오늘날 모바일 장치 기술, 위치 측위 기술, 무선 통신 기술 등이 급속도로 발달하고 이동체 위치 데이타가 널리 활용됨에 따라 차량 관리 시스템, 차량 배차 및 제어 시스템 등과 같은 이동체 위치 데이타를 실시간으로 서비스하기 위한 시스템이 개발되고 있다. 그러나 이러한 시스템에서 기반 시스템으로 사용되는 MO(Moving Object) DBMS 같은 이동체 관리 시스템은 이동체의 실시간 스트림 관리에 비효율적이고, 기존의 DSMS(Data Stream Management System)와 같은 스트림 관리 시스템은 공간 데이터를 효율적으로 처리하지 못하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 이동체 위치 데이타의 효율적인 실시간 관리를 위한 시공간 DSMS를 설계 및 구현하였다. 본 논문에서 구현한 시공간 DSMS는 스탠포드 대학의 STREAM(STanford stREam dAta Manager)을 기반으로 이동체 위치 데이타의 실시간 관리와 공간 및 시공간 질의 처리 기능을 지원하는 시스템이다. 특히, 시공간 DSMS에서 사용하는 시공간 함수는 호환성을 위해서 OGC에서 제시한 "SQL을 위한 심플 피쳐 명세"를 따르는 표준 인터페이스를 지원한다. 마지막으로 본 논문에서 구현한 시공간 DSMS를 이동체 위치 데이타의 실시간 관리가 필요한 실시간 모니터링 분야에 적용해 봄으로써 시스템의 효용성을 입증하였다.
본 연구는 이동 객체 추출 및 추적 방법 및 장치에 관한 것으로, 특히 인접 영상 간의 차영상을 이용하여 객체를 추출하고, 추출된 객체의 위치정보를 지속적으로 전달함으로써 적어도 하나의 이동 객체의 정확한 위치정보를 토대로 이동 객체를 추적하는 이동 객체 추출 및 추적 방법 및 장치에 관한 것이다. 사람과 컴퓨터의 상호작용의 표현에서 시작된 사람추적은 로봇학습, 객체의 카운팅, 감시 시스템 등의 많은 응용분야에서 사용되고 있으며, 특히 보안 시스템분야에서 카메라를 이용하여 사람을 인식하고 추적하여 위법행위를 자동적으로 찾아낼 수 있는 감시 시스템 개발의 중요성이 나날이 커져 가고 있다.
2022년 이전에는 하천 관리 주체가 이원화되어 생태하천 복원사업을 계획 및 시행하는 과정에서 많은 혼선이 발생하였다. 이로 인해 하천 수생태계 건강성이 확보되지 못하였다. 그러나 2022년 환경부가 생태하천 복원사업을 주관하게 되며, 하천 수생태계 건강성 확보는 복원사업에서 필수적인 요소가 되었다. 따라서 본 연구에서는 기수역과 람사르 습지가 위치하여 하천 수생태계 건강성 확보가 필수적인 한강하구 지역을 대상으로 복원사업이 필요한 하천 구역을 선정하였다. 우선, 생태하천 복원사업의 세부 조사항목을 기반으로 하천의 물리적, 화학적, 공간/인문학적, 수생태계 건강성 평가지수를 산정하였다. 산정된 평가지수에 순위정렬(ranking), 스케일 재조정(re-scaling), z 점수(z-score), t 점수(t-score) 표준화(normalization) 방법을 적용하였으며, 도출된 값을 비교·분석하였다. 이후 각 평가지수에 엔트로피 가중치 방법(entropy weight method)을 적용하였다. 해당 과정을 통해 한강하구 지역 내에서 수생태계 건강성 확보를 목적으로 복원사업이 요구되는 하천(목감천, 안양천 등)을 선정하였다. 본 연구의 결과는 생태하천 복원사업의 우선순위를 선정하는 과정에서 기초연구 자료로 활용될 수 있을 것이다.
