4차원 지리정보시스템은 기존의 2차원 공간정보의 평면적인 정보구조가 가지는 한계를 극복하기위해 확장된 좌표계를 가진다. 추가된 좌표축은 공간 객체들의 높이 정보축과 시간 정보축을 포함한다. 이 연구에서는 OGC에서 제안하는 2차원 기하 클래스 구조를 수용하고 추가된 시공간 정보를 다룰 수 있는 4차원 기하 객체 모델을 정의하였다. 또한. 시간 일 공간 데이터에 대한 인덱스를 구성하였으며 4차린 지리정보시스템의 공간데이터 제공 서비스를 위하여 3차원과 4차원 시공간 연산 및 분석 기능을 구현하였다.
본 연구는 기후변화로 인한 영향을 분석하기 위해 시간 흐름에 따른 변수들의 상호작용 및 동태적 변화를 모델링할 수 있는 SD와 공간적 변이를 나타내고 분석할 수 있는 GIS를 통합하여 시공간 통합모델을 구축하였다. 구축된 모델을 이용하여 부산광역시의 해안가에 위치한 A구에 대하여 IPCC의 해수면 상승 시나리오(Case 1) 및 최악의 경우인 태풍 해일고를 고려한(Case 2) 침수영향을 시뮬레이션 하였고, 이를 통해 2100년까지 시간 단위별로 침수에 의한 피해 면적과 인구를 예상하였다. 또한 해수면 상승의 대응 방안으로 방어, 순응, 후퇴 대안의 시나리오를 설정하여 모델을 개선함으로써 각각의 대안으로 인한 결과와 그 의의를 살펴보았다. 두 가지 방법론의 결합으로 구축된 모델은 설정시점별 변수들의 변화 과정을 정량적으로 산출하여 공간적 변이뿐만 아니라 과정까지 분석 가능한 시너지 효과를 확인할 수 있었다. 결과뿐만 아니라 과정까지 분석 가능한 시공간 통합모델은 도시의 방재력 향상을 위한 정책결정과정에 도움이 될 것으로 사료된다.
차세대 무선 및 위성통신에서는 다양한 서비스와 함께 빠른 전송 효율, 높은 신뢰도 있는 통신을 요구하고 있으므로 본 논문에서는 전송률을 높이고 신뢰성을 향상시키는 방안 중 계층적 시공간 부호화 방식에 기반을 둔 MIMO와 FTN 기법이 통합된 새로운 전송 기법에 대한 복호 방법을 제안한다. MIMO 채널에서의 FTN 전송 기법의 간섭을 제거하기 위해 시공간 부호화 방식의 복호 방법을 BCJR 등화기와 터보 부호를 연접한 터보 등화 복호 모델을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 기존의 터보 부호를 이용한 SISO 모델과 제안된 방식의 성능을 비교 분석하며 간섭량에 따른 성능을 분석하였다.
교통사고 예측은 차량의 블랙박스 동영상을 통해 사고 발생을 최대한 빨리 예측하는 것을 목표로 한다. 이는 안전한 자율주행 시스템을 보장하는 데 중요한 역할을 한다. 다양한 교통 상황과 카메라의 제한된 시야로 인해 프레임에서 사고 가능성을 조기에 관찰하는 것은 어려운 도전이다. 예측의 핵심 기술은 객체의 시공간 관계를 학습하는 것이다. 본 논문에서는 블랙박스 동영상에서 사고 예측을 위한 계산 모델을 제안한다. 이것을 사용하여 사고 예방을 강화한다. 이 모델은 사고 위험에 대한 운전자의 시각적 인식에서 영감을 받았다. 객체 탐지기는 동영상 프레임에서 다양한 객체를 탐지한다. 탐지한 객체는 노드 생성기와 특징 추출기 동시에 통과한다. 노드 생성기에서 생성한 노드는 GCN 실행기를 사용한다. GCN 실행기는 각 프레임에 대한 객체의 3D 위치 관계를 계산한 후 공간 특징을 취득한다. 동시에 공간 특징과 특징 추출기에서 얻은 객체의 특징은 GRU 실행기로 보내진다. GRU 실행기 안에 시공간 특징을 암기하고 분석하여 교통사고 확률을 예측한다.
