인구밀도와 기간산업 개발이 급속하게 증가함에 따라 도시지역에서 산사태로 인한 인명손실과 재산손상이 점진적으로 증가하게 되었다. 특히 부산은 한국 내 대도시들 중에서 산지비율이 높기 때문에 과도하게 산지지역을 개발할 수밖에 없다. 본 연구의 목적은 무한사면 모델을 이용하여 부산 황령산 산사태 재해 평가 가능성을 검토하는 것이다. 모든 자료는 ArcGIS 10.0을 사용하여 추출한 주제도와 연관되어 있다. 그 결과 산사태 안전율은 예상대로 지하수위 변화에 반비례한다는 것을 보여 준다. 대부분의 연구지역이 건조 상태에서는 안정된 상태이고, 지하수위가 상승할 때 공극수압이 증가하여 불안정한 지역이 증가하게 된다. 그러나 분석결과 선구조밀도가 높은 기존 산사태 발생지역 중에서 여러 곳이 다른 지역보다 더 안정한 것으로 나타났다. 이렇게 실제상황과 분석결과가 상이하므로 이 문제를 해결하기 위해 부가적인 분석이론이 필요할 것으로 생각된다. 그러므로 새로운 불포화대 침투이론 개발이 시간에 따른 지하수위의 분포를 평가하는데 도움이 될 것으로 생각한다.
수문학적 모델에 대한 연구보고에 의하면 유출량 모의 측면에서 집중형 모형은 분포형 모형보다 적용성이 좋다고 볼 수 있다. 분포형모형은 컴퓨터 계산환경 및 현장 실험이 허용하는 범위내에서 지형인자를 단순화하여야만 하기 때문에 양적인 오차를 가진다. 하지만 공간적 지형인자를 고려한다는 측면에서 분포형모형은 지표수 흐름을 분석하는데 더욱 효과적이다. 본 연구의 목적은 흐름의 특성을 결정짓는 최소한의 지형인자(흐름경사, 방향, 누적도)를 고려한 저류함수를 이용하여, 격자기반의 공간적 강우-유출모형을 개발하는 것이며, 이러한 작업의 과정은 개인용 컴퓨터에서 이루어진다 모형의 원형은 비교적 작은 유역인 횡성다목적댐을 대상으로 개발하여, 유역면적이 비교적 넓은 합천댐 유역을 대상으로 적용하였다. 댐지짐에 대한 유역유출 모의결과 Nash J.E. 와 Sutcliffe J.V.가 제안한 효율계수는 약 0.9를 상회하였으나, 유역내 상류 수위관측소에 대한 효율계수는 양호하지 못하였는데, 이러한 이유는 대상댐 유역에 대하여 산정된 수위-유량 곡선식의 고수위부분이 과추정 되었다고 판단된다. 본 연구결과 유역의 공간적으로 분포된 유역특성을 고려한 강우-유출모형은 GIS를 이용하여 손쉽게 구현할 수 있었다. 향후 강우레이더와 같이 공간적으로 분포된 강우량의 실시간 취득이 범용화되면, 본 연구의 분포형 모형을 직접 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
GPS오차 중 하나였던 SA(Selective Availability)에 의한 오차의 제거 이후(2000년 5월 1일 기점) GPS 오차의 해제 전후의 교통정보의 신뢰성을 비교하고, GIS-GPS 교통정보수집단계에서의 수집신뢰성을 높일 수 있도록 하는 방안을 제시하는 것이 본 연구의 주요목적이다. 크게 두 가지를 다루고 있는바, 첫 번째는 GPS의 오차의 변화에 대한 것으로 GPS수신기에서 1초마다 수집된 원시데이터에 대하여 SA 해제 전과 후의 정확도를 고정점밀도를 이용하여 분석하였고 그 결과 SA 해제 후에는 도로중심선에서 20m의 범위 안에 전체 GPS 포인트의 87.23%가 포함된 반면 해제 전에는29.94%가 포함되어 SA 해제 이후 GPS데이터의 이용가능정도 및 정확도가 전체적으로 향상된 것을 알 수 있었다. 두 번째는 5분$^{1)}$동안 수집된 모든 자료에 대하여 각 링크의 참통행시간(실측통행시간)과 프로브차량의 통행시간의 차이를 산출하였다. 실측통행시간과 구간통행시간의 비교 결과 버퍼크기가 SA 해제 전(60m)보다 작은 40m에 가장 오차가 작게 산출되었다. 이는 SA 해제 이후 GPS 오차의 감소로 버퍼크기를 축소해도 산출된 구간통행 시간의 신뢰도에는 관계가 없다는 것을 보여주는 것이 된다. 하지만 SA 이외에 다른 오차는 여전히 존재하기 때문에 버퍼설계 시 GPS 오차를 완전히 무시하기는 힘든 것으로 나타났다. 하지만 구간통행시간의 오차평균을 볼 때 DGPS를 사용하지 않고 단지 GPS만 이용해도 교통정보의 획득을 위한 이용에 큰 문제가 없다고 판단되어졌다.
