강우 자료는 수공구조물 설계목적에 따라 다양한 시공간적 범주가 필요하다. 그러나 시간단위 이하 시계열 강우자료는 미계측 유역 및 관측연한 등의 제약으로 연속적인 시계열을 확보하는데 어려움이 있다. 이러한 점에서 포아송분포 기반 강우발생모형은 강우시계열의 통계적 특성을 나타내는 5개 매개변수로 다양한 시간 범주의 연속강우시계열을 생성할 수 있다는 장점이 있다. 강우발생모의 핵심은 과거자료의 통계특성을 효과적으로 복원할 수 있어야 하며, 다양한 기상학적 특성들 또한 적절하게 모의될 수 있어야 한다는 점이다. 즉, 다음과 같은 기준으로 모의적합성을 평가할 수 있다. 첫째, 지속기간별 관측시계열과 모의시계열의 통계적 유사성을 평가하고, 둘째, 확률분포를 따르는 각 매개변수의 사후분포를 제시하여 불확실성을 정량화하고, 셋째, 추정된 매개변수의 물리적 범위의 적정성 검토가 필요하다. 본 연구에서는 강우발생모형으로 널리 알려진 Neyman-Scott Rectangular Pulse(NSRP) 모형과 Bayesian 모형을 연계한 Bayesian NSRP 모형 개발을 통해 강우관측소 전지점에 대한 매개변수 지도를 제시하고자 한다. 본 연구결과는 임의 유역에 대한 강우발생 시나리오를 제공하여, 다양한 형태의 유출결과를 도출할 수 있으며, 무엇보다 유출결과를 확률적으로 평가할 수 있다는 장점이 있다.
지금까지 명확하게 정의된 경계를 갖는 공간 및 시공간 객체 모델 개발에 관한 많은 연구가 수행되어 왔다. 그러나, 이들 모델은 지리 분석과 이미지 해석에 관한 많은 응용에서 식별되는 불확실한 경계를 갖는 공간 및 시공간 객체에 직접적으로 적용될 수 없다. 따라서, 이 논문에서는 불확실한 공간 및 시공간 객체에 적용할 수 있는 불확실한 시공간 데이터 모델을 제안하고, 이 모델을 기반으로 불확실한 시공간 객체간의 위상 관계에 관한 연산자를 정의하고, 연산 알고리즘을 설계하였다. 제안된 모델은 기존 모델과의 호환성을 위해 개방형 GIS 명세서를 기반으로 하는 시공간 데이터 모델을 확장하여 설계하였다. 불확실한 시공간 객체는 시간에 따라 위치와 모양이 불연속적으로 변하는 객체와 시간에 따라 위치와 모양이 연속적으로 변하는 객체로 정의하였으며, 확장된 9-IM을 사용하여 이들 객체간의 위상 관계를 정의하였다. 제안된 모델은 천연자원 관리시스템, 날씨 정보 관리 시스템, 지리 정보 관리 정보 시스템 등에 효율적으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 발전과 함께 센서 및 RFID에 관련한 정보 인식, 위치 측위와 같은 다양한 유비쿼터스 영역에 대한 관심과 연구가 증대되고 있다. 특히, 시공간 데이터를 다루는 실시간 위치 추적 서비스 기술이 대두되고 있다. 이에, ISO/IEC에서는 실시간 위치 추적 서비스의 데이타 호환성과 상호 운용성을 위해 RTLS 표준 명세를 제시하였다. 본 논문에서는 이동 객체의 시공간 데이타 스트림에 대한 효율적인 관리와 검색을 지원하는 시공간 질의 처리 시스템을 설계 및 구현하였다. 시공간 질의 처리 시스템의 시공간 미들웨어는 끊임없이 연속으로 들어오는 시공간 데이타 스트림을 실시간으로 처리하고 시공간 DBMS간의 양방향 동기화를 지원한다. 웹 서버는 서버와 클라이언트간의 상호 운용성을 위하여 SOAP(Simple Object Access Protocol) 메시지를 사용하며, 클라이언트의 SOAP 메시지를 분석하여 시공간 미들웨어의 CQL(Continuous Query Language)로 변환하는 기능을 지원한다. 마지막으로, 본 논문에서는 실시간 위치 추적 서비스에 적용해 봄으로써 시공간 질의 처리 시스템의 효용성을 입증하였다.
