새로운 개념과 알고리즘으로 완성된 지표 변수 데이터베이스인 Ecoclimap-1이 전 지구 영역에 대해 1km의 해상도로 제공 된 바 있다. 이것은 기상과 기후의 모델에서 토양과 식물과 대기 사이의 이동을 정량적으로 표현하기 위해 고안 되었으며, Ecoclimap-1 데이터베이스를 구성하는 지표변수 자료들은 토지피복지도와 기후지도를 중첩하여 얻어진 생태기후 지도를 기본 주제도로 사용하여 각 클래스에 대한 값(per-class)로 제공된다. 생태기후지도의 제작은 일반적으로 사용하는 토지피복분류가 나타내지 못하는 동질 피복 내 생장 주기의 변동성을 고려하기 위한 것이다. 그러나 이렇게 중첩하여 얻은 주제를 사용하더라도 역시 같은 class내부의 식생 생장 주기의 변동성은 여전히 높게 나타나는 경향을 보였다. 본 연구에서는 이러한 단점을 보완하기 위하여 새로운 방법으로, SPOT/VEGETATION S10 NDVI 자료를 이용하여 토지피복지도와 기후지도의 단순 중첩이 아닌 동일 토지피복 클래스 내의 sub-clustering을 통하여 보다 동질의 하위 집단으로 분류한다. 본 연구는 Ecoclimap-2 project의 전 지구 데이터 베이스 구축의 일환으로 동북 아시아 지역의 생태기후지도 제작을 수행하였다. 사용된 토지피복지도는 University of Maryland Global Land Cover Database를 사용하였고 기후지도는 각 토지피복 클래스의 sub-clustering시 초기 군집의 수를 결정하기 위한 보조 자료로 사용하였다. 1999년부터 2004년 총 6년 동안의 NDVI 10-day 자료를 이용하였고 한 UMD토지피복 class내에 존재하는 모든 화소의 시 공간 긴밀도를 분석하여 비슷한 NDVI 정보를 가지는 화소들을 통합하였다. 이러한 과정을 통해 동북아시아를 총 29개의 ecosystem으로 정의 하였다. 이러한 ecosystem map은 앞으로의 기후 모델 연구에 있어 중요한 기본 주제도로 유용할 것으로 보이며 또한 생태계모델, 기상모델의 중요한 input 자료로서 쓰여 질 것으로 사료 된다.
본 연구는 미집행 도시계획시설의 체계적이고 효율적인 관리를 위한 방안을 마련하기 위하여 지리정보시스템(GIS)을 이용한 미집행 도시계획시설의 분류를 위한 분석을 수행하고, 분류된 미집행 도시계획시설의 공간정보를 데이터베이스화하여 지속적인 관리와 운영을 위한 국토정보를 구축하는 방안을 모색하는데 목적이 있다. 이를 위해 밀양시를 대상으로 도시관리계획 현황, 한국토지정보시스템(KLIS)의 주제도와 지적도, 위성사진 등의 자료를 수집하고, 주제도의 도시계획시설 레이어와 위성사진, 지적도의 연속지적 레이어와 분류·가공된 소유자 속성정보를 결합하여 도시계획 시설의 집행 및 미집행에 대한 정성적인 분석을 수행하였다. 분석 결과 미집행된 시설은 위성사진상 현황도로 또는 조성된 시설이 없고, 사유지가 대부분으로서 미집행 시설로 도출하였다. 또한, 현황도로가 개설되어 있으나, 사유지가 일부 포함된 시설은 일반공중의 교통에 공용함으로써 지자체가 사실상 지배주체로서 인정되어 집행된 시설로 도출하였다. 도출된 미집행 도시계획시설은 도형데이터의 레이어로 구분하고, 미집행 관련 속성데이터를 구성함으로써 미집행 현황과 통계적 내용을 신속하고 정확하게 파악 가능하였다. 본 연구에서는 미집행 도시계획시설의 과학적이고 합리적인 분석과 신뢰성 있는 공간정보 구축을 위해 GIS 기법을 도입한 분석 방안을 제시하였고, 기운영중인 시스템과의 연계 및 정보의 이용을 위한 데이터베이스 구축 방안을 제안하고자 하였다.
