가뭄은 가장 심각한 기상 재해 중 하나로 농업 생산, 사회경제 등 다양한 분야에 영향을 미친다. 국내의 경우 광주·전남지역이 1990년대 이후 30년 만에 제한 급수 위기에 처하는 역대 최악의 가뭄으로 지역민들은 심각한 피해가 발생하였다. 유럽의 경우 2022년 당시 500년 만에 찾아온 가뭄으로 인해 3분의 2에 해당하는 지역이 피해를 입었으며, 미국 서부 지역은 2000년부터 2021년까지 1200년 만에 가장 극심한 대가뭄을 겪은 것으로 나타났다. 지구온난화에 따른 기후변화로 인해 가뭄의 빈도와 강도가 증가함에 따라 피해도 커질 것으로 예상된다. 가뭄의 부정적인 영향으로 인해 정확하고 신뢰할 수 있는 가뭄 예측 기술이 필요하다. 본 연구에서는 가뭄예측을 위한 입력변수로서 GPM IMERG (The Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM) 강수량 자료와 NOAA에서 제공하는 8가지 북반구 대기패턴 자료 간의 상관성을 분석하였다. 입력변수 간의 상관성과 중장기 가뭄 예측을 위하여 딥러닝 모델 중 시계열 데이터에서 높은 예측 성능을 보이는 LSTM(Long Short Term-Memory)을 적용하여 가뭄을 예측하고자 한다.
이 연구는 인공위성 고도계로 관측한 해수면 높이 자료를 이용하여 동해 표층해류를 생산하고, 동해 전체 영역에 대하여 동시성 있는 표층해류 분포를 동해 해류 정보 사용자에게 제공하기 위한 최초의 시도이다. 동해 전 영역에서 인공위성 고도계와 연안 조위관측소의 해수면 높이 자료를 동시에 얻을 수 있으므로 준실시간으로 넓은 해역에 대하여 동시성 있는 표층 지형류의 산출이 가능하다. 산출된 동해 표층 지형류로부터 주요 해류의 위치와 세기 그리고 중규모 이상의 소용돌이 발달 양상을 살펴볼 수 있다. 따라서 이들 해류의 이름과 평균적인 위치를 알 수 있도록 동해 해양지명에 대한 명칭과 위치를 기술하고, 개념적인 해류도를 제시하였다. 동해 해류정보가 실제 실용화될 수 있도록 인공위성 고도계 자료를 이용하여 산출한 지형류의 월 계절 연도별 해류 분포 예를 들고, 각 해류 분포를 설명하였다. 또한 시 공간적으로 변화하는 동해 표층해류 분포 형태를 객관적으로 분류하기 위하여 16년(1993~2008년)간의 표층해류 자료를 경험직교함수(Empirical Orthogonal Function, EOF)를 이용하여 분석하였다. EOF분석 제1모드(mode)는 주로 한국 동해안을 따라 북쪽으로 흐르는 동한난류와 야마도분지 남서부 시계방향 순환의 강화 또는 약화를 나타냈다. 제2모드는 동한난류가 동해 남부를 가로지르며 사행하는 정도를 나타냈으며, 해류 사행의 파장은 약 300 km이었다. 제1모드와 제2모드가 모두 해류의 연간 변동성을 나타냈으며, 제1모드와 제2모드의 시간계수에 따라 동해 표층해류 분포를 관성 경계류 패턴(pattern), 대마난류 패턴, 사행 패턴, 외해분지류 패턴으로 분류할 수 있다.
