모바일 환경에서 정보 제공 및 처리의 대상이 되는 사람, 자동차, 비행기 둥과 같은 이동객체는 시간이 경과함에 따라 끊임없이 자신의 위치를 변경하는 특징을 가지며, 이러한 정보들을 데이터베이스에서 효과적으로 처리하기 위해서는 연속적인 위치 변경을 수용할 수 있는 저장공간과 색인 유지 및 관리 기술이 필요하다. 기존의 색인 기법들은 색인의 유지 성능보다 질의 처리 능력을 향상시키는데 노력을 기울여 왔기 때문에 복잡하게 이동하며 매우 빈번하게 위치 정보를 갱신하는 이동객체 정보를 관리하기 어렵다. 이 논문에서는 질의 처리 성능뿐만 아니라 이동객체의 빈번한 위치 갱신을 효율적으로 처리하기 위해 고정 그리드 방식의 색인과 R-Tree의 장점을 결합한 ACAR-Tree(Adaptive Cell index with Auxiliary R-Tree)를 제안한다. 제안된 ACAR-Tree는 R-Tree에서 색인의 재구성으로 인하여 갱신 성능이 저하되는 단점을 보완하기 위하여 고정 그리드 방법의 셀 기반의 색인 방법을 기초로 한다. 또한 고정 그리드 방법에서의 데이터 분포가 편중되었을 경우의 색인 성능저하 문제를 해결하기 위하여, 셀과 버켓이 1 : 1로 매핑되는 셀에서 오버플로가 발생하였을 경우 해당 버켓이 부가적인 색인 구조인 보조R-Tree로 전환하여 처리한다. 제안된 방법을 다양한 데이터 분포 및 데이터 크기에서 실험한 결과, 기존의 R-Tree 기반의 색인 방법과 비교하여 색인의 크기가 크게 감소하였으며, 질의 및 갱신 성능에 대해서도 뛰어난 성능을 보였다.
TB-tree와 같이 시공간에서 궤적 검색을 위한 색인 구조는 단말 노드에 하나의 궤적만을 저장하는 궤적 보존의 특성을 가지기 때문에 궤적의 일부분을 추출하는 항해 질의(Navigational Query)에서 우수한 성능을 보인다. 그러나, 궤적 보존을 위해 공간적 지역성을 완전히 배제하는 구조를 가짐으로써 비단말 노드의 MBR(Minimum Bounding Rectangle)은 큰 사장 영역을 가지는 단점이 있다. 사장 영역 증가는 노드간의 중첩을 높이는 원인을 제공하기 때문에 영역 질의의 성능을 저하시키는 문제가 있다. 이 논문에서는 궤적 검색을 위한 색인 구조에서 항해질의 성능을 유지하면서 영역 질의의 성능을 향상시키기 위한 비단말 노드 분할 정책과 엔트리 재배치 정책을 제시한다. 분할 정책은 비단말 노드의 분할시 비단말 노드의 MBR을 최대한 감소시키는 최대 영역 축소(Maximal Area Reduction) 정책을 사용하고, 엔트리 재배치 정책은 비단말 노드를 구성하는 다수의 엔트리에서 MBR을 최대로 감소시킬 수 있는 엔트리의 위치를 재배치시키는 방법으로 이 논문에서는 분할 방법에 따라 2가지 재배치 전략을 제시하고 TB-tree와 성능을 비교한다.
이 연구에서는 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) Level 1.0B 자료와 다중채널 원격 탐사방법을 이용하여 황사(dust)/연무(smoke) 탐지 알고리즘을 개발하였고 결과 검증을 위하여 MODIS RGB 합성영상과 Cloud-Aerosol Lidar with Orthogonal Polarization Satellite Observations(CALIPSO)위성의 VFM(Vertical Feature Mask)자료가 사용되었다. 2007년 3월 30일과 2012년 4월 27일의 주간 사례에 대한 이 연구의 황사/연무 탐지 결과는 검증자료와 약 56.4 %, 72.0 % 일치하였으며 야간의 경우는 2012년 04월 27일 사례에 대하여 약 40.5 % 일치하였다. 그러나 이 연구 결과는 MODIS와 CALIPSO 위성의 시 공간 일치 한계 때문에 제한적 사례에 대하여 검증되었으나 추가적인 연구를 통하여 우리나라 차세대 정지궤도 기상위성의 에어로졸 탐지에 활용될 수 있을 것이다.
