• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.247-247
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• 2018

공학이나 과학에서 다루는 거의 모든 현상이나 물체는 시공간적으로 연속성을 지니고 있으며, 지형이나 지하수위분포가 대표적인 사례에 해당한다. 강수량 분포 또한 지역적인 스케일을 고려할 때 연속성을 지니고 있다고 가정될 수 있다. 이러한 연속성을 지닌 현상이나 물체를 연구 대상으로 취할 경우, 모든 위치에서의 관찰 값이나 계산 값을 얻기란 불가능하므로, 불연속적이거나 이산적인 위치에서 불연속적인 값을 얻게 된다. 이러한 시공간적으로 이산적이고 불연속적인 자료를 바탕으로 어떠한 작업을 수행하고자 할 때 자료의 연속성을 가정하게 되며, 따라서 연속성을 가정하고 내삽 처리된 근사값을 이용하게 된다. 따라서 불연속적인 자료의 내삽 처리 과정이 연구 결과의 성패를 좌우할 만큼 매우 중요할 수 있다. 하지만 대다수의 연구자나 실무자들은 내삽 처리의 중요성을 간과하고 있으며, 자료처리나 준비 과정에서 거쳐야하는 하나의 단순한 단계로만 여길 뿐이다. 따라서, 본 연구에서는 역거리 가중치법(Reciplocal Inverse Distance method), 역거리 제곱 가중치법(Inverse Square Distance method), Dual Kriging법, Hardy의 Multiquadric법, Completely Regularized spline법, 삼각망법(TIN) 등 기존에 알려진 공간자료 보간법에 대해서 소개하며, 알려져 있는 공간함수를 이용하여 다양한 경우에 대한 비교, 분석을 수행한다. 보간법의 종류에 따라 내삽 결과는 매개변수 값에 지대한 영향을 받을 수 있기 때문에, 매개변수에 따른 내삽 결과를 분석하고, 정확성과 적용성 등 다양한 내삽기법들에 대해서 평가한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.849-853
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• 2001

본 논문에서는 연속적인 인간의 제스처 영상을 저차원 제스처 특징 공간과 HMM 이용하여 인식할 수 있는 방법에 대해 소개한다. 일반적으로 제스처 공간에서 모델 패턴들과 매칭하기 위해서는 모든 모델 영상과 연속적인 입력영상들간의 거리평가로 인식을 수행하게 된다. 여기서 제안한 방법은 연속성을 가진 모델영상들을 HMM로 포즈들의 시공간적 특성을 매칭에 이용하였다. 이 방법은 동작의 구분뿐만 인식결과를 학습에 이용할 수 있는 장점이 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.181-183
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• 2003

MRI 나 CT 스캔에 의해 생성된 볼륨 데이터는 일반적으로 설러 샘플 지점에서의 이산적인 수치 데이터 일뿐 데이터 상호간의 함수적 연속성은 제공되지 않고 있다. 이러한 데이터로부터 우리가 원하는 임계값(threshold)에 의한 등가면(isosurface)을 렌더링하는 방법은 보통 Marching Cube에서처럼 많은 다각형을 생성해서 렌더링 하는 방법에 의존해 왔다. 그러나 원하는 등가면을 직접 표현할 수 있는 함수가 존재할 경우 많은 양의 다각형을 추출하고 보관해야 하는 시공간적 부담이 없게 된다. 본 논문에서는 각 Cube별로 정의되는 Tri-linear Interpolation 함수를 기반으로 하여 Interval Method 에 의한 등가면 렌더링 알고리즘을 제안한다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.9D no.1
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• pp.43-56
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• 2002

Most of works have been performed on representation of spatiotemporal objects from various points of view. Most of them represent spatiotemporal objects using approaches from GIS, temporal databases, object-oriented databases or data type. Spatiotemporal objects can be classified as objects whose position and shape changes discretely over time, objects whose position changes continuously and objects whose shape changes continuously as well as position. Previous works on spatiotemporal model have focused on only one of them. In this paper, we propose a spatiotemporal model that can represent three types of objects in Euclidean plan. For this purpose, we represent both discrete and continuous moving objects by defining temporal model extended from valid time and by defining relationship between two consecutive versions of objects. The proposed spatiotemporal object model is based on open GIS specification so that it has compatibility with existing spatial data model.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.11 no.1
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• pp.43-54
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• 2009

As R&D(Research and Development) is going on actively to develop technologies for the ubiquitous computing environment, which Is the human-oriented future computing environment, GIS dealing with spatio-temporal data is emerging as a promising technology. This also increases the necessity of the middleware for providing services to give interoperability in various heterogeneous environments. The core technologies of the middleware are real-time processing technology of data streams coming unceasingly from positioning systems and data stream processing technology developed for non-spatio-temporal data. However, it has problems in processing queries on spatio-temporal data efficiently. Accordingly, this paper designed and implemented the spatio-temporal middleware that provides interoperability between a mobile spatio-temporal DBMS(DataBase Management System) and a server spatio-temporal MMDBMS(Main Memory DataBase Management System). The spatio-temporal middleware maintains interoperability among heterogeneous devices and guarantees data integrity in query processing through real-time processing of unceasing spatio-temporal data streams and two way synchronization of spatio-temporal DBMSs. In addition, it manages session for the connection of each spatio-temporal DBMS and manages resources for its stable operation. Finally, this paper proved the usability of the spatio-temporal middleware by applying it to a real-time position tracking system.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.15 no.6
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• pp.65-75
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• 2014

