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소방서 실내공간의 화학적 유해인자 2차노출과 실내공기질 특성 (Characterization of Secondary Exposure to Chemicals and Indoor Air Quality in Fire Station)

  • 김수진;함승헌;전정석;김원
    • 한국화재소방학회논문지
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    • 제33권4호
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    • pp.140-151
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    • 2019
  • 본 연구에서는 소방관들이 화재현장에서 복귀 후 소방청사 내에서 2차적으로 노출된 화학적 유해물질의 실내공기질을 평가하였다. 서울시에 소재한 4개 소방서를 선정하였고, 그 중 2개 소방서는 실제 화재현장에서 소방활동 종료 귀소 후에, 다른 2개 소방서는 대조군으로 설정하여 출동과 상관없이 평소 수준의 실내공기질을 측정하였다. 소방안전지도 전산시스템을 이용하여 서울시에서 발생하는 모든 화재사고에 대하여 24시간 모니터링을 실시하였고 중급규모 이상의 사고에서 실험군이 출동하게 되는 경우 귀소 후 바로 실내공기질을 측정하였다. 11개 유해물질 항목(미세먼지, 포름알데히드, 휘발성유기화합물, PAH, VCM, 산류, 석면, CO, CO2, NO2, O3)을 공정시험법에 따라 측정하였다. 유해물질 11종 중 3종이 국내·외 기준을 초과하였고 1종은 국외기준에 육박하는 것으로 확인되었다. 특히 총휘발성 유기화합물, 이산화탄소, 황산은 각 2.5배, 2.2배, 1.1배가 환경부 및 고용노동부 기준보다 높았다. 또한, 포름알데히드와 황산의 경우, 실험군보다 대조군에서 더 높게 측정되었다. 본 연구결과는 서울특별시 소방청사 내 실내공기질 개선 정책에 활용될 수 있을 것이다.

변화의 정량화 방법에 관한 고찰 : 픽셀값 대 분류항목별 (A Discussion of the Two Alternative Methods for Quantifying Changes : by Pixel Values Versus by Thematic Categories)

  • 정성학
    • 대한공간정보학회지
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    • 제1권1호
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    • pp.193-201
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    • 1993
  • 여러 분야에 있어서 원격탐사의 탐지 및 모니터링 기능과 지리정보시스템의 이성적 접근 및 분석기능을 접목함으로써 이에 의한 많은 효과를 얻고 있다. 원격탐사기술 및 지리정보시스템을 접목하는 데에 있어서 핵심적인 응용분야로는 변화를 분석하는 것이 있다. 이러한 변화가 그 자체로 관심의 대상이 되거나, 또는 이로 말미암아 우리는 (지도를 개정하는 등의) 행동을 취하게 되기 때문에 원격탐사는 변화를 탐지하는 데에 있어서 훌륭한 도구가 된다. 지리정보시스템 또한 변화의 과정을 정량화 하는 최상의 분석도구가 될 수 있다. 이러한 변화를 정량화 하는 데에는 두 가지 방법이 있다. 개념적으로 간단한 방법으로는 각 이미지의 적셀 값을 비판하는 것이 있다. 이 방법은 실질적인 반면 (적용이) 단순하여 복잡한 (자연) 환경에서의 다양한 변화를 분석할 수는 없다. 이에 대한 또 다른 방법으로는 기호변화탐지가 있다. 분석자는 먼저 판별하고자 하는 중요한 분류항목들을 결정한다 이 방법은 토지리용 및 피복도가 정확하게 구분이 된 다음에야 효과적일 수가 있다. 디지탈 변화탐지를 수행하고자 하는 사람은 조사대상지역의 환경, 데이타 세트의 질 그리고 변화탐지 알고리즘 등에 대해서 잘 알고 있어야 한다. 또한, 특정지역 및 (추진하고자하는) 과제에 적합한 변화탐지 알고리즘을 파악하는 작업을 수행해야 한다.