본 연구에서는 영산강 하구언 배수갑문의 개방으로 대량의 담수가 방류될 경우 목포항 인근해역의 해수유동 변화와 이에 수반되는 부유물질/염분 농도의 시공간적인 변화를 파악하기 위해 방류조건과 확산성분별로 12가지의 계산 시나리오를 구성하고 MIKE21의 해수유동(HD)모듈과 오염 확산(AD)모듈을 이용하여 하구언 방류의 영향을 살펴보았다. 해수유동 모의결과, 배수갑문과의 거리에 따라 방류조건별로 수위와 유속이 최대 144.5cm, 175.6cm/sec까지 상승하였다. 특히 청계만 수역에서는 방류시기에 낙조시 유속이 최대 68.8cm/sec까지 감소해 방류에 따른 수위상승으로 낙조시 해수유출이 지체되는 것으로 판단된다. 부유물질 확산모의 결과, 목포 기준검조소를 기준으로 목포항 내부수역은 원활한 해수순환이 이루어지지 않아 각종 오염원 유입시 외해로 쉽게 확산되거나 희석되지 못하고 계속 정체되는 것으로 나타나 항내 오염이 심각하게 우려되며, 특히 연속적인 담수 방류와 방류량의 크기가 내부수역의 부유물질 농도 감소에 큰 영향을 미치는 것으로 판단됨에 따라 방류량이 작고 연속 방류가 행해지지 않는 비우기시의 오염은 더욱 심해질 것으로 판단된다. 방류조건별 염분농도 역시 방류량이 크고, 연속적인 담수 방류가 행해질 경우 농도가도 크게 감소하며 확산면적도 증가하였다.
PM10 농도는 시간 및 공간 의존성을 동시에 가지는 시공간 데이터이지만 현실적으로 연속적인 시공간 데이터를 획득하는 것은 쉬운 일이 아니다. 본 연구에서는 위성영상과 대기질 및 기상 관측 센서 데이터를 복합적인 딥러닝 모델에 적용하여 시공간 해상도를 향상시키는 모델을 설계하였다. 설계된 딥러닝 모델은 기상, 토지 이용 등 PM10 농도에 영향을 줄 수 있는 인자를 이용하여 학습하였으며, 대기질 및 기상 관측 데이터만을 이용하여 15분 단위의 30m×30m의 공간해상도를 PM10 영상을 생성하였다.
하천에서 물이 비교적 빠른 속도로 흘러가면 압력 변동, 하상의 조도, 하천내 구조물 등의 영향에 의해 수면이 끊임없이 변형을 일으키며 수면에 작은 물결(수면 파문)이 생긴다. 이러한 수면 파문은 유수에 의해 유수의 평균 유속으로 이류되며, 이 때문에 인간이 유수의 흐름을 시각적으로 인식할 수 있다. 이러한 표면 파문은 적절한 영상 분석을 하면 표면 유속 측정의 추적자로 이용할 수 있다. 본 연구는 유수 표면을 연속된 영상을 촬영하고, 일련의 영상을 시공간 영상(space-time image)으로 만든 뒤, 휘도 경사법(graylevel gradient method)으로 유속 벡터를 추출하는 새로운 방법을 제시하였다. 이 분석 과정은 기존의 입자 영상 유속계(PIV, Particle Image Velocimetry) 기법을 이용하는 방법보다 훨씬 간단하고 분석 시간도 크게 절약할 수 있다. 또한, 수면 파문의 전파에 따른 중력파의 영향을 시공간 영상의 처리 과정에서 잡음으로 간주하여 처리할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 개발된 루틴을 표면 영상 유속계(SIV, Surface Image Velocimtery)에 구현하여 새로운 영상 유속계를 개발하였다. 시공간 영상 분속을 이용하는 새로운 영상 유속계를 실험실 수로의 영상 자료에 적용하여 그 정확도, 적용성, 장단점 등을 분석하였다. 제안된 방법에 의한 평균류 산정 결과는 물리적으로 타당하며, 저속 또는 저휘도에서의 분석 성능이 뛰어난 것으로 밝혀졌다. 다만, 이방향 흐름의 분석에서는 문제가 있는 것이 밝혀졌다.