지리적 공간상에서 발생하는 대부분의 현상은 서로 인접한 곳에서 유사한 값을 가지는 특성이 있다. 이는 공간자기상관성과 관련이 있으며 공간분석의 존재 이유를 나타내는 개념이다. 또한 지리적 공간상에서 위치에 따라 값의 분포가 다양한 패턴을 보이게 된다. 이러한 패턴은 공간적 변이를 내포하고 있다. 즉, 특정 위치에서 항상 같은 값을 관찰할 수 있다고 단정하기는 불가능하기 때문에 이러한 변이는 본질적으로 확률론적 특성을 지닌다. 이러한 공간자료의 특성들을 무시하고 일반적 통계분석 등을 수행할 경우 공간자기상관성으로 인하여 통계분석에서 가정하는 자료 값들 간 독립성이 위배되고 분석결과는 왜곡될 가능성이 크다. 그러므로 공간자료 분석을 위해서는 공간자기상관성과 확률론적 변이를 적절하게 반영할 수 있는 수단이 필요하다. GIS는 공간적 위치정보를 처리하는데 적합하고 공간통계학은 공간적 변이를 다루는데 유용하다. 따라서 GIS를 기반으로 공간통계학을 통합하는 분석방식은 공간자료의 특성들을 고려하여 유의미한 분석을 하기에 적합한 장점이 있다. 본 연구의 목적은 공간자료 분석에 있어서 공간통계학과 GIS를 결합하는 접근방식의 유용성을 논의하고 실증적 사례분석을 통하여 구체적 활용성을 살펴보는 것이다. 이를 위하여 공간통계학을 주요 방법론으로 활용하는 공간역학(spatial epidemiology) 분야를 예시적으로 살펴보았다. 구체적으로는 공간검색통계량을 이용하여 미국 Erie 및 Niagara 카운티(New York 주) 내의 유방암 발생의 공간적 군집패턴 분석 논의하였다.
DMSP-OLS 야간영상에서 추출된 빛합계지수와 시가지 정보는 사회·경제적 지표 추정과 도시 공간의 역동성 등의 연구에 폭넓게 이용되었다. 본 연구는 1992~2012년 각 연도의 DMSP-OLS 자료를 이용하여 북한과 인접한 중국 지린성 도시들의 경제성장과 시가지 발달의 시·공간적 변화 패턴을 살펴보았다. 지난 20여 년 동안 지린성 빛합계지수 및 각 도시의 빛합계지수는 모두 성장하였다. 또 빛합계지수와 시가지 면적 가중 중심점의 시계열 변화 분석을 한 결과 전자는 북서 방향으로 후자는 남동 방향으로 이동하는 패턴을 따랐다. 이러한 방향성은 중국 정부의 동북진흥전략과 연계된 것으로 추정된다. 향후 연구에서는 DMSP-OLS 자료의 시간적 한계를 극복하기 위한 SNPP VIIRS DNB 영상자료의 공동 활용도 고려되어야 하며, 동시에 경제통계자료와 빛합계지수 간 상관관계에 기반한 회귀모형의 구축을 통해 지역내총생산 등 경제지표의 추정에 관한 연구도 수행되어야 할 것이다.
텔레매틱스 서비스 중 가장 중요한 서비스는 운전자가 요청하는 교통 상황 정보를 신속하고 정확하게 전달해 주는 것이다. 본 논문에서는 GPS 단말기를 장착한 차량들을 통해 수집된 자료를 활용한다. 가까운 과거의 패턴 자료를 이용하여 필터링 범위를 산정한 후, 실시간으로 비정상적인 GPS 자료를 제거하여 링크의 대표 속도 값을 산출하는 방법을 제시한다.
본 연구는 정보원으로서 실제로 이용되고 있는 규격자료의 이용 현황을 조사한 것이다. 이용자들의 업무(연구) 분야별 이용 규격의 Section과 이용된 규격의 제(개)정년도, 이용경험과 업무(연구)단계에 따른 이용 패턴을 조사 분석하였다. 또한 국내에서 이용자들이 실제로 많이 이용한 규격자료의 이용 기관과 이용 가능한 기관에 대한 인식도를 조사하였다. 한국표준협회와 한국표준과학연구원이 실제로 많이 이용된 기관으로 조사되었으며 이들 기관들에 대한 인식도 또한 높은 것으로 나타났다.
