본 연구에서는 무주 남대천을 대상으로 재귀호출 알고리듬을 이용하여 제방 파제시 홍수위별 홍수전파 특성을 분석하였다. 먼저 벙구보와 차산보를 파제 지점으로 설정하여 재귀호출 알고리듬에 의한 홍수위별 홍수전파 차수를 분석하였으며, 홍수전파 차수별 격자수와 누계 침수면적을 계산하였다. 또한 홍수전파 차수와 DEM 격자크기를 기준으로 홍수위별로 홍수가 전파되는 시간을 계산하였다. 재귀호출 알고리듬에 의한 홍수전파 차수의 분포특성을 통해 홍수 전파 과정을 파악할 수 있었으며, 홍수전파 차수별 누계 침수면적 그래프의 기울기 패턴을 통해 홍수에 취약한 지역을 선정함으로써 수재해 업무에 기초자료로 제공할 수 있었다. 또한 홍수위별로 홍수전파 시간을 계산함으로써 홍수시 주민들의 대피경로 및 대피시간과 같은 계획을 수립하는데 매우 효과적인 정보를 제공해 줄 수 있을 것으로 판단된다.
MPEG-4동화상은 계층적인 형태로 구조화되는 여러 개의 미디어 객체로 구성되며, 각각의 미디어 객체는 기본 스트림의 형태로 클라이언트에게 제공된다. 클라이언트 재생기는 장면 그래프라는 메타정보를 이용하여 기본 스트림들을 구성함으로서 동화상을 상영한다. BIFS 와 OD 기본 스트림이 메타정보를 전달하는데 이용된다. 우리는 동적으로 생성된 BIFS 와 OD 스트림을 사용함으로서 기존의 파일서비스와는 차별화 된 서비스를 제공할 수 있다. 예를 들면, 이미 제작된 동화상의 아래 부분에 날씨나 주식정보를 삽입할 수 있다. 본 논문에서는 동적 서비스 프레임워크와 동적서버를 제안한다. 동적서비스 프레임 워크는 외부의 데 이터베이스로부터 제공되는 정보에 기반 하여 BIFS와 OD 스트림 을 동적으로 생성하기 위 한 객체지향 프레임 워크이며, 동적서버는 서버를 관리하기 위한 그래픽 사용자 인터페이스와 동적서비스를 등록하는 인터페이스를 제공한다 이 프레임워크하에서 동적서비스는 파일서비스와 동일한 인터페이스를 가지므로 클라이언트와 다른 서비스에게 기존의 파일서비스와 동일하게 보여진다.
The objective of this study was to evaluate the applicability of a HSPF (Hydrological Simulation Program-Fortran) model for runoff estimation in the Namgang dam watershed. Spatial data, such as watershed, stream, land use, and a digital elevation map, were used as input for the HSPF model, which was calibrated and validated using observed runoff data from 2004 to 2015 for three stations (Sancheong, Shinan, Changchon) in the study watershed. Parameters for runoff calibration were selected based on the user's manual and references, and parameter calibration was done by trial and error. The $R^2$ (determination coefficient), RMSE (root-mean-square error), NSE (Nash-Sutcliffe efficiency coefficient), and RMAE (relative mean absolute error) were used to evaluate the model's performance. Calibration and validation results showed that annual mean runoff was within a ${\pm}5%$ error in Sancheong and Shinan, whereas there was a14% error in Changchon. The model performance criteria for calibration and validation showed that $R^2$ ranged from 0.80 to 0.92, RMSE was 2.33 to 2.39 mm/day, NSE was 0.71 to 0.85, and RMAE was 0.37 to 0.57 mm/day for daily runoff. Visual inspection showed that the simulated daily flow, monthly flow, and flow exceedance graph agreed well with observations for the Sancheong and Shinan stations, whereas the simulated flow was higher than observed at the Changchon station.
2010년에 개봉하여 전 세계적으로 큰 성공을 거둔 3D애니메이션<토이스토리3>의 등장인물들은 영웅과 악당, 공주, 조력자처럼 누구나 이해하기 쉬운 단순하고 전형적인 역할로 분류될 수 있다. 그러나 각 캐릭터가 맡은 극중의 역할이 최종적으로 관객들에게 인지될 때까지의 과정은 매우 다채롭고 정교하게 구현되어 있어 관객들의 호기심을 효과적으로 지속시킨다. <토이스토리3>캐릭터들의 다양한 역할변화의 흐름은 '조명디자인의 시각적 리듬'을 통해 표현되는데 디지털 칼라스크립트 단계에서 그 같은 리듬을 가장 명확하게 확인해 볼 수 있다. 연구자는 주요캐릭터의 역할변화를 관객들이 어떻게 인지하는지 파악하기 위해 프롭의 민담캐릭터 분석이론을 바탕으로 작품 속의 캐릭터 역할변화를 분석해보고 캐릭터별로 유추, 의혹, 수행, 강화로 이어지는 핵심적 장면을 선별하였다. 각 캐릭터의 4개의 핵심장면이 보여주는 조명디자인의 시각적 차이를 그래프로 표현하고 분석한 결과 한명의 캐릭터가 가지는 변화는 순차적으로 리드미컬한 시각적 대조를 이루고 있었고 추가로 각각 독립된 캐릭터들의 리듬도 마치 다성 음악의 성부처럼 서로 시각적 대조와 조화를 이룬다는 것도 알게 되었다. 연구자는 이를 '캐릭터변화의 시각적 대위법'이라 칭하고 장편애니메이션<토이스토리3>속의 캐릭터연출에는 2중의 시각적 대위법이 숨겨져 있다는 결론을 도출한다. 더불어 이 같은 구성적 미학을 적극적으로 활용한 장편애니메이션 제작을 제안한다.
