• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제12권1호
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• pp.28-36
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• 2010

컴퓨터 환경에서 한 가지 사건으로 상황이 특징 지워지기도 하지만, 일반적 상황 인식은 공간과 시간을 포함하는 다양한 사건들에 의해서 결정되어 진다. 물리적 공간과 상호 작용하는 실시간 센서 네트워크 상황 인식 서비스는 시간적 특성을 포함한다. 상황 인식 서비스 관계 설정 방법으로 실시간 상황 인식을 시공간적으로 취급하는 것이 요구된다. 본 논문은 상황 인식 모델에 시공간적 특성이 포함 되도록 하는 방법을 제안하고, 이를 개선된 Petri-Net을 이용하여 효과를 확인한다. 실시간 센서 네트워크 상황 인식을 위해 기본 Petri-Net, 패턴화된 Petri-Net 및 시공간 Petri-Net 모델 특성을 연구한다. 이 방법을 이용하여 새만금 온도 변화 탐지에 적용예를 보였다. 본 연구를 통해 시공간 Petri-Net을 사용한 응용 개발 뿐 만 아니라 시공간 상황 인식 모델링에 기여 할 것이다.

• 해양환경안전학회지
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• 제26권7호
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• pp.759-766
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• 2020

최근 해상교통 환경의 변화가 다양해지고, 해상 교통량이 지속적으로 증가함에 따라 해상교통 분석에 대한 요구가 다양해지고 있다. 이러한 해상교통 분석 작업은 교통 특성에 대한 모델링이 선행되어야 하지만, 기존의 방법은 자동화되어 있지 않아 전처리 작업에 시간이 많이 소요되고, 분석 결과에 작업자의 주관적인 견해가 포함될 수 있는 문제점이 있었다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 해상교통 분석을 위한 자동화된 교통 네트워크 생성 방법을 제안하였으며, 활용 가능성을 검토하기 위해 실제 목포항에서 수집된 6개월간의 항적 데이터를 이용한 실험을 수행하였다. 실험 결과, 대상 해역의 교통 특성을 반영한 교통 네트워크를 자동으로 생성할 수 있었으며, 대용량의 항적 데이터에도 적용할 수 있음을 확인하였다. 또한, 생성된 교통 네트워크는 시공간적 특징 분석이 가능하여 다양한 해상교통 분석에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한교통학회지
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• 제26권4호
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• pp.185-194
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• 2008

일반적인 도로사업의 수요예측 과정에서 해당도로구간을 어떤 기종점간을 통행하는 차량들이 얼마만큼 이용하는지 알기 위해서 Select Link Analysis가 주로 이용된다. 하지만 이런 결과에 대한 분석방법으로는 현재 Select Link Analysis만이 거의 유일하게 이용되고 있고, 이 외의 분석방법에 대한 연구는 전무한 실정이다. 따라서 전문가들은 각 기종점에서 해당 도로를 이용하여 통행하는 통행량을 알아보는 객관적 자료로서 이 분석방법에 거의 전적으로 의존하고 있다. 본 연구는 Select Link Analysis와는 다른 접근방법을 통해 신설 도로에 대한 각 기종점별 이용 정도를 예측할 수 있는 모형의 개발을 목적으로 하며, 그 접근방법으로는 Network의 시공간적 특성을 이용하였다. 또한 개발된 모형의 유의성 검증을 위해 모형에 의한 결과에 대한 비교지표로서 Select Link Analysis 결과를 이용하였다. 개발된 모형은 지역간 통행과 도시 내부 통행 두 가지의 경우에 대한 사례분석을 통해 그 유의성을 검증하였고, 그 결과 비교지표와의 상관계수가 0.82 정도로 비교적 높게 나타나 본 연구에서 제시한 개념이 유의성을 가짐을 알 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.228-228
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• 2023

국지적 지역에 내리는 강한 강도의 강우는 많은 인명 및 재산 피해를 발생시킨다. 이러한 피해를 예방하기 위해 도시 침수 예측에 관한 연구가 오랜 기간 수행되어 왔으며, 최근에는 다양한 신경망(neural network) 모델이 활발히 이용되고 있다. 강우 지속 기간이나 강도는 일정하지 않고, 공간적 특징 또한 도시마다 다르므로 안정적인 침수 예측을 위한 신경망 모델은 강건성(robustness)을 지녀야 한다. 강건한 신경망 모델이란 적대적 공격(adversarial attack)을 방어할 수 있는 능력을 갖춘 모델을 일컫는다. 따라서 본 연구에서는, 도시 침수 예측을 위한 시공간 신경망(spatio-temporal neural network) 모델의 강건성 제고를 위한 방법론을 제안한다. 먼저 적대적 공격의 유형과 방어 방법을 분류하고, 시공간 신경망 모델의 학습 데이터 특성 및 모델 구조구성 조건 등을 활용하여 최적의 강건성 제고 방안을 도출하였다. 해당 모델은 집중호우로 인해 나타날 다양한 관망에서의 침수 피해를 각각 예측하고 피해를 예방하기 위해 활용될 수 있다.

