기후변화로 인해 전 세계적으로 평균해수면이 상승하고 있으며, 우리나라에서도 전반적으로 평균해수면이 상승하는 추세를 보이고 있다(Yoon and Kim, 2012; Jung, 2014, Yang et al., 2022). 해수면의 상승은 연안저지대 범람, 내수배제 불량 등의 피해를 증가시킬 수 있으므로, 해수면 상승에 대한 분석과 장래 해수면변화에 대한 정확한 예측은 매우 중요한 사항이라 할 수 있다. 이러한 평균해수면의 변화는 전 지구적 평균해수면의 변화와는 별개로 지역적으로 변동특성이 크게 다르게 나타날 수 있는데(Yang and Hwang, 2021), 해수면의 시간적/공간적 변화가 중첩되는 경우 단기간에 해수면 상승이 가속화 될 수 있으며 이로 인한 취약지역이 발생할 가능성이 매우 크기 때문에(Arnoldo et al, 2017), 평균해수면의 시간적/공간적 변화양상을 파악하는 것은 매우 중요한 사항이라 하겠다. 이에 본 연구에서는 서해안에 분포한 조위관측소의 조위 관측자료를 이용하여 평균해수면의 시간적/공간적 변화에 대한 분석을 수행하였다. 분석결과, 서해안의 북부보다 남부로 갈수록 평균해수면의 변화량이 더 큰 것으로 나타났으며, 과거의 변화량보다 최근의 평균해수면 변화가 더 큰 양상을 보이는 것으로 나타났다.
도시지역에서 관찰되는 대기오염현상은 거의 예외 없이 대단히 복잡한 양상을 띈다. 그 결과 모델링을 통하여 도시지역의 대기오염현상을 정확히 묘사하는 것은 매우 어렵다. 주가변동, 기상변화 등의 다양한 시간(/공간) 스케일을 지니는 복잡한 현상도 충분히 긴 시간(/ 공간)에 대해 평균을 칠할 경우 일반적으로 비교적 단순한 경향을 보인다. 1990년부터 2001년까지 서울지역에 대한 관측자료를 분석해본 결과, 대기오염현상 역시 예외는 아닌 것으로 나타났다. (중략)
90년대 초반부터 공간정보와 함께 시간정보를 포함하는 시공간 데이터베이스 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있지만, 대부분의 연구가 시공간 데이터모델에 치중하고 있으며 시공간 질의어에 대한 연구는 최근에 시작되고 있다. 본 논문에서는 시간 정보의 포함 여부에 따라 다양한 형태로 구분되는 시공간 테이블을 효율적으로 관리할 수 있으며, 비 공간정보에 대한 조건과 공간정보에 대한 조건 및 시간정보에 대한 조건으로 구성되는 시공간 질의를 간결하고 효과적으로 표현할 수 있는 시공간 질의어를 설계한다.
공간-시간 부호(Space-Time Code)는 다중 안테나 시스템에서 기존의 기술에 비해서 부가적인 대역폭이 필요 없이 부호화 이득을 얻을 수 있다. 지금까지 공간-시간 부호(Space-Time Code)는 다이버시티 이득의 관점에서는 신호행렬들의 차가 완전-계수(Full-Rank)를 가져야 하고, 코딩 이득의 관점에서는 신호행렬들의 차의 determinant 값이 최소값을 가져야 한다. 본 논문에서는 공간-시간 블록 부호 디자인(Space-Time Block Code) 관점에서 직교-디자인(Orthogonal-design) 즉, 최소거리가 5이면서 완전-계수(Full-Rank)인 디자인을 비교대상으로 완전-계수(Full-Rank)가 아니면서 최소거리가 5와7인두 부호에 관하여 연구되어졌다.
사용자들의 특성에 맞게 개인화되고 세분화된 위치 기반 서비스를 제공하기 위해서는 방대한 이동객체의 위치 이력 데이터로부터 유용한 패턴을 추출하기 위한 시간 패턴 탐사가 필요하다. 기존의 시간 패턴 탐사 기법들은 이동 객체의 시간에 따른 공간 속성들의 변화를 충분히 고려하지 못하거나, 시공간 속성을 동시에 고려한 패턴 탐사는 가능하나 제약을 가진 공간 정보를 포함하는 패턴 탐사 문제에는 적용하기 어렵다. 따라서 이동 객체의 위치 이력 데이터들에 대한 시공간적 속성들을 동시에 고려하여 다양한 이동 패턴들 중 공간 제약을 만족하는 패턴들을 추출하기 위한 새로운 이동 패턴 탐사 기법이 요구된다. 이러한 패턴 탐사 기법의 개발을 위해서는 상세 수준의 위치 이력 데이터들을 공간 영역 정보 형태로 변환하는 위치 일반화 접근법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 객체의 위치값과 공간 영역간의 위상 관계를 고려하여 이동 객체의 위치 속성에 대한 공간영역으로의 일반화 방법을 제안한다. 이동 객체의 상세 수준의 위치 정보에서는 의미있는 패턴을 찾기가 어렵기 때문에 데이터 전처리 과정을 통해 일반화된 데이터 집합을 형성함으로써 효율적인 이동 객체의 시간 패턴 마이닝을 유도할 수 있다.