최근 센서와 모바일 기술의 발달에 따라 대용량 데이터 처리가 가능해지고, 유비쿼터스와 텔레매틱스 등의 도입으로 공간 데이터가 다양한 환경에 응용되거나 활용 분야가 점차 증가하고 있다. 특히 사용자에게 다양한 공간 데이터를 제공하는 수치지도의 활용성이 점차 증가하고 있다. 기존의 수치지도 관리 시스템은 이력에 대한 체계적인 관리방법과 공간 객체의 변화를 분석 또는 이력에 대한 질의 처리에 대한 구체적인 방안이 없는 실정이다. 따라서 이 논문에서는 효율적인 이력 관리를 위해 시공간 데이터 모델을 설계하고 그 모델을 기반으로 공간 객체의 이력 관리 기법을 제안한다. 제안된 모델을 통해 효율적인 이력 관리 및 시간에 대한 질의 처리가 가능하며, 사용자에게 정확한 이력 정보를 제공할 수 있다.
문명 발전에 의해 생활공간이 더욱더 복잡해짐에 따라 현실 세계의 3차원 공간으로서의 이해가 필요해졌고, 3차원 공간을 효율적으로 관리 및 분석하기 위하여 3차원 GIS에 대한 중요성이 대두되기 시작하였다. 현재까지의 3차원 GIS는 1990년대에 들어서 3차원 가상도시의 등장으로 도시 모델의 3차원 가시화에 대해 많은 연구가 진행되어 왔다. 이러한 3차원 가상도시는 도시 관리 차원에서 도시공간의 표현, 분석, 모델링, 시뮬레이션 등을 통하여 도시정보의 체계적이고 효율적인 관리를 가능하게 한다. 3D GIS 기술의 활용 사례로는 3차원 도시 경관 분석 및 도시 계획, 3차원 시뮬레이션, 3차원 위치기반 서비스, 도시 행정 관리 등이 있다. 3차원 도시 경관 분석 및 도시 계획 활용 분야에서는 3차원 GIS를 활용하여 새롭게 건설되는 건물들이나 토지 이용 변경에 따른 경관 분석을 가상공간에서 시뮬레이션 분석함으로써 경관 변화 예측 및 적합한 경관 설계에 대한 분석을 한다. 3차원 시뮬레이션의 경우 환경오염도 분석, 최적의 입지선정, 개발 전후의 경관 차이, 각종 재난에 따른 위험도 분석, 경관과 일조량 분석 등을 미리 가상도시에 시뮬레이션 함으로서 불필요한 업무를 줄일 수 있고 발생할 수 있는 결과 값을 예상할 수 있다. 3차원 위치기반 서비스의 경우 자신의 위치를 비교적 정확히 측정함으로서 생소한 도시를 방문하거나 위치를 찾아갈 경우 최단 경로 및 최적 경로를 탐색할 수 있다. 앞으로의 3차원 GIS 기술 동향으로 유비쿼터스 환경에서의 시공간분석(Temporal GIS)과 3차원 실내공간인지 기술 개발 등으로 볼수있다. 시공간분석은 시공간 질의를 통한 공간정보의 시간에 다른 변화 계산 또는 예측된 결과를 분석할 수 있고, 시공간 분석에 사용되는 공간적, 시간적 정보의 조합은 적어도 3차원 이상의 정보를 나타내기 때문에 필요에 따라 다양한 결과를 산출 할 수 있다. 종합적으로 시공간분석은 GIS의 분석 범위를 넓혀 주며 실시간 GIS 응용시스템 개발을 위한 주요 과업이다. 3차원 실내공간정보 표현기법과 공간분석 및 공간인지 기법을 이용한 통한 유비쿼터스 환경에서의 3차원 실내공간인지 기술 개발을 통해 최근 공간정보를 기반으로 한 위치기반서비스내 u-서비스 즉, 인간 행태의 분석, 관리 및 응용을 지원하도록 한다 이는 위치기반서비스 사용자의 주변상황에 대한 인지능력을 향상시켜주고 최근 사회적 이슈가 되고 있는 U-City의 성공여부에 직접적인 영향을 미칠것이다. 이를 위해 다음과 같은 기술개발이 수행되어야 할것이다. 첫째로, 공간인지 기술을 위한 3차원 실내공간표현 방법 개발, 둘째로, 3차원 실내공간정보를 이용한 공간분석 및 공간인지 기법 개발, 마지막으로 유비쿼터스 환경에서 3차원 실내공간인지를 위한 미들웨어 개발을 통해서 공간정보의 활용을 macro-scale 공간에서 micro-scale로 확산될 것이다. 그러므로, 본 세미나를 통해서, 3차원 GIS의 활용의 보편화와 대중화를 위해서는 3차원 데이터 획득 및 처리 방법, 3차원 공간데이타베이스, 공간 분석 및 가시화에 대한 기술적 이슈들을 논하고자 한다.
