본 연구는 습지가 크게 부족한 우리나라의 현실에서 습지 복원에 요구되는 기초 생태 정보를 얻기 위해 수행되었다. 이러한 목적을 이루기 위해 본 연구에서는 비교적 온전한 둠벙을 유지하고 있는 충북 괴산 일원의 둠벙을 대상으로 습지 복원을 위한 기초생태정보를 수집하였다. 둠벙에 성립한 식생 중 인위적 간섭으로 성립한 식생을 제외하고 자연적으로 성립한 식생을 대상으로 식생의 수평적 분포를 종합하면, 수역에는 개구리밥군락, 마름군락, 가래군락, 보풀군락, 긴흑삼릉군락 및 송이고랭이군락, 수변에는 고마리군락, 골풀군락, 여뀌바늘군락, 환삼덩굴군락, 큰개여뀌군락, 물억새군락, 달뿌리풀-갈대군락 및 도루박이군락, 지하수위가 중간 정도인 관목식생대에는 찔레꽃군락, 조팝나무군락 및 갯버들군락, 지하수위가 높은 곳에 성립한 교목 및 아교목식생대에는 신나무군락과 버드나무군락이 성립하는 경향이었다. 수집한 식생정보에 기초하여 서열화한 결과, 수생식물 우점 식분, 습생대식물 우점 식분 및 수변식물 우점 식분으로 대별되는 경향이었다. 이러한 식분을 이루는 주요 식물군락의 생태적 위치와 종 조성을 생태연못을 조성하기 위한 대조생태정보로 제시하였다. 나아가 습지가 발휘하는 기능을 통해 그것의 중요성과 복원의 필요성을 논의하였다.
고차원 데이터 공간에서의 효과적인 검색을 위해 최근 VA-file[1], LPC-file[2] 등과 같이 벡터 근사에 기반을 둔 필터링 색인 방법들이 연구되었다. 필터링 색인 방법은 벡터를 근사한 작은 크기의 색인 정보를 사용하여 근사 거리를 계산하고, 이를 사용하여 질의 벡터와 유사하지 않은 대부분의 벡터들을 빠른 시간 안에 검색 대상에서 제외한다. 즉, 실제 벡터 대신 근사 벡터를 읽어 디스크 I/O 시간을 줄여 전체 검색 속도를 향상시키는 것이다. 하지만 VA-file 이나 LPC-file은 근사 거리를 구하는 방법이 순차 검색과 같거나 복잡하기 때문에 검색 속도 향상 효과가 그리 크지 않다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문은 이러한 근사 거리 계산 시간을 줄이기 위하여 새로운 비트맵 색인 구조를 제안한다. 근사 거리 계산속도의 향상을 위하여, 각 객체의 값을 특성 벡터 공간상의 위치를 나타내는 비트 패턴으로 저장하고, 객체 사이의 거리를 구하는 연산은 실제 벡터 값의 연산보다 속도가 훨씬 빠른 XOR 비트 연산으로 대체한다. 실험에 의하면 본 논문이 제안하는 방법은 기존 벡터 근사 접근 방법들과 비교하여 데이터 읽기시간은 더 크지만, 계산 시간을 크게 줄임으로써 전체 검색 속도는 순차 검색의 약 4배, 기존의 방법들보다는 최대 2배의 성능이 향상되었다. 결과적으로, 데이터베이스의 속도가 충분히 빠른 경우 기존의 벡터 근사 접근법의 필터링을 위한 계산 시간을 줄임으로써 더욱 검색 성능을 향상 시킬 수 있음을 확인할 수 있다.
본 연구는 조선시대 읍치로부터 성장한 지방 소도읍의 하나인 고산을 대상으로 형태학적 개념과 연계하여 도시의 형성 발달과정에서 나타나는 형태구조와 도시평면 변화과정을 시계열적으로 분석해보고 시기별 형태특성을 도출해보고자 하는데 목적이 있다. 본 연구에서는 고산의 도시형태 분석을 위하여 콘젠과 카니지아가 설정한 도시형태 분석개념을 토대로 형태구조, 도시평면, 경로체계, 개발규정선, 전이지대, 중심지구, 평면단위, 형태시기, 브레이크 포인트, 자투리필지, 유휴지, 사유화 등의 개념을 도입하였다. 고산현시대에 골격이 형성된 고산의 도시형태 변천과정에는 도시형태 형성-구시가(kernel)의 형태구조 해체 재편-중심지구(epidome district)의 형성 발달-확장형 충진-중심지구 확장 재편으로 이어지는 순환적 사이클이 존재하고 있다. 공공사업은 고산의 형태구조와 도시평면의 변화를 주도하는 요인으로 작용하였다. 초기 단계 고산의 형태적 변화과정에는 간선경로로서 구시가(kernel)을 관통하며 개설된 신작로(고산로)와 이를 연결하는 계획로가 중요한 영향을 미치고 있다. 신작로 개설을 계기로 T(십(十))자형 골격도로체계를 바탕으로 구시가의 대부분을 점유하고 있던 관아시설구역의 평면단위가 소블록 단위의 개방형 평면단위로 전이되었다. 이와 더불어 신작로와 시장 경계도로를 따라 상가가 들어서면서 선형의 평면단위를 지니는 노선상가와 시장이 어우러진 근대적 중심지구를 형성하게 되었다.