The main focus of this paper is to analyze trend of event informations in a variety of mass media by graphical visualization in axis of the time and location. Especially, continuity analysis based on user-generated social media can reflect the social impact of a certain event according to change time and location and their directional changes. To reveal the characteristics of continuous events, we survey the data set collected from news articles and tweets during two years. Based on case studies on 'disease' and 'leisure', we verify the effectiveness and usefulness of our proposed method. Even though some events occurred during same period, we showed directional changes which have high-impact in social media referred user interest's, compared with fact-based continuous visualization results.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.17 no.2
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• pp.31-38
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• 2014

This paper reveals continuity of related events which are occurred and changing from moment to moment accident/events collected from various social media channels. Among them, we especially define the events which have big social influence as "issue event" and investigate the type and characteristics of continuous issue event for each domain. We also introduce a automatic issue detection system in social media text. Based on the extracted issue event results in a particular domain, we analyse the continuity of those events by illustrating in time and place-axis. Furthermore, we identify the relationship between social media in terms of issue events propagation.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.89-92
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• 2000

실세계 객체의 정보는 공간상에서 위치 또는 영역을 가지고 있으며 시간에 따라 변한다. 또한 여러 분야의 응용 업무들 또한 시간과 공간 개념을 합께 포함하고 있으므로 시간 데이터와 공간 데이터에 대한 동시 지원의 필요성이 부각되었으며 시공간 데이터베이스(spatiotemporal databases)의 필요성이 제기 되었다. 그러나, 지금까지 제안된 시공간 객체 모델은 2 차원 공간 데이터로 제한되어 있었으나, 이 논문에서는 3 차원 공간에 시간 영역을 확장하여 시공간 데이터를 제공하기 위한 통합데이터 모델을 제시한다. 여기서 제안된 3 차원 시공간 객체 모델은 이력 객체(discretely moving object)의 표현에 중점을 두었고, 이동 객체(continuously moving object)에 대한 모델은 연속적인 위치의 변화를 표현하기 위한 객체의 모델링에 초점을 맞추고 있다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.54 no.12
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• pp.1317-1328
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• 2021

This study aims to provide a predictive model based on climate models for simulating continuous daily rainfall sequences by combining bias-correction and spatio-temporal downscaling approaches. For these purposes, this study proposes a combined modeling system by applying conditional Copula and Multisite Non-stationary Hidden Markov Model (MNHMM). The GloSea5 system releases the monthly rainfall prediction on the same day every week, however, there are noticeable differences in the updated prediction. It was confirmed that the monthly rainfall forecasts are effectively updated with the use of the Copula-based bias-correction approach. More specifically, the proposed bias-correction approach was validated for the period from 1991 to 2010 under the LOOCV scheme. Several rainfall statistics, such as rainfall amounts, consecutive rainfall frequency, consecutive zero rainfall frequency, and wet days, are well reproduced, which is expected to be highly effective as input data of the hydrological model. The difference in spatial coherence between the observed and simulated rainfall sequences over the entire weather stations was estimated in the range of -0.02~0.10, and the interdependence between rainfall stations in the watershed was effectively reproduced. Therefore, it is expected that the hydrological response of the watershed will be more realistically simulated when used as input data for the hydrological model.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.524-524
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• 2015

식물의 작물 계수는 실제 증발산량과 잠재 증발산량의 비로 정의되어지며, 이 인자는 식생의 종류, 성장 단계 및 다양한 기후 조건에 따른 작물 재배를 위한 관개에 필요한 물의 양을 예측하는데 매우 중요한 역할을 담당한다. 지점 기반의 작물계수는 다음과 같이 FAO-56 Irrigation and Drainage에서 제시한 Single 과 dual crop coefficient 접근법을 활용하여 계산되어 진다. Single crop coefficient는 하나의 계수에 지표면에서의 증발 및 식생에서의 증산에 대한 영향을 모두 고려한 접근법이며, dual crop coefficient는 지표면에서의 증발 및 식생에서의 증산에 의한 효과를 각각 상이한 계수로 정의하여 그들의 합을 통해 작물계수를 추정되어진다. 이러한 작물계수는 효율적인 수자원 관리를 위해서 광범위한 지역에 대한 작물 계수 산출 및 분석의 필요성이 대두되고 있을 뿐만 아니라, 지점 기반의 작물 계수는 공간적인 대표성을 갖지 못하기 때문에, 실제적인 적용을 위해서는 주변의 환경적 조건을 고려한 local calibration 작업이 추가적으로 수행되어야한다. 본 연구에서는 시공간적인 연속성을 가지는 인공위성을 활용하여 작물 계수를 산정하였으며, 지점 기반 작물 계수와의 비교를 통해 검증을 실시하였다. 또한, 인공위성 기반의 작물계수와 가뭄 분석에 널리 쓰이고 있는 식생상태지수 (Vegetation Condition Index) 와의 비교를 통하여 작물 계수를 통한 광범위한 지역에서의 가뭄 분석의 가능성 또한 분석하였다