도로표지 안내지명은 운전자의 경로안내를 목적으로 도로표지에 사용되는 행정구역명, 시설물명, 도로명 등을 말하며, 도로표지 간의 연계성 확보를 위하여 안내지명의 선정방법과 공간적 영향권에 대한 기준 설정이 매우 중요하다. 하지만 도시부 주요시설물에 대한 도로표지 안내지명의 공간적 영향권 기준이 제대로 설정되어 있지 않아 주요 시설물의 신규건립 또는 이전으로 인한 해당 주변 도로표지들의 신규 설치 및 안내지명 정비 범위를 정하기가 어려운 실정이다. 또한 정부 3.0의 빅데이터 활용이라는 측면에서도 현재 운영 중인 도로표지관리시스템 데이터베이스의 적극적인 활용이 필요한 시점이다. 따라서 본 연구에서는 도시 규모에 따른 도로표지 안내지명의 공간적 영향권 기준을 설정하기 위하여 기존의 통상적인 설문조사 방법이 아닌 도로표지관리시스템 데이터베이스 기반의 공간적 영향권 기준 설정 방법론을 제안하였다. 도로표지 안내지명의 이용 빈도가 가장 높은 "시청"이라는 주요시설물을 이용하여 전국 84개 도시를 대상으로 해당 안내지명의 공간적 영향권 기준을 제시하였다.
본 연구는 GIS를 이용하여 부산시 물류관련 기반시설 데이터베이스를 구축하여 각 시설들의 현황을 분석하였다. 도시물류체계는 도시 혹은 지역간의 물류흐름과 도시 내 물류흐름을 통괄하는 개념으로 동북아물류 비지니스 중심도시를 실현하기 위해서는 부산시에서 발생하는 물류기반시설 현황을 분석하고 이를 토대로 도시물류시설에 대한 시설확충이나 제도개선 등의 종합적인 계획의 수립이 필요하다. 본 연구에서는 GIS를 이용하여 물류체계에 필요한 수송계획과 경로선택 등에 필수적으로 사용되는 물류관련기반시설의 데이터베이스를 구축하여 체계적인 물류시설정비를 위한 기초자료로 활용할 수 있도록 하였다. GIS를 기반으로 하여 구축되어진 도시물류기반시설DB는 항만시설을 포함하여 주, 보조간선도로망, 철도노선, 화물통행제한구역, 가변차로, 승용차속도제한지역, 지하철 노선망, 공항시설, 터미널시설, 시경계 유출입지역, 창고시설, 도심상업시설, 기타 사회기반시설에 관한 DB이다. 부산시의 도시물류시설현황을 정리한 결과, 부산시의 간선교통망은 도로,철도 연안수송,국제수송시설로 나뉘며, 육상운송중심의 물류체계로 복합운송체계가 미흡한 것으로 나타났다. 구축되어진 도시물류기반시설DB는 도시물류기본계획 수립 및 도시기본계획 수립 시에 기초자료로서 활용가능하리라 사료된다.
본 연구는 상습적으로 도시침수 피해를 입은 지역을 대상으로 도시 홍수 예 경보를 위한 강우 시나리오별 사전 침수면적 데이터베이스를 구축하고 강우강도에 따른 침수예상도를 작성하여 기상청 최대강우량 예보와 함께 홍수위험지역을 사전에 예보할 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 데이터베이스 구축을 위하여 1D-2D 모형 구축을 실시하고 실제호우사상에 대한 검증을 완료한 다음 시나리오별 해석을 실시하였다. 2010년 9월 21일에 대상유역에 내린 강우사상에 대한 2D 해석결과를 NDMS 자료와 비교 분석 하였다. NDMS 신고지점은 총 118지점에서 신고가 되었으며, 2D 침수해석 결과 82개 지점이 계산결과에 포함되었다. NDMS 신고 지점과 2D 침수해석 결과에 대하여 적합도를 계산한 결과 69.5%의 적합도로 분석되었다. 사전 침수 데이터베이스를 이용하여 침수예상도를 작성하였으며, 70mm의 침수예상도의 경우 NDMS 신고 지점과 70.3%의 적합도를 가졌으며, 80mm의 침수예상도의 경우 72.0%의 적합도를 가지는 것으로 분석되었다. 구축된 사전 침수면적 데이터베이스를 이용하여 기상예보와 함께 침수예상도 정보를 함께 제시할 수 있으며 침수 예 경보 시 선행시간을 확보할 수 있다.
