이동성을 지원하는 모바일 환경에서 위치정보의 활용에 대한 사용자 요구가 증가되고 있으며, 시간 흐름에 따라 변화가 크게 증가되는 차량 위치와 관련된 교통 정보를 효과적으로 유지 관리하기 위한 이동체 데이터베이스 시스템의 활용이 지속적으로 제기되고 있다. 이에 반해 객체의 공간적 속성이 시간에 따라 연속적으로 변하는 이동체에 대해 위치기반서비스를 위한 지도 데이터베이스와 연계된 연구가 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 시간의 변화에 따른 이동체의 위치와 질의 처리가 가능한 효율적인 시공간 이동체 색인 구조와 이를 지원하는 새로운 실증적 모델의 정립을 목적으로 한다. 본 연구에서 제시한 단계별 고정 그리드 인덱스를 이용한 시공간 이동체 모델은 대용량의 위치 기반 데이터의 효율적인 필터링을 통해 검색을 위한 공간 개체 수를 줄일 수 있었다. 또한 축척별 지도 표시를 위해 레벨을 조건으로 제약시켜 계층적 데이터 접근이 허용도록 효율적으로 구성되었음을 확인할 수 있었다.
분포형 수문모형은 컴퓨터 하드웨어의 급속한 발전과 GIS를 이용한 수문지리공간정보에의 접근성 및 활용성 증가에 따라 근래에 많은 발전을 이루게 되었다. 하지만 물리기반의 분포형 수문모형은 입력자료 구축 및 모형구동에 많은 시간과 노력이 필요하며 수문자료가 불충분한 미계측 유역에서는 모형의 구축이 어렵다는 한계점을 지니고 있다. 이에 본 논문에서는 개념적 격자 물수지 기법을 이용한 개념적 분포형 수문모형 S-RAT을 개발하였다. S-RAT 모형은 집중형 수문모형의 자료구축의 간편성과 분포형 수문모형의 공간적 유출해석 능력을 동시에 만족할 수 있으며 격자기반 레이더강우자료를 활용할 수 있다. 또한 전처리과정 및 유역의 지형자료 추출 기능을 탑재함으로 상용 GIS 분석 도구들에 대한 의존성이 없는 장점을가진다. 본 논문에서는 도시유역인 중랑천 유역과 산지유역인 내린천 유역 적용을 통해 S-RAT 모형의 유출모의능력 및 매개변수의 시공간적 전이성을 확인하였으며 지상강우와 레이더강우의 입력 자료로써의 활용성을 확인하였다.
본 연구는 수리.수문 모형화에서의 시공간 자료 분석기술 개발에 관한 연구로서, 국내 GIS엔진인 GeoMania를 기반으로 하여 개발된 HyGIS와 수리.수문 연계모형을 확립하였으며, 주요 연구 결과로, 현재 국내에서 가장 보편적이고 광범위하게 적용되고 있는 HEC-HMS 모형과 HEC-RAS 모형을 선정하여 사용자의 편의성을 도모하고, 모형의 입 출력 구조, GIS와의 연계방안 등을 분석하여 제시하였다. 또한 HyGIS-HMS 모형과 HEC-RAS 모형의 개발은 국내 GIS엔진인 GeoMania-Pro와 Add-ON 방식으로 연계되어 구동되며, 입력자료는 GeoMania-Pro 프로그램 상에서 GUI에 의한 대화식으로 구성되었다. 하나의 시스템 상에서 DEM의 구축과 종합적인 유역분석 및 체계적인 하천에 대한 지형학적 자료구축과정을 제시하였고, 국내 하천유역 및 하도망의 Geo DB와 연계되는 시스템으로 구성하였다. Thiessen 계수 계산 결과에 신뢰성을 제고하였고, CN값 구성과정은 국내 유역상황과 자료구축과정에 적합하도록 개발하였다. 