급격한 도시화와 기술의 발전으로 자동차 보급 대수가 급증하면서 교통사고가 빈번하게 발생하고, 이로 인해 인적 피해와 경제적 손실이 증가하고 있다. 따라서 교통사고의 예방과 사고로 인한 피해를 최소화하기 위해 교통사고의 위험성을 예측 할 수 있는 기술이 필요하다. 교통사고는 교통 혼잡도, 교통 환경, 도로 상태를 포함한 다양한 요인들로 인해 발생한다. 이러한 요인들을 기반으로 교통사고는 시공간적인 특성을 가지게 된다. 본 논문은 교통사고 데이터를 분석하여 교통사고의 주요 특성들을 파악하고, 이를 기반으로 시계열 형식의 데이터로 재구성하였다. 그리고 시공간적인 특성을 우수하게 파악할 수 있는 LSTM-MLP 기반 모델을 구축하여 교통사고 예측에 활용하였다. 실험을 통해 제안한 모델은 기존의 교통사고 위험도 예측 모델 보다 더 합리적이고 정확한 예측함을 입증하였다. 본 논문에서 제안하는 교통사고 위험도 예측 모델은 내비게이션 등의 도로 상황과 환경을 실시간으로 파악할 수 있는 시스템에 적용할 수 있다. 이를 통해 도로 사용자들의 안전성을 향상시키고 교통사고로 인한 사회적 비용을 최소화하는 데 기여할 것으로 기대된다.
현대의 철도는 인력 및 물류 수송에 대한 요구의 급증으로 인하여 기존의 궤도 회로 기반의 제한적인 선로 용량 개선에 대한 방안으로 통신 기반 열차 제어(CBTC) 시스템이 제안되었다. CBTC에서는 열차와 승객의 안전을 위해 신뢰도가 높은 통신 시스템이 요구된다. 다양한 간섭 및 잡음 요인을 포함하는 무선 채널 환경에서 성능 향상을 위한 방안 중 하나인 다이버시티 기법은 다수의 송수신 안테나를 이용하여 데이터 전송의 신뢰도를 향상시킨다. 본 논문에서는 시공간 블록 부호화 기법을 철도 채널 환경에 적용하여 그 성능을 분석한다. 이를 위해 철도 환경에 적합한 채널 모델 적용으로 철도의 중요한 부분을 차지하는 교량 환경에 대해 라이시안 페이딩 모델을 가정하였다. 또한 이동 통신 시스템에서 성능 열화의 가장 큰 요인 중 하나인 도플러 현상을 고려하여 다양한 채널 환경에서 시공간 블록 부호화 기법의 성능을 시뮬레이션을 통해 분석하였다. 시뮬레이션 결과, 교량 환경에서는 위상오차에 대한 성능의 열화 정도가 다이버시티 차수에 무관하며, 변조 방식의 성상도에 관계됨을 알 수 있다.
