최근 기후변화로 인한 국지적인 돌발성 위험기상 및 집중호우의 발생빈도가 증가로 인한 기상재해의 규모가 대형화되고 있다. 이러한 기상재해 및 위험기상의 대비를 위하여 시공간적으로 고해상도를 갖는 레이더 강수자료가 수공학분야에 널리 활용되고 있다. 하지만 기상레이더는 대기 중에 존재하는 수상체로부터 반사되는 반사도를 사용하여 강수량을 산정하므로 지상 강수자료와 시공간적 오차가 존재하며 레이더-반사도 관계식을 적용하더라도 과소추정의 문제가 발생하게 된다. 과소추정의 문제를 해결하기 위하여 편의보정기법을 적용한 레이더 강수자료에는 여전히 관측과정에서 발생할 수 있는 무작위 오차(random error)에 대한 불확실성이 존재하게 된다. 따라서 본 연구에서는 과소추정의 문제를 개선하고 레이더 강수자료의 시공간적 오차구조 규명이 가능한 정량적 강수량 추정기법을 개발하였다. 이를 위해 다변량 분석기법을 사용하여 레이더 강수자료의 시공간적 오차구조를 반영할 수 있는 무작위 오차(random error)를 확률론적으로 발생할 수 있는 레이더 강수앙상블 모형을 개발하였다. 개발된 모형으로부터 생산된 레이더 강우앙상블은 통계적 효율기준 분석결과 우수한 모형성능을 확인하였으며 극치호우 및 강우시계열 패턴 분석결과 지상강우의 특성을 효과적으로 재현하는 것을 확인하였다. 최종적으로 도시유역 및 미계측유역의 강우-유출모형에 입력 자료로 활용하여 홍수자료를 생산할 수 있는 레이더기반 홍수예보 시스템을 개발하고자 한다.
본 연구는 행정중심복합도시 건설에 따라 이에 편입되는 지역과 그 주변지역을 포함한 공주시를 대상으로 지가의 시공간적 변화패턴을 파악하는데 목적이 있다. 이를 위해 2000년, 2005년, 2010년을 기준시점으로 209개의 동/리별 평균지가를 산출하여 GIS데이터를 구축하였다. 분석방법으로는 크게 3가지 측면으로 구분할 수 있다. 먼저 공간통계기법의 일종인 크리깅 보간에 의한 5년 단위의 지가변화 추이를 파악하였다. 둘째, 동서축과 남북축의 방향별 변화패턴을 알아보기 위해 경향분석(trend analysis)을 실시하였다. 셋째, 시점별 지가중심점의 이동 방향을 살펴보기 위해 지가를 가중치로 하여 가중평균중심점(weighted mean center)을 산출하였다. 그 결과 지목(Land Category)별 지가변화추세는 행정중심복합도시에 편입되는 동부지역에서 높은 성장세를 보이는 것으로 나타났고, 중심점의 이동방향 역시 동북부지역으로 편중되는 현상을 보였다.
본 연구에서는 소량의 차량 위치정보를 통해 과거의 차량 위치를 추적하고, 운행궤적을 표현할 수 있는 방향각 정보를 이용한 하이브리드 기법을 제안하였다. 제안한 기법의 효율성을 검증하기 위해 다양한 조건 하에서 실제 차량 이동객체를 운행하여 차량 위치정보를 수집하였으며, 수집된 차량 위치정보에서 기존의 시간 간격별 차량 위치정보와 방향각 정보를 이용한 차량 위치정보를 추출하여 비교 분석하였다. 또한, 제안 기법의 효율성을 검증하기 위하여 GPS TrackMaker와 차영상 기법 그리고 일관성 비교, 정량적 비교, 차량 운행거리 비교 등 다양한 방법으로 비교 분석하였다.
차세대 정보통신 기술의 가장 중요한 패러다임으로 '유비쿼터스 컴퓨팅' 이 새롭게 주목받고 있다 유비쿼터스 환경에서의 서비스 지원 시스템을 개발하기 위한 중요한 문제 중의 하나는 이동 객체(사용자)의 시간과 이벤트의 관계를 파악하고 위치 이동 데이터로부터 시공간 이동 패턴을 탐사하는 것이다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경 내에서 사용자에게 시간과 관련된 서비스를 적절히 제공하기 위해서 다음과 같은 연구를 한다. 첫째, 서비스 관점에서의 시간적 추론(Temporal Reasoning)이다. 각 사용자들은 각자의 취향을 가지고 있으며 이는 시간과 밀접한 관계를 가지고 있다. 시간과 관련된 사용자의 취향이 기록된 각 사용자 프로파일을 기반으로 서비스 지원 시스템은 적절한 서비스를 제공할 수 있다. 둘째, 사용자의 취향을 기록하기 위한 시간적 추론(Temporal Reasoning)이 다. 기록된 내 용들은 사용자 프로파일 (User Profile)을 생성하는데 도움을 준다.