또한, GRID를 이용한 하천에 대한 지형학적 자료구축 과정에 있어 보다 정확한 계산이 가능하도록 구성되었고, HyGIS-HMS 모형 및 HyGIS-RAS 모형에 대한 입력자료의 구성이 편리하도록 GUI를 이용한 입력자료 구성 모듈이 적용되었고, 이러한 입력자료가 파일로 구성이 되어 각 모형에 적용될 수 있는 형태로 구성되었다. 본 연구는 HEC-HMS 및 HEC-RAS를 이용한 HyGIS-HMS 모형과 HyGIS-RAS 모형을 개발함로써 국내유역에 대한 수리 수문 모델링시 사용자들이 하나의 GIS 엔진상에서 필요한 제반사항을 모두 구현할 수 있도록 구성되어, 엔지니어링 회사, 수자원기술자, 수자원관련 연구자들에 의해서 활용될 수 있을 것이다.이 보다 향상될 것이다.>에서 $0.0190m^3/s$로, 갈수량$(Q_{355})$은 $0.0176m^3/s$에서 $0.0189m^3/s$로 약 7%가 증가하는 것으로 분석되었다. 결과로부터 침투 트렌치는 저수량 및 갈수량을 증가시키는 보조수단이 될 수 있다.해 보았다. 뿐만 아니라 이와 관련된 수문요소기술을 확보할 수 있을 것이다.역의 물순환 과정을 보다 명확히 규명하고자 노력하였다.으로 추정되었다.면으로의 월류량을 산정하고 유입된 지표유량에 대해서 배수시스템에서의 흐름해석을 수행하였다. 그리고, 침수해석을 위해서는 2차원 침수해석을 위한 DEM기반 침수해석모형을 개발하였고, 건물의 영향을 고려할 수 있도록 구성하였다. 본 연구결과 지표류 유출 해석의 물리적 특성을 잘 반영하며, 도시지역의 복잡한 배수시스템 해석모형과 지표범람 모형을 통합한 모형 개발로 인해 더욱 정교한 도시지역에서의 홍수 범람 해석을 실시할 수 있을 것으로 판단된다. 본 모형의 개발로 침수상황의 시간별 진행과정을 분석함으로써 도시홍수에 대한 침수위험 지점 파악 및 주민대피지도 구축 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 있을 것으로 판단되었다.4일간의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에 있어서 시장수익률을 평균적으로 초과할 수 있는 거래전략은 존재하므로 이러한 전략을
모바일 기기와 무선 통신 기술이 발달함에 따라 모바일 기기에서 수집 또는 변경되는 대용량 시 공간 데이터를 서버와 현장에서 동기화 하는 서비스의 제공이 가능해지고 있다. 이러한 현장 동기화 서비스를 제공하기 위하여 다수의 모바일 기기에서 변경된 대용량 시공간 데이터를 서버와 효율적으로 동기화 하는 양방향 동기화 프로토콜이 필요하다. 그러나 기존의 프로토콜은 순차적으로 동기화를 처리하기 때문에 다수의 모바일 기기에 대하여 수행할 때 처리 시간이 길어지는 문제가 있다. 이 논문에서는 다수의 양방향 동기화 작업간에 변경 충돌이 발생하지 않는 경우에 서버에서 동기화 작업들을 동시 수행하는 처리기법에 대하여 제안한다.
무선센서네트워크 시스템들은 응용 어플리케이션에서 많은 노드들이 처리하고 분석하기 위해 요청한 실시간 센서 데이터를 수집하고 분석한다. 본 논문에서는 전라북도 군산시 지역에 여러 요소의 무선센서네트워크 클러스터를 구축하였다. 구축된 시스템을 이용하여 측정된 실시간 데이터를 도형화하고 분석하여 변화의 결과를 도출하고자 한다. 결과로 나온 분석 내용은 데이터의 시간적인 변화량과 공간적인 변화량 그리고 진행 방향성에 대해 시각적으로 나타내어 해석하기 쉬운 형태의 데이터를 생성한다. 이러한 분석 방법은 무선센서네트워크를 사용하여 분석하는 많은 사람들에게 보다 편리하게 해 줄 것이다.