터널굴착으로 발생되는 지반침하는 지상구조물의 변형을 유발할 수도 있으므로 터널굴착 전에 지상구조물의 안전성 평가가 요구된다. 이러한 변형에 대한 구조물의 안전성을 평가하기 위하여 본 연구에서는 터널현장의 지반침하를 예측하고, 이를 기반으로 지상구조물의 안정성 평가를 수행하는 전문가 시스템 NESASS(Neural Network Expert System for Adjacent Structure Safety analysis)를 개발하였다. NESASS는 인공신경망을 이용, 터널현장의 지반침하 계측자료로 작성된 데이터베이스 자료를 학습자료로 하여 학습을 수행하고, 이를 기반으로 터널현장의 지반침하 트라프를 추론한다. 또한 일반구조물의 안전성을 평가하는데 이용되고 있는 인자, 즉 각변형(angular distortion)과 처징비 (deflection ratio) 등을 이용하여 지상건물의 안전성을 평가함과 아울러 Dulacska의 균열평가 모델 을 이용하여 건물의 균열양상을 예측한다. 본 연구에서는 서울지하철 현장을 대상으로 113개 계측측선의 지반침하 계측자료를 수집 정리하고 지반침하의 주 영향인자들을 선정하여. 이들을 데이터베이스화하였다. 그리고 인공신경망 구조에 관련된 매개변수 연구를 수행하여 구축된 데이터베이스에 대한 최적 인공신경망 모델을 선정하였다. 또한 현장자료와의 비교를 통하여 NESASS의 지반침하 예측능력을 조사하고, 현장자료를 이용하여 지상구조물에 대한 안전성 평가의 신뢰성을 평가함으로써 NESASS의 실무 적용성을 확인 하였다.
본 연구에서는 다단계 하중 Falling Weight Deflectometer를 사용하여 도로기초의 상태를 평가하는 방법을 제시하였다. 응력의존 재료모델을 포함한 동적 유한요소법을 활용하여 가상의 처짐과 응력/변형률 데이터베이스를 구축하였다. 이러한 가상의 데이터베이스를 바탕으로 표면처짐 및 보조기층 또는 노상의 중요한 위치에서 발생하는 응력/변형률과의 관계를 제시하였다. 미국의 LTPP와 노스캐롤라이나 주도로국에서 실시한 FWD 처짐값, 동적관입시험 결과, 그리고 반복하중 탄성계수시험을 활용하여 평가방법을 개발하였다. 특히 본 연구는 FWD 하중크기가 상태평가 방법에 미치는 영향에 대하여 연구의 초점을 맞추었다. 연구결과, 구조적으로 수정된 보조기층 손상지수와 보조기층 곡률지수가 각각 보조기층과 노상토의 강성도 특성을 예측할 수 있는 좋은 인자들로 판단되었다. 66.7kN 또는 그 보다 작은 하중은 예측의 정밀도를 높이는데 부족하였다. 도로기초의 비선형 거동에 대한 연구결과, 다단계 하중으로부터 발생하는 처짐비는 도로기초 재료의 종류와 상태를 판단할 수 있었다.
