GIS 기술의 발달로 많은 양의 공간 데이터가 축적됨에 따라 공간 데이터 마이닝의 중요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 새로운 공간 데이터 마이닝 시스템 SD-Miner를 제안한다. SD-Miner는 크게 입력과 출력을 담당하는 사용자 인터페이스, 공간 데이터 마이닝 기능을 처리하는 데이터 마이닝 모듈, DBMS를 이용하여 데이터를 저장하고 관리하는 데이터 저장 모듈의 세 부분으로 구성된다. 특히, 데이터 마이닝 함수 모듈에서는 공간 데이터 마이닝의 주요 기법인 공간 클러스터링, 공간 분류, 공간 특성화, 시공 간 연관규칙 탐사 기능을 제공한다. SD-Miner는 다음과 같은 특징을 가진다. SD-Miner는 사용자로 하여 금 공간 데이터 마이닝뿐만 아니라 비 공간 데이터에 대한 마이닝도 가능하게 하며, 각 마이닝 함수들을 라이브러리 형태로 제공하기 때문에 다른 시스템에서도 쉽게 사용 가능하다. 또한, 마이닝 매개 변수들을 테이블의 형태로 입력받기 때문에 시스템의 범용성이 높다. 개발된 SD-Miner의 실용성을 규명하기 위하여 실제 공간 데이터를 이용한 데이터 마이닝을 수행함으로써 여러 가지 의미있는 결과를 도출한다.
탄소포인트제도는 가정, 상업 시설의 전기, 가스, 수도 등 에너지 사용 절감량에 대한 인센티브를 제공하는 시민참여형 기후변화대응 프로그램이다. 현재, 기존 국가정책 및 연구는 사업장 위주의 온실가스 인벤토리 구축에 한정되어있고, 가정부문에 대한 탄소저감정책 시행효과에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 탄소저감정책 중 탄소포인트제도를 중심으로 가정부문의 에너지 사용에 따른 탄소배출 저감에 관한 실증 분석을 목적으로 하였다. 우선, 성북구를 대상으로 가정부문의 전기, 가스 사용량 자료를 이용하여 탄소배출량을 산출하고, IPA 분석을 통해 행정동단위의 온실가스 배출변화의 공간패턴을 가시화하고 2007년부터 2009년까지 시계열 공간분석을 실시하였다. 또한 대응표본 t검정을 이용하여 사전-사후분석을 통해 탄소포인트제도의 효과 분석을 실시하였다. 특히, 공간통계기법과 핫스팟을 이용한 점사상의 국지적 분석을 통해 에너지 사용에 따른 탄소배출량의 공간적 분포 유형을 파악할 수 있었으며 실제 탄소배출저감 결과를 도출할 수 있었다. 향후 본 연구 결과는 지방자치단체 에너지 진단 등 온실가스 감축사업의 효과 평가와 녹색생활 개선 수립을 위한 다양한 영역에 활용될 것으로 기대한다.
