실내에서는 GPS 신호를 수신할 수 없으므로 자신의 위치를 알 수 없다. 최근에 이러한 문제점을 해결하기 위하여 와이파이 엑세스 포인트(AP)를 이용한 실내 위치 정보 수집 방법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 AP를 이용한 이동체의 이동경로를 저장하는 시공간 데이터 모델 방법을 제안한다.
Precipitation plays an essential role in water resources management and disaster prevention. Therefore, the understanding related to spatiotemporal characteristics of rainfall is necessary. Nowadays, highly accurate precipitation is mainly obtained from gauge observation systems. However, the density of gauge stations is a sparse and uneven distribution in mountainous areas. With the proliferation of technology, satellite-based precipitation sources are becoming increasingly common and can provide rainfall information in regions with complex topography. Nevertheless, satellite-based data is that it still remains uncertain. To overcome the above limitation, this study aims to take the strengthens of machine learning to generate a new reanalysis of precipitation data by fusion of multiple satellite precipitation products (SPPs) with gauge observation data. Several machine learning algorithms (i.e., Random Forest, Support Vector Regression, and Artificial Neural Network) have been adopted. To investigate the robustness of the new reanalysis product, observed data were collected to evaluate the accuracy of the products through Kling-Gupta efficiency (KGE), probability of detection (POD), false alarm rate (FAR), and critical success index (CSI). As a result, the new precipitation generated through the machine learning model showed higher accuracy than original satellite rainfall products, and its spatiotemporal variability was better reflected than others. Thus, reanalysis of satellite precipitation product based on machine learning can be useful source input data for hydrological simulations in ungauged river basins.
Owing to pandemic (COVID-19), the traditional face-to-face education method has been changed to the non-face-to-face real-time online education methods. Using a real time-based video conference system, synchronous education can be adopted by face-to-face class easily. Specially, it is very important to minimize the difference in learning effects between face-to-face and non-face-to-face in Entrepreneurship education. In this study, in order to derive the factors that affect the satisfaction of learners in synchronous online education, authors collected data from learners taking a synchronous entrepreneurship course. Through previous research, learned the reality of education and the composition of lessons. Spatiotemporal effectiveness, mentor ability, and educational environment influence learning satisfaction. PLS-SEM results revealed that it was confirmed that only spatiotemporal effects affect learner satisfaction. However, the education environment (fluent operation and convenience of function use of real-time based online conference system) effect teaching presence, class structure, and spatiotemporal effects. Through this research, we hope to provide theoretical and practical support for developing effective teacher activities, proper lesson structure, convenient function of the conference system, and learner-centered online learning environment when developing synchronous online classes.
Spatiotemporal changes in the thermal environment in a large city, Seoul, Korea were analyzed using a thermal index, perceived temperature (PT), to standardize the weather conditions. PT is a standard index for the thermal balance of human beings in thermophysiological environment. For the analysis of PT, the data from long-term monitoring and intensive observations in and around the inner-city stream called 'Cheonggye' in Seoul, were compared with a reference data from the Seoul weather station. Long-term data were monitored by installing two automatic weather stations at 66m (S1) and 173m (S2) away from the center of the stream. Through the analysis of the data during the summer of 2006 and intensive observation periods, it was revealed that the stream's effects on the PT extended up to the distance of the S1 site. In winter, the increase of the PT between pre- and post-restoration was stronger at S1, which was nearer than S2 from the stream. These results suggest that PT can be used as an effective model in analyzing the changes of the thermal environment in relation with the changes of water surface areas.
There are no immutable phenomena in reality. A lot of applications are dealing with data characterized by spatial and temporal and/or uncertain features. Currently, there has no any data model accommodating enough those three elements of spatial objects to directly use in application systems. For such reasons, we introduce a fuzzy spatio -temporal data model (FSTDM) and a method of integrating temporal and fuzzy spatial operators in a unified manner to create fuzzy spatio -temporal (FST) operators. With these operators, complex query expression will become concise. Our research is feasible to apply to the management systems and query processor of natural resource data, weather information, graphic information, and so on.
Background: The constant consumption of chemical products owing to expanding industrialization has led to an increase in public interest in chemical substances. As the production and disposal processes for these chemical products cause environmental problems, regional information on the hazard level of chemical substances is required considering their effects on humans and in order to ensure environmental safety. Objectives: This study aimed to identify hazard contribution and spatiotemporal characteristics by region and chemical by calculating a hazard-based result score using pollutant release and transfer register (PRTR) data. Methods: This study calculated the chemical discharge and hazard-based result score from the Risk-Screening Environmental Indicators (RSEI) model, analyzed their spatiotemporal patterns, and identified hotspot areas where chemical discharges and high hazard-based scores were concentrated. The amount of chemical discharge and hazard-based risk scores for 250 cities and counties across South Korea were calculated using PRTR data from 2011 to 2018. Results: The chemical discharge (high densities in Incheon, Daegu, and Busan) and hazard-based result scores (high densities in Incheon, Chungcheongnam-do, and some areas of Gyeongsangnam-do Province) showed varying spatial patterns. The chemical discharge (A, B) and hazard-based result score (C, D) hotspots were identified. Additionally, identification of the hazard-based result scores revealed differences in the type of chemicals contributing to the discharge. Ethylbenzene accounted for ≥80% of the discharged chemicals in the discharge hotspots, while chromium accounted for >90% of the discharged chemicals in the hazard-based result score hotspots. Conclusions: The RSEI hazard-based result score is a quantitative indicator that considers the degree of impact on human health as a toxicity-weighted value. It can be used for the management of industries discharging chemical substances as well as local environmental health management.