본 논문은 자기공명 뇌영상을 대상으로 뇌종양 영역을 자동으로 분할하기 위한 방법을 제안한다. 정상적인 뇌영상은 좌우로 대칭인 특징을 지니는 반면에 종양이 존재하는 뇌영상은 종양세포와 부종 및 괴사로 인해 비대칭적인 특징을 가진다. 본 논문에서는 이러한 대칭성을 뇌영상내에 종양영역의 존재 유무를 판별할 수 있는 기준으로 이용한다. 대칭성 분석을 위해서 뇌영역의 윤곽선 정보를 이용해 중심축을 생성하였으며 이는 사전정보를 이용하지 않고 영상의 자체 정보만을 해석해서 중심축을 추출할 수 있다는 점에서 기존의 영상 정합을 통해 해부학적 위치 정보를 추출하고 이를 이용하여 중심축을 찾는 방법과 구별된다. 자기공명 영상에서 정상뇌의 조직은 크게 3가지 클러스터로 분할되며 각 클러스터가 포함하는 영역은 백질과 회백질영역을 포함하는 뇌 실질영역, 뇌척수액(csf)영역, 두개골, 지방 및 뇌막 영역 등으로 나뉜다. 종양이 포함된 영상은 종양과 부종 및 괴사 영역이 추가적으로 존재하며 이는 클러스터링을 이용한 분할을 통해서 구분될 수 있다. 분할된 종양 영역의 중심점은 다음 슬라이스의 종양 영역의 경계를 검출하기 위한 레벨셋 알고리즘에 적용되어 전체 볼륨의 종양 영역의 경계선을 추출하기 위한 초기 시드로 이용된다. 본 논문에서는 3차원 볼륨의 영상(슬라이스)중에서 종양 영역이 존재하는 슬라이스의 종양 영역을 분할하여 이후의 슬라이스에서는 분할작업을 수행하지 않고 영역의 경계선만 추출한다. 자카드 지수와 처리 시간의 비교 분석을 통해 기존의 방법과 비슷한 성능과 빠른 속도로 종양 영역을 분할할 수 있다는 것을 보인다.
A shift of first fowering date (FFD) of spring blossoms (cherry, peach and pear) over the northest Asia under global warming is investiaged using dynamically downscaled daily temperature data with 12.5 km resolution. For the study, we obatained gridded daily data with Historical (1981~2010), and Representative Concentration Pathway (RCP) (2021~2100) 4.5 and 8.5 scenarios which were produced by WRFv3.4 in conjunction with HadGEM2-AO. A change on FFDs in 21st century is estimated by applying daily outputs of WRFv3.4 to DTS phonological model. Prior to projection on future climate, the performances of both WRFv3.4 and DTS models are evaluated using spatial distribution of climatology and SCR diagram (Normalized standard deviation-Pattern correlation coefficient-Root mean square difference). According to the result, WRFv3.4 and DTS models well simulated a feature of the terrain following characteristics and a general pattern of observation with a marigin of $1.4^{\circ}C$ and 5~6 days. The analysis reveals a projected advance in FFDs of cherry, peach and pear over the northeast Asia by 2100 of 15.4 days (9.4 days). 16.9 days (10.4 days) and 15.2 days (9.5 days), respectively, compared to the Historical simulation due to a increasing early spring (Februrary to April) temperature of about $4.9^{\circ}C$ ($2.9^{\circ}C$) under the RCP 8.5 (RCP 4.5) scenarios. This indicates that the current flowering of the cherry, peach and pear over analysis area in middle or end of April is expected to start blooming in early or middle of April, at the end of this century. The present study shows the dynamically downscaled daily data with high-resolution is helpeful in offering various useful information to end-users as well as in understanding regional climate change.
최근 실세계를 재현하기 위한 3차원 기술개발의 필요성과 요구가 증가하게 되어 이러한 요구를 충족하기 위해 실세계 재현에 대한 연구가 국내외적으로 활발히 진행되고 있다. 기존에 구축된 공간분석을 위한 데이터는 2차원을 목적으로 제작되었으며 이는 3차원의 현실세계를 반영하는데 한계성이 있다. 또한 데이터 활용성이 제한적이며 데이터 재생산은 비용과 시간의 측면에서 비효율적이므로 기존의 데이터를 활용하여 효과적으로 3차원의 현실세계를 재현할 수 있는 방법에 대한 연구의 필요성이 증대되었다. DEM(Digital Elevation Model: 수치표고모델)은 활용 분야별로 다양한 요구조건을 만족하는 개별적인 방법으로 제작되어 활용되며 기존의 DEM 제작은 일률적인 보간법과 해상도로 제작되므로 데이터의 효율성이 떨어진다. 이는 실세계를 반영하기 위한 정확성에서의 한계성을 가지므로 다양한 데이터를 포함하면 효율성을 높일 수 있다. 본 연구에서는 지형분석을 통해 산악지, 구릉지, 평지로 분류 하여 서로 상이한 보간법과 해상도로 다중 해상도 DEM을 생성하였고 지형의 특성을 대표하는 model keypoint 데이터를 생성하여 포함하였다. 또한 3차원 공간정보를 포함하는 데이터 융합을 위해 도화원도와 통합하여 포괄적, 적응적 및 융통적 지형공간 데이터 모델링을 방안을 제안하였다.