하천이 차지하는 면적은 전체 육지 면적의 약 0.5%에 불과하지만, 하천수의 조성은 유역 환경의 생지화학적 변화를 집약적으로 반영하는 지표가 될 수 있다. 하천 탄소의 농도는 수질과 직접적인 관련이 있고, 또한, 하천을 통해 바다로 유출되는 탄소량을 순 생태계 생산량 (NEP)에서 빼주지 않으면 생태계 내 저장될 수 있는 탄소량이 과다 산정될 수 있기 때문에 하천의 탄소 유출량을 정확히 추정하려는 연구가 꾸준히 이뤄지고 있다. 전 세계적으로 하천을 통해 바다로 유출되는 총 탄소량은 약 $0.8{\sim}1.5Pg\;yr^{-1}$, 수체로부터 대기로 빠져나가는 양이 약 $0.62{\sim}2.1Pg\;yr^{-1}$로 추정된다. 우리나라의 하천 탄소에 대한 연구는 주로 수질과 관련된 유기탄소에 집중된 편이며, 농도, ${\delta}^{13}C$, 형광스펙트럼 분석 결과 강수량과 강수 세기 등 시간에 따른 차이와 토지 이용 등 공간적인 차이에 따라 다양한 성상의 탄소가 하천으로 유입되는 것으로 여겨진다. 인간의 토지이용과 기후변화의 영향으로 인한 탄소순환 동태의 변화는 하천의 총 탄소 함량뿐만 아니라 DIC, DOC, POC의 비율에도 변화를 불러오고, 이들과 함께 수체 내에서 이동하는 다양한 유기/무기 오염물질의 양과 분해도에도 영향을 줄 수 있다. 따라서, 기존의 분석 방법에 더해 탄소연대 측정과 초고분해능 질량 분석 등의 방법을 활용하여 하천 탄소의 기원, 변화, 분해 과정을 면밀히 유추하는 연구가 필요하다. 장기적으로, 넓은 유역을 대상으로 얻어진 하천 탄소의 성상별 농도와 일유량 자료는 유역 생태계의 변화를 추적하고, 자연적인 또는 인간에 의한 교란 때문에 일어나는 환경 변화를 예측하는 데 유용하게 쓰일 수 있다. 현재 정부가 운영 중인 수질측정망을 대상으로, 알칼리도를 포함한, 하천 탄소의 성상별 농도가 분석 항목에 추가되고, 일유량 자료와 개별 연구진이 얻은 연구결과를 포함하는 데이터베이스가 구축되어, 이러한 자료가 보다 효율적으로 활용될 수 있기를 바란다.
본 연구에서는 대용량 궤적 데이터베이스에서 영역 질의를 효과적으로 처리하기 위한 인덱싱 기법에 대하여 논의한다. 먼저, 기존 인덱싱기법의 문제점을 지적하고, 이러한 문제점을 해결하는 새로운 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 우선 시간 차원을 다수의 시간 구간으로 분할하고, 인덱싱의 대상이 되는 전체 라인 세그먼트들을 시간 구간별로 구분한다. 각 시간 구간에 속하는 라인 세그먼트들에 대하여 별도의 인덱스를 구축한다. 또한, 디스크에서 관리되는 과거 시간 구간에 대한 인덱스들과는 달리 최근 시간 구간에 대한 인덱스는 메인 메모리상에 관리함으로써 삽입과 검색의 성능을 크게 개선할 수 있다. 각 시간 구간에 속하는 라인 세그먼트들은 다음과 같은 방식으로 인덱스를 구축한다. 먼저, 2D-트리를 이용하여 전체 공간 차원을 유사한 수의 라인 세그먼트들이 배정되도록 다수의 셀들로 분할한다. 또한, 분할된 각 셀마다 시공간 차원 (x, y, t)에 대한 별도의 3차원 $R^*$-트리를 두어 보다 상세한 인덱싱을 지원한다. 이와 같은 다양한 전략을 이용함으로써 기존 기법의 문제점들을 해결 할 수 있다. 다양한 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 정량적으로 검증한다. 실험 결과에 의하면, 기존 기법에 비하여 작은 인덱스 구조를 갖으면서도 검색 성능면에서 3$\sim$10배까지의 성능 향상 효과를 갖는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 적외선 카메라를 이용하여 집속형 초음파 치료장비인 HIFU (High intensity focused ultrasound)가 발생시키는 물리적인 변화를 연구하였다. HIFU는 비 침습적으로 음향 에너지를 피하조직에 전달할 수 있기 때문에 피부과에서 안면 윤곽형성 및 피부탄력 개선을 위해 사용되고 있다. 