기존의 GIS(Geographic Information System)는 실세계에 존재하는 지형객체의 속성정보와 공간정보를 취급하는 소프트웨어이다. 이 시스템은 고정된 데이터를 다루기 때문에 시간변이 정보를 저장 관리하여 사용자에게 제공할 수 없으며 제공한다 하더라도 제한적이며 질의 표현과 처리에 많은 어려움을 갖는다. 따라서 이 논문에서는 시간지원 지리정보 시스템을 계층적 접근 방법을 기반으로 기존의 지리정보 시스템이 제공하는 공간에 시간 개념을 확장하여 시간에 따라 변화하는 공간객체의 이력을 지원하는 시공간 통합 데이터 모델을 연구하였다. 즉, 시공간 데이터베이스 구조의 변화에 대한 데이터 구조를 설계하고, 시간변이 공간연산과 이에 따른 시간지원 공간연산자를 제안한다.
지리정보 시스템은 토지와 관련한 속성 데이터와 공간 데이터의 통합 정보를 저장하고 저장된 데이터를 분석할 수 있다. 대부분의 지리정보 시스템은 토지의 현재 정보만을 지원한다. 그러나 토지에 대한 소유권 분쟁이나 토지 정책 수립에 필요한 통계 정보는 현재 정보뿐만 아니라 과거의 이력 정보를 필요로 한다. 따라서, 이 논문에서는 효율적으로 이력 정보를 관리할 수 있는 시공간 연산자를 설계 및 구현하였다. 이 연산자들은 GIS 기반 토지대장/지적도 이력관리 시스템에서 사용된다. 이력 정보는 시공간 연산자의 공간 연산에 의해 발생되며, 구현된 연산자는 이력 정보를 저장하고, 관리할 수 있는 기능을 제공한다.
In this paper, we offer a new technique to discover frequent spatiotemporal patterns from a moving object database. Though the search space for spatiotemporal knowledge is extremely challenging, imposing spatial and timing constraints on moving sequences makes the computation feasible. The proposed technique includes two algorithms, AllMOP and MaxMOP, to find all frequent patterns and maximal patterns, respectively. In addition, to support the service provider in sending information to a user in a push-driven manner, we propose a rule-based location prediction technique to predict the future location of the user. The idea is to employ the algorithm AllMOP to discover the frequent movement patterns in the user's historical movements, from which frequent movement rules are generated. These rules are then used to estimate the future location of the user. The performance is assessed with respect to precision and recall. The proposed techniques could be quite efficiently applied in a location-based service (LBS) system in which diverse types of data are integrated to support a variety of LBSs.
토지정보는 실시간 변화하는 공간상의 정보로써 일반적 현황정보뿐만 아니라 공간적 요소와 시간적 요소가 함께 고려되어야 한다. 이에 본 연구는 기존 연구에서 제시된 다양한 시공간 데이터모델을 파악하여 토지정보에 적합한 시공간모델을 적용하고 구현하였다. 구현한 시공간모델의 주요 특징은 시간측면에서 유효시간과 거래시간이 구분되며 속성측면에서 면적, 소유권 등 관련정보를 포함하였다. 또한 공간적 관점에서 스파게티 자료구조를 가지면서 공간정보 변화시 좌표의 중복관리를 하지 않도록 하여 정보의 중복을 줄였다. 본 연구에서 구현한 시공간 토지정보 모델은 속성, 공간 및 시간에 대한 질의 표현을 가능하게 하였다.
The integrated supply chain of business partners for e-Commerce in cyber space is defined as Logistics Chain if the cooperative activities are logistics-related. Logistics Chain could be managed effectively and efficiently by cooperative technologies of logistics chain execution. In this paper, we propose a routing and scheduling algorithm based on the Tabu search by adding geographical information into existing constraint for pick-up and delivery process to minimize service time and cost in logistics chain. And, we also consider an uncertainty processing for the tracing of moving object to control pick-up and delivery vehicles based on GPS/GIS/ITS. Uncertainty processing is required to minimize amount of telecommunication and database on vehicles tracing. Finally, we describe the Logistics Chain Execution (LCE) system to perform plan and control activities for postal logistics chain. To evaluate practical effects of the routing and scheduling system, we perform a pretest for the performance of the tabu search algorithm. And then we compare our result with the result of the pick-up and delivery routing plan generated manually by postmen.