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스마트 의류의 기술동향: 특허정보분석을 중심으로 (Technology Trend of Smart Clothing: Based on Patent Information Analysis)

  • 유영복;최계연;박보야나;정의섭
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제13권4호
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    • pp.440-451
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    • 2013
  • 과학기술의 발전 분야의 발전 동향을 신속히 파악하기 위해 기술로드맵을 효율적으로 작성할 필요성이 제기되었다. 이를 위해 논문이나 특허를 이용한 계량정보적 접근이 많이 시도되고 있다. 하지만 의류학에서 이러한 계량정보분석은 거의 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 연구는 스마트 의류에 대한 특허정보를 이용한 실증적 정보분석을 통해 스마트 의류의 최근 기술동향 및 향후 기술개발방향을 살펴보았다. 또한 기존의 기술동향 지수와 특허 패밀리로 표시되는 시장확보 지수를 활용하여 국가별, 핵심 분야별 기술개발력과 시장확보력에 대한 분석을 시도하였다. 분석 결과, 스마트 의류의 전체적인 기술개발은 2000년 이후 지속적으로 증가 추세를 나타냈으며, 포트폴리오 분석 결과, 매년 특허건수와 출원인 수가 지속적으로 증가하고 있는 것으로 파악되어 스마트 의류 관련 기술은 현재 발전단계에 있는 것으로 분석되었다. 또한 특허점유율과 시장확보지수를 비교한 결과 전자/정보통신 기술분야가 가장 높게 나타나 상대적으로 선기술 확보 경쟁과 시장 확대 경쟁이 큰 분야로 판단된다. 본 연구에서 제시한 시장확보 지수를 포함한 기술의 경제적 가치 분석 방법은 핵심 기술의 현 위치와 향후 발전 방향을 파악하기 위한 프로세스에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

인왕산(仁王山)의 산림식생단위(山林植生單位)와 경관구조(景觀構造) (Forest Vegetation Units and Landscape Structures of Mt. Inwang in Seoul, Korea)

  • 조현제;조재형;이창석
    • 한국산림과학회지
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    • 제88권3호
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    • pp.342-351
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    • 1999
  • 도시화에 의해 고립된 임지인 인왕산에 발달하고 있는 산림식생이 식물사회학적 방법으로 해석되고 그것의 공간적 분포가 정밀하게 지도화되었다. 정밀식생도상의 patch의 수와 크기를 이용하여 인왕산의 경관구조 특성이 검토되었다. 인왕산지역의 산림식생단위는 10개 군락, 10개군 그리고 8개소군으로 구분되었으며, 경관요소유형은 이차림요소, 유적군락요소, 인공림요소 그리고 도시화지역을 비롯한 기타요소로 구분되었다. 소나무군락과 아까시나무군락이 각각 기질(matrix)을 형성하고 있었으며, 그와 같은 기질내에서 소면적의 일부 이차림, 유적군락 그리고 기타 인공림들이 소규모 patch로 분포하고 있었다. 단위면적당 patch의 수는 이차림요소가 인공림요소보다 많았으며, patch의 크기는 그 반대의 경향이었다. 경관요소유형별 유관속식물의 종풍부성은 patch의 크기와 양의 관련이 있는 것으로 판단되었다. 경관생태학적 검토결과, patch의 분화는 군락수준에서는 인위적 간섭이, 군이나 소군 등 하위군락수준에서는 자연적인 천이과정이 주로 관계하고 있는 것으로 생각되었다.