The aim of this study was to analyze spatial and temporal patterns of bacterial pollution levels and the relationship between bacterial pollutants and environmental parameters at the main stream and tributaries of Nakdong River. Water quality data including total coliform and fecal coliform were compiled from a total of 50 monitoring sites (30 at the main stream and 20 at the tributaries) along with rainfall and discharge data for three consecutive years from 2012 to 2014. During the study periods, the geometric mean values of total coliforms and fecal coliforms in the main stream were 74 (22~465) CFU/100 mL and 8 (3~42) CFU/100 mL, respectively. The geometric mean values of total coliforms and fecal coliforms in the tributaries were 275 (36~5,145) CFU/100 mL and 6 (1~1,352) CFU/100 mL, respectively. High concentrations of fecal coliforms were observed at Gumi (M 10), Hyeonpung (M 19), Hapcheon (M 23), and Namji (M 25) in the main stream, whereas Gamcheon (T 6), Bakcheon (T 7), Geumho-gang (T 8), and Gyeseongcheon (T 16) were identified as pollution hot spots in the tributaries. Although bacterial pollution levels showed complex behavior across monitoring sites and time, the highest coliform concentrations were routinely observed in the monsoon season between July and September of each year, indicating that the pollution levels were strongly dependent on precipitation in addition to other physiochemical parameters. Statistically significant correlations were found between fecal coliform concentrations and precipitation (r=0.403, p<0.01), followed by SS (r=0.425, p<0.01), nutrient TP (r=0.388, p<0.01), organic matter COD (r=0.322, p<0.01), and PO4-P (r=0.317, p<0.01) in the main stream in the order of correlation coefficient from high to low.
지하수 유동 모델에 반영되는 유역의 수리지질학적, 수문학적 특징들은 지하수 유동 특성에 주요한 영향을 미칠 수 있는 현장 특성들이다. 상기 특징들을 최대한 반영하기 위하여 438개의 관정자료를 토대로 갑천 유역(유역 면적$648.3km^2$)의 대수층 구조 특성을 분석하고, 24개의 하천 자료를 이용하여 지하수 유동 모델을 구축하였다. 그리고 검 보정된 준분포형 유출모형(SWAT)의 소유역별 지하수 함양량 결과를 3차원 지하수 유동 모델(MODFLOW)과 연계하여 갑천 유역의 광역 지하수 유동 특성을 평가하였다. 모의된 지하수위와 86개 지하수 관측정의 지하수위 비교에서 결정계수는 0.99, 유역 전체의 물교환량의 상대오차율이 약 0.57%로 갑천 유역의 지하수 유동 특성을 잘 반영하였다. 갑천 유역의 지하수는 지형 및 대수층 특성과 하천의 영향에 의하여 전반적으로 유역 남쪽에서 북쪽으로 유동하는데 산지 지역에 존재하는 하천들은 손실과 이득 하천의 형태를 반복하는 반면, 갑천 중 하류 부분과 갑천-유등천 합류 부근은 이득하천의 형태를 보이고 있다. 그리고 소유역별 지하수 물교환량 분석한 결과, 상기 지역을 포함하는 소유역의 하천 공급원이 해당 유역의 지하수 함양량보다 지하수 유동 체계에 따라 인근 소유역에서 공급되는 지하수 유입량 비율이 훨씬 높은 것으로 분석되었다. 반면 유등천 중 상류 지역의 소유역을 제외한 산지 지역의 경우는 하천 공급원이 지하수 유동 체계에 의한 유입량보다 해당 유역 내에서 공급되는 지하수 함양량 비율이 높은 것으로 분석되었다. 따라서 지표수와 지하수의 상호작용 및 하천 유출에 지하수 유동 특성이 주요한 영향을 미치는 것으로 평가되었다.