써픽스 배열은 정렬된 모든 써픽스들의 인덱스를 저장한 자료구조이며, 긴 문자열에서 임의의 패턴을 효율적으로 검색을 할 수 있는 자료구조이다. 비슷한 자료구조인 써픽스 트리에 비해 적은 공간을 사용하기 때문에 대용량의 텍스트에 대한 처리에 더 적합하다. 본 논문에서는 써픽스 배열을 빠르게 구축하는 방법을 제안하고, 써픽스 배열 구축 알고리즘들 중에서 빠르다고 알려진 Larsson and Sadakane 알고리즘, 대표적인 선형 시간 알고리즘인 Karkkainen and Sanders 알고리즘 및 최근에 발표된 고정길이 문자집합에 효율적인 Kim et al. 알고리즘과 성능을 비교한다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 알고리즘이 전반적으로 빠르게 써픽스 배열을 구축하였다.
수자원공학에서 일강수량 모의기법은 다양한 목적으로 활용되고 있지만, 일반적으로 홍수와 가뭄의 영향을 고려할 수 있는 수공구조물의 위험도 및 신뢰성 평가 및 수자원 계획을 수립하기 위한 입력 자료생성을 목적으로 활용된다. 유역 단위의 분석시 단일 지점에 대한 강수 모의 기법을 적용할 경우 각각의 지점에서 관측된 강수 자료의 시계열 및 통계치 특성이 효과적으로 재현되지만 공간적으로 발생하는 즉, 지점 간의 종속관계를 재현하지 못하는 문제가 발생한다. 이러한 이유로 공간적인 전이 특성이 있는 가뭄 분석 및 유역내 유출량의 공간적 변동 특성 분석에 단일지점별 모의 결과를 이용할 경우 관측 자료와 상반된 공간적 변동성으로 인하여 잘못된 가뭄 및 유출 분석 결과가 도출되는 문제점이 있다. 따라서, 실제적으로 발생하는 강수 특성을 반영한 유역 단위의 홍수 및 가뭄 등의 수문 분석을 위해서는 지점간의 종속성을 반영할 수 있는 다지점 강수 모의 모형의 적용이 필수적이다. 본 연구에서는 다지점 모의에 있어서, Wilks 모형의 지점별 시변동 특성과 공간상관성 재현 능력, HMM 모형이 갖는 강수 사상별로 분포된 양적 분포 패턴 재현 능력을 복합적으로 나타낼 수 있는 새로운 다지점 일강수량 모의 모형인 기계학습 기반 범주화 기법을 이용한 다지점 일강수량 모의 모형(ML-MRS)을 개발하였다. 또한, 지점별 강수량에 적용되는 확률분포모형은 Gamma 분포로 구성된 혼합모형을 적용하여 단일 확률 분포 모형의 자료 적합 문제를 개선하였다. 모의를 통한 일강수량 시계열 자료는 일 강수자료의 통계량을 효과적으로 모의하였으며, 다지점 모형의 모의 결과를 적용한 가뭄 모의 결과 관측 자료에서 나타나는 공간적 패턴이 재현되었다. 본 모형은 시 공간적 사상을 효과적으로 재현함으로서 지역의 변동특성을 반영한 가뭄, 홍수, 기상 현상 분석 등 활용도가 매우 높을 것으로 판단된다.
오늘날 웹을 이용하는 사용자들의 웹 검색 형태를 저장한 웹 로그 데이터들은 데이터 마이닝을 위한 중요한 자료가 되고 있다. 이들 웹 로그들로부터 사용자의 현재 행동을 기반으로 사용자가 다음에 요청할 요구를 예측할 수 있는 예측 모델을 만들 수 있다. 하지만 이들 웹 로그들은 크기가 매우 크고 분석하기가 어렵다. 이런 문제를 해결하기 위해 이미 않은 방법이 제안되었다. 그 중에서 효과적으로 예측할 수 있도록 제안된 순차적 분류 기반에 연관법칙을 적용한 예측 기법이 있다. 본 논문에서는 전방향 참조 경로 탐사 패턴 알고리즘을 적용하여 연관규칙에 기반 한 웹 문서 예측 기법을 향상시키는 모델을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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