실제 도로 교통망에서 경로를 탐색할 때 방향전환에 대해 고려해야 한다. 왜냐하면 똑같은 출발지와 목적지를 가지는 각각 다른 경로 즉, 직진이 많은 경로와 방향전환이 많은 경로를 비교하면 직진이 많은 경로가 더 빨리 도착할 수 있다. 이 논문에서는 기존에 방향전환에 대해 연구된 $TA^*$ 알고리즘 보다 방향전환횟수는 늘어나지만 탐색비용을 줄일 수 있는 $VTA^*$ 알고리즘을 제안한다. 방향전환을 고려하지 않은 $A^*$ 알고리즘, 방향전환을 고려한 $TA^*$ 알고리즘과 이 논문에서 제안하는 $VTA^*(n)$ 알고리즘을 비교하였다. 그 결과 $TA^*$ 알고리즘보다 탐색비용이 평균 7.31%가량 줄어들고, $A^*$ 알고리즘보다 방향전환 횟수는 27.95% 가량 감소되는 결과를 보였다.
다익스트라 알고리즘은 네트워크 상에서 최단경로를 찾는 것으로 널리 알려져 있다. 그러나, 최적 경로 탐색을 위하여 임의점과의 최단거리만 고려해서 선택하는 다익스트라 알고리즘보다 목표점까지 휴리스틱 요소를 고려하여 판단하는 $A^*$ 알고리즘에 대한 연구가 더 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 자전거 경로 선정을 위한 다익스트라 알고리즘과 $A^*$ 알고리즘의 성능을 비교하였다. 이를 위하여, 자전거 경로 선정 요소를 이용하여 경사에 따른 수평거리와 평균 속도를 계산하였다. 그리고 다익스트라 알고리즘과 $A^*$ 알고리즘을 적용해 최단거리와 최단시간에 따른 자전거 경로 선정을 수행하였다. 실험 결과 대규모 지역에서 $A^*$ 알고리즘이 다익스트라 알고리즘보다 경로 선정 처리 시간이 빠르게 나타났다. 향후 최적 경로선정 알고리즘은 자전거 노선 계획이나 자전거 실시간 모바일 앱에 활용될 수 있다.
Traffic represents one of the largest sources of primary air pollutants in urban area. As a consequence, numerous abatement strategies are being pursued to decrease the ambient concentration of pollutants. A characteristics of most of the these strategies is a requirement for accurate data on both the quantity and spatial distribution of emissions to air in the form of an atmospheric emission inventory database. In the case of traffic pollution, such an inventory must be compiled using activity statistics and emission factors for vehicle types. The majority of inventories are compiled using passive data from either surveys or transportation models and by their very nature tend to be out-of-date by the time they are compiled. The study of current trends is towards integrating urban traffic control systems and assessments of the environmental effects of motor vehicles. In this study, a model of vehicle emission calculation by using real-time traffic data was studied. Traffic data, which are required on a street-by-street basis, is obtained from induction loops of traffic control system. It is possible that characteristics of hourly air pollutants emission rates is obtained from hourly traffic volume and speed. An emission rates model is allocated with a high resolution space by using geographic information system (GIS). Vehicle emission model was developed with a high resolution spatial, gridded and hourly emission rates.
본 논문은 모바일 디바이스에 GML을 효율적으로 공급하고 가시화하기 위한 맵 분할 및 캐싱 기법을 제안하고, 이를 적용한 GridGML을 구현한다. GridGML은 GML의 가장 큰 단점인 가중성을 극복하기 위해 GML 속성들 중 맵 가시화 핵심 부분만을 추출 및 클래스 객체로 경량화 한다. GridGML은 모바일 디바이스에 실시간으로 맵을 공급하고 가시화하기 위해 모바일 디바이스 가시영역을 기준으로 분할 관리하며, 분할 영역은 전송상의 이점을 위해 바이트화 하여 전송한다. 그리고 모바일 디바이스에서는 수신된 분할영역을 조합한 후 모바일 디바이스에서 표현하는 영역에 따라 4개의 가시영역으로 재분할 및 가시화를 한다. 또한, 자원의 효율적 운영을 위해 이전에 전송받은 맵의 중복성을 고려한 캐싱 알고리즘을 적용하여 관리한다. 맵의 객체 밀집 지역에 대해서는 전송시간의 지연을 방지하기 위해 적응적 맵 분할 메커니즘을 제안하여 전송시간을 일정함을 유지한다.
