공간정보 딥러닝 기반 스마트 도시 분석

강영옥 교수는 공간 정보 및 궤적 데이터 기반의 딥러닝 기술을 활용하여 다양한 사회 현상을 분석하고 예측하는 연구를 선도하고 있습니다. 본 연구실은 합성곱 신경망(CNN)과 밀도 기반 클러스터링(DBSCAN)과 같은 최신 인공지능 기법을 적용하여 복잡한 도시 데이터를 정밀하게 분석하고 있습니다. 이를 통해 도시 공간의 효율적 관리와 안전 증진에 기여하며, 스마트 도시 구현의 핵심 기반 기술을 개발하고 있습니다. 주요 연구 내용으로는 보차혼용도로의 혼잡도 및 안전도를 평가하는 시스템 고도화가 있습니다. 이는 도시 내 보행자와 차량의 상호작용을 심층적으로 분석하여 위험 요소를 예측하고 개선 방안을 제시합니다. 또한, 사용자 궤적 데이터를 활용하여 개인의 생활 패턴 및 이동 모드를 정확히 분류하는 연구를 통해, 도시 인프라 최적화와 맞춤형 서비스 제공 가능성을 탐구합니다. 이러한 연구는 단순히 현상을 분석하는 것을 넘어, 미래 도시 문제에 대한 실질적인 해결책을 제시하며, 사람들의 복잡한 움직임과 활동을 이해하여 사용자 맞춤형 서비스 제공 및 사회 문제 해결에 중요한 기반을 마련하고 있습니다. 향후에는 더욱 다양한 공간 빅데이터와 인공지능 기술의 융합을 통해 실시간 예측 및 맞춤형 공간 정보 서비스를 제공하는 방향으로 연구를 확장할 예정입니다. 이 연구는 스마트 도시의 지속 가능한 발전에 기여하며, 안전하고 효율적인 도시 환경 조성에 필수적인 역할을 수행합니다.

궤적 데이터 기반 이동 패턴 분석

본 연구실은 사용자 궤적 데이터와 공간 정보 기술을 융합하여 개인의 이동 패턴 및 생활 양식을 심층적으로 분석하는 연구에 집중하고 있습니다. 특히 GPS, IoT 센서 등에서 수집되는 방대한 궤적 데이터를 딥러닝 모델에 적용하여, 개인이 어디로 이동하고 어떤 활동을 하는지, 그리고 그들의 행동 뒤에 숨겨진 의도와 선호도를 파악하는 것을 목표로 합니다. 이러한 분석은 도시 계획, 교통 시스템 최적화, 그리고 개인 맞춤형 서비스 제공에 중요한 통찰력을 제공합니다. 연구는 주로 사용자의 복잡한 이동 경로를 정밀하게 분류하고, 다양한 시간대와 공간적 맥락에서 나타나는 생활 패턴의 특성을 도출하는 데 중점을 둡니다. 예를 들어, 출퇴근 경로, 여가 활동 공간, 특정 목적지 방문 빈도 등을 분석하여 도시민의 라이프스타일을 이해하고, 이를 기반으로 효율적인 대중교통 노선 설계, 상권 분석, 재난 시 대피 경로 설정 등 다양한 사회적 가치를 창출하고 있습니다. 또한, 밀도 기반 클러스터링(DBSCAN)과 같은 비지도 학습 기법을 활용하여 궤적 데이터 내에서 의미 있는 군집을 발견하고, 이를 통해 미처 인지하지 못했던 사회적 현상이나 도시 문제의 원인을 규명하는 데도 기여합니다. 이러한 연구는 데이터 기반 의사결정을 통해 스마트시티 구축을 가속화하고, 시민들의 삶의 질 향상에 직접적으로 이바지하고 있습니다.

SNS 이미지 활용 관광객 행동 분석

강영옥 교수 연구팀은 소셜 네트워크 서비스(SNS) 이미지 데이터를 혁신적으로 활용하여 관광객의 행동 패턴과 선호도를 정밀하게 분석하는 연구를 수행하고 있습니다. 인스타그램, 페이스북 등에서 공유되는 수많은 관광 관련 이미지들은 관광객의 실제 방문 장소, 경험, 감정 등을 포착하는 풍부한 공간-의미 데이터를 제공합니다. 본 연구는 합성곱 신경망(CNN)과 같은 최신 딥러닝 기술을 적용하여 이러한 이미지에서 시각적 특징을 추출하고, 밀도 기반 클러스터링(DBSCAN) 기법과 결합하여 관광객들의 숨겨진 관심사와 이동 경로를 파악합니다. 이 연구의 핵심은 단순히 이미지를 분류하는 것을 넘어, 이미지에 담긴 공간 정보와 콘텐츠를 통합 분석하여 관광객의 미시적인 행동 양식과 거시적인 관광 트렌드를 동시에 이해하는 데 있습니다. 예를 들어, 특정 관광지에서 인기 있는 활동이나 방문객들이 선호하는 사진 촬영 지점 등을 분석하여 관광 상품 개발에 활용하고, 계절별 또는 행사별 관광객 유입 패턴을 예측하여 관광 자원 배분 및 마케팅 전략 수립에 기여합니다. 이미지 데이터 분류 정확도를 지속적으로 향상시키는 방법론 개발을 통해, 더욱 신뢰성 높은 관광 데이터 분석 결과를 제공하며, 이는 스마트 관광 시스템 구축과 지속 가능한 관광 산업 발전에 중요한 기반이 됩니다. 궁극적으로 이 연구는 관광객에게 맞춤형 정보를 제공하고, 관광 사업자에게는 데이터 기반 의사결정을 지원함으로써 관광 경험의 질을 높이고 경제적 가치를 창출하는 데 목표를 둡니다.