This study evaluates the long-term seasonal predictability of summer (June, July and August) heatwaves over South Korea using 30-year (1989~2018) Hindcast data of the Pusan National University Coupled General Circulation Model (PNU CGCM)-Weather Research and Forecasting (WRF) chain. Heatwave indices such as Number of Heatwave days (HWD), Heatwave Intensity (HWI) and Heatwave Warning (HWW) are used to explore the long-term seasonal predictability of heatwaves. The prediction skills for HWD, HWI, and HWW are evaluated in terms of the Temporal Correlation Coefficient (TCC), Root Mean Square Error (RMSE) and Skill Scores such as Heidke Skill Score (HSS) and Hit Rate (HR). The spatial distributions of daily maximum temperature simulated by WRF are similar overall to those simulated by NCEP-R2 and PNU CGCM. The WRF tends to underestimate the daily maximum temperature than observation because the lateral boundary condition of WRF is PNU CGCM. According to TCC, RMSE and Skill Score, the predictability of daily maximum temperature is higher in the predictions that start from the February and April initial condition. However, the PNU CGCM-WRF chain tends to overestimate HWD, HWI and HWW compared to observations. The TCCs for heatwave indices range from 0.02 to 0.31. The RMSE, HR and HSS values are in the range of 7.73 to 8.73, 0.01 to 0.09 and 0.34 to 0.39, respectively. In general, the prediction skill of the PNU CGCM-WRF chain for heatwave indices is highest in the predictions that start from the February and April initial condition and is lower in the predictions that start from January and March. According to TCC, RMSE and Skill Score, the predictability is more influenced by lead time than by the effects of topography and/or terrain feature because both HSS and HR varies in different leads over the whole region of South Korea.
풍수사는 풍수 이론체계의 형성 및 발전 과정에 관한 풍수이론사와, 풍수 문화요소의 사회적 문화적 전개 과정에 관한 풍수문화사로 구분하여 볼 수 있다. 풍수이론사는 전문지식인에 의해서 정교한 지식의 인식 및 논리 체계로 생산, 전개된 측면이 있고, 풍수문화사는 사회집단에 의해서 지리적인 생활사의 과정에서 실천 방식으로 소비, 활용된 측면이 있다. 풍수 이론체계의 생산과 형성, 그리고 이론적 발전은 중국이 주도, 담당하였으며, 한국 및 주변 국가들은 중국이 만든 풍수 이론체계를 지역적 환경과 역사적 문화적 특색에 맞추어 실천하고, 적용, 변용시켰다. 한국 풍수론의 역사적 공간적 전개는 대체로, 고려시대의 비보도참적 도읍풍수론, 조선전기의 주자학적 묘지풍수론, 조선후기의 실학적 주거풍수론의 양상으로 드러났다. 한국 풍수론의 전개과정에서 나타난 특색은 동아시아에 비추어 실제적 운용성, 전반적 영향력과 시대적 다양성, 사회적 담론화, 형세론의 우세, 비보론이라는 다섯 가지로 요약할 수 있다.
기존의 전기 에너지 및 관리에 필요한 정보를 취득하기 위해 적용하였던 계측방식은 공간적인 문제와 시스템의 크기로 인해 신규 건축물 또는 교체가 가능한 지역에만 한정되었었다. 이러한 전기 부하관리 방법은 취약지구나 기존 기 구축되어 있는 가정 또는 사무실의 에너지 및 안전관리에 적용하기에 문제가 있다. 즉, 모든 분기마다 계측 모듈을 설치하는 문제로 인해, 그 시스템의 크기가 너무 크고, 계측모듈을 설치하더라도 부하의 종류를 인식하지 못해 효율적 관리가 이루어지지 않으며 많은 비용이 발생하고 있어서 보급에 어려움을 겪고 있다. 특히, 한국의 전통 재래시장 및 낙후된 시설 등에는 적용하기 매우 어려운 실정이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 NIALM 기술과 아크 감지기술을 적용하여, 정상적인 아크발생에 대한 NIALM의 적용가능성을 검증하고자 한다. 또한, 검증 결과를 기반으로 재래시장 및 기존 가정내 안전관리장치에 적용할 수 있는 효율적인 전기안전관리가 가능한 새로운 개념의 스마트 홈 안전관리 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 기존에 적용된 안전관리시스템과의 비교 성능 시험을 진행하였고, 기존 시스템 대비 40%의 공간내에서 기존 시스템에서는 불가능하였던 4가지 부하에 대한 부하인식을 95%이상 달성하였고, 또한 기존 시스템과 같은 아크 감지기능을 확인하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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