2011년 태국 차오프라야 강 유역($160,813km^2$)에서 발생한 홍수에 의해 많은 피해가 발생했다. 태국 홍수는 2011년 7월 말부터 3개월간 내린 집중호우로 중부지방에 50년 만에 최악의 자연재해를 맞이하였다. 태국 북쪽 지역에서 난 강과 핑 강의 범람을 시작으로 태국 중앙 지역을 흐르는 차오프라야 강의 수위는 상류의 홍수가 하류로 내려옴에 따라 범람하여 수도 방콕까지 침수되었다. 본 연구에서는 홍수범람시 시공간적 침수상황이 파악 가능한 Terra MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 영상을 이용하여 태국 차오프라야 강 유역의 홍수에 의한 침수지역을 추정하고자 하였다. 2011년 7월 29일에서 2012년 1월 9일까지의 500 m 해상도인 MODIS product MOD09 (Surface Reflectance) 8일 합성 영상을 수집하고 식생지수 (EVI; Enhanced Vegetation Index), 지표수분지수 (LSWI; Land Surface Water Index))와 DVEL지수 (Difference Value between EVI and LSWI)를 이용하여 홍수범람 지역과 수역관련지역을 정보화 기법을 제시하였다. 본 연구의 결과는 홍수 범람지역의 자료를 정보화하고 그 결과를 정량적으로 제시하는 방법으로 활용될 수 있으며, MODIS 자료의 이용은 시공간적 하천 홍수범람지역 탐지의 가능성을 알 수 있었다.
u-GIS 환경에서 GeoSensor로부터 수집되는 시공간 데이터는 데이터 스트림의 특징을 포함한다. 데이터 스트림은 다양한 입력 속도로 끊임없이 입력되고, 데이터의 크기 또한 가변적이다. 이런 이유로 한정적인 메모리와 처리능력의 시스템은 과부하 현상이 발생한다. 이를 해결하기 위해 초과되는 데이터를 버려 메모리 초과를 방지하는 기법들이 연구되고 있다. 공간질의는 공간과 위치 값을 기반으로 이루어지는 연산으로 공간질의 정확도는 공간과 위치 정보를 통해 보장된다. 그러나 기존 기법인 랜덤부하제한 기법과 의미적부하제한 기법은 공간질의가 요구하는 공간과 위치 값에 대해 고려하지 않고 삭제하기 때문에 공간질의에 대한 정확도가 감소하는 문제를 갖는다. 본 논문에서는 공간의 이용도를 이용하여 차등적 비율을 적용한 부하제한 기법은 연구하였다. 이 기법은 등록된 공간질의의 영역 겹침 정도에 따라 중요 레벨을 증가시키고, 이를 토대로 시공간 데이터의 중요도를 파악하여 중요도마다 주어진 비율에 의하여 차등적으로 삭제한다. 결과적으로 기존 기법보다 다소 높은 Drop rate를 통해 질의 처리 속도를 빠르게 회복시켰으며, 중요 데이터를 최대한 유지하여 Error rate를 감소시켰다.