Programmed cell death (PCD) is thought as a well-controlled process by which unwanted cells are selectively eliminated. During the last decade many researches have elucidated molecules and their interactions involved in cell death by using largely in vitro induction of cell death or survival signals in a more defined manner, While these critical information and novel findings provide us with clearer understanding of mechanisms underlying cell death, it does by no means explain how PCD occurs and which cells or tissues are affected during normal embryonic development in vivo. In this study, we used zebrafish to examine whether the PCD is occurring selectively or randomly in developing embryos by whole mount in situ TUNEL analysis with specific markers for neural cells. The result revealed that the degree and distribution of TUNEL staining varied considerably throughout gastrulation stage, and there was also a number of TUNEL-negative embryos. Most of TUNEL-positive cells were scattered randomly throughout the blastoderm. During the gastrulation stage about 75 % of the embryos analyzed exhibited more than 5 TUNEL-positive cells. As the dorsal epiblast begins to thicken rather abruptly near the end of gastrulation, TUNEL-positive cells were mainly located along the dorsal side. Although there were some variations in TUNEL staining during segmentation and pharyngeal stages, TUNEL staining continued to be localized to the central nervous system, and was also detected in the sensory organs, trigeminal ganglions, and the primary sensory neurons. High levels of the cell death in developing brain between 20-somite and prim-6 stages are thought to play a role in the morphogenesis and organization of the brain. At prim-16 stage, cell death is considerably reduced in the brain region. Dying cells are mainly localized to the prospective brain region where ectodermal cells are about to initiate neurogenesis. As development progressed, high levels and more reproducible patterns of cell death were observed in the developing nervous system. Intensive TUNEL staining was restricted to the trigeminal ganglions, the primary sensory neurons, and sensory organs, such as olfactory pits and otic vesicles. Thus, PCD patterning in zebrafish embryos occurs randomly at early stages and becomes restricted to certain region of the embryos. The spatio-temporal pattern of PCD during the early embryonic development in zebrafish will provide basic information for further studies to elucidate genes involved in. regulation of PCD largely unknown in vivo during vertebrate embryogenesis.
RFID 태그의 시공간 이력정보는 리더에 의해 수집된 선분인 태그간격으로 모델링될 수 있으며, 태그 식별자(TID), 위치 식별자(LID), 시간(TIME)을 축으로 하는 3차원 도메인에서 색인될 수 있다. 도메인 공간에서 태그간격의 분포는 태그 위치추적 질의의 성능을 결정짓는 주요 요소이며 이는 각 도메인 좌표의 정렬에 따라 달라진다. 특히, 시간에 따라 변경되는 태그의 위치 이력을 검색하는 태그 위치추적 질의는 위치정보를 제공하는 LID가 도메인에서 정렬되는 순서에 따라 성능이 달라진다. 따라서, 색인에 저장된 태그간격의 검색 성능 향상을 위해서는 최적의 LID 순서를 결정하는 것이 필요하다. 이를 위하여 이 논문에서는 LID 간의 새로운 순서화 기준으로써 적용하기 위한 LID 근접성을 정의하고, 질의 시 함께 접근되는 태그간격을 색인에서 근접 저장하기 위한 LID 근접성 함수를 제안한다. 또한, 이를 기반으로 이미 부여된 LID의 재순서 기법을 제안한다. 성능 평가 결과 이 논문에서 제안한 LID 재순서 기법을 색인에 적용했을 때 기존의 LID 부여방식보다 월등한 질의 성능 향상을 보여주고 있다.
본 연구의 목적은 위성영상을 이용해 시공간 증발산량을 모의할 수 있는 증발산량 산정 모형을 구축하고, 플럭스 타워 실측 증발산량과 비교를 통해 적용성을 평가하는데 있다. 증발산량 산정 모형은 SEBAL(Surface Energy Balance Algorithm for Land)을 구축하였으며, 모형 내 일부 알고리즘을 수정하여 적용하였다. SEBAL 모형의 위성 입력 자료로는 2개년(2012-2013)의 MODIS Normal Distribution Vegetation Index(NDVI), Albedo, Land Surface Temperature(LST) 영상을 500m의 공간해상도로 구축하였으며, 유역주변 기상청 기상관측소(5개 지점)의 풍속, 풍속측정높이, 일사량 자료를 내삽(Interpolation)하여 활용하였다. 모형의 적용성 평가를 위하여 금강유역의 용담댐을 대상으로 공간 증발산량을 산정하여 유역 내에 위치한 덕유산 플럭스 타워의 산림 증발산량과 비교분석하였다. 모형 매개변수 중 Albedo와 NDVI, 지표 거칠기(Surface roughness) 순으로 민감한 것으로 분석되었으며, 모형의 보정을 위해 최종적으로 Albedo와 NDVI는 월별 평균값을 적용하였다. 모의 기간 동안의 결정계수($R^2$)는 0.45이었다. SEBAL 모형은 특히 지형적 특성을 반영하므로 유역내에서 고지대에 비해 저지대에서 증발산량이 높게 산정되는 경향을 보였다.