본 연구는 금강의 지천인 대전천에서 도심하천에서의 생태학적 건강성 평가를 위해 2004년 8월부터 2005년 4월까지 어류를 이용한 생물학적 건강도지수 (IBI), 대전천의 수질 모니터링 자료 및 물리적 서식지 평가 지수 (QHEI)를 비교하여 총체적 하천생태계 건강도를 진단하였다. 상기 변수의 시공간적인 분석을 위해 대전천의 상류부에서 하류까지 4개의 지점을 선정하였다. 대전천의 생물학적 건강도 지수산정 및 적용을 위해 하천 건강도 평가모델(SHA model)을 개발하였고, 건강도 평가모델은 안 등 (2003)에 의해 국내 환경에 맞게 적용된 IBI (Karr, 1981: Barbour et al., 1999)모델을 이용하였다. 대전천의 이화학적 수질자료 분석에 따르면, 1995년부터 2004년까지 10년 동안 화학적 산소요구량 (COD), 생물학적 산소요구량 (BOD), 총질소 (TN), 총인 (TP)은 1.6 ${\sim}$ 5.3배까지 감소하였고, 상류부터 하류까지 4배 이상의 공간적인 수질 차이를 보였다. 생물학적 건강도지수를 나타내는 SHA모델 값은 평균 23였고, 지점에 따라 20 ${\sim}$ 26까지 변이를 보여 건강도는 ‘보통(Fair)-악화' 상태 (poor)로 나타났다. 서식지 건강도를 나타내는 물리적 서식지 평가지수는 상류부터 하류까지 39(악화상태) ${\sim}$ 124(양호상태)의 범위로 상류역에 위치한 지점 1을 제외하고는 나머지 3개 지점에서 모두 낮은 값을 보였다. US EPA (1993)의 기준에 의거할 때, 생물학적 건강도는 TN, TP, BOD 및 COD 값이 최고치를 보인 지점 4에서 ’악화상태‘로 나타났으며, 화학적 수질 및 서식지 건강도가 타 조사지점들보다 높은 최상류의 지점 1에서 생물학적 건강도는 양호한 것으로 나타났다. 또한 민감종의 상대빈도는 수질과 직접적인 함수관계에 있었으며, 이런 양상은 내성종의 구성비에서도 나타났다. 이 같은 결과는 어류를 이용한 생물학적 건강도는 이화학적 수질 및 물리적서식지 특성을 잘 반영하는 것으로 나타났다.
최근 도시하천의 환경생태학적 접근이 활발히 진행중에 있으며, 특히 하천의 유지수량 확보가 매우 중요한 문제로 대두되고 있다. 본 연구에서는 도시하천을 효율적으로 관리하기 위한 방안으로서 하천의 지형태 현장조사 자료와 영상정보를 연계한 수체적 평가기법을 제안하였으며, 갑천을 대상지역으로 선정하여 분석한 결과 다음의 결론을 얻었다. 첫째, 도시하천의 지형태 특성을 조사하기 위해 사주와 초지에 대한 지형측량을 실시하였으며, 수체적 계산에 영향을 주는 수면부에서의 경사특성을 분석한 결과 사주는 0.024, 초지는 0.220로서 초지가 사주에 비해 약 10배 높은 경사특성을 나타내었다. 또한 IKONOS 영상으로부터 사주와 수체에 대한 분광특성과 최소거리법을 이용하여 영상을 분류하였으며, 수체적 계산을 위해 Median 필터를 통한 일반화를 통해 수체적 계산을 위한 사주영역을 효과적으로 추출하는 기법을 제시하였다. 마지막으로 하천내 지형태 조사자료와 영상에서 추출한 사주영역을 GIS 공간분석 기법을 적용하여 도면화하였으며, 영상 촬영시점의 수위를 1m로 가정했을때의 수체적은 $225,258m^3$로서, 사주의 경사특성을 고려하지 않은 수체적($251,599m^3$)에 비해 약 10.5%의 수체적 개선 효과를 얻을 수 있었다.
