유역형상의 변화에 따라서 이동강우가 유출에 미치는 영향을 운동파이론을 적용하여 분석하였으며, 유역형상은 신장형유역과 정4각형유역 및 장방형유역에 대하여 분석하였고, 이동강우 분포형은 균등분포형, 전진형, 지연형, 중앙집중형을 사용하였다. 이와 같은 형상의 유역에 대하여 다양한 이동속도를 가진 강우가 유역내 하천의 상류방향, 하류방향, 횡방향으로 이동할 때 강우분포형에 따르는 유출수문곡선을 모의하여 그 특성을 비교분석하였다. 유출수문곡선의 모양과 첨두시간, 첨두유량은 시간적, 공간적으로 변화하는 강우와 유역형상에 의하여 크게 영향을 받는다. 횡방향의 이동강우에서는 상류방향과 하류방향의 경우보다 더 큰 첨두유량이 발생하며, 하류방향 이동강우의 첨두유량은 상류방향의 첨두유량보다 더 크게 나타났다. 신장형유역의 경우 하류방향 이동강우의 첨두시간은 상류방향과 횡방향의 경우보다 더 지체되며, 수문곡선의 총유출량과 기저시간은 강우속도가 증가함에 따라 감소하였다.
본 연구에서는 하천유역에 대한 호우의 대표 이동방향을 결정하였다. 대상유역으로는 내성천 유역을 고려하였으며, 101개의 호우사상을 선정하여 각각의 호우사상별로 방향적 특성을 분석하였다. von Mises 분포의 주방향을 이용하여 모든 호우사상의 대표 이동방향을 결정하고, 이를 이용하여 내성천 유역에 대한 호우 대표 이동방향을 결정하였다. 아울러 호우 발생특성별(장마, 태풍, 대류성 강우)로 호우의 방향적 특성을 분류하여 각각의 특성이 구분될 수 있도록 하였다. 적용 결과, 태풍에 의한 호우의 이동방향은 기존 연구결과와 유사하게 주로 북동 방향으로 진행되었으며, 장마와 대류성 강우에 의한 호우가 대표방향 결정에 가장 큰 영향력을 갖는 것으로 나타났다. 아울러 대상유역에 대한 호우의 대표 이동방향은 mode의 특성이 뚜렷하게 한 방향으로 나타나며, 내성천 유역의 경우 대표 호우 이동방향은 59.45도로 결정되었다. 이러한 결과는 한반도에 발생하는 강우의 특성과도 잘 부합하는 것으로 판단된다.
본 논문에서는 이동물체의 변위 예측을 위한 시간솎음 탐색 방향 알고리즘 제안하여 고속이동물체의 추적과 속도 측정을 하였다. 제안된 알고리즘은 이동물체의 이동 방향을 예측하기 위하여 초기 방향은 시간적으로 연속하는 과거 두 프레임에서 이동물체를 검출하고 이동 각도와 이동 거리를 구하여 초기화하였다. 현재 프레임에서 이동물체의 이동 방향은 시간솎음 탐색 방향 마스크를 적용하여 이동물체의 이동 방향을 구하였다. 시간솎음 탐색 방향 마스크는 연속 프레임에서 프레임을 시간 솎음하여 이동물체를 검출하고, 이동물체의 진행방향의 예측은 8 방향 중에서 이동물체의 이동 각도를 구하여 탐색 마스크를 결정하고, 탐색 마스크에 의해 이동물체의 이동 방향을 예측하였다. 제안한 알고리즘의 타당성을 입증하기 위하여 고속으로 주행 중인 자동차의 추적과 속도를 측정하고, 성능을 평가하기 위하여 전역탐색기법과 제안된 방법을 비교 평가하였다. 그 결과, 제안된 방법에서는 이동물체 변위 탐색 횟수가 평균 91.8$\%$ 감소하였고, 추적 처리 시간은 평균 32.1ms 임을 보임으로서 이동물체 추적을 실시간적으로 실행할 수 있음을 보였다.