전 세계적으로 하천 수질이 저하되고 있다. 이는 수생태계의 손상을 야기하고 인류를 위한 하천의 물 공급원 기능에 저해 요소로 작용한다. 오염된 수생태계에 대한 효과적인 맞춤형 관리전략을 수립하려면 수질의 시공간적 변동 요인을 이해하는 것이 중요하다. 시간적 및 공간적 변동성이 모두 중요하지만, 본 연구에서는 낙동강 전체 유역에서 나타나는 공간적인 변동성에 집중하여 하천 수질의 공간적 차이에 영향을 미치는 요인을 식별하고 그들의 상대적 중요성을 분석하고자 하였다. 분석을 위해 낙동강 유역 전역의 40개 수질오염총량관리 단위유역에서 5년 동안 수집된 하천 총인 농도와 유역특성 자료를 사용하였다. 총인 농도의 공간적 변동성에 영향을 미치는 주요 유역특성을 식별하기 위한 통계모델 선정을 위해 완전 탐색 접근법과 베이지안 추론이 적용되었다. 완전 탐색은 두 단계에 걸쳐 진행되었으며, 1 단계 완전 탐색의 결과로 유역특성 자료들의 중요도가 선정되었으며 2 단계 완전탐색 결과로 통계모델이 우선 선정되었다. 우선 선정된 통계모델은 베이지안 추론을 통해 모델의 정확도와 불확실성이 분석되었고 공간적 변동성 분석을 위한 최적 모델이 선정되었다. 본 연구의 결과로 낙동강 하천 총인 농도의 공간적 변동성에 영향을 미치는 주요 유역특성에 대한 통찰력이 제공된다. 또한 식별된 주요 유역특성은 유역특성 변화에 대한 하천의 수질 반응을 예측하는데 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
인간의 삶과 밀접한 관련이 있는 태양 에너지는 전세계적으로 에너지 부족 문제 해결방안을 위한 대체 에너지 자원으로 각광 받고 있다. 즉 태양으로부터 방출되어 지표면에 도달하는 태양광은 연간 약 23,000 TW(Perez et al., 2009)로써 다른 어떤 종류의 에너지원보다 풍부하기 때문에 태양광 발전은 양적인 측면에서의 무한한 잠재력뿐만 아니라 환경적인 측면에서 무공해라는 장점을 가진다. 특히 국내에서는 2030년까지 태양광 에너지와 풍력 및 수소에너지들은 3대 국가 에너지 전략 분야로 집중 육성되고 있다(한국과학기술정보연구원, 2007). 지표면에 도달하는 태양 에너지 평가 및 분석을 위하여 일사계에 의한 관측 자료가 이용될 수 있으나 관측 영역 및 관측 정밀도 문제 때문에 태양 복사 모델(Solar Radiative Transfer Model)에 의한 계산 자료가 중요하게 활용된다. 이 연구에서 한반도의 지표면 태양광 계산을 위하여 사용된 모델은 Iqbal(1983)에 근거한 것으로써 단일 기층의 모형대기를 가정한 모델이며 상세 모델(Line-by-Line Model)에 의하여 보정하여 2009년 1월부터 2009년 12월까지 한반도의 지표면 태양광 시공간 분포를 계산하였다. 이 계산을 위하여 대기 중의 가스와 에어로졸 및 구름 성분들에 대한 모델 입력자료 등이 요구되며 이 자료들은 기상청의 수치 모델(Regional Date Assimilation and Prediction System; RDAPS)과 기상 관련 인공위성(OMI와 MODIS 및 MTSAT-1R 등)으로부터 발췌하여 사용하였다. 그 결과 이 연구 기간(2009년 1월 ~ 2009년 12월)동안 1 km 간격의 수평면에 대하여 계산된 한반도의 지표면 태양광은 안동과 대구 및 진주를 연결하는 지역에서 최대값($5400MJ/m^2$ 이상)이 나타났다. 그러나 지표면 일사 관측 자료의 공간 분포는 이 연구 결과와 차이가 있었으며 그 원인은 관측소 일사계의 보정 및 관리운영에 따른 자료 정확성 결여 때문으로 평가된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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