무한히 발생되는 실시간 데이터와 디스크에 저장된 히스토리컬 데이터를 동시에 처리하는 하이브리드 질의에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하이브리드 질의는 디스크에 저장된 대용량의 공간 데이터 처리를 위해 빠른 디스크 입/출력을 요구한다. 이러한 데이터를 처리하기 위해 인덱스, 데이터 축소 기법등이 연구되었다. 데이터의 빠른 검색을 위한 인덱스 기법은 디스크에 분산 저장된 데이터에 대한 탐색 비용과 입/출력 비용을 줄이지 못한다. 또한, 샘플링을 통해 디스크 입/출력 시간 비용을 줄이는 데이터 축소 기법은 데이터의 정확성을 떨어뜨려 정확성을 요구하는 하이브리드 질의에서는 이용하기가 어렵다. 이논문에서는 디스크 입/출력 시간과 디스크 탐색 시간 비용을 줄이고, 정확성을 보장하는 과거 공간질의 처리를 위한 고속로딩 기법을 제아난다. 제안기법은 공간을 그리드 형태로 나누고 인접한 공간 데이터를 함께 관리함으로써 디스크 입/출력 비용을 줄 일 수 있다. 또한, 공간적으로 인접한 데이터를 물리적으로 인접한 곳에 저장하여 디스크 탐색시간 비용을 줄일 수 있다. 이렇게 저장된 데이터는 손실 없이 모두 저장되며, 정확성 또는 보장할 수 있다.
본 논문에서는 고분자 절연체가 인가된 전압의 시간에 따라 변화하는 공간전하와 전도 전류의 영향에 대하여 조사를 하였다. 또한 극성반전에 따른 공간전하의 분포와 전도 전류에 변화에 대한 연구를 실시하였다. 기존의 공간전하 분포 측정법들은 주로 고분자 절연재료 내에서 공간전하분포의 측정만을 목표로 한 반면에 공간전하 측정법 중의 하나인 PEA(Pulsed Electro-Acoustic method)을 개선시켜 공간전하와 전도전류의 동시 측정을 가능하게 하였다. 개선된 PEA법은 시간변화에 따른 공간전하와 전기전도의 직접적인 상관관계와 미리 형성 되어 있는 공간전하가 전기전도 및 절연특성에 미치는 영향을 직접적으로 분석할 수 있는 장점을 가지고 있다. 이러한 공간전하와 전류의 동시 측정법을 이용하여 연구하였다.
인터넷과 컴퓨터 기술이 발달함에 따라 가상공간에 대한 관심은 커져가고 있다. 그러나 가상공간을 생성하는 작업은 많은 시간과 노력이 필요하다. 그래서 가상공간 모델링에 관련된 연구들이 많이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 2차원 CAD 데이터로부터 가상공간을 모델링하는 방법을 제시한다. CAD 파일에서 2차원 지형정보를 추출하여 웹에서 볼 수 있는 3차원 가상공간을 생성한다. 가상공간생성 과정은 전처리, 데이터 추출, 모델생성, 렌더링으로 이루어진다. 전처리는 CAD 파일에서 도로경계선을 분리하며 데이터 추출은 등고선, 도로경계선, 건물 정보를 CAD 파일로부터 추출하는 과정이다. 모델 생성은 추출한 지형정보들을 이용해서 3차원 공간모형 데이터를 생성하는 과정이다. 본 논문에서 제시한 방법은 실세계에 근접한 가상공간을 생성하며 가상공간을 생성하는데 드는 시간과 노력을 줄일 수 있다.
본 논문은 연속영상에서 non-rigid object를 자동으로 분할하고 알고리즘을 제안하였다. Non-rigid object는 형태의 변화가 일정하기 않은 object로서 기존의 분할 알고리즘과는 다른 새로운 분할 알고리즘을 필요로 한다. 본 논문에서는 특히 구름이나 연기와 같이 형태의 변화가 큰 non-rigid object를 자동으로 분할하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 공간분할, 시간분할, 그리고 공간분할과 시간분할의 결합의 세 가지 단계로 구성되어 있다. 공간분할은 영상에서 픽셀의 intensity를 마코프 랜덤 필드로 가정하고 에너지 최소화를 통해 영상을 분할한다. 시간분할은 속도벡터를 기반으로 하여 움직임이 있는 영역만을 분할한다. 마지막으로 공간분할과 시간분할을 결합하여 non-rigid object의 최종적인 분할을 수행한다. 실험결과, 제안된 알고리즘은 연속영상에서 non-rigid object를 자동으로 분할함을 확인할 수 있었다.
연관규칙 탐사기법은 거래(사건) 속에 포함된 품목(항목)간의 연관관계를 발견하고자 할 때 사용하는 기법이며, 독특한 형태의 자료구조를 사용하는 다양한 연관규칙 알고리즘들이 제안되었다. 다양한 특성을 갖는 대용량의 데이터에 대해 효율적으로 연관규칙 탐사를 수행하기 위해서는 저장공간과 실행시간을 모두 고려해야 한다. 본 논문에서는 후보항목집합 발생과정 없이 압축빈발항목집합과 동적링크집합을 이용하여 저장공간 축소와 실행시간 개선을 동시에 고려한 연관규칙 알고리즘을 제안하며, 그 우수성을 증명하기 위해 연관규칙 탐사의 대표적인 자료 구조인 FP-struct, H-Struct와의 저장공간 비교 및 이들 저장구조를 사용하는 FP-growth, H-mine 알고리즘과의 실행시간을 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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