• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제6권1호
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• pp.11-20
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• 2003

비강우시 육상으러부터 목포항으로 유입하는 오염부하량을 목포항 주변에 위치한 하천 및 방류수의 계절별 유량과 수질을 기초로 하여 산정하였다. 4계절의 유량 자료에 의하여 산출한 목포항 유입하루평균유량은 약 5.5×10/sup 6/㎥/day이고 연평균유량은 약 2×10/sup9/㎥/year로 나타났다. 영산호 방류수의 계절별 유량은 4계절에 걸쳐서 모든 유입원들의 총유량의 90％이상으로 나타났다. 4계절에 걸쳐서 하천과 같은 유입원의 9개 지점에서 측정한 화학적 산소요구량(COD), 총부유고형물(TSS), 총무기질소(TIN) 및 총인(TP)의 농토는 각각 2.87~42.69㎎/ℓ, 3.65~1080.32㎎/ℓ, 0.083~89.744㎎/ℓ and 0.028~6.926㎎/ℓ로 나타났다. 4계절 자료를 평균하여 산정된 목포항 유임 연평균부하량은 각각 약 37 ton-COD/day, 약 64 ton-TSS/day, 약 13 ton-TIN/day 및 약 1.2 ton-Tp/day로 나타났다 하계의 목포항 유입부하량은 각각 약 82 ton-COD/day, 약 159 ton-TSS/day, 약 14 ton-TIN/day 및 2 ton-TP/day로 산정되었다. 목포항으포 유입하는 주된 오염부하원은 영산호의 방류수로 밝혀졌다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.147-158
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• 2009

최근 스트림데이터 환경의 데이터 모델은 데이터의 양이 아주 크고 연속적이며 무한하다. 이에 반해 제한된 용량의 디스크나 메모리 등을 이용해서 질의 처리나 데이터 분석을 처리한다. 이러한 환경에서 트랜잭션 데이터베이스에 대한 전통적인 빈발패턴탐사는 불가능하다고 할 수 있다. 왜냐하면, 연속적으로 들어오는 스트림 데이터에 대해 어떤 항목집합이 빈발항목인지 아닌지에 대한 정보를 계속적으로 유지 관리하기가 어렵기 때문이다. 본 논문에서는 연속적으로 들어오는 스트림 데이터에 회귀모델을 적용하여 빈발 항목들을 예측할 수 있는 방법을 제안한다. 스트림 데이터로부터 회귀모델을 생성함으로써 불확실한 항목들에 대한 예측 모델로 사용할 수 있다. 다양한 실험을 통하여 제안하는 방법이 스트림 데이터 환경의 데이터에 효율적으로 사용될 수 있음을 보인다.

• 암석학회지
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• 제25권4호
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• pp.361-372
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• 2016

라하르는 거주 지역 주변의 기반시설의 파괴와 인명 손실을 일으킬 가능성이 있는 격변적인 사건이다. 그러므로 라하르 위험지역의 영역 설정은 매우 중요한 작업이다. 본 연구에서는 Laharz_py 프로그램을 적용하여 한라산 화산체에서 발생 가능한 라하르 영향 지역에 대한 개략적인 예측을 수행하였다. 화산체의 지형구배(H/L비)와 라하르 부피를 시나리오의 영향 변수로 선정하였고, H/L비는 0.20, 0.22, 0.25로, 근위 위험지역 경계로부터 발원 가능한 하천의 하류 방향으로 발생 가능한 라하르 부피는 30,000, 50,000, 70,000, 100,000, 300,000, $500,000m^3$를 적용하여 시나리오를 작성하고, 이에 따라 모의를 진행하였다. 수치 모의 결과에 근거하면, H/L비가 증가함에 따라 근위 위험경계 지역의 면적은 점차 감소하였다. H/L비가 증가함에 따라 라하르 영향 하천의 개수가 줄어드는 경향을 보였다. H/L비 0.20인 경우 제주시 쪽의 3 하천(광령천, 도근천과 한천)과 서귀포시 쪽의 6 하천(궁산천-강정천, 호근천(완제천)), 서홍천(연외천), 동흥천, 보목천 그리고 영천-효돈천), H/L비 0.22인 경우 제주시 쪽의 2 하천(광령천과 한천)과 서귀포시 쪽의 5 하천(궁산천-강정천, 서홍천, 동흥천, 보목천 그리고 영천-효돈천), H/L비 0.25인 경우 제주시 쪽의 2 하천(광령천과 한천)과 서귀포시 쪽의 1 하천(영천-효돈천)이 라하르의 영향을 받는 하천이다. 본 연구의 결과는 한라산에서 발생하는 라하르로 인하여 야기될 수 있는 직접적인 화산재해 피해에 대한 위험등급도를 작성하는 기본 자료로 활용할 수 있을 것이다.

