R 기반의 딥 러닝을 이용한 공간 정보 분석

초록

최근 사물이나 데이터를 군집화하거나 분류(Classification)하는 데 사용되는 일종의 기술적 방법론인 딥 러닝(Deep learning)이 주목받고 있다. 인공신경망의 한계를 넘어서기 위한 방편으로 도출된 알고리즘인 딥 러닝의 핵심은 분류를 통한 예측이다. 대량의 데이터를 분석하여 패턴을 도출해 사람이 사물을 구분하듯 컴퓨터가 객체를 분별하도록 하는 기술이다. 이에 본 논문에서는 딥 러닝 알고리즘을 바탕으로 데이터 분석 툴인 R을 이용하여 다양한 환경에서 발생하는 데이터들을 분석하여 공간정보 데이터와 결합하여 가시화되도록 하는 프로세스를 설계하고자 한다. 그 과정으로 공간정보 데이터 수집, 데이터 스크래핑, 데이터 가공을 거쳐 사용자 의도를 파악하는 데 집중한다. 이처럼, 사용자 의도를 파악하기 위해서는 국가지도 데이터와 웹 스크래핑을 통해 데이터를 수집하고 R 프로그램의 오픈소스 패키지로 제공되는 H2O를 사용하여 MNIST 데이터를 분석할 것이다. 최종적으로 알고리즘을 바탕으로 논문으로부터의 기대효과를 제시한다.

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