• 지적과 국토정보
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• 제48권2호
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• pp.79-98
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• 2018

이 연구는 빅데이터 마이닝에 기초하여 공시지가 민원에 대한 시공간적 특성을 분석하는 모델을 제시하는 데 목적이 있다. 특히 이 연구는 행정 민원이 제기되는 원인을 학술적 요인보다는 시공간적 측면에서 찾았고, 그러한 민원 발생의 경향을 시공간적으로 모니터링하는 모델을 제시하였다. 2006년부터 2015년까지 인천광역시 중구의 공시지가에 대한 6,481개의 민원정보가 시간 및 공간적 특성을 고려해 수집되었고 분석을 위해 사용되었다. 텍스트 마이닝 기법을 이용해 주요 키워드의 빈도수를 도출했으며, 소셜 네트워크 분석을 통해 주요 키워드 간의 관계를 분석하였다. 키워드의 가중치와 연관되는 TF(term frequency)와 TF-IDF(term frequency-inverse document frequency)를 산출함으로써, 공시지가의 민원 발생에 대한 주요 키워드를 식별하였다. 마지막으로 Getis-Ord의 $Gi^*$의 통계량에 기초한 핫스팟 분석을 통해 공시지가 민원의 시공간적 특성을 분석하였다. 연구 결과, 공시지가 민원의 특성은 시공간적으로 연계된 군집 형태를 형성하면서 변화하고 있음을 알 수 있었다. 텍스트 마이닝과 소셜 네트워크 분석 방법을 이용하여 자연어 기반의 공시지가 민원에 대한 발생 원인을 정량적으로 규명할 수 있음을 알 수 있었으며, 키워드 가중치인 단어 빈도(TF) 및 단어 빈도와 역문서 빈도의 조합값(TF-IDF)의 상대적인 차이가 있어 시공간적인 민원 특성을 분석하기 위한 주요 설명변수로 활용될 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.96-96
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• 2015

도시의 배수관망은 빠른 배수를 위하여 보다 효율적으로 발전되어 왔다. 일반적으로 임의의 배수 시스템은 홍수기에 가능한 한 빠른 배수를 목표로 설계된다. 이러한 측면에서 인공 배수망은 자연 하천망보다 보다 효율적이라 생각되어 왔다. 본 연구에서는 깁스모형을 이용 서울지역 30개 배수분구의 배수망 특성을 분석한 결과, 배수망 특성면에서 인공적인 배수망이 자연배수망보다 비효율적일 수 있다는, 기존 상식과 다소 대치되는 결과를 얻을 수 있었다. 이러한 배수망의 특성은 도시 유역의 유출특성과 밀접한 연관을 가지고 있다. 효율적인 배수망과 그렇지 않은 배수망의 유출 특성은 매우 다르게 나타난다. 이러한 유출 특성의 차이는 강우의 이동으로 인한 시공간적 변동에 더욱 두드러지게 나타나게 된다. 즉, 효율적인 배수망의 첨두유출량은 이동강우에 대하여 그렇지 않은 배수망에 비해 약 2배 이상의 높은 증가율을 보인다. 따라서 이러한 연구결과는 강우의 변동성에 대비하여 첨두유출량을 저감할 수 있는 동시에 상대적으로 효율적인 최적의 배수관망 레이아웃을 설계하는데 큰 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제6권4호
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• pp.37-50
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• 2003

이 논문은 객체관계형 데이터베이스 시스템의 객체지향적 특성인 추상데이터타입과 속성 및 연산의 상속성을 이용하여 구현가능한 시공간 질의 확장에 대하여 기술한다. 실세계의 공간 객체는 시간상에서 변화한다. 시공간 데이터베이스는 이러한 객체의 이력을 위해 공간 차원뿐만 아니라 시간차원을 관리하는 것을 지원한다. 제시된 시공간 데이터베이스는 공간 및 시간 차원을 각각 최상위 클래스로 구성하고, 시공간 클래스들은 이 클래스들을 상속 및 확장하여 구현되었다. 이 연구에서 수행된 시공간 데이터베이스를 위한 시간과 공간 확장은 기존 시스템에서 시공간 데이터베이스 시스템으로 전환을 용이하게 할 뿐 아니라 새로운 시공간 데이터베이스의 지원을 위한 기존 데이터베이스의 변경을 필요하지 않은 장점을 갖는다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.460-460
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• 2023

