최근 딥러닝 기술 가운데 이미지데이타 분석에 뛰어난 성능을 보이는 합성곱신경망 기술의 발전은 이미지 분석 영역에서 다양한 가능성을 제시하고 있다. 관광객이 게시한 사진을 딥러닝 기술을 이용하여 분류하기 위해서는 관광사진에 대한 분류와 목적에 맞는 딥러닝 모델의 훈련작업이 필수적으로 선행되어야 한다. 본 연구에서는 관광객이 플리커에 게시한 사진을 효율적으로 분류하기 위해 관광목적으로 사진이 어떻게 분류되어야 하는지 관광목적 사진분류 체계를 개발하고자 하였다. 관광목적 사진 분류 카테고리 개발을 위해 문헌분석, 웹사이트 분석, 관광객이 게시한 약 38,000장 사진의 검토과정을 거쳐 사진 분류 카테고리를 개발하였으며, 약 8400장의 사진을 개발된 카테고리에 맞춰 분류해 봄으로써 개발된 카테고리의 검증과정을 거쳤다. 이 과정을 거쳐 최종으로 제안된 카테고리는 13개 대분류, 64개 중분류, 164개의 세분류 체계를 갖으며, 본 연구 결과는 향후 관광목적 사진을 딥러닝 모델을 이용하여 분류하고자 할 때 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

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.

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.

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.

기존의 키워드 기반 검색방식의 한계를 개선하기 위해 최근에 의미, 개념 기반 검색인 시맨틱 웹이 등장하였고, 이러한 시멘틱 웹의 발전과 더불어 이를 표현하기 위한 도구로써 Ontology 언어도 발전하고 있다. 이러한 기술의 발전에 힘입어 우리나라에서는 인문지리정보 포탈 시스템 구축사업이 Semantic Web, Ontology기술을 활용하여 활발히 진행되고 있다. 그러나 인문지리정보 통합 DB 및 온톨로지 KB 구축과정에 있어서 각 단계별 검증방안이 제시되고 있지 않으며, 2011년에 인문지리정보 분류체계의 검증 기준에 대한 연구를 하였지만, 추상적이고 실제로 통합 DB 및 온톨로지 KB 구축과정에 적용하기에는 어려운 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 정보시스템 및 GIS 분야의 감리 방법론을 토대로 검증 방향을 설정하고, 통합 DB 및 온톨로지 KB의 구축과정의 특수성을 반영하여 각 단계별 정량적이고 객관적인 검증 방안을 제안한다.