• 생태와환경
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• 제45권2호
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• pp.158-173
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• 2012

본 연구는 대청호 본류유역 7개 지점과 대청호 유입지류 8개 지점을 선정하여 2001년부터 2010년까지 측정된 환경부 수질자료를 분석해 시 공간적 변이를 파악하고, 더불어 대청호 유입 지류에 의한 대청호 수질의 영향을 분석하였다. 본류 수역의 연평균 수질 자료 분석결과에 따르면, 질소(N) 및 인(P)의 농도는 호수대 내에서 상류역에서 댐(M7)으로 갈수록 거리에 따라 1차 함수적으로 감소하는 경향을 보였다. 호수내 유수대(M1~M3), 전이대(M4~M6) 및 정수대(M7)의 TN과 TP는 외국 인공호들과 마찬가지로 뚜렷한 Zonation 패턴을 보였다. 반면, 호수내 유기물 지표로서 엽록소(CHL)와 BOD는 TN과 TP의 구간별 연속적 감소 패턴과는 달리 전이대에서 최고치를 보였다. 유수대에서는 몬순 집중강우기인 8월에 TP가 377 ${\mu}gL^{-1}$로서 최대치를 보였으나, 정수대에서는 7월에 165 ${\mu}gL^{-1}$로서 최대치를 보였다. 한편, 유수대의 TN은 3월 최대치(8.52 $mg\;L^{-1}$)를 보였으며, 정수대의 TN은 본류에 비해 상대적으로 낮은 수치를 보였고, 최대치는 8월 (3.76 $mg\;L^{-1}$)에 관측되었다. 집중강우에 의한 이온희석현상은 9~10월에 극명하게 나타났다. 호수내 제한요인의 평가지표로서 이용되는 TN : TP 비는 88 이상으로서 이미 대청호는 질소가 과잉공급 상태인 것으로 사료되었다. 몬순강우에 따라 호수의 수질은 악화되는 경향을 보였으며, TP와 SS가 강우에 가장 민감하게 반응하였고, CHL은 정수대의 변이 폭이 높게 나타났다. 호수내로 유입되는 지천의 영향평가에 따르면, 도심형 하천이자 농공단지와 하수처리장의 영향을 받고 있는 T1, T2 및 호수내에 가장 큰 영향을 줄 것으로 사료되는 옥천천(T5)의 오염도가 가장 높게 나타났다. 호수의 경험적 모델 분석에 다르면, 호수내에서 CHL의 변이는 유수대($R_z$: $R_2$=0.044, p=0.264)와 전이대 ($T_z$: $R_2$=0.126, p=0.054)에서 TN에 의해 통계학적 유의성을 보이지 않았으나, 정수대($L_z$)에서 질소는 조류 생장에 억제효과($R_2$=0.458, p=0.032)를 가질 수 있는 것으로 나타났다. 한편, 유입 지천($I_w$)의 TN은 호수내($I_r$)의 CHL의 변이에 통계학적으로 유의성이 없는 것으로 나타났고($R_2$=0.258, p=0.110), 유입 지천($I_w$)의 TP는 호수내($I_r$)의 CHL의 변이에 통계학적으로 유의성이 있는 것으로 나타났다 ($R_2$=0.567, p=0.005). 즉, 지천의 TP 유입은 대청호의 조류 생장에 직접적으로 영향을 주는 것을 의미하였다. 한편, 대청호의 TN : TP 비는 지천의 TN보다는 TP에 의한 영향을 받는 것으로 나타나 결국 TN : TP 비는 직접적으로 인(P)의 농도에 의해 조절되는 것으로 나타났다. 따라서 호수내의 여름철 TP와 SS 유입을 최소화 시키고, 높은 인이 유입되는 도심형 하천(옥천천)의 수질 개선이 대청호의 수질 개선에 큰 도움을 줄 것으로 사료되었다.

• 한국항행학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.290-295
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• 2002

MPEG-4 시스템에서의 객체들은 ES(Elementary Stream)로 구성되며 객체기반 코딩을 통하여 각각의 객체들이 독립적으로 운용될 수 있으며 DMIF(Delivery Multimedia Integration Framework)를 통해 전송된다. MPEG-4 시스템에서의 데이터 스트림은 DVB-Data Carousel을 이용하여 전송할 수 있으며, DVB-Data Carousel은 데이터의 반복적인 전송을 통해 서비스의 안정성 및 효율성을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 MPEG-4 시스템 객체중 일부 데이터 스트림을 DVB-Data Carousel을 이용하여 인공위성을 통해 클라이언트에게 전달하는 시스템에 대하여 다루었다. 또한 위성을 이용할 경우 발생하는 연동지연시간을 줄이기 위해 성능향상서버(Performance Enhancing Proxy server)를 사용하였다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제8권3호
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• pp.6-14
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• 2020

On information markets, we can identify different relations between sellers and their customers, with some users paying with money, some paying with attention, and others paying with their personal data. For the description of these different market relations, this article introduces the notion of arity into the scientific discussion. On unary information markets, customers pay with their money; examples include commercial information suppliers. Binary information markets are characterized by one market side paying with attention (e.g., on the search engine Google) or with personal data (e.g., on most social media services) and the other market side (mainly advertisers) paying with money. Our example of a ternary market is a social media market with the additional market side of influencers. If customers buy on unary markets, they know what to pay (in terms of money). If they pay with attention or with their personal data, they do not know what they have to pay exactly in the end. On n-ary markets (n greater than 1), laws should regulate company's abuse of money and-which is new-abuse of data streams with the aid of competition (or anti-trust) laws, and by modified data protection laws, which are guided by fair use of end users' attention and data.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제13권4호
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• pp.135-142
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• 2021