최근 범 지구적인 기후변화로 인해 집중호우가 빈번히 발생하고 침수피해가 증가하고 있다. 이에 따른 침수 피해 위험이 큰 지하상가, 지하 주차장, 반지하 주택 등의 침수 발생이 잦아지며 인명 및 재산 피해 발생이 커지고 있다. 이러한 지역은 인근 하수관로의 수위에 따라 침수 영향을 크게 받게 된다. 이에 따른 강우·유출 관계는 침수피해에 대해 대처하기 위해 시공간적 강우 특성이 반영된 하수관로 수위 예측이 중요하다고 판단된다. 이에 본 연구에서 수위 자료는 서울시 하수관로 수위 현황 자료를 활용하였으며, 강수량 자료는 서울 내 서초구 일대의 강수량 자료를 활용하여 연구를 진행하였다. 대상 지역은 저지대에 위치해 침수가 잦은 서초구 서초동으로 선정하였으며, 분석에 사용된 기간은 2012년부터 2021년까지의 수위 자료를 화용하여 이를 바탕으로 순환 신경망인 RNN의 일종이며, 다른 모델의 구조와 비교하여 더욱 간단하고 효율적인 ESN(Echo State Network) 알고리즘을 사용하여 수위 예측을 진행하였다. 분석을 위해 대상 지역의 강수 사상이 발생하여 하수관로의 수위의 변동이 큰 기간을 선정하여 분석을 실시하였다. 2012년부터 2018년까지의 자료를 학습(training) 자료로 활용하였으며, 모형의 검증 위해 통계분석을 실시하여 검증하였다.

• Spatial Information Research
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• 제20권3호
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• pp.95-106
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• 2012

최근 무선 액세스 망의 범위가 증가하고 발전함에 따라 다양한 분야에서 u-GIS 서비스가 지원되고 있으며, 특히 모바일 환경에서의 u-GIS 서비스를 위해 시공간 데이터가 널리 활용되고 있다. 그러나 모바일 환경에서 활용되는 시공간 데이터에 대한 표준이 없으므로 서로 다른 시공간 데이터를 사용하는 모바일 u-GIS 서비스 간의 상호운용성을 위한 효율적인 시공간 데이터 처리 기술이 필요하다. 또한 모바일 장치의 저용량과 낮은 성능을 고려한 시공간 데이터의 수집, 저장, 관리 시스템이 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 모바일 환경에서 시공간 데이터의 효율적인 관리를 위해 GML 기반의 질의 처리 시스템을 설계 및 구현하였다. GML 기반 시공간 질의 처리 시스템은 GML 문서의 특성인 상호운용성을 유지하고 저장 효율성을 높이기 위해 GML 스키마와 저장 테이블을 매핑하는 구조형 저장 방식과 Fast Infoset 기법을 이용한 바이너리 XML 저장 방식을 제공한다. 그리고 저장된 GML 문서의 시공간 데이터에 대한 신속한 질의 처리를 위하여 시공간 연산자를 제공한다. 마지막으로 본 논문에서 개발한 시스템을 가상 시나리오에 적용하여 본 시스템이 u-GIS 서비스를 위한 시스템으로 활용될 수 있음을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.73-73
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• 2011

일반적으로 미래 기후자료를 산출하기 위하여 기후 시스템을 수치화한 GCM에 의한 결과를 사용한다. 하지만 GCM의 시공간적인 해상도의 문제로 기후변화에 따른 수자원 영향 분석을 위해서는 축소기법의 적용과정이 필요하다. 이를 위하여 전세계적으로 통계학적 방법에 의한 일기발생기를 이용한 축소기법 방법이 많이 이용되고 있다. 하지만 일기발생기에 의한 방법은 월 평균값의 연간 변동성이나 계절적 변화를 재현하는데 한계가 있는 것이 사실이다. 본 연구에서는 이러한 일기 발생기의 한계가 강우의 발생 특성이 평균과 표준편차로 대표되는 통계학적 기법에 근거하고 있기 때문이라고 파악하였다. 따라서 최저온도, 최고온도, 강수량, 상대습도, 풍속, 일사량과 같이 6개의 기상자료를 선정하여 비선형 관계를 고려할 수 있는 기법을 적용하고자 하였다. 이를 위하여 SRES A1B 기후변화 시나리오에 의한 CNCM3 기후모형의 결과를 이용하였고 각 관측소 마다 다양하게 발생하는 강우 특성은 과거의 강우 특성과 유사할 것이라는 가정하에 공간적 축소기법으로 인공 신경망(ANN: Artificial Neural Network) 을 적용하고 시간적 축소기법으로 최근린(NN: Nearest Neighbor) 방법과 유전자 알고리즘(GA: Genetic Algorithm)을 적용하는 기법을 함께 제시하였다. 이러한 기법들을 실제 남한강 유역의 기상관측소 지점으로 적용하여 검증한 결과 모의된 대부분의 기상자료가 관측치를 비교적 잘 재현하였다. 본 연구에서 제시한 비선형 축소기법은 추후 기후변화 연구에 중요한 방법론으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.