본 연구에서는 강우의 시공간적 멀티프랙탈 특성에 기반을 둔 다운스케일링 알고리즘(RDSTMF-Rainfall Downscaling in Space-Time Multifractal Framework)을 한반도에 적용하여 그 적용성을 살펴보았다. 이를 위하여 2008년부터 2012년까지 우리나라에 호우주의보를 일으킨 8개의 이벤트에 대한 레이더강우자료를 분석하여 각 이벤트에 대한 멀티프랙탈 지수를 판별하였으며, 이에 근거하여 RDSTMF의 모수들을 산정하고 이 모수들과 시공간강우장의 평균강우량과의 관계를 도출하였다. 이 관계에 근거하여 RDSTMF를 사용하여 가상의 시공간강우장을 생성, 관측 시공간 강우장과 비교하였다. 비교 결과, RDSTMF를 사용하여 생성된 가상의 시공간 강우장은 관측 시공간 강우장의 멀티프랙지수를 3차 모멘트까지 정확히 모사함을 확인하였으며, 누적분포함수 또한 비교적 정확히 모사함을 확인하였다.
본 논문은 비디오 시퀀스에 카메라 패닝 보상과 2차원 시공간 엔트로피 임계법을 적용하여 추출한 객체포함영역을 대상으로 영상 분할을 수행하는 이동 객체 분할 기법에 관한 것이다. 우선, 웨이블렛 변환에 의해 구성한 피라미드 계층 구조상에서 카메라 패닝 벡터를 추정하여 전역 움직임을 보상한다. 이후, 전역 움직임이 보상된 기준영상을 대상으로 각 프레임간에서 2차원 시공간 엔트로피 임계법을 적용하여 이동 객체가 포함될 가능성이 있는 영역을 블록 단위로 추출한다. 다음으로, 2차원 시공간 엔트로피 입계법에 의해 분류된 영역을 토대로 각 블록을 움직임블록, 준 움직임 블록, 비 움직임 블록 중 어느 하나로 분류한 검색 테이블을 작성한다. 이어서, 검색 테이블을 참조하여 초기 탐색 계층 및 탐색 영역을 적응적으로 선정함으로써 피라미드 계층 구조상에서 효율적인 고속 움직임 추정을 수행하여 이동 객체에 해당하는 객체포함영역만을 추출한다. 최종적으로, 이렇게 추출된 객체포함영역에서 임계 기울기 영상을 정의한 후, 이를 기준 삼아 객체포함영역에 화소 단위의 형태학 기반 영상 분할 알고리즘을 적용함으로써 비디오 시퀀스에 포함된 이동 객체를 분할한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 고찰할 때, 제안된 방법은 이동 객체에 대한 상대적으로 우수한 분할 특성을 제공할 수 있고, 특히 저대조 경계면의 분할 특성을 제고시키고 있음을 확인할 수 있다.
도시공간에서 인구분포는 하루의 시간축을 따라 통행흐름의 변화와 함께 변동성을 보인다. 통행흐름은 도시민들이 하루 일과가 진행되면서 그들의 활동과 관련된 시설물이 입지한 지점으로 이동한 결과물이므로 도시민의 활동과 관련 시설물의 분포에 직접적인 영향을 받는다. 따라서 도시 인구분포의 시공간적 특성은 도시민의 일상생활과 관련된 활동공간의 분포와 그것을 방문하는 통행흐름을 결합하여 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 토지이용과 통행흐름에 대한 정보가 풍부한 서울시를 대상으로 건축물데이터베이스와 교통카드데이터베이스를 활용하여 하루 및 일주일 시간축을 따라 변동성을 보이는 도시공간의 인구분포를 분석한다. 일반적인 통계적 기법으로는 파악하기 어려운 시공간적 분석을 위하여 자바프로그램을 이용하여 시간과 공간을 결합한 4차원 시각화 방법을 고안한다. 이러한 4차원 시공간에서 역동적 시각화를 이용하면 직관적인 분석이 가능할 뿐만 아니라 인구분포의 시공간적 특성을 보다 효과적으로 파악할 수 있다. 이를 위하여 먼저 각 지점에 위치한 건축물을 용도에 따라 주거, 업무, 상업 활동으로 구분하고, 일주일분 교통카드데이터베이스에서 1분 단위로 각 지점의 버스와 지하철로 오가는 승객수를 산출하고, 이를 4차원으로 시각화하여 교통과 토지이용을 결합해서 서울시 인구분포의 시공간적 특성을 분석한다. 그 결과로 서울의 인구분포는 토지이용에 따라 뚜렷한 시공간적 특성을 보임을 파악할 수 있으며, 특히 업무활동, 상업활동, 주거활동의 혼합 양상에 따라 하루 시간축을 따라 인구분포 양상에 뚜렷한 차이가 있음을 확인하였다. 이러한 연구결과는 도시 시설의 입지계획과 교통계획 수립에 매우 유용하게 활용될 수 있다.