기존의 이동방향 인식 시스템은 개인의 스마트폰 내부에 있는 센서 중 자이로/가속도 센서를 이용하여 측정하였다. 자이로/가속도 센서는 외부의 영향을 거의 받지 않아 정확도가 높다고 볼 수 있지만, 스마트폰의 위치에 따라 정확도가 변한다. 따라서, 기존의 이동방향 인식 시스템은 개인의 이동방향을 감지하기에는 적합하나 다수의 보행자에 대한 이동방향을 시스템에서 인식하기에는 부적합하다. 본 논문에서는 다수의 보행자에 대한 이동방향을 인식하기 위해 압전센서 어레이를 이용하여 특정 구역의 바닥에 설치하고 보행자와 압전센서 사이의 접촉형태와 개수를 파악하고, 시간을 측정하여 보행자의 이동방향을 계산한다.
유역형상의 변화에 따라서 이동강우가 유출에 미치는 영향을 운동파이론을 적용하여 분석하였으며, 유역형상은 신장형유역과 정사각형유역 및 장방형유역에 대하여 분석하였고, 이동강우 분포형은 균등분포형, 전진형, 지연형, 중앙집중형을 사용하였다. 이와 같은 형상의 유역에 대하여 다양한 이동속도를 가진 강우가 유역내 하천의 상류방향, 하류방향, 횡방향으로 이동할 때 강우분포형에 따르는 유출수문곡선을 모의하여 그 특성을 비교분석하였다. 유출수문곡선의 모양과 첨두시간, 첨두유량은 시간적, 공간적으로 변화하는 강우와 유역형상에 의하여 크게 영향을 받는다. 횡방향의 이동강우에서는 상류방향과 하류방향의 경우보다 더 큰 첨두유량이 발생하며, 하류방향 이동강우의 첨두유량은 상류방향의 첨두유량보다 더 크게 나타났다. 신장형유역의 경우 하류방향 이동강우의 첨두시간은 상류방향과 횡방향의 경우보다 더 지체되며, 수문곡선의 총유출량과 기저시간은 강우속도가 증가함에 따라 감소하였다.
본 연구에서는 하나의 호우사상을 대상으로 호우이동의 대표방향 결정방법에 대해 분석하였다. 대표방향 설정을 위해 평균방향, 중앙방향, von Mises 확률밀도함수의 주방향을 고려하였다. 추가로 호우 이동거리의 고려 여부에 따른 결과의 차이를 비교하였다. 그 결과, von Mises 확률밀도함수의 주방향이 호우이동의 방향적 특성을 가장 잘 설명할 수 있는 것으로 확인되었다. 아울러 호우의 대표 이동방향은 이동거리에 대한 영향을 크게 받으며, 이동거리를 추가로 고려할 경우 대표방향의 불확실성도 크게 작아질 수 있음을 확인하였다.
2022 개정 수학과 교육과정에서 '점의 이동'에 대한 성취기준이 신설되었다. 이에 본 연구는 핀란드 수학 교과서에 제시된 점의 이동에 대한 내용을 공간 방향의 요소인 방향, 이동 거리, 이동 경로를 기준으로 분석하였다. 연구 결과, 핀란드 수학 교과서에서는 방향의 경우, 여러 방향을 언어적 표현, 시각적 표현, 코드적 표현 등으로 다양하게 제시하였다. 이동 거리의 경우, 칸의 수, 길이, 걸음, 순서쌍, 비율 등을 이용하여 거리만큼 이동하거나 이동 거리를 비교하는 활동들을 제시하였다. 이동 경로의 경우, 비조건적 이동과 조건적 이동을 이용하여 지시에 따라 이동하기, 이동 경로 만들기, 이동 경로 찾기, 이동 경로 수정하기 등의 활동들을 제시하였다. 특히 점의 이동은 수와 연산, 변화와 관계 등 여러 수학과 내용 영역뿐만 아니라 프로그래밍 교육과도 연결이 가능하였다. 이러한 연구 결과를 토대로, 점의 이동에 대한 활동을 어떻게 구성할 수 있는지 정보를 제공하여 2022 개정 수학 교과서 개발에 도움이 되길 기대한다.