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격자 기반의 통계정보 표현을 위한 데이터 변환 방법 (A Data Transformation Method for Visualizing the Statistical Information based on the Grid)

  • 김문수;이지영
    • Spatial Information Research
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    • 제23권5호
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    • pp.31-40
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    • 2015
  • 본 논문에서는 다양한 형태로 존재하는 통계정보를 일정한 모양과 크기를 갖는 격자로 표현하기 위해 필요한 데이터 변환 방법론에 대하여 제시한다. 격자는 기존 통계지도 서비스에서 활용하고 있는 통계공간단위인 행정구역과 집계구와 비교하였을 때 모양과 크기가 일정하여 통계정보를 객관적으로 파악할 수 있게 하며, 지도 축척 변화에 유연하게 적용될 수 있는 특징이 있다. 한편, 기존 통계지도 서비스에서는 면 보간법을 활용하여 통계공간단위로 변환하고 있는데, 이것을 다양한 형태로 존재하는 통계정보에 적용시키기 위해서는 추가적인 프로세스가 필요하다. 이에 따라, 본 논문에서는 다양한 형태로 존재하는 통계정보의 격자 변환을 위해 1)지오코딩을 통한 공간데이터로의 변환, 2)공간 관계 정의를 통한 위치정보 변환, 3)데이터 척도를 고려한 속성정보 변환을 수행하는 방법론을 정리하였다. 제시한 방법론은 서울시 A지역의 인구 밀도 통계정보를 격자로 변환하기 위해 적용하였다. 특히, 동일한 통계정보를 표현하는 참조데이터가 서로 다르더라도 유사한 격자 표현이 가능해야 함을 검증하기 위해 공간 자기상관성을 통해 분석하였다. 그 결과, 집계구와 건물을 통해 표현되는 인구 밀도를 각각 격자로 변환하였을 때, 두 데이터 모두 유사한 격자 분포를 표현함을 파악할 수 있었다. 이러한 결과를 통해 본 연구에서 제안하는 방법론은 일관된 결과를 표현할 수 있음을 확인하였다.

순천만 연안의 환경생태현황 및 세계자연유산 등재기준 적용 분석 (Environmental Ecological Status of Suncheon Bay and Its Application to the Criteria of UNESCO World Nature Heritage)

  • 김경원;이경재;한봉호
    • 한국환경생태학회지
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    • 제27권5호
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    • pp.625-641
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    • 2013
  • 본 연구는 순천만 연안의 환경생태현황 및 세계자연유산 등재기준 적용 가능성을 분석하였다. 순천만 연안의 갯벌 형성과정은 세계자연유산 등재기준 VIII에 해당하는 지형발전상의 지질학적 주요과정의 항목에 적용될 수 있다고 판단되었다. 순천만 연안의 경관유형은 갯벌, 논경작지, 밭경작지, 침엽수 자연림, 활엽수 자연림 등 5개의 비오톱 유형을 기반으로 다양한 경관유형이 도출되었다. 순천만 연안의 경관은 산과 강, 들판, 갯벌이 조화롭게 구성되는 경관 특성을 보였다. 순천만 연안의 독특한 경관은 세계자연유산 등재기준 VII 항목 자연미와 미학적 중요성 기준을 적용할 수 있을 것으로 판단되었다. 또한 국제적으로 이동하는 흑두루미와 멸종위기조류 서식지인 순천만은 세계자연유산 등재기준 X의 '멸종위기에 처한 종의 자연서식지'로서 기준 적용이 가능할 것으로 분석되었다. 그러나 순천만 연안의 세계자연유산 등재를 목표로 한다면 국립공원이나 생물권보전지역 등 보호지역 지정이 선행 되어야 할 것으로 판단되었다. 특히 순천만뿐만 아니라 우리나라 서남해안 갯벌을 포함하는 통합적인 보전 및 관리가 선행되어야만 등재기준 충족여부를 평가할 수 있는 것으로 보였다.