Estimating the locations of workers in a shipyard is beneficial for a variety of applications such as selecting potential forwarders for transferring data in IoT services and quickly rescuing workers in the event of industrial disasters or accidents. In this work, we propose a human movement stream processing system for estimating worker locations in shipyards based on Apache Spark and TensorFlow serving. First, we use Apache Spark to process location data streams. Then, we design a worker location prediction model to estimate the locations of workers. TensorFlow serving manages and executes the worker location prediction model. When there are requirements from clients, Apache Spark extracts input data from the processed data for the prediction model and then sends it to TensorFlow serving for estimating workers' locations. The worker movement data is needed to evaluate the proposed system but there are no available worker movement traces in shipyards. Therefore, we also develop a mobility model for generating the workers' movements in shipyards. Based on synthetic data, the proposed system is evaluated. It obtains a high performance and could be used for a variety of tasksin shipyards.

• Spatial Information Research
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• 제16권2호
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• pp.219-236
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• 2008

센서로부터 획득되는 데이터 스트림은 스트림 데이터 간의 인과관계와 같은 다양한 유용한 정보를 포함한다. 센서 스트림에 대한 인과관계 조인질의는 스트림으로부터 인과관계의 (원인, 결과) 쌍을 찾아내는 것이다. 하지만 센서로부터 DSMS로 데이터가 전송될 때 발생하는 지연과 제한된 윈도우 크기로 인해 일부의 인과관계 결과 쌍이 손실될 수 있다. 본 논문에서는 먼저 데이터 스트림에서 인과관계 조인질의를 처리할 때 고려해야할 시간적, 공간적 그리고 시공간적 관점에 대해 관찰하고 이러한 관찰들을 고려한 다양한 슬라이딩 윈도우 처리 방법들을 제안한다. 제안된 방법들의 성능은 다양한 실험들을 통해 평가되어지는데 실험 결과들은 본 논문에서 제안된 방법들이 기존의 FIFO 방법에 비해 인과관계 질의 처리 결과가 더 정확함을 보여준다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제28권4호
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• pp.655-664
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• 2001

비디오 스트림이나 음성 아날로그 신호와 같은 연속된 데이타는 특징 공간(feature space)에서 다차원 데이타 시퀀스(multidimensional data sequence)로 모델링될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 다차원 데 이타 시퀀스의 효과적인 클러스터링 기법에 대하여 연구한다. 각 시퀀스는 차후의 저장 및 유사성 검색 (similarity search)을 효율적으로 실행하기 위하여 소수 개의 하이퍼 사각형 (hyper-rectangle) 형태의 클러스터로 표현된다. 본 논문에서는 사전에 정의된 수준의 클러스터링 품질을 보장하는 선형 복잡도를 갖는 클러스터링 알고리즘을 제시하고, 다양한 비디오 데이타에 관한 실험을 통하여 알고리즘의 적합성을 보여준다.

• 한국농공학회논문집
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• 제61권4호
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• pp.11-22
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• 2019

The objective of this study was to improve the cross-sectional area and height estimation method using stream width. Stream water levels should be calculated together to simulate inundation of agricultural land. However, cross-sectional survey data of small rural rivers are insufficient. The previous study has developed regression equations between the width and the cross-sectional area and between the width and the height of stream cross-section, but can not be applied to a wide range of stream widths. In this study, cross-sectional survey data of 6 streams (Doowol, Chungmi, Jiseok, Gam, Wonpyeong, and Bokha stream) were collected and divided into upstream, midstream and downstream considering the locations of cross-sections. The regression equations were estimated using the complete data. $R^2$ between the stream width and cross-sectional area was 0.96, and $R^2$ between width and height was 0.81. The regression equations were also estimated using divided data for upstream, midstream and downstream considering the locations of cross-sections. The range of $R^2$ between the stream width and cross-sectional area was 0.86 - 0.91, and the range of $R^2$ between width and height was 0.79 ? 0.92. As a result of estimating the cross-sections of 6 rivers using the regression equations, the regression equations considering the locations of cross-sections showed better performance both in the cross-sectional area and height estimation than the regression equations estimated using the complete data. Hydrologic Engineering Center - River Analysis System (HEC-RAS) was used to simulate the flood stage analysis of the estimated and the measured cross-sections for 50-year, 100-year, and 200-year frequency floods. As a result of flood stage analysis, the regression equations considering the locations of cross-sections also showed better performance than the regression equations estimated using the complete data. Future research would be needed to consider the factors affecting the cross-sectional shape such as river slope and average flow velocity. This study can be useful for inundation simulation of agricultural land adjacent to an unmeasured stream.