환경위험요인의 건강 위험성 영향 평가에 대한 연구는 환경, 사회·인구학적 특성, 경제 및 교통 등 다양하고 상호 교차된 요인들에 대한 검토 및 분석을 통해서 이루어지지만, 이러한 요인들 간의 연계와 통합적 접근방법을 위한 데이터베이스 구축에는 자료의 활용 가능성 증가와 기술적 진보가 이루어졌음에도 불구하고 여전히 많은 문제점이 나타나고 있다. 본 연구는 환경요인의 건강에 대한 영향을 분석하기 위해 공간지리정보 데이터 파이프라인을 구축의 필요성과 함께 이를 위한 공간지리정보 데이터베이스의 구축 및 활용의 어려움과 해결방안을 제시하였다. 주요 어려움으로는 다양한 공간지리정보의 자료 출처 및 형태, 상이한 시공간적 자료구축 체계, 동일한 공간지리자료에서 시간에 따른 좌표체계 불일치 등을 포함하고 있다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 데이터 전처리 및 후처리 과정을 통해 정제된 데이터를 구축하고, 지리변수를 계산할 수 있는 데이터 파이프라인을 구축하였다. 또한, AWS 기반의 관계형 데이터베이스 및 공유 플랫폼을 구축하여 데이터의 효율적인 저장 및 분석환경을 제공하였다. 마지막으로 각 단계별 작업과정과 자료 관리 및 분석을 위한 가이드라인을 작성하여 향후 연구자들이 효과적으로 데이터 파이프라인을 활용할 수 있는 방안을 제시하였다.
Pollen is closely related to health issues such as allergenic rhinitis and asthma as well as intensifying atopic syndrome. Information on current and future spatio-temporal distribution of allergenic pollen is needed to address such issues. In this study, the Community Multiscale Air Quality Modeling (CMAQ) was utilized as a base modeling system to forecast pollen dispersal from oak trees. Pollen emission is one of the most important parts in the dispersal modeling system. Areal emission factor was determined from gridded areal fraction of oak trees, which was produced by the analysis of the tree type maps (1:5000) obtained from the Korea Forest Service. Daily total pollen production was estimated by a robust multiple regression model of weather conditions and pollen concentration. Hourly emission factor was determined from wind speed and friction velocity. Hourly pollen emission was then calculated by multiplying areal emission factor, daily total pollen production, and hourly emission factor. Forecast data from the KMA UM LDAPS (Korea Meteorological Administration Unified Model Local Data Assimilation and Prediction System) was utilized as input. For the verification of the model, daily observed pollen concentration from 12 sites in Korea during the pollen season of 2014. Although the model showed a tendency of over-estimation in terms of the seasonal and daily mean concentrations, overall concentration was similar to the observation. Comparison at the hourly output showed distinctive delay of the peak hours by the model at the 'Pocheon' site. It was speculated that the constant release of hourly number of pollen in the modeling framework caused the delay.