이 연구에서는 미세먼지 시공간 변화 표현의 단점을 개선하고자 미세먼지를 흐름으로 시각화하였다. 일반적으로 미세먼지 흐름 시각화는 농도 분포와 바람장을 중첩해 표현하지만 도시 단위 이하 국지적 이동의 경우 바람과 미세먼지 이동이 다를 수 있으므로 바람장을 사용하는 것이 적합하지 않을 수 있다. 제시하는 시각화 방법론은 미세먼지 자료에서 직접 흐름 정보를 추출한다는 점에서 기존 연구와 차별성을 갖는다. 공간 상호작용을 설명하는 중력모델을 확장한 흐름 추출 방법을 미세먼지 자료에 적용하여 미세먼지 분포 변화에서 흐름 정보를 추출하였다. 이를 위해 공간보간법을 이용하여 미세먼지 분포도를 작성하였으며 추출된 미세먼지 흐름 정보를 물방울 모양의 움직이는 입자를 이용해 동적으로 시각화하였다. 산업 및 교통 활동이 시작하는 오전 5~7시 시간대를 대상으로 서울시 미세먼지 평균 흐름을 시각화하였으며 미세먼지 요인 중 하나인 교통정보와 연계하여 시각적으로 관련성을 분석하였다.
이 연구는 생물서식처로서의 신두해안사구의 특성을 밝히고, 해안사구 내에서 지형다양성과 생물다양성 간의 관계를 살피기 위해, 신두해안사구지대에서 전사구 형태의 차이에 따라 발생하는 영양염류 유입의 시공간적 특성을 파악하였다. 영양염류의 주요 유입 통로를 바람에 의한 해빈 모래의 이동으로 설정하였으며, 서로 다른 형태적 조건을 지닌 세 유형의 전사구에서 일정기간동안 유입된 영양염류(Na, Mg, K, Ca, P) 농도의 시공간적 특성을 비교하였다. Na, Mg, 그리고 K는 사구의 형태가 모래유입에 유리한 조건인 경우 공간적으로 내륙까지, 시간적으로는 더 늦은 시기까지 높거나 불규칙한 패턴이 관찰되었다. 이들 영양염류는 전사구에 형태에 따라 달라지는 비사의 유입변화와 관련이 깊다. Na의 경우 비사 이외에도 다른 유입경로도 중요함을 확인하였다. P는 해수와 비사의 영향과는 무관한 것으로 나타났으며, Ca는 국지적인 미지형보다 전체 해안사구시스템의 규모에서 분포의 차이가 났다. 영양염류의 시공간적 특성의 차이로 인해 주요 식생이 다르게 나타나는 것을 유추할 수 있었다. 이 연구는 생물서식처로서의 해안사구 지형이 지니는 역동성을 보여주며, 추후 해안사구의 관리나 해안사구 생물의 분포와 생장패턴을 이해하는데 정보를 제공해 줄 것이다.
자연적으로 발생하는 가뭄은 시간과 공간에서 동시에 진화하는 3차원적 현상이다. 따라서 본 연구에서는 기상학적 및 수문학적 가뭄 간의 연관성을 평가하기 위해서 3차원적 관점에서 가뭄사상을 정의하고 시공간적인 가뭄의 전이 특성을 분석했다. 그 결과 우리나라는 기상학적 가뭄이 단일 연계 관계로 수문학적 가뭄으로 시공간적 전이되는 경우가 77 %로 확인되었다. 반면 한 개 이상의 기상학적 가뭄사상이 수문학적 가뭄의 발생에 영향을 미치는 경우도 23 %이었다. 또한, 과거 1994-1995년에 발생한 수문학적 가뭄은 장기간의 강수량 부족으로 인한 총 4개의 기상학적 가뭄의 전이에 따른 시공간적인 영향으로 발생한 것으로 밝혀졌다. 더불어 지난 2001년 여름철 강수부족으로 인한 기상학적 가뭄은 다음해 4월까지 수문학적 가뭄으로 전이되어 가뭄피해가 지속된 것으로 분석되었다.