지금까지 지리 데이터를 다루는 다양한 시스템들은 서로 독립적으로 개발되어 왔다. 최근에는 이러한 시스템에 분산되어 있는 방대한 양의 데이터에 대한 상호 운용성이 요구되고 있으며 이를 지원하기 위해 개방형 GIS 명세서의 2 차원 공간 모델을 확장한 3 차원 시공간 데이터 모델을 제안하였다. 또한 제안된 모델을 컴포넌트 형태로 제공함으로써 컴포넌트의 장점인 확장성과 재사용성을 그대로 수용하였다. 특히 제안된 모텔에서의 이동 객체는 이력 객체와 동일한 자료 구조로 저장되므로, 이동 객체의 경우 시간에 따른 연속적인 데이터의 변화를 표현하기 위해 각 버전간의 관계에 대한 정의가 필요하다. 따라서 이 논문에서는 3 차원 시공간 상에서 이동 객체를 이동 점 계열의 객체와 이동 영역 계열의 객체로 나누어 논의하고, 이동 객체의 시간적 특성과 공간적 특성에 따른 변화를 효율적으로 표현하기 위한 내부 구조를 설계하였다.
국내산지사면의 토양수분 시공간적 분포상황을 파악하기 위한 토양수분 측정법을 개발하였다. 대상유역을 정밀 측량하여 수치고도모형을 구성한 다음 흐름분배 알고리즘을 적용하였고 역측량을 통한 내상 유역의 흐름분배 알고리즘의 유의성을 판단하였다. 이를 통한 공간적 변화의 대표성을 최대화하기 위한 장기 모니터링 시스템을 구축하고, 10월 19일부터 21일까지 연속적인 모니터링을 실시하져다. 토양수분의 정확한 측정을 위해 TDR(Time Domain Reflectometry)를 이용하였다. 측정은 설마천 유역의 범륜사 우측사면에서 수행되었다. 강우사상에 의한 시공간적 토양수분의 변화 자료를 획득하였고, 강우사상에 의한 토양수분의 변화를 확보할 수 있었다.
최근 기후변화로 인해 가뭄의 규모 및 발생 빈도가 증가하고 있으며, 1994-1995년, 2000-2001년 전국적으로 발생했던 가뭄 상황과 달리 2010년 이후의 가뭄은 지역별로 편중되어 내리는 강수때문에 국소적으로 발생하고 있다. 특히, 2011년부터 2018년까지 연속적으로 국지적인 가뭄이 발생하였고, 2017년에는 경기, 충남, 전남지역을 중심으로 극심한 가뭄이 발생하였다. 우리나라의 경우 강수부족으로 기상, 수문학적 가뭄이 발생한다고 하더라도 농업용 수리시설물에 의한 농업용수 공급이 가능하고, 양수장, 관정 등 농업용수 공급의 형태가 다양하기 때문에 실제로 농업현장에서 체감하는 농업가뭄피해는 시공간적으로 상이하다. 따라서, 강수 부족으로 인한 가뭄사상의 발생에 따른 수문기상학적 특성 및 시공간적인 분포 특성과 농업가뭄피해의 발생 현황, 농업용 저수지의 저수율 변화 및 농업용수 이용과의 관계는 향후 농업가뭄의 지역별 가뭄대책 수립에 중요한 기초자료로 활용할 수 있다. 본 연구에서는 농업가뭄에 대하여 정량적인 가뭄피해를 분석하기 위하여 지역별 가뭄발생면적 및 쌀 생산량과 가뭄사상의 수문기상학적 특성간의 상관성을 분석하고자 한다. 최근 40년간 강수량, 표준강수지수 (Standard Precipitation Index, SPI), 표준강수증발산지수(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index, SPEI) 등의 가뭄지표인자와 쌀 생산량, 농업용 저수지 저수율 자료 등 관련 인자들을 수집하여, 농업가뭄발생 및 피해면적과의 정량적인 상관관계를 분석하고자 한다.
본 논문에서는 스마트폰의 플랫폼으로 하여 시공간적 중요도 기반으로 비디오를 요약하는 효율적인 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 주어진 비디오에서 카메라 및 물체의 움직임에 강건한 색상 히스토그램의 차분으로 장면 전환을 검출하고 연속적인 프레임간의 유사성, 얼굴의 영역, 개별 프레임(frame)의 중요도를 통해 시공간적 중요도를 분석한다. 그리고 검출된 장면 전환을 이용하여 과분할된 계층적 트리를 생성하고 비디오 분석 과정에서 계산한 병합 및 유지 에너지를 이용하여 반복적으로 갱신한다. 또한 갱신된 계층적 트리에서 사용자가 요구하는 재생 길이와 최소 구간 길이를 충족하고 동시에 높은 중요도를 가진 노드들로부터 탐욕 알고리즘(greedy algorithm)을 통해 프레임을 추출한다. 실험 결과 상용 스마트폰에서 2분길이 분량의 입력 비디오를 10초 내외의 수행시간으로 요약할 수 있었으며, 그 결과는 상용 비디오 편집 소프트웨어인 Muvee보다 우수함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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