본 연구의 목적은 GIS기술을 이용하여 적조의 시공간적인 분포를 분석하는 것이다. 적조에 의해 발생하는 피해는 적조 생물종에 따라 다양하게 나타난다 때문에 적조의 피해를 저감하기 위해서는 시-공간적인 적조 생물종의 분포특성을 파악하는 것이 중요하다. 이러한 관점에서 우리는 최초의 적조발생지역, 공간적 발생빈도, 적조의 이동 등을 분석하였다. 본 연구에서 사용된 공간자료는 적조 속보 보고에 의해 공간분포를 디지타이징하였고, 적조데이터베이스를 구축하기 위해 적조 생물종, 생물 밀도, 수온 등의 다양한 속성자료를 구성하였다. 적조의 시-공간적 분포 특성을 분석하기 위해 다양한 공간분석기법을 적용하였다. 이러한 공간분석 결과로부터 남해에서의 시-공간 적이 적조 공간 정보를 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 격자강우량과 격자기반의 GIS수문 매개변수와 연계하여 홍수기 유출량의 시공간적 분포를 파악할 수 있도록 물리적인 운동파 이론에 근거한 분포형 강우-유출모형인 K-DRUM을 자체 개발하였다. 이 모형은 홍수 기동안의 지표흐름과 지표하 흐름의 시간적 변화와 공간적 분포를 모의할 수 있으며, 전처리과정으로서 ArcView 를 이용하여 모형에 필요한 ASCII형태의 입력 매개변수 자료들을 가공하였다. 또한 후처리과정으로서 모형의 수행결과인 유역내의 유출량 분포 등을 GIS상에서 나타낼 수 있도록 ASCII형태로 출력하도록 구성하였으며 TecPlot 을 이용하여 유출량을 에니메이션으로 표현하였다. 또한, 유출량에 가장 큰 영향을 미치는 초기토양함수 상태에 대한 자동보정기법을 추가 개발하였으며, 남강댐유역을 대상으로 기저유출해석을 수행하여 개발된 자동보정기법의 활용가능성을 검토하였다. K-DRUM모형의 초기토양함수조건을 설정하는데 있어서 자동보정기법을 적용함으로써 기존의 시행착오법으로 인해 소요되는 시간과 부정확한 설정으로 발생될 수 있는 문제점을 해결할 수 있었다.
고급 GIS 및 복잡한 공간 분석 기술이 발전함에 따라 다양한 의사 결정 지원 시스템에서 지리적 혹은 공간적 문제 해결을 위한 고급 지식을 지원하기 위해 더욱 강력한 기술이 필요하게 되었다. 또한, 법집행 기관 및 수사 기관 등을 중심으로 효율적인 수사 및 향후 범죄 예방을 위해 과학 수사, 법 과학에 관한 연구의 필요성이 증대되고 있다. 특히, 연쇄 범죄의 공간적 패턴을 분석함으로써 범죄자의 거점 위치를 예측하기 위한 지리적 프로파일링(Geographic Profiling)에 대한 연구가 활발하다. 그러나, 기존의 지리적 프로파일링 연구에서는 공간적 패턴 분석을 위해 단순히 통계적 방법만을 사용하고 있고, 연쇄 범죄에 대한 다양한 공간적, 시간적 분석 기술을 지원하지 않으므로 거점 예측시 낮은 정확도를 보인다. 그러므로, 본 논문에서는 범행 위치의 공간적 분포와 범죄 발생의 시간적 분포 특성에 따라 연쇄 범죄의 시공간 패턴을 유형화하고, 이를 기반으로 연쇄 범죄의 거점 위치를 보다 정확하게 예측하는 알고리즘으로 STA-BLP(Spatio-Temporal Analysis based Base Location Prediction)을 제안한다. STA-BLP는 하나의 거점으로부터 특정 방향을 선호하여 이동하며 발생되는 연쇄 범죄의 비등방성 패턴을 고려하고, 동일한 경로에 대한 반복 이동에 대한 범죄자의 학습 효과를 고려함으로써 예측 정확도를 개선시킨다. 또한, 다수의 군집화된 범행 위치들로부터 각 군집에 소속된 범행 위치들에 대한 지역적 거점 위치 예측과 모든 범행 위치에 대한 전역적 거점 위치 예측을 통해 거점이 다수 존재하는 연쇄 범죄의 경우에도 보다 정확한 예측을 수행한다. 마지막으로 다양한 실험을 통해 기존에 제시된 알고리즘과 STA-BLP의 예측 정확도를 비교하여 제안 알고리즘의 우수성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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