전기적 신호처리로도 가능하다.그..

오늘 기어360을 테스트해봤습니다. 예전에 처음 나왔을 때만 해도 (제 기억에) 화질도 별로 좋지 않고 특히 사진 연결부위가 매끄럽지 않아 느낌이 별로 였던 기억이 있습니다. 게다가 가격도 40만원 정도하니 구지 필요한가 싶었구요. 그런데, 엊그제 Cubicpan에서 주최하는 360 파노라마 동호회에 참석하였다가, 기어360을 잘 쓰는 분을 보게되었고, 사진 품질 등이 꽤 괜찮아졌다는 것을 알게되었습니다. 그리고 단종된 제품이라서 싼 가격에 살 수 있다고 해서 찾아보니, 아마존에서 66.95 달러, 운송비까지 합쳐도 8만 몇천원 정도 수준이라서 하나 장만하기로 했습니다. 그런데... 문제가 있었습니다. 이 기어360이 제가 가진 보급형 스마트폰인 A8에는 기어360 제어앱이 설치가 안된다는 것이었습니다...

공간정보표준을 알아가다보면 UML 클래스 다이어그램을 마주치게됩니다. 공간정보 스키마를 UML로 표현하기 때문입니다. 물론 UML 중에서도 클래스 다이어그램만 필요하기 때문에 그나마 그렇게 어렵지는 않습니다. UML 클래스 다이어그램을 그리는 방법은 그림판이라던가 파워포인트 등의 그래픽툴을 사용하여 그리는 방법과, UML 도구를 이용하는 방법이 있습니다. 그냥 한두개 정도 그린다면 그래픽 도구가 간단하겠지만, 전체적인 구조를 그리고, 기존 모델을 재활용한다든지... 아무튼 좀 더 복잡해지면 UML 도구를 사용하여 그리는 것이 좋습니다. UML 도구는 종류가 많습니다. 어떤 것을 선택하면 좋을지 망설여집니다. 일단 저는 Wikipedia UML 도구 목록과 predictiveanalyticstoday의 글..

일본 국토지리원에서 제작한 "공간정보데이터 제품사양서 제작 매뉴얼" 번역본입니다. 원본은 여기에서 보실 수 있습니다. 공간정보데이터 제품사양서란 한마디로 공간정보 데이터에 대한 "설계도", "제작기준"이라고 할 수 있습니다. 일반적으로 제품을 제작하기 전에 해당 제품의 설계도와 소재, 완성된 제품의 품질 등 제작하는 제품의 사양을 미리 만드는 것과 동일합니다. 우리나라에서도 국토지리정보원을 중심으로 제품사양서를 도입하기 위한 노력을 하고 있습니다. 데이터를 표준에 따라 제작한다는 것은, 표준에 따라 만들어진 제품사양서에 따라 제품을 만드는 것을 의미하기 떄문입니다. 간단히 제품사양서를 준수하면 표준에 맞는 데이터를 만들 수 있다는 것이죠. 하지만, 제품사양서를 만드는 것도, 제품사양서에 따라 제품을 제작..

일본 지리정보표준 프로파일 JPGIS에 대해 좀 더 알아볼 수 있는 FAQ문서입니다. 품질평가는 발주자나 제삼자가 하는 것이 아니라, 제작자가 자체적으로 해야 한다는 내용이나... 몇가지 도움되는 내용들이 있네요. == JPGIS FAQ 일반 JPGIS은 무엇입니까? JPGIS는 공간정보 표준 프로파일 (Japan Profile for Geographic Information Standards)의 약자로, 최신의 공간정보에 관한 국제 규격 (ISO19100 시리즈), 일본 공업 규격 (JISX7100 시리즈)을 준수하는 내용을 정리한 실용 표준입니다 JPGIS 및 국제 규격 (ISO) 및 일본 공업 규격 (JIS)과의 관계는? JPGIS는 공간정보에 관한 국제 규격 (ISO19100 시리즈) 및 일본 공..