AI 및 IoT 기반의 생활 폐기물 모니터링 시스템 구현 (Implementation of Monitoring System of the Living Waste based on Artificial Intelligence and IoT)

  • 김상현;강영훈;윤달환
    • 전기전자학회논문지
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    • 제24권1호
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    • pp.302-310
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    • 2020
  • 본 논문은 인공지능과 IoT 기반의 생활폐기물 모니터링 시스템을 구현하고, 이를 통하여 효율적인 쓰레기 처리와 관리 방안을 제안한다. 제주 지역은 타 지역에 비하여 대체로 정량적 추정과 운영 전략을 수립하는데 장점을 갖추고 있다. 특히, 상주인구 대비 사계절 관광객의 변화를 통하여 쓰레기 량의 변화를 알 수 있음으로써 쓰레기 종량제 연구의 좋은 사례가 되고 있다. 이에 클린하우스 현장에 기존 CCTV를 연동하여 정보를 제공할 수 있는 IoT 장치를 개발하고, 카메라의 쓰레기 영상데이터 셋을 분석하기 위하여 인공지능(AI) 알고리즘을 이용한다. 이를 통하여 쓰레기가 쓰레기통 밖에 잘못 투기되었는지, 쓰레기 처리를 위해 판단된 의사결정에 따라 쓰레기 차량이 수거해야 할지 정보를 전송함으로써 원활한 쓰레기 처리 및 홍보방송을 할 수 있도록 한다. 개발된 IoT 장치는 국가 공인 시험연구기관을 통해 전파적합성 시험과 환경시험을 하고, 다양한 쓰레기 대상을 제안한 인공지능 알고리즘으로 시뮬레이션하여 의사판단용 데이터 구축방법으로 활용하고자 한다.

도시이미지 인지와 선호등위선 개발 - 성남시를 대상으로 - (Developing Cognition and Preference Contours of a City Image - A Case Study of Seongnam City -)

  • 변재상
    • 한국조경학회지
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    • 제38권3호
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    • pp.1-14
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    • 2010
  • 도시 내 일부 부정적인 이미지를 지닌 지역은 도시 전체 이미지에 커다란 악영향을 미쳐 궁극적으로는 전체 도시이미지 향상을 저해하는 요소로 작용할 수 있다. 이러한 지역을 사전에 찾아내기 위하여 도시이미지를 도면화하는 것은 도시 정책 입안자들의 효과적이고 합리적인 정책 및 대응전략 수립에 도움이 될 수 있다. 본 연구는 도시이미지에 대한 시민들의 인지도와 선호도를 기반으로 등위선을 제작하였으며, 이를 중첩하여 관리도면을 도출함으로써 도시이미지 전략을 결과 위주가 아닌, 프로세스 중심으로 변화시키는 초석을 마련하고자 진행되었다. 본 연구를 통해 도출된 결과로서, 첫째, 성남시의 주요 상징물들의 인지도와 선호도를 분석한 결과, 인지도는 지역별로 큰 차이를 보이고 있었으나, 선호도는 비교적 균등한 값의 분포를 보이고 있었다. 둘째, 도시의 이미지 경향을 파악하고 진단하기 위한 인지와 선호등위선은 도시 전체 차원에서, 도시의 전반적인 이미지 경향을 한눈에 쉽게 판단하게 해주는 장점이 있다. 셋째, 인지와 선호등위선을 중첩한 도시이미지 관리도면에서는 4가지 유형으로 도시 권역을 구분할 수 있으며, 이들에 대한 관리방안에 있어서 인지도가 높으나 선호도가 낮은 지역은 특별히 이미지 관리의 우선지역으로 선정하여 도시 전체의 이미지 역량을 집중시킬 필요가 있다. 한편, 이상의 결과 이외에도 인지도가 높은 지역의 경우, 많은 사람들이 방문하거나 유동 인구가 많은 곳으로 판단할 수 있다. 특히, 해당 지역 중 선호도가 높은 지역들은 도시 관리를 위한 조망점 선정에 있어서 유력한 후보군으로 분류할 수 있다. 따라서 본 연구를 통해 도출된 인지와 선호등위선은 향후 도시 관리를 위한 조망점 선정에도 유용하게 사용될 수 있을 것이다. 나아가 도시이미지 선호지역을 중심으로 외부 방문객들이 도시를 탐방하고 관광할 수 있는 도시탐방 네트워크 구성에 활용할 수도 있을 것이다. 이는 도시의 전반적인 이미지 향상에 새로운 활력을 제공해 주는 계기가 될 것이다.