수문순환과정의 해석을 위한 기본 자료로써 하천유역의 형태학적 요인들은 그 형태에 따라 다양할 뿐 아니라 광범위하여 인간의 접근이 곤란하다. 이러한 하천유역의 기하형태학적 특성을 정량화하기 위해서는 많은 시간, 경비 및 인력을 필요로 한다. 최근 컴퓨터 주변기기 및 소프트웨어의 개발로 수자원 분야에서 GIS를 이용, 유역과 유추분석을 위한 응용연구를 시작으로 수질 및 물분배 등과 같은 문제에 적용하기 시작하였으며 여기서 추출된 자료를 이용하여 수자원의 많은 공가적 분석이 시도되었다. 따라서 본 연구에서는 지형정보시스템을 이용하여 평창강 유역을 대상으로 1:250,000의 지형도를 scanning하여 vectorizing함으로서 DEM(digital elevation model)자료를 생성하였고 이를 사용하여 지형도를 이용한 유역경계를 추출하였다. 또한 추출된 자료로부터 지표유출량을 산정하기 위한 수문학적 유역특성인자들을 정량화하여 기존 자료들과 비교 검토하였다. 여기서 얻은 결과를 토대로, 수자원의 운용 및 관리를 위한 정확하고 신속한 하천유역의 기하형태학적 자료를 수문정보로 사용함으로써 지형정보시스템을 이용한 하천유역의 공간정보 즉, 수문 및 지형학적 인자의 추출과정을 자동화할 수 있는 방법을 제시하고자 한다.
수자원의 효율적인 관리를 위해서는 유역에 대한 정확한 지형특성 및 수문매개변수를 추출해야 한다. 하지만, 아직까지 수문분야에서 이와 관련된 자료들이 수작업이나 간단한 연산에 의해 처리되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 GSIS를 활용하여 유역에 대한 지형특성 및 수문관련 매개변수를 추출할 수 있는 알고리즘을 제시함으로서 자료처리 시간의 절감 및 수문자료에 대한 신뢰성을 높일 수 있었다. 그리고, 추출한 매개변수를 HEC-HMS 수문모형의 입력매개변수로 활용함으로서 GSIS와 수문모형과의 연계방향을 제시하였다. 유역별 지형특성 및 수문관련 매개변수추출 과정은, 먼저 DEM자료로부터 유역 및 하천을 추출하였고, 토지피복도과 토양도를 중첩하여 유출곡선번호(CN)을 추출하였다. 또한 유역과 하천에 격자 연산을 수행하여 최장수로 길이 및 경사와 같은 지형 매개변수를 추출하였다. 그리고 추출한 지형 매개변수와 평균 곡선번호와의 연산과정을 통해 Muskingum K와 소유역 지체시간과 같은 수문관련 매개변수를 추출할 수 있는 기법을 제시하였다.
본 대부분의 비디오 인덱싱 어플리케이션들은 빠르고 효과적인 저장, 브라우징, 검색 기법들을 요구한다. 현재까지 연구된 많은 기법들은 그 처리 영역이 화소 영역에 대해서만 다루어 왔다. 이런 접근은 멀티미디어 데이터가 일반적으로 압축된 형태로 저장되기 때문에 해독, 재압축에 따른 높은 오버헤드를 초래한다. 반면에 압축된 비디오 데이터가 주어질 때, 압축된 데이터를 직접 분석할 수 있다면 화소단위 처리에서 생기는 오버헤드를 피할 수 있다. 본 논문에서, 압축된 비디오 스트림 정보를 직접 분석하여 비디오 인덱싱에 유용한 특징들을 추출한다. 이러한 특징들을 이용하여 컷 검출을 위한 기법을 유도하여 스트림을 샷으로 분할한다. 또한 본 논문에서, 공간적 정보(DCT 계수)와 시간적 정보(움직임 벡터)를 이용하여 간단한 키 프레인 선택 기법과 효과적인 비디오 인덱싱 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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