공간정보표준은 매우 복잡합니다. 수많은 경우에 대응할 수 있도록 하기 위해서입니다. 하지만, 우리나라의 표준화가 잘 진행되고 있는 이유중의 하나가 이 복잡함 때문이라고 할 수 있습니다. 일본에서는 많은 표준문서중 꼭 필요한 것을 최소한으로 추려서 일본지리정보표준프로파일(JPGIS : Japan Profile for Geographic Information Standards)를 만들었습니다. 이것만 지키면 데이터의 호환성은 거의 100% 확보할 수 있습니다. 시스템의 상호운영성은 데이터 표준을 기반으로 하므로, 사실상 JPGIS에 포함된 10여가지의 표준이 공간정보 표준의 전부라고 해도 과언은 아닐 것 같습니다. 이제까지 일본의 표준화 추진상황은 전혀 살펴보지 못했는데, 배울점이 많은 것 같습니다. 일본인..

공간정보 데이터를 만들 때 가장 중요한 것이 표준입니다. 공간 데이터의 표준을 지키는 것은 전체 표준에서 90% 이상을 차지한다고 생각합니다. 예전에 국가 등의 기관에서 보유한 데이터중 80%는 공간과 관계있다라는 말이 있었고, 이제는 우리나라도 많은 공간 정보들이 공개되고 있지만, 아직까지는 표준을 지킨다거나, 정제된 데이터라고 말하기는 힘든 것 같습니다. 정제된 데이터란, 언제 어디서 누구 제작했더라도 동일한 구조와 품질로 생산된 데이터를 말합니다. 같은 기관에서 작성한 데이터가 어떤 회사에서 제작했는지, 누가 검수를 했는지에 따라 달라지고, 매년 담당자가 달라질 때마다 내용과 구조가 조금씩 변한다면, 공간정보의 활용성은 떨어질 수 밖에 없습니다. 또 다른 측면에서 정제된 데이터라는 것은 컴퓨터가 이..

XML Schema란? XML Schema는 XML 문서의 구조를 설명함.XML Schema 언어는 XSD(XML Schema Definition) 이라고도 한다.XML 스키마의 목적 : XML 문서의 합법적 기본구성요소를 정의문서에 어떤 요소와 속성이 나타나야 하는가?하위 요소들의 수와 순서요소와 속성의 데이터 유형요소와 속성의 기본값/고정값왜 XML 스키마를 배워야 하는가?이미 수백가지의 표준화된 XML 포맷이 사용중이다.수많은 XML 표준은 XML Schema로 정의되어 있다.XML Schema는 XML기반이며, DTD를 대체할 수있으며 훨씬 강력하다.XML 스키마는 데이터유형을 지원한다.허용되는 내용을 쉽게 설명가능데이터의 정확성 검증가능데이터에 대한 제한을 정의가능데이터 패턴(포맷)을 쉽게 정의..

이 글은 W3C 의 XML 투토리얼에 있는 내용을 간략히 정리한 것입니다. 저는 현재 공간정보 표준들을 정리하는 중입니다. 지형지물목록이나 메타데이터 등의 많은 표준들이 XML 을 표준으로 사용하고 있기 때문에 어쩔 수 없이 이 글을 찾아보게 된겁니다. 그런데... XML이 정보를 담기위한 목적이라는 것은 어렴풋이 알고 있었지만, 이렇게 광범위하게 사용될 수 있을지는 몰랐네요. 아주 간략하게 어떤 기능이 있는지 어떻게 활용할 수 있는지에 대해서만 수박 겉핥기 식으로 훝어봤습니다만, 많이 도움이 될 것 같습니다. 이 글을 방문하신 분들도 저처럼 도움이 되시길 바랍니다. XML 이란 eXtensible Markup LanguageHTML과 비슷한 마크업 언어HTML은 표현. XML은 데이터 그 자체XML에서..