본 논문은 하나의 움직이는 카메라와 수시로 바뀌는 배경을 가진 환경 하에서 파라미터를 사용하지 않는 외곽선을 사용한 움직이는 물체의 외곽을 추적하고, 추적된 물체의 외곽을 다른 장면에서 가져온 배경으로 대체하여 추적물체를 제거하는 기법을 제안한다. 먼저 캐니 에지 이미지(map)를 수정하여 만들어 내고, 이들 에지들의 강도에 대한 정보를 LOD (Level-of-Detail)로 만든 결과 LOD 캐니 에지 이미지(map)을 생성한다. 이들 LOD 캐니 에지 이미지 화소에 대해 그래프를 사용한 경로 설정 방법을 사용한다. 이 작업으로 결정되는 외곽선을 이용하여 추적대상이 되는 물체를 다른 이미지에서부터 얻은 배경이미지로 대체함으로써 제거한다. 우리의 물체 추적을 위한 방법은 LOD 수정된 캐니에지 이미지를 위주로 이루어진다. 추가 에지 정보를 얻기 위해 LOD 계층에 따라서 자세한 외곽선 정보를 얻는다. 우리의 경로 설정 방법은 보다 강한 이미지 차에서 만들어진 에지 화소를 선호하는 것이다. 이 방법은 이전 외곽선 정보를 최소한으로 참고하기 때문에, 이전 외곽선 정보를 새로운 외곽선을 생성하는데 있어서 가중치를 사용 이전 외곽선을 포함시키는 방법에 비해 탁월하다. 외곽선 추적 후 추적 물체를 배경으로 대체하는데, 첫 이미지 배경은 이후에 나타나는 이미지로부터 추적 물체에 대해 가려진 배경정보를 가져오는 카메라 운동법이라 부르는 방법에 의하여 계산되어진다. 첫 프레임을 위한 배경 계산이 완료되면, 다음 이미지의 배경 계산은 첫 프레임의 배경에 의존한다. 본 논문에서 제시된 방법을 사용할 경우, 추적 물체의 형상 변화가 극심하지 않고, 카메라의 움직임이 매우 빠르지 않을 경우 성공적으로 추적할 수 있었다.
현재 우리는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, 이하 SNS) 상에서 수많은 데이터를 만들어 내고 있다. 특히, 모바일 기기와 SNS의 결합은 과거와는 비교할 수 없는 대량의 데이터를 생성하면서 사회적으로도 큰 영향을 미치고 있다. 이렇게 방대한 SNS 데이터 안에서 사람들이 많이 이야기하는 이슈를 찾아낼 수 있다면 이 정보는 사회 전반에 걸쳐 새로운 가치 창출을 위한 중요한 원천으로 활용될 수 있다. 본 연구는 이러한 SNS 빅데이터 분석에 대한 요구에 부응하기 위해, 트위터 데이터를 활용하여 트위터 상에서 어떤 이슈가 있었는지 추출하고 이를 웹 상에서 시각화 하는 트위터이슈 트래킹 시스템 TITS(Twitter Issue Tracking System)를 설계하고 구축 하였다. TITS는 1) 일별 순위에 따른 토픽 키워드 집합 제공 2) 토픽의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화 3) 토픽으로서의 중요도를 점수와 빈도수에 따라 Treemap으로 제공 4) 키워드 검색을 통한 키워드의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화의 기능을 갖는다. 본 연구는 SNS 상에서 실시간으로 발생하는 빅데이터를 Open Source인 Hadoop과 MongoDB를 활용하여 분석하였고, 이는 빅데이터의 실시간 처리가 점점 중요해지고 있는 현재 매우 주요한 방법론을 제시한다. 둘째, 문헌정보학 분야뿐만 아니라 다양한 연구 영역에서 사용하고 있는 토픽 모델링 기법을 실제 트위터 데이터에 적용하여 스토리텔링과 시계열 분석 측면에서 유용성을 확인할 수 있었다. 셋째, 연구 실험을 바탕으로 시각화와 웹 시스템 구축을 통해 실제 사용 가능한 시스템으로 구현하였다. 이를 통해 소셜미디어에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝하여 데이터 분석을 통한 의미 있는 정보를 제공하는 실제적인 방법을 제시할 수 있었다는 점에서 주요한 의의를 갖는다. 본 연구는 JSON(JavaScript Object Notation) 파일 포맷의 1억 5천만개 가량의 2013년 3월 한국어 트위터 데이터를 실험 대상으로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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