An uncertainty assessment for precipitation datasets simulated by Atmosphere-Ocean Coupled General Circulation Model (AOGCM) is conducted to provide reliable climate scenario over East Asia. Most of results overestimate precipitation compared to the observational data (wet bias) in spring-fall-winter, while they underestimate precipitation (dry bias) in summer in East Asia. Higher spatial resolution model shows better performances in simulation of precipitation. To assess the uncertainty of spatiotemporal precipitation in East Asia, the cyclostationary empirical orthogonal function (CSEOF) analysis is applied. An annual cycle of precipitation obtained from the CSEOF analysis accounts for the biggest variability in its total variability. A comparison between annual cycles of observed and modeled precipitation anomalies shows distinct differences: 1) positive precipitation anomalies of the multi-model ensemble (MME) for 20 models (thereafter MME20) in summer locate toward the north compared to the observational data so that it cannot explain summer monsoon rainfalls across Korea and Japan. 2) The onset of summer monsoon in MME20 in Korean peninsula starts earlier than observed one. These differences show the uncertainty of modeled precipitation. Also the comparison provides the criteria of annual cycle and correlation between modeled and observational data which helps to select best models and generate a new MME, which is better than the MME20. The spatiotemporal deviation of precipitation is significantly associated with lower-level circulations. In particular, lower-level moisture transports from the warm pool of the western Pacific and corresponding moisture convergence significantly are strongly associated with summer rainfalls. These lower-level circulations physically consistent with precipitation give insight into description of the reason in the monsoon of East Asia why behaviors of individually modeled precipitation differ from that of observation.
As the occurrence of a crime is dependent on different factors, their correlations are beyond the ordinary cognitive range. Owing to this limitation, systems face difficulty in correlating various factors, thereby requiring the assistance of artificial intelligence (AI) to overcome such limitations. Therefore, AI has become indispensable for crime prediction. Crimes can cause severe and irrevocable damage to a society. Recently, big data has been introduced for developing highly accurate models for crime prediction. Prediction of night crimes should be given significant consideration, because crimes primarily occur during nights, when the spatiotemporal characteristics become vulnerable to crimes. Many environmental factors that influence crime rate are applied for crime prediction, and their influence on crime rate may differ based on temporal characteristics and the nature of crime. This study aims to identify the environmental factors that influence sex and theft crimes occurring at night and proposes an artificial neural network (ANN) model to predict sex and theft crimes at night in random areas. The crime data of A district in Seoul for 12 years (2004-2015) was used, and environmental factors that influence sex and theft crimes were derived through multiple regression analysis. Two types of crime prediction models were developed: Type A using all environmental factors as input data; Type B with only the significant factors (obtained from regression analysis) as input data. The Type B model exhibited a greater accuracy than Type A, by 3.26 and 9.47 % higher for theft and sex crimes, respectively.
Due to the development of information technologies and new businesses related to moving objects, the need for the storage and analysis of moving object data is increasing rapidly. Moving object data have a spatiotemporal nature which is different from typical business data. Therefore, different methods of data storage and analysis are required. This paper proposes a multidimensional data model and data visualization to analyze moving object data efficiently and effectively. We expect that decision makers can understand the movement pattern of moving objects more intuitively through the proposed implementation.
선박의 해양사고 중 부유물 감김사고는 운항지연에 그치지 않고 대형 인명 피해사고까지 이어질 수 있어 이에 대한 예방책이 요구되고 있다. 이에 본 연구는 영해와 베타적경제수역 등을 포함한 해역의 최근 5년간 선박의 부유물 감김사고 데이터를 시·공간적 측면에서 분석하고, 관련 연구 분야에 기초 자료를 제공하고자 한다. 부유물 감김사고의 상대적 밀도 분포를 시각화하기 위하여 이차원 평활 히스토그램을 적용하였으며, 시간대, 주·야간, 계절에 따른 각 변수가 감김사고에 미치는 영향을 분석하기 위해 다항 로지스틱 회귀모형을 적용하였다. 공간적 분석결과 전체 사고에 대해 평활화된 밀도 값이 높은 곳은 진해만을 포함한 거제도~통영 해상이었으며, 서해 전곡항 인근 해상, 제주도 북부 해상으로 나타났다. 시간적 분석결과 부유물 감김사고는 주간에 71.4%로 가장 많이 발생하였으며, 계절별로는 가을철이 다른 계절에 비해 가장 많이 발생한 것으로 분석되었다. 또한, 어선, 수상레저기구, 낚시어선의 감김사고 발생 가능성이 화물선 보다 높은 것으로 조사되었다. 본 연구의 시·공간적 분석결과는 향후 부유물에 대한 단속강화 및 제거를 위한 해양경찰함정 배치와 시간별·계절별 사고방지를 위한 부유물 사전 제거작업 대책 마련의 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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