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.
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.
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.
지금까지 시공간 객체를 다양한 관점에서 접근하여 표현하려는 많은 연구가 이루어졌다. 이 대부분의 연구는 GIS적 관점과 시간 데이터베이스 관점, 그리고 객체 지향적 관점 및 데이터타입 접근 방법으로 시공간 객체를 표현하고 있다. 시공간 객체는 공간 속성이 불연속적으로 변하는 객체, 위치 정보가 연속적으로 변하는 객체, 그리고 면적과 위치가 연속적으로 변하는 객체로 분류된다. 그러나 기존의 시공간 모델들은 한 종류의 객체에만 초점을 맞추고 있다. 따라서 이 논문에서는 유클리드 평면상에서 세가지 형태의 객체를 모두 표현할 수 있는 시공간 객체 모델을 제안한다. 이를 위해 유효시간 개념을 확장한 시간 모델과 함께 객체의 연속된 두 버전간의 관계성을 정의하여 이동 객체와 이력 객체 모두를 표현하는 방식을 사용한다. 여기서 제안하는 2차원 시공간 객체 모델은 개방형 GIS 명세서에서 제시하고 있는 2차원 공간 객체 모델을 따름으로써 표준 공간 모델과의 호환성을 보장한다.
최근 인간 중심의 미래 컴퓨터 환경인 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 실현을 위한 기술의 연구 개발이 활발히 진행됨에 따라 시공간 데이타를 다루는 GIS 기술이 대두되고 있다. 또한, 다양한 이기종 환경에서 호환성을 제공하기 위해서 생성된 데이타를 가공하여 사용자에게 원만하게 서비스를 제공하기 위한 미들웨어의 필요성이 증가되고 있다. 이와 같은 미들웨어의 핵심 기술로는 위치 측위 시스템으로부터 끊임없이 연속으로 들어오는 데이타 스트림을 실시간으로 처리하는 기술과 다양한 컴퓨팅 디바이스간의 데이타 동기화를 위한 기술이 요구된다. 하지만, 기존의 데이타 스트림 처리 기술은 비시공간 데이타를 대상으로 개발되었기 때문에 시공간 데이타에 대한 질의 처리가 효율적으로 지원되지 않는 문제점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 모바일 시공간 DBMS(DataBase Management System)와 서버 시공간MMDBMS (Main Memory DBMS)간의 상호운용성을 제공하기 위한 시공간 미들웨어를 설계 및 구현하였다. 시공간 미들웨어는 끊임없이 연속으로 들어오는 시공간 데이타 스트림을 실시간으로 처리하고 시공간 DBMS간의 양방향 동기화를 지원하여 이기종 장치들간의 호환성을 유지하고 질의 처리를 하는데 있어 데이타의 무결성을 보장한다. 또한, 각 시공간 DBMS와 연결된 세션의 상태를 관리하고, 시공간 미들웨어가 안정적으로 작동될 수 있기 위한 자원 관리 기능을 제공한다. 마지막으로, 본 논문에서는 시공간 미들웨어를 실시간 위치추적 시스템에 적용해 봄으로써 시공간 미들웨어의 효용성을 입증하였다.
본 논문의 주안점은 다양한 매스 미디어에 나타난 이벤트(event) 정보를 자동으로 인식하고, 이를 시간 및 장소 축으로 시각화함으로써 특정 이벤트의 시간의 흐름에 따른 장소 이동의 추이를 분석하는 데에 있다. 특히 사용자가 직접 작성한 소셜 미디어에 기반하여 이벤트를 추출하고 그들 간의 연속성 분석을 통해 해당 이벤트의 변화 방향성과 사회적 영향을 가늠할 수 있다. 연속성 이벤트의 특성을 규명하기 위해 2년간의 뉴스 기사 및 트윗(tweet)을 수집하여 관련 도메인 선정을 위한 전수조사를 수행하였다. 수행 결과, '질병'과 '여가'도메인을 선정, 본 논문에서 제안한 시각화 방법을 적용한 사례 연구를 통해 시간 및 장소 관점에서의 시각화를 통한 추이 분석의 효용성과 제안된 방법의 유용성을 검증하였다. 특히 단순 사실기반의 연속성 시각과 결과와 사용자의 관심도가 반영된 소셜 미디어에 기반한 연속성 시각화 결과를 비교한 결과, 같은 시기의 이벤트들이라 하더라도 사회적으로 미치는 파장이 큰 장소 이동의 흐름을 파악할 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 다양한 소셜미디어 채널을 통해 수집된 시시각각 발발하는 사건/사고들 중, 연관된 사건이 시간과 장소적으로 어떠한 연속성이 나타나는지를 분석하고자 한다. 특히 사회적으로 파급력이 큰 사건/사고를 '이슈 이벤트'라고 정의, 도메인별로 발생하는 연속성 이벤트 유형과 특성을 규명한다. 또한, 소셜미디어 상에서 발생한 연속성 이벤트를 자동으로 탐지, 이를 추적하는 이슈 이벤트 연속성 분석 시스템에 대해 기술하며, 이를 통해 추출된 특정 도메인에 대한 이슈 이벤트들의 연속성을 시간 및 장소축으로 도식화하여 분석하고, 나아가 이슈 이벤트의 전파 양상을 통해 소셜미디어 간의 상관관계를 파악한다.
본 연구에서는 예측 모델의 정확성이 비교적 높은 월단위의 GloSea5 자료를 기반으로 예측강수량을 편의보정 및 시공간적으로 상세화하여 연속된 일단위 강우량을 모의하고자 하였다. 이를 위하여 GloSea5를 입력자료로 조건부 Copula와 MNHMM 모형을 적용하여 일단위 시계열 강우량 예측정보를 생산할 수 있는 모델링 체계를 제시하였다. 모의결과 동기간의 자료라도 매주 생산되는 결과가 큰 차이를 나타내는 예측강수량의 변동성이 유의하게 개선되었다. 모형 검증에서 모의된 일강수량, 연속강우확률, 연속무강우확률 및 강우일수가 관측자료와 유사한 값으로 모의되는 등 수문모형의 입력자료로써 활용성이 클 것으로 판단된다. 유역 단위에서의 모의된 강수량 계열간의 상관성 차이가 최소 -0.02에서 최대 0.10로 유역의 강우관측소간 상호종속성을 효과적으로 복원되는 등 수문모형의 입력자료로 활용 시 유역의 수문기상학적 반응을 보다 현실적으로 모의가 가능할 것으로 기대된다.
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.
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
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[게시일 2004년 10월 1일]
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