최근 이상기상현상과 기후변화로 인하여 국지적인 집중호우의 빈도 및 규모가 증가하고 있으며, 이로 인한 돌발 홍수피해가 증가하고 있다. 이러한 홍수 피해를 줄이기 위해서는 정확도가 우수한 초단시간(1~2시간 이내) 예측 강우량 정보가 필요하다. 본 연구에서는 집중호우에 대한 초단시간예보 및 실황 예측을 위해 시공간적으로 고해상도 자료를 제공할 수 있는 기상레이더 강우자료와 위성영상 자료를 결합하여 초단기 강수 예측기법 개발 연구를 수행하였다. 또한 기상레이더 강우량은 지상강우관측에 비해 정확성이 낮고, 많은 불확실성을 포함하고 있으므로, 위성영상에서 산출되는 강우자료와 결합하여 강우추정의 정확도를 개선하고자 하였다. 레이더 볼륨자료에서 반사도 자료를 추출하여, 1.5km CAPPI(Constant Altitude Plan Position Indicator) 자료를 생성하고, 반사도 CAPPI 자료의 패턴 상관분석을 통하여 강우시스템의 최적 이동벡터를 산출하였다. 또한 이동벡터를 고려하여 시공간적으로 외삽하여 강우이동 예측 모델을 개발하고, 초기자료로 레이더와 천리안 위성(Communication, Ocean and Meteorological Satellite, COMS) 영상자료에서 생성되는 강우자료를 결합한 강수장 자료를 이용하여 강수 예측장을 생성하였다. 레이더-위성 결합 초단기 강우예측 모델의 정확성 검증을 위하여 2014년 8월 25일 부산 및 영남 지역에 발생한 집중호우 사례에 대하여 지상기상자동관측시스템(Automatic Weather System, AWS) 강우 측정 결과를 비교 분석 하였으며, 그 적용 가능성을 검증하였다. 초단기 강우예측 분석 결과 지상강우자료와의 오차가 발생하나, 추후 여러 통계적 후처리 과정을 통하여 그 성능이 개선될 것으로 보이며, 보다 정확한 강우량 예측을 위해서는 지속적인 알고리즘 개선 및 모형의 검 보정이 필요할 것으로 사료된다.
본격적인 인구감소 시대에 들어선 가운데 지방 도시들은 사회적 인구 유입도 어려운 상황을 고려하여 생활인구 유도를 통한 도시 활력 증진을 모색할 필요가 있다. 본 연구는 이동통신 빅데이터를 활용한 도시활력도 분석을 위해 인구감소 지역인 부산광역시 행정동을 대상으로 주민등록인구와 생활인구의 시공간 분포특성을 비교하였다. 다음으로 행정동을 인구증감의 변화 양상으로 유형화한 후, 도시쇠퇴 및 활력 관련 지표를 사용하여 유형별 지역 특성을 분석하였다. 시공간 분포특성 분석결과, 주민등록인구와 생활인구 밀도 분포패턴은 대체로 비슷한 패턴을 보였으나, 원도심 지역에서 주민등록인구 밀도가 낮으면서 생활인구 밀도가 높은 반대의 특성을 가지는 지역이 나타났다. 주민등록인구와 생활인구의 변화 양상은 상당한 차이를 보였으며, 주민등록인구는 밀도가 낮은 지역에서 인구가 감소하는 반면, 생활인구는 밀도가 높은 지역에서 감소하는 경향을 보였다. 생활인구 감소 군집에 인접해서 인구증감의 지역 간 격자가 큰 군집이 나타나, 인구 밀도가 높은 지역에서 주변 지역에 생활인구가 확산하는 전이효과가 나타날 가능성을 시사했다. 유형화 결과, 주민등록인구가 감소하는 지역에서도 통근·통학 또는 방문으로 인한 활발한 인구 유입이 있었으며, 이러한 지역은 사업체 수의 증가를 유지하고 있어, 산업·경제적 성장이 존재함을 확인하였다. 다만 부산의 약 47% 행정동은 주민등록인구와 생활인구가 모두 감소하고 지역 쇠퇴가 진행되고 있었으며, 이러한 지역에 대해 우선적인 도시 활력 증진을 위한 노력이 필요하다. 본 연구는 교통과 통신의 발달로 인한 도시활동의 한계거리 증가와 이동량의 증가로 지역간 교류가 날로 확대되는 점을 고려해 주민등록인구뿐만 아니라 도시계획지표로서의 생활인구 데이터의 활용 필요성을 제시하였다.
본 연구에서는 도시부도로 신호교차로의 대기행렬을 단기(one cycle ahead)예측함에 있어 단일검지체계에 기반을 둔 한 지점의 시계열적 패턴을 갖는 검지자료(detection data)를 학습자료로 구성할 경우와 통합차량검지체계하에 기반을 둔 시공간적 상관관계를 갖는 검지자료를 학습자료로 이용할 경우를 가정하여 이에 대한 인공신경망의 학습능력과 예측능력을 비교하였다. 연구결과는 도시부도로 신호교차로상에서 차량군(platoon)의 이동에 따라 발생되는 시공간적인 상관관계를 갖는 교통류변수 $\ulcorner$상류유입교통량(k-1)->통행시간(k-1)->대기행렬(k)->유출교통량(k)->대기행렬(k+1)$\lrcorner$를 인공신경망의 학습자료로 구성할 경우, 교통류 패턴의 학습능력이 뛰어난 것으로 밝혀졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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