두개의 지표면과 그 사이에 있는 하도로 이루어진 유역을 가정하여 이동강우에 대한 유출을 운동파 이론을 적용하므로서 해석하여 다양한 강우이동속도의 경우를 비교 분석하였다. 이동강우는 하천의 상류방향, 하류방향, 횡방향으로 0.25∼2.0m/s의 속도로 이동시켰으며, 이때 강우분포형은 균등분포형, 전진형, 지연형, 중앙집중형을 적용하였다. 횡방향 이동강우의 경우에 첨두유량이 가장 크게 나타났고, 상류방향의 이동강우에 대한 첨두유량이 가장 작게 나타났다. 강우분포형에 대한 유출의 민감도는 강우이동속도가 빠를수록 감소하였다. 강우이동속도가 빠를수록 첨두시간이 빨라지며, 수문곡선은 급격히 얇아짐을 알 수 있다.
최근 이동 단말 사용자의 폭발적인 증가로 인해 이동 통신 시스템에서 이동 단말 사용자의 위치 추적을 위한 위치 관리가 중요해지고 있다. 그러나, 이전의 위치 관기 기법들은 사용자의 이동 방향에 대한 고려 없이 정적인 이동 정보만을 사용하고 있다. 이러한 기법들은 불필요한 페이징을 초래하고, 결과적으로 위치 관리 비용을 증가시켰다. 본 논문에서는 이동 단말 사용사의 이동 특성을 고려한 새로운 위치 관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 사용자의 이동성을 표현하는 방향 벡터를 정의하고 위치 등록이 발생한 셀로부터의 거리를 계산하기 위해 방향 벡터를 사용된다. 또한 방향 벡터의 상쇄 연산에 의해서 위치 등록의 수행 여부를 결정한다. 따라서, 사용자의 이동 방향 특성에 따라 사용자의 위치 영역이 동적으로 생성되며 페이징 영역의 폭도 동적으로 결정된다. 게다가, 본 논문에서는 제안하는 기법의 분석 모델을 제시한다. 비교를 위해서 거리 기반 기법을 또한 분석하였다. 수치적 분석 결과는 매우 낮은 CMR의 경우를 제외한 대부분의 경우에서 거리-기반 기법보다 효율적임을 보여준다. 특히, 사용자가 특정 방향으로 이동할수록, 제안하는 기법은 거리-기반 기법보다 낮은 위치 관리 비용을 갖는다.
대표적인 현재 및 미래 위치 색인인 TPR-Tree는 이동 객체의 위치 좌표와 속도 벡터 정보를 이용하여 시간에 대해 선형적으로 이동 객체의 현재 및 미래 위치를 예측한다. 그러나 이동 객체의 이동 방향 및 속도가 특정한 임계값을 벗어날 경우에는 서버로 새로운 위치 보고를 수행하기 때문에, 차량과 같이 이동 방향과 속도가 빈번하게 변하는 환경에 적용할 경우 서버로 잦은 보고를 필요로 하게 되어 통신비용을 크게 증가시키는 문제가 있다. 통신비용을 일정하게 유지하기 위한 방법으로 이동 객체의 보고를 일정한 시간 간격으로 수행하게 하는 방법이 있다. 그러나 일정한 시간 간격으로 이동 객체의 위치 보고가 수행되는 환경에서는 보고간격 사이에 속도와 방향이 변하게 되면 시간에 대해 선형적인 위치 예측 시에 오차가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 일정한 시간 간격으로 이동 객체의 위치 보고가 수행되는 환경에서 보고 간격 사이에 이동객체의 이동 속도와 방향의 변화에 대한 불확실성을 반영하기 위하여 도로 네트워크를 이용한 이동 객체의 불확실 위치데이터의 질의 처리 기법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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