스마트 서울 정책의 일환으로 도시 빅데이터 활용의 중요성이 부각되고 있으며, 미세먼지, 소음과 같이 교통과 관련된 도시환경 요소가 시민들의 삶의 질에 미치는 영향에 대한 사회적 관심이 증가하고 있다. 본 연구에서는 IoT 도시 빅데이터와 교통 빅데이터를 매칭하여 통합 DB를 구축하고, 이를 활용하여 특정 공간이 도로 영향권 내에 포함되는지 여부에 따라 미세먼지, 소음 피해에 유의한 차이가 있는지 분석하였다. 또한 시계열 클러스터링을 통하여 도로교통특성 및 환경요인들이 유사한 특성을 가지는 공간 단위들을 군집화하였으며, 이 결과를 통하여 미세먼지 또는 초미세먼지 hot-spot, 소음 hot-spot 등 도시공간 단위의 환경위험 관리를 체계적으로 구축하는 기반을 마련하고자 하였다.
본 연구는 충주댐 유역($6,625.8km^2$)을 대상으로 지점강우와 소백산 이중편파 레이더강우자료를 격자기반 분포형 강우-유출 모형인 KIMSTORM(KIneMatic wave STOrm Runoff Model)에 적용하여 홍수추적을 수행하여 레이더의 적용성을 검토하였다. 2012년 4개의 강우 이벤트(집중호우, 카눈, 볼라벤, 산바)에 대하여 한강홍수통제소로부터 보정된 소백산 레이더 강우자료를 제공받아 사용하였다. 레이더 강우와 지점 강우를 비교분석한 결과, 41개 지점의 지상강우보다 레이더의 면적평균강우량을 비교한 결과, 강우의 시공간적 패턴은 상당히 일치하였고 지상강우에 대한 레이더 강우의 비율은 0.97로 분석되었다. 이후 분포형 홍수추적을 위해 KIMSTORM을 이용하였으며, 격자크기 $500{\times}500m$ 해상도의 198행${\times}$231열의 총 45,738개의 셀로 모형을 구축하였다. KIMSTORM 모형의 보정 결과, 평균 $R^2$(coefficient of determination), ME(model efficiency), VCI(volume conservation index)는 지상강우의 경우, 각각 0.83, 0.68, 1.10로 분석되었고, 레이더강우의 경우는 각각 0.80, 0.62, 1.08의 결과를 보였다.
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.
최근 무선 기술과 측위 기술의 발전에 따라 위치 기반 서비스에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 기존 연구의 단일 노드 기반 시스템으로는 처리하기 힘든 휴대폰 사용자와 같은 최소 백만 단위 이상의 대용량의 객체를 처리하기 위해 클러스터 기반 분산 컴퓨팅 구조로 GALIS가 제안되었다. GALIS는 이동 객체의 현재 위치정보를 관리하는 SLDS와 과거 시간의 흐름에 따라 과거 위치정보를 관리하는 LLDS로 구성된다. SLDS와 LLDS는 분산된 다수의 노드로 구성되며 각 노드는 독립된 지역에 위치한 이동객체의 정보를 관리한다. 본 논문에서는 GALIS 프로토타입에 모니터링 기법을 적용하여 각 노드가 관리하는 이동 객체수의 변동에 따른 위치 정보관리 및 시공간 질의 처리시 각 노드에 걸리는 부하를 모니터링 함으로써 각 노드의 역할을 동적으로 조정할 수 있게 각 노드별 이동 객체 처리상황 및 부하를 관리한다. 또, GALIS 질의 처리 서브시스템 성능 향상을 위해 질의 처리 결과를 버퍼링하여 연속된 질의 처리시 발생할 수 있는 중첩된 질의 영역을 관리하는 버퍼링 기법을 제안한다. 버퍼링 기법을 통해 수행되는 질의는 중첩된 질의 영역을 제외한 부분으로 나누어 수행하기 때문에 시스템으로부터 구해야 하는 결과 세트의 크기를 줄여주는 역할을 하여 질의 처리 수행시간이 감소하도록 질의 처리 과정을 개선한다.
본 연구는 합천호에서 2002~2017년까지 16년간의 장기간 동안 수질변수를 이용하여 부영양화 특성, 경험적 모델분석 및 몬순강도에 따른 수질변이 특성을 분석하였다. 장기간의 연별 수질 분석에서 합천호는 중영양~부영양 상태로 분석되었고, 계절별 수질분석에서 부영양화 현상은 하절기 이후 심화되는 것으로 나타났다. 장기간의 수질변이 특성은 유역의 점오염원 및 비점 오염원이 크게 변하지 않는 상황 하에서 매년 강우 사상 (집중 강우 vs. 약한 강우) 및 계절적인 강우강도에 의해 조절되는 것으로 분석되었다. 총인(TP), 총질소(TN), 생물학적 산소요구량(BOD) 및 이온 농도변화는 건기해(Dry year)와 홍수해 (Wet year)의 비교분석에서 뚜렷한 차이를 보여 영양염류, 유기물 농도 및 이온농도 변동에 가장 중요한 역할을 하는 것으로 분석되었다. 특히, 수질 변수 중 매년 영양염 지표(TP, TN), 유기물 지표(BOD, COD), 총 부유물질 농도 및 1차생산력의 지표 (Chl-a)는 강수량과 정 상관관계를 보였다. 녹조의 지표인 Chl-a 농도는 총인, 총질소, 및 BOD와 높은 상관관계를 보여, 타 호수처럼 영양염의 과도한 증가시기에 Chl-a농도가 낮아지는 특성과는 차이를 보였다. Log-전환된 총질소, 총인 및 Chl-a에 대한 경험적 모델(Empirical model) 분석에 따르면, Chl-a 농도는 인(phosphorus) 농도에 의해 1차적으로 조절되며, 질소(N)농도는 유의한 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 이는 $Log_{10}TN$, $Log_{10}TP$, $Log_{10}CHL$의 상류, 중류, 하류구간에 대한 공간적 회귀분석에서 총인과 Chl-a는 p <0.005의 유의적인 상관관계를 나타내었으나 총질소와 Chl-a는 p > 0.005의 결과를 보여, 녹조번성에 대해 인(P)이 핵심역할을 하는 것으로 분석 되었다. 또한, 총질소와 총인 모두 Chl-a와 댐에 가까운 하류구간(Lacustrine zone)에 비해 상류구간(Riverine zone)에서 더 유의적인 결과를 보여, 상류역에서 무기성 부유물의 농도의 영향에 의한 광제한 효과(Light limitation)가 거의 나타나지 않는 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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