피부 리프팅을 목적으로 사용하는 7 MHz HIFU의 사용 효과에 대한 정량적인 정보를 제공하기 위해 온도 분포 및 비가역적 조직 변화에 대한 연구를 실시하였다. HIFU에서 발생한 초음파 에너지로 인해 피하조직 수 밀리미터 크기의 부위에서 발생하는 온도의 변화를 적외선 이미징을 통해 측정하였다. 각 초음파 에너지 조건에서 생긴 열 응고점의 길이를 측정하였고 통계 처리를 통해 정량화 하였다. 온도의 증가가 발생한 부위에 대해서는 조직 검사에서 조직의 비가역적인 변화를 확인하였다. 실험을 통해 확인한 결과 집속된 초음파 에너지 (0.4, 1.2, 2 J)에 비례해서 조직에서 발생하는 온도가 증가하였다. 초음파가 치료하는 초점 부위에 대해 $69{\sim}90^{\circ}C$ 이상의 최고 온도가 발생하였고, 고온이 발생한 지점에서 조직적인 변화가 일어남을 확인할 수 있었다. 조직 검사를 통해 조직 내부 콜라겐의 응고를 통한 조직 변화를 확인하였다. 본 논문의 ex-vivo 실험 결과를 근거로 HIFU를 이용한 조직 응고의 강도를 조절하기 위해 적외선 이미징을 이용하여 얻은 정량적 데이터를 이용할 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 국내 내륙산간지역의 행정구역을 대상으로 지표수-지하수연계를 고려한 시공간적 지하수자원 관리 취약성 평가를 수행하였다. 내륙산간지역을 4개 산지권역으로 구분하고 지표수-지하수 연계를 고려할 수 있는 공간적 지하수자원 관리 취약성 평가 지표를 선정하였다. 지하수 자원 관리 취약지역 선정 결과 중부산야권역의 파주시, 산악권역의 가평군, 남서산야권역의 구례군, 남동산야권역의 양산시가 선정되었다. 선정된 지역에 대하여 지하수위 및 침투량의 변동에 따른 월 단위 지하수자원 관리 취약 시기 평가를 수행하였다. 월 단위 지하수자원 관리 취약시기 평가결과 12 ~ 2월이 지하수자원 관리에 취약한 시기로 평가되었다. 본 연구의 결과는 지하수자원 관리 취약 지역과 취약 시기 평가 기법 및 결과를 제공함으로써 행정구역 별 보다 효율적인 지하수자원 관리 방안 도출에 기여할 것으로 기대된다.
강우 현상은 물 순환과 에너지 순환의 주요 요소 중 하나이며 강우량 추정은 수자원 확보와 수재해 예측 및 피해 감축에 매우 중요한 역할을 한다. 위성 기반 강우량 추정은 시공간적으로 고해상도인 자료를 통하여 넓은 지역을 연속적으로 감시할 수 있다는 장점이 있다. 본 연구에서는 Himawari-8 Advanced Himawari Imager(AHI) 수증기 채널(6.7 ㎛), 적외 채널(10.8 ㎛)과 기상 레이더 Column Max (CMAX) 합성장을 이용하여 기계학습 기반 정량적 강우량 추정 모델을 개발하였다. 기계학습 기법으로는 랜덤 포레스트(Random Forest, RF)를 사용하였으며 기상 레이더 반사도(dBZ)와 Z-R식으로 변환한 강우강도(mm/hr)를 타겟으로 하는 모델을 구축하여 비교하였다. 레이더 강우강도를 통해 검증하였을 때 임계성공지수(Critical Success Index, CSI)는 0.34, Mean-Absolute-Error (MAE) 4.82 mm/hr였다. GeoKompsat-2(GK-2A) 강우강도 산출물, Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks (PERSIANN)-Cloud Classification System (CCS) 산출물과 비교하였을 때 강우 유무 분류에서 CSI 21.73%, 10.81%, 강우강도 정량적 평가에서 MAE 31.33%, 23.49% 높은 성능을 보였다. 강우량 산출물을 지도화 한 결과, 실제 강우강도 분포와 유사한 분포를 모의하여 기존 산출물 대비 높은 정확도의 강우량을 추정했다.