관계형 데이터베이스 구성 요소의 의미 관계를 고려한 RDB to RDF 매핑 시스템 (An RDB to RDF Mapping System Considering Semantic Relations of RDB Components)

  • 성하정;김장원;이석훈;백두권
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제3권1호
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    • pp.19-30
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    • 2014
  • 시맨틱 웹의 확산을 위해 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 온톨로지로 변환하는 연구가 활발히 진행 중이다. 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 온톨로지로 변환하기 위한 연구들은 관계형 데이터베이스의 구성 요소와 RDF 구성 요소를 매핑하는 방식인 RDB to RDF 매핑 모델을 주로 사용한다. 하지만 지금까지 제안된 매핑 모델들은 그 표현방식이 서로 다르며, 이는 사용자의 접근성과 재사용성을 떨어트린다. 이로 인해 표준화된 매핑 언어의 필요성이 대두되었으며, W3C에서는 RDB to RDF 모델의 표준 매핑 언어로서 R2RML을 제안하였다. R2RML은 관계형 데이터베이스 스키마 정보만을 RDF로 변환하는 특징을 가진다. 이와 같은 이유로 관계형 데이터베이스의 테이블 명, 컬럼 명 사이의 관계정보에 대한 온톨로지를 추가할 수 없다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 관계형 데이터베이스 구성 요소의 의미 관계를 고려한 RDB to RDF 매핑 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 R2RML에서 정의한 관계형 데이터베이스의 스키마 정보에 RDFS 속성 정보를 확장하여 매핑 정보를 생성한다. 이러한 매핑 정보는 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 RDFS 속성 정보가 포함된 RDF로 변환시킨다. 이 논문에서는 제안 시스템을 자바 기반의 프로토타입으로 구현하며, 비교 평가를 위해 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 RDF로 변환하는 실험을 수행하고 결과를 D2RQ, RDBToOnto, Morph와 비교한다. 제안 시스템은 다른 연구들에 비해 변환한 온톨로지가 풍부한 의미관계를 표현하며, 데이터 변환 시간에서 가장 우수한 성능을 보인다.

원격탐사 영상의 분류정확도 향상을 위한 인공지능형 시스템의 적용 (An Application of Artificial Intelligence System for Accuracy Improvement in Classification of Remotely Sensed Images)

  • 양인태;한성만;박재국
    • 한국측량학회지
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    • 제20권1호
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    • pp.21-31
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    • 2002
  • 이 연구는 원격탐사 영상의 분류정확도를 향상시키기 위한 방법으로써 신경망 이론과 퍼지집합이론을 각각 적용하였다. 원격탐사 영상은 토지피복도, 식생도, 지질도 등 주제도를 만드는데 많이 이용되고 있다. 원격탐사 영상의 감독분류에 대한 정확도는 트레이닝 지역의 선정, 분류항목의 할당 문제로 인해 많은 차이를 보인다. 일반적인 영상 분류법은 영상 내의 모든 영상소가 균질하다고 가정한다. 그러나, 이러한 가정은 영상내의 수많은 혼합 영상소를 분류해내는 데에는 적합하지 않다. 이러한 문제를 극복하기 위해 퍼지 집합이론을 적용하였으며, 퍼지 집합이론의 멤버쉽을 이용하였다. 퍼지 집합이론은 하나의 영상소를 멤버쉽의 정도에 따라 여러 가지 항목으로 분류할 수 있는 장점이 있다. 그러나, 퍼지분류법과 통계학적인 분류법은 화소값의 분포가 비정규적일 때 좋지 않은 분류 결과를 나타내며 처리 시간이 늦고 많은 컴퓨팅 비용이 드는 단점이 있다. 그 대안적인 방법으로서 신경망분류법을 들 수 있는데, 신경망 분류법은 비모수적 분류법으로서 일반적인 분류기법보다 좀 더 좋은 결과를 나타내고 있고, 한번 트레이닝 되면 빠르게 데이터를 분류할 수 있다.