다른 산업현장에 비해 토목 시공현장은 작업 공정이 길고 복잡하여 준공시까지 종합관리 및 공정관리, 품질관리가 어렵고 많은 문제점이 발생하고 있다. 본 연구는 토목 시공현장의 상황을 종합적으로 관리하고 현장정보를 상시 모니터링하기 위하여 무인항공사진측량, GPS측량 등을 활용하여 3차원 공간정보를 신속, 정확하게 처리하고, 주요설계, 시공도면 및 공정, 공사비 등을 언제, 어디서든 관리 및 분석하며 시공현장을 종합적으로 관리, 파악할 수 있는 자료를 제공하는데 목적이 있다. 토목 시공현장의 계획에서 준공까지 공정관리, 공사진행 확인 등 빠른 의사결정을 위한 최신의 정보를 제공할 수 있고, 고해상도 3차원 공간정보와 설계도면을 중첩하여 객관적으로 현장상황을 판단할 수 있으며, 현황도, 종 횡단면도를 제작하여 토적표, 내역서, 지반고 변화 등 각종 자료를 신속하게 제공하였다.
본 연구에서는 무인 항공기 촬영 사진 정보의 실용성을 파악하였다. 따라서 무인 항공기를 활용한 사진촬영 대상 조사구 중 밭층 조사구역를 대상으로 연속적으로 총 4회 조사하여 조사 시기별 촬영된 무인 항공기 사진을 활용하여 조사구의 작황 변화에 대하여 분석하였다. 지형, 작물 식재, 작형의 변화가 많게 예상되는 지역인 밭층에서는 무인 항공기를 활용하여 현장조사 시기에 맞게 해당 조사구를 직접 촬영하여 사진 정보를 수집, 활용하는 것이 적합하다. 그리고 비교적 변화가 없는 논-시설층에서는 경제적, 효율적 측면을 고려하여 위성영상을 활용하는 것이 적합한 것으로 나타났다. 조사구역에 작물 재배조사를 위한 시스템들이 잘 갖추어지게 된다면, 향후 무인 항공기를 활용하여 일정한 지역에 대한 사진자료를 취득한 후 라이브러리를 활용하여 실시간으로 딥러닝을 활용할 수 있다. 이를 통해 작물의 작황상태를 파악, 재배 면적과 단위 면적당 수량 조사 등으로 전체 작황 및 출하량 등을 분석하는 데에 사용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 공통 지도 양식에 의한 교환, 지리정보의 상호 운영성을 위한 국제 표준 GML 기반 지도를 가시화하는 GML 지도 서버를 개발한다. 또한, GML 지도 서버는 동적 지도 분할 및 캐싱을 사용하여 효율적으로 GML 지도를 모바일 디바이스에 전송한다. 모바일 디바이스에 실시간으로 지도를 제공하고 가시화하기 위해 모바일 디바이스의 가시영역을 기준으로 분할 관리하며, 분할 영역은 전송상의 이점을 위해 바이트화하여 전송한다. 그리고 모바일 디바이스에서는 수신된 분할영역을 조합한 후 모바일 디바이스의 디스플레이를 기준으로 4개의 가시영역으로 재분할하여 가시화를 하고, 자원의 효율적 운영을 위해 이전에 전송받은 지도의 중복성을 고려한 캐싱 알고리즘을 적용하여 관리한다. 지도의 밀집 지역에 대해서는 전송시간의 지연을 방지하기 위해 적응적 지도 분할 메커니즘을 제안하여 전송시간을 일정함을 유지한다. 본 논문에서는 WPI 환경에서 모바일 디바이스들의 위치 추적 모니터링 기능을 제공한다. 즉 필드 에뮬레이터를 만들어 모바일 디바이스들을 생성, 위치 이동을 시키고 위치들을 추적한다. 비쥬얼 인터페이스를 사용하여 GML 기반 POI 정보들의 계층적 관리와 개인화 태깅 기술에 의해 효과적인 POI 정보 생성, 수정, 저장 및 검색 기능을 제공하는 POIM(POI Management)를 구현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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