2022년 8월 수도권 이상폭우로 인해 서울 도심지역의 지하시설, 도로, 주택 등에 침수가 발생하면서 인명 및 재산피해가 발생하였으며, 특히 동서로 가로지르는 정체전선으로 좁고 긴 비구름이 집중되면서 국지적으로 피해가 집중되었다. 서울시의 경우 도시화에 따른 불투수지역 증가 및 내수배제 불량에 따른 빗물 역류로 인한 피해가 지속적으로 발생하고 있으며, 최근에는 기후변화에 따른 방재성능목표 강우량을 초과하는 빈도의 이상폭우로 인해 하천범람과 내수배제 불량에 따른 복합적인 원인으로 침수피해 가중되고 있는 실정이다. 또한 서울시의 경우 전체 자연적, 사회적, 경제적, 환경적 요인 등의 지역적 편차가 매우 큰 도시로 지형적인 특성뿐만 아니라 취약시설(병원, 학교 등), 수방시설물(하천, 배수시설, 빗물펌프장 등) 및 방재시설(대피소, 구호소 등) 밀도 등에 따른 침수 취약성 및 위험성 등의 편차가 매우 크기 때문에 지역특성에 대한 피해사례가 다원화 되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 30년 이상의 종관기상관측(ASOS)과 서울시 자치구별 20년 이상의 방재기상관측(AWS)자료를 기반으로 CMIP6 SSP(Shared Socioeconomic Pathways, 공통사회 경제경로)시나리오에 따른 극한기후 지수(강수강도, 호우일수, 지속기간, 1일 최대강수량, 95퍼센타일 강수일수 등)에 대한 재현성을 평가하고 공간자기상관분석 등 시공간적인 강우특성에 대한 변화를 전망하였다. 특히 여름철 강우의 경우 자치구별 편차가 크게 나타났고 이를 통해 대도시의 도심지역의 경우 세분화하여 지역의 정확한 강우특성을 파악하는 것이 필요하다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 도심지의 방재성능 초과강우 정의와 기준을 수립하고, 장기적인 수자원 및 도시계획 차원의 대책을 마련하는데 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 기후위기에 따른 기록적인 호우(지역별 방재성능을 초과하는 강우)에 따른 재해는 구조적인 대책을 통해 모두 저감할 수 없는 한계가 있다. 하지만 인명피해를 최소화하는 것을 목표로 기후위기에 대한 적응단계로 인식하고 수리·수문학적, 사회경제학적 등 지역특성에 따른 방재성능목표 강우량에 대한 재검토와 더불어 법제도(풍수해보험, 저류조설치 의무화 등), 개인별 재해예방, 취약계층 안전망 확보, 반지하주택 침수안전대책, 재해지도 개선 등 구조적/비구조적인 대책을 통합 수립 및 보완하는 것이 필요한 시점이다.
국내산지사면에서의 토양수분의 시공간적 분포를 파악하기 위하여 TDR(Time Domain Reflectometry)을 이용한 토양수분 장기 모니터링을 실시하였다. 대상사면을 측량하여 DEM(Digital Elevation Model)을 구축하고 흐름분배알고리즘에 적용하여 측정지점을 선정, 역 측량하여 효율적인 측정 체계를 구축하였다. DEM을 통하여 대상산지사면의 지형을 파악, 활용하여 정적 습윤지수(steady-state wetness index), 반동력학적 습윤지수(quasi-dynamic wetness index)를 구하였다. 장기 모니터링을 통한 토양수분 자료를 시공간적으로 분석하고 각각의 습윤 지수의 특징을 분석하고 습윤 지수와 토양수분 실측치와의 유의성과 제한점을 비교 분석하였다.