토지이용 및 토지피복변화에 대한 신뢰성 높은 평가는 수로학 및 지리학적 연구에서 침식 및 퇴적, 해안 모니터링, 생태영향평가와 같은 다양한 실질적인 사안들을 발전시켰다. 원격탐사 이미지는 시간 변화에 따른 자연 및 토지변화를 살펴보는데 있어 뛰어난 잠재력을 지니고 있다. 따라서 최근에서는 환경 모니터링을 위해 고해상도의 원격탐사 영상 이미지를 활용한 보다 정확한 연구가 요구되고 있다. 본 논문에서는 갯벌보호지역이 위치한 한반도의 전라남도, 전라북도 일부지역의 토지이용 및 토지피복 변화에 대한 맵핑 및 변화탐지 방법을 실시하였다. 이를 위하여 2008년부터 2015년에 촬영된 KOMPSAT-2 위성의 다중분광 이미지를 사용하였다. 토지이용 및 토지피복변화 맵핑은 무감독 토지분류방법으로 분석하였으며, postclassification 변화탐지 방법으로 평가하였다. 전라북도와 전라남도의 연안지역에 대한 토지이이용 및 토지 피복변화에 대한 평가결과는 시간변화에 따라 큰 차이가 나타나지는 않았으나 각각 약 1.97%, 4.34% 정도의 변화를 보였다. 본 연구결과는 연구지역의 토지피복 변화 양상을 정량화 하였으며, 특히, 화소기반 분석을 통해 연안지역에 대한 KOMPSAT-2 다중분광 이미지의 효율적이고 경제적인 활용 가능성을 확인하였다. 이러한 토지이용 및 토지피복변화 정보는 연안환경 관리 및 정책결정을 위해서 환경 및 정책관리자들에게 유용할 것으로 기대된다.
인간 감정 인식은 컴퓨터 비전 및 인공 지능 영역에서 지속적인 관심을 받는 연구 주제이다. 본 논문에서는 wild 환경에서 이미지, 얼굴 특징점 및 음성신호로 구성된 multi-modal 신호를 기반으로 여러 신경망을 통해 인간의 감정을 분류하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 다음과 같은 특징을 갖는다. 첫째, multi task learning과 비디오의 시공간 특성을 이용한 준 감독 학습을 사용함으로써 영상 기반 네트워크의 학습 성능을 크게 향상시켰다. 둘째, 얼굴의 1 차원 랜드 마크 정보를 2 차원 영상으로 변환하는 모델을 새로 제안하였고, 이를 바탕으로 한 CNN-LSTM 네트워크를 제안하여 감정 인식을 향상시켰다. 셋째, 특정 감정에 오디오 신호가 매우 효과적이라는 관측을 기반으로 특정 감정에 robust한 오디오 심층 학습 메커니즘을 제안한다. 마지막으로 소위 적응적 감정 융합 (emotion adaptive fusion)을 적용하여 여러 네트워크의 시너지 효과를 극대화한다. 제안 네트워크는 기존의 지도 학습과 반 지도학습 네트워크를 적절히 융합하여 감정 분류 성능을 향상시켰다. EmotiW2017 대회에서 주어진 테스트 셋에 대한 5번째 시도에서, 제안 방법은 57.12 %의 분류 정확도를 달성하였다.
3D 방송시스템에 대한 다양한 연구 가운데 ATSC-M/H 기반의 융합형 3DTV 방식은 HD 화질의 좌영상과 모바일 화질의 우영상을 결합하는 서비스 호환 3DTV 시스템으로서 이 방식에서는 좌우 영상 사이에 상대적인 화질 차이가 존재하며 이를 해결하기 위해 조건부 대체 알고리즘(Conditional Replenishment Algorithm)이 제안되었다. 조건부 대체 알고리즘에서는 좌우영상 사이의 양안시차 벡터를 추정하고 양안시차 보상된 HD 좌영상과 단순 확장된 모바일 우영상을 선택적으로 사용함으로써 우영상의 화질을 개선한다. 그러나 이 알고리즘은 여러 계층의 양안시차를 추정하는 과정에서 매우 많은 계산이 필요하기 때문에 이를 실제적으로 구현하기 위해서는 고속 알고리즘의 개발이 요구된다. 본 논문에서는 양안시차 벡터의 특성을 고려하여 전역 탐색 대신에 SDSP(Small Diamond Search Pattern) 탐색 방법을 사용하고 탐색의 초기위치를 예측하는 방법을 제안하며 특정 조건 하에서 양안시차 벡터 추정을 생략하는 조기종료 모드를 함께 적용함으로써 복원 영상의 화질을 유지하면서도 조건부 대체 알고리즘의 속도를 향상시키는 기법을 제안하고 모의실험을 통해 이의 성능을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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