국내외에서 육성된 배 품종 및 유전자원에 대한 DNA 프로파일 데이터 베이스를 구축하여 유전적 연관성을 조사하고자 수행하였다. 배 동양 및 서양배 8품종을 387개의 microsatellite 마커를 이용하여 대립유전자의 패턴이 우수하면서 다형성 정도가 높은 11개를 선발하였다. 이들 마커와 배 품종 및 유전자원 72점에 대해 분석한 결과, 133개의 대립유전자가 검출되었으며, 분자 마커에 따라 4 22개까지 다양한 대립유전자의 분포 양상을 나타냈다. PIC 값은 0.557 - 0.879 사이에 분포하였으며 평균 0.743으로 높게 나타났다. Microsatellite 마커에 의해 나타난 대립유전자를 근거로 계통도를 작성하였을 때 72품종 및 유전자원의 유전적 유사도는 0.02 1.00까지 넓은 범위에 속하였고, 배나무의 식물분류학적 특성 및 품종 육성 계보에 따라 4개 대그룹으로 크게 나누어졌다. 대부분의 품종이 11개의 microsatellite 마커의 유전자형에 따라 식별이 가능하였다. 본 연구에서 microsatellite 마커에 기반한 배 품종 및 유전자원의 데이터베이스는 품종보호 출원품종의 구별성, 균일성, 안정성을 재확인하는데 매우 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
지난 10년간 인터넷과 컴퓨팅 기술의 발전, 모바일 기기와 센서들의 진화, 페이스북이나 트위터와 같은 소셜 네트워크의 출현 등으로 정보량은 급속도로 늘어나고 있다. 대용량의 데이터와 이로 인해 파생되는 방대한 정보는 그것을 얻고자 하는 사람들에게 한계를 느끼게 한다. 따라서 방대한 정보 속에서 의미있는 지식을 추출하기 위한 시스템 기반의 연구가 활발히 시도되고 있다. 이로 인해 지식 추출 시스템의 중요성이 날로 강조되고 있지만, 정확성과 효율성 측면에서 여전히 많은 과제가 있다. 지식 추출 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는 시스템을 평가하기 위한 테스트 컬렉션이 중요하다. 본 논문에서는 기술 지식의 자동 추출을 위해 개발된 시스템을 평가하기 위한 테스트 컬렉션을 소개한다. KEEC/KREC(KISTI Entity Extraction Collection/KISTI Relation Extraction Collection)라 명명된 테스트 컬렉션에 대한 구축 절차 및 기준과 구축된 테스트 컬렉션의 특징을 제시한다. 특히 테스트 컬렉션의 주요한 평가 기준이 되는 정확도를 높이기 위해 태깅 지원 도구를 활용한 전문가 태깅 방식을 사용하는 것이 주요 특징이다. 태깅 지원 도구를 활용한 전문가 태깅은 시스템에 의한 자동 태깅 도구들 또는 사람이 태깅을 하되, 지원 도구 없이 태깅하는 방법보다 태깅의 정확도를 높여준다. 구축된 KEEC/KREC은 실제로 과학기술 문헌에 존재하는 PLOT(Person, Location, Organization, Technology) 간 연관관계 추출 성능 평가를 위해서 사용되었고, 의미있는 연구결과를 도출하는데 기여하였다.
주기억장치 데이터베이스 시스템(MMDBMS)은 디스크가 아닌 주기억장치를 주요 저장 매체로 사용하므로, 고성능이 요구되는 데이터베이스 응용을 효과적으로 지원한다. 최근, 인터넷을 중심으로 고속 데이터 처리와 함께, 보다 향상된 데이터 표현력과 보다 엄격한 데이터 일관성 보장에 대한 요구가 증대되고 있다. MMDBMS에서는 모든 데이터가 주기억장치에 상주하기 때문에, 성능에 대한 오버헤드 없이 그러한 요구를 만족시킬 수 있는 방법을 제공할 수 있다. 이들은 구체적으로 데이터를 처리하기 위한 연산과 참조 무결성과 같은 제약들로 이루어진다. 이들로 구성된 데이터 모델은 MMDBMS에서 데이터베이스의 표현력을 측정하는 중요한 컴포넌트이다. 본 논문에서는 통신 서비스의 제공에 필요한 요구들과 이를 지원하는 데이터 모델에 대해 설명한다. 다루는 주요 이슈들은 1) 포인터를 사용한 테이블간의 관계성 정의, 2) 관계성에 의한 데이터들의 항해, 3) 포인터 연산에 대한 참조 무결성 지원, 4) 죠인시 균일한 처리 시간 보장, 5) 객체지향 특성 지원, 6) 다중 테이블간 인덱스의 공유 등이다. 본 논문에서는 복잡한 응용 환경에서 이러한 이슈들을 지원할 수 있도록 설계한 데이터 모델에 대해 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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