연안지역의 해저지하수 유출(SGD)은 하천과 함께 영양염류와 미량금속 등을 해양으로 유입시키는 주요 수송로 역할로써 중요성이 대두되고 있다. 이에 우리나라 육상의 연안지역인 낙동강 대권역 유역에 대해 1986년부터 2020년까지 35개년의 월별 SGD를 추정하고 계절적 변화와 시공간적 특성을 분석하였다. SGD 산출지점인 낙동강 연안유역은 SRTM(Shuttle Radar Topography Mission) DEM(Digital Elevation Model) 자료를 이용하여 210개의 유역을 추출하였으며, 우리나라에 적용가능한 가장 높은 해상도의 전지구 모델인 FLDAS(Famine Early Warning Systems Network Land Data Assimilation System) 10 km recharge를 통해 추정한 낙동강 연안유역의 연평균 SGD는 466.7 m2/yr 로 나타났다. 낙동강 연안유역 SGD는 시계열적으로 큰 변동성은 없었으나 여름에 집중되던 SGD유출이 가을철로 주요유출 시기가 확대되는 경향을 보였다. 또한 공간적으로는 큰 수계와 인접한 연안지역에서 계절에 관계없이 SGD 유출이 많고 1980년대 이후로 시간적 변화에 따라 다소 증가하고 있는 경향을 확인하였다. 이러한 결과는 낙동강 지역의 강수패턴의 시기가 확대되며, 기저유량이 많은 지역의 집수량이 높은 데에 따른 것으로 사료된다. 본 연구는 우리나라의 SGD 특성을 탐구하기 위한 모델링 기법을 제시한 선행적 연구이며 우리나라 해저지하수 유출이 해양에 미치는 영향과 연안관리를 위한 기초자료로 활용성이 기대된다.
최근 고해상도 광학 위성영상의 활용성이 강조되면서 이를 이용한 지표 모니터링 연구가 활발히 수행되고 있다. 그러나 고해상도 위성영상은 낮은 시간 해상도에서 획득되기 때문에 그 활용성에 한계가 있다. 이러한 한계를 보완하기 위해 서로 다른 시간 및 공간 해상도를 갖는 다중 위성영상을 융합해 높은 시공간 해상도의 합성 영상을 생성하는 시공간 자료 융합을 적용할 수 있다. 기존 연구에서는 중저해상도의 위성영상을 대상으로 시공간 융합 모델이 개발되어 왔기 때문에 고해상도 위성영상에 대한 기개발된 융합 모델의 적용성을 평가할 필요가 있다. 이를 위해 이 연구에서는 KOMPSAT-3A 영상과 Sentinel-2 영상을 대상으로 기개발된 시공간 융합 모델의 적용성을 평가하였다. 여기에는 예측을 위해 사용하는 정보가 다른 Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model (ESTARFM)과 Spatial Time-series Geostatistical Deconvolution/Fusion Model (STGDFM)을 적용하였다. 연구 결과, 시간적으로 연속적인 반사율 값을 결합하는 STGDFM의 예측 성능이 ESTARFM 보다 높은 것으로 나타났다. 특히 KOMPSAT 영상의 낮은 시간 해상도로 같은 시기에서 KOMPSAT 및 Sentinel-2 영상을 동시에 획득하기 어려운 경우, STGDFM의 예측 성능 향상이 더욱 크게 나타났다. 본 실험 결과를 통해 연속적인 시간 정보를 결합해 상대적으로 높은 예측 성능을 가지는 STGDFM을 이용해 낮은 재방문 주기로 인한 고해상도 위성영상의 한계를 보완할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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