최근 GPS시스템, 감시 시스템, 기상 관측 시스템과 같은 다양한 응용 시스템으로부터 수집된 시공간 속성을 가진 데이터를 분석하고자 하는 시공간 데이터 마이닝에 대한 관심이 더욱 높아지고 있다. 기존의 시공간 데이터 마이닝에 대한 연구는 문자.숫자 데이터를 기반의 마이닝 기법을 그대로 적용하고 있기 때문에 데이터의 시공간 속성을 충분히 고려한 분석으로는 한계가 많은 것이 사실이다. 본 논문에서는 패턴 인식과 클러스터링 능력이 뛰어나다고 알려진 SOM을 기반으로 시공간 클러스터링 모듈을 개발하고, 개발된 모듈의 성능과 클러스터링 정확성에 대하여 K-means, 응집 계층 알고리즘(Average Linkage, Ward)과 비교함으로써 시공간 데이터 마이닝을 위한 각 알고리즘들의 성능을 분석하였다 또한 입력 데이터의 특성과 클러스터링 결과를 더욱 정확하게 나타내어 가시적인 분석을 도울 수 있도록 시공간 데이터 클러스터링을 위한 가시화 모듈을 개발하였다.
기후 변화 시나리오는 온실가스, 에어로졸, 토지이용 변화 등 인위적인 원인으로 발생한 복사강제력 변화를 지구시스템 모델에 적용하여 산출한 미래 기후 전망정보(기온, 강수량, 바람, 습도 등)를 생산하는데 활용된다. 또한, 미래에 기후변화로 인한 영향을 평가하고 피해를 최소화하는데 활용할 수 있는 선제적인 정보로 활용된다. GCM과 RCM은 구조 및 모수화 과정, 불확실성 등의 한계로 인하여 상대적으로 큰 시공간적 규모를 가지며, 실제 관측된 기상인자들을 재현하는데 시공간적 차이 즉 편의(bias)가 발생하며. 실제 관측된 기상인자의 시간적 변화 특성을 재현하지 못하는 문제점을 내재하고 있는 것으로 보고되고 있다. 이러한 점에서 기후모델에서 생산된 정보를 수문학적으로 적용하기 위해서는 시공간적 상세화와 편의 보정은 필수적이다. 본 연구에서는 관측자료를 사용하여 재해석 자료를 편의보정 한 뒤. 기후 변화 시나리오를 합성곱 신경망(CNN)을 기반으로 상세화 과정을 진행하여 고해상도 자료를 생산하였으며, CNN 기반 상세화 기법 적용성은 지상 관측자료 대상으로 평가하였다.
컴퓨터 환경에서 한 가지 사건으로 상황이 특징 지워지기도 하지만, 일반적 상황 인식은 공간과 시간을 포함하는 다양한 사건들에 의해서 결정되어 진다. 상황 인식 서비스 관계 설정 방법으로 임베디드 시스템 상황 인식을 시공간적으로 취급하는 것이 요구된다. 물리 공간과 연동되는 시스템의 예외적 동작은 임베디드 시스템의 운영에 심각한 위험과 피해를 초래 할 수 있다. 본 논문은 상황 인식 모델에 시공간적 특성과 예외 관리가 포함 되도록 하는 방법을 제안하고, 이를 확장된 Petri-Net을 이용하여 효과를 확인한다. 실시간 임베디드 시스템 상황 인식을 위해 기본 Petri-Net, 패턴화된 Petri-Net 및 예외 동작을 위한 시공간 Petri-Net 모델 특성을 연구한다. 이 방법을 이용하여 응급의료지원 서비스에 적용 예를 보였다. 본 연구를 통해 시공간 Petri-Net을 사용한 응용 개발 뿐 만아니라 예외 처리를 위한 시공간 상황 인식 모델링에 기여 할 것이다.
본 연구의 목적은 공간적 분포 특성만을 고려하고 있는 기존의 핫스팟분석에 대한 대안적인 방법으로서 공간상에서 나타나는 사건간의 인과관계를 시간영역으로까지 확장하여 동시적 분석이 가능한 시공간분석 방법을 제안하는 것이다. 분석방법으로는 먼저 지리정보시스템을 이용하여 지방중소도시인 M시의 범죄자료를 데이터화 하였고, Ripley K함수와 시공간검정통계량 분석을 통해 M시의 범죄분포 패턴을 지도화 하였다. 연구결과, 범죄위험도가 유의미하게 높은 지역들이 나타났으며, 이들 시공간적 범죄 집중지역들은 기존의 공간분포만을 고려한 범죄분포 패턴과는 다소 차이가 있음을 발견할 수 있었다. 본 연구결과는 시공간적인 범죄분포 특성에 맞는 맞춤형의 경찰 인력 배치와 배분, 그리고 치안행정 서비스 등의 조정을 위한 참고자료로서, 또한 시공간적인 집중을 보이는 이들 지역을 중심으로 물리적 환경 변화의 유도와 공간이용의 개선 효과를 통해 범죄율을 줄여나가는 범죄예방 활동 및 정책수립을 위한 기초자료로도 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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