최근 범지구적으로 증가하는 이상기후에 의해 SOC 시설물 안전이 지속해서 위협받고 있다. 재난대응을 위해서는 대피 경로 제시 등과 같은 신속한 의사결정이 필요하다. 이는 재난 재해 정보 및 SOC 시설물 정보가 융복합된 시공간적 정보가 활용되어야 한다. 이러한 정보는 정부 및 관계 기관에서 분산적으로 수집되고 있다. 따라서 수집된 정보는 통합적 관리가 이루어지지 않고 있다. 신속한 재난대응을 위해서는 분산 수집되고 있는 재난 재해 정보의 통합관리와 SOC 시설물에 대한 안전도와 피해도 등의 정보 생성이 필요하다. 이를 위해 관련 정보를 통합한 재해대응 의사결정 지원을 위한 인벤토리 구축이 필수적이다. 본 연구에서는 신속한 재난대응 의사결정 지원을 위한 인벤토리 관리 연계를 기반으로 인벤토리 통합 관리 시스템 구축 방안을 제시한다. 본 연구를 통해 분산 관리되고 있는 재난 재해 및 SOC 시설물 관련 자료를 수집하여 표준화하고, 수요자의 요구에 맞는 통합 정보를 제공할 수 있다. 향후 제안된 시스템을 통해 선제적 재난 대응을 위한 의사결정 도구로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
하천이 차지하는 면적은 전체 육지 면적의 약 0.5%에 불과하지만, 하천수의 조성은 유역 환경의 생지화학적 변화를 집약적으로 반영하는 지표가 될 수 있다. 하천 탄소의 농도는 수질과 직접적인 관련이 있고, 또한, 하천을 통해 바다로 유출되는 탄소량을 순 생태계 생산량 (NEP)에서 빼주지 않으면 생태계 내 저장될 수 있는 탄소량이 과다 산정될 수 있기 때문에 하천의 탄소 유출량을 정확히 추정하려는 연구가 꾸준히 이뤄지고 있다. 전 세계적으로 하천을 통해 바다로 유출되는 총 탄소량은 약 $0.8{\sim}1.5Pg\;yr^{-1}$, 수체로부터 대기로 빠져나가는 양이 약 $0.62{\sim}2.1Pg\;yr^{-1}$로 추정된다. 우리나라의 하천 탄소에 대한 연구는 주로 수질과 관련된 유기탄소에 집중된 편이며, 농도, ${\delta}^{13}C$, 형광스펙트럼 분석 결과 강수량과 강수 세기 등 시간에 따른 차이와 토지 이용 등 공간적인 차이에 따라 다양한 성상의 탄소가 하천으로 유입되는 것으로 여겨진다. 인간의 토지이용과 기후변화의 영향으로 인한 탄소순환 동태의 변화는 하천의 총 탄소 함량뿐만 아니라 DIC, DOC, POC의 비율에도 변화를 불러오고, 이들과 함께 수체 내에서 이동하는 다양한 유기/무기 오염물질의 양과 분해도에도 영향을 줄 수 있다. 따라서, 기존의 분석 방법에 더해 탄소연대 측정과 초고분해능 질량 분석 등의 방법을 활용하여 하천 탄소의 기원, 변화, 분해 과정을 면밀히 유추하는 연구가 필요하다. 장기적으로, 넓은 유역을 대상으로 얻어진 하천 탄소의 성상별 농도와 일유량 자료는 유역 생태계의 변화를 추적하고, 자연적인 또는 인간에 의한 교란 때문에 일어나는 환경 변화를 예측하는 데 유용하게 쓰일 수 있다. 현재 정부가 운영 중인 수질측정망을 대상으로, 알칼리도를 포함한, 하천 탄소의 성상별 농도가 분석 항목에 추가되고, 일유량 자료와 개별 연구진이 얻은 연구결과를 포함하는 데이터베이스가 구축되어, 이러한 자료가 보다 효율적으로 활용될 수 있기를 바란다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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