Lec 07-1 학습 rate, Overfitting, 일반화(Regularization) https://www.youtube.com/watch?v=1jPjVoDV_uo Learning_rate : 이제까지는 임의의 값을 사용했음이 값을 크게 할 경우, 진동하거나 발산(overshooting)할 수 있음.아주 작은 값을 사용할 경우, 시간이 너무 많이 걸리고, local minimum에서 정지어떤 값이 좋은가는 특별한 법칙은 없다. 0.01로 시작하고, 나오는 cost 값에 따라서 줄이거나 늘리는 방법을 사용하면 된다.Data(X)의 전처리. (Gradient descent용)아래와 같이 x1, x2의 범위가 차이가 크면, 왜곡된 형태가 되어 데이터 처리가 힘들 수 있다.이 경우, 아래와 같이 중심을 원..

Lec 6-1 Softmax Regression 기본개념 https://www.youtube.com/watch?v=MFAnsx1y9ZI복습H(x) = WX 와 같이 Linear Regression으로부터 출발한다. 그러나, 이런 $WX$ 형태의 단점은, 출력이 $-\infty \lt H_L(x) \lt~\infty$ 이므로, 0이냐 1이냐를 고르는 문제에서는 적합하지 않다.그래서 $z = H_L (X)$라고 놓고, 이 값을 0부터 1로 압축할 수 있는 $g(z)$ 함수를 사용하여 해결한다. 이에 가장 적합한 $g(x)$는 sigmoid라고 하는 $g(z) = \frac {1}{1+e^{-z}}$ 이다. 이를 적용했을 때의 Hypothesis는 $H_R (X) = g(H_L (X))$ 가 된다.수식이 많아..

Lec 05-1 - Logistic Classification의 가설함수 정의 https://www.youtube.com/watch?v=PIjno6paszYNeural network과 관계가 깊음.Binary Classification은 두가지 범주로 나누는 것 -> 0, 1 encodingSpam or HamShow or Hide주식 Buy/SellLinear Regression으로 가능한가?예를 들어 0.5 정도 이하면 Fail로 두면 될텐데, 50과 같은 값으로 인해, (대칭이 이루어지지 않아) 합격/불합격 선이 바뀌게 될 수 있다.또한 출력이 0 이하나 1 이상으로 나올 수 있다.... 별로 좋지 않다.그래서 Logistic Hypothesis 가 필요. (출력 범위가 0에서 1까지)아래와 같은 ..

Lec 04 - 다변수(Multi-variable) Linear Regression https://www.youtube.com/watch?v=kPxpJY6fRkY복습선형 회귀분석을 위해서는 1) 가설(Hypothesis)를 세우고, 2) 비용(Cost/Loss) 함수를 만든 뒤, 3) Gradient descent 알고리듬을 적용한다.비용함수를 결정하고, 이를 최소로 줄이는 W, b를 찾는 것이 학습을 시키는 과정이다.단변수 회귀분석에서는, X=[x1, x2, .... , xn], Y=[y1, y2, ... , yn] 의 형태가 됨.다변수 회귀분석은X=[[x11, x12, .... , x1m],[x21, x22, .... , x2m], ..., [xn1, xn2, .... , xnm]], Y=[y1, y..

Lec 03 - Linear Regression 의 cost 최소화 알고리듬의 원리 https://www.youtube.com/watch?v=TxIVr-nk1so복습 : 선형회귀분석 모델의 가설(Hypothesis)과 비용함수(Cost function) 설명을 위해 H(x) = W(x)로 두고 진행W=1 일때의 cost(W)는?cost(W) = 1/3( (1x1 -1)^2 + (1x2 - 2)^2 + (1x3 -3)^2 ) =0W=0 일때의 cost?cost(W) = 1/3( (0x1 -1)^2 + (0x2 -2)^2 + (0x3 -3)^2 ) = 1/3 (1+4+9) = 4.67W=2 일때... cost = 4.67... 많은 값에 대해 cost()의 그래프를 그리면널리 사용되는 알고리듬이 Gradie..