해양세균이 적조형성 생물에 미치는 역할을 알기 위하여, 일차적으로 진해만에 분포하고 있는 세균을 분리동정함과 동시에 과편모조류의 군집 조사한 결과는 다음과 같다. 분리동정한 총균주수는 251균주로 Flavobacterium spp.가 26균주, Ainetobacter spp.가 18균주였으며 우점종은 계절별로 다르게 나타났다. 한편 광합성세균은 약 $13\%$인 32균주가 분리되었으며, 이들은 Erythrobacter longus, Erythrobacter sp.(J-2) 및 Erythrobarter sp.(J-8)의 3종으로 동정되었다. 과편모조류 군집은 14속 29taxa로 구성되었으며, 출현양은 9월에 4,699cells/m1로 가장 많고 4월에 36cells/ml로 가장 적었다. 우점종으로 8월에 Gymnodinium sangurneum, 9월에는 Prorocentrum micans, P. minimu, 10월에는 Ceratium fussus 그리고 4월에는 Heterocapsa triquetra였다. 한편 8, 9월에는 주로 마산만과 진해만 서부연안에서 적조현상이 발생하였다. 수질부영양지표성분인 DIN과 DIP는 적조발생조건(수질2급기준에 해당)인 $7.14{\mu}g/-at/\iota$와 $0.48{\mu}g/-at\iota$를 대부분 초과하였으며, COH는 부영양 또는 과영양수역에 해당되었고 하계 저층수에서는 빈산소상태를 나타냈다.
본 논문은 대용량 동영상을 관리하기 위한 빠르고 효율적인 내용기반 중복 동영상 검출 알고리즘을 제안한다. 효율적인 중복 동영상 검출을 위해 대용량의 동영상을 처리하기 쉬운 작은 단위로 나누는 동영상 장면 전환 기반 분할 기술을 적용하였다. 동영상 서비스 및 저작권 보호 관련 사업모델의 경우, 필요한 기술은 아주 작은 구간의 동영상이나 한 장의 영상 을 검색하기보다는 상당한 길이 이상 일치하는 동영상을 파악하는 기술이 필요하다. 이러한 중복 동영상 검출을 위해 본 논문에서 동영상을 장면 전환을 기준으로 분할하여, 나누어진 장면 내에서 움직임 분포 서술자와 대표 프레임을 선택하여 프레임 서술자를 추출한다. 움직임 분포 서술자는 동영상 디코딩 과정에서 얻어지는 매크로 블록의 움직임 벡터를 이용한 장면 내 움직임 분포 히스토그램을 구성하였다. 움직임 분포 서술자는 정합시 고속 정합이 가능하도록 필터링 역할을 한다. 반면 움직임 정보만는 낮은 변별력을 가진다. 이를 높이기 위해 움직임 분포 서술자를 이용하여 정합된 장면 간에 선택된 대표 프레임의 패턴 서술자를 이용하여 동영상의 중복 여부를 최종 판단한다. 제안된 방법은 실제 동영상 서비스 환경에서 우수한 인식률과 낮은 오인식률을 가질 뿐만아니라 실제 적용이 가능할 정도의 빠른 정합 속도를 얻을 수 있었다.
본 연구는 TOPLATS 지표해석모형의 물수지와 에너지수지 해석에 따른 수문기상성분 비교를 통해 그 적용성을 평가하는데 목적이 있다. 대상지역은 낙동강유역을 선정하였으며 2003~2012년에 대해 1시간, 1 km의 고해상도 수문기상성분을 산출하였다. 안동댐과 합천댐유역의 관측 일/월단위 댐유입량과 모의유량 비교하여 두 유역의 모의치가 관측값과 유사함을 보였다. 또한 C3와 C4지점의 에너지성분에 대한 Diurnally 분석을 수행한 결과 에너지수지 해석에 따른 순복사량, 현열, 잠열의 일중 변화패턴이 물수지 결과에 비해 정확도가 높은 것으로 나타났다. 특히 C4지점의 순복사량과 잠열의 평균제곱근 오차는 각각 22.18 $W/m^2$와 7.27 $W/m^2$로 매우 낮게 나타났다. 여름철과 겨울철의 계절평균 토양수분과 증발산량은 각각 36.80%, 33.08%와 222.40 mm, 59.95 mm로 산정되었다. 이상의 결과로부터 고해상도의 수문기상성분 모의 시 에너지수지 해석방법을 이용하는 것이 더 합리적인 것으로 판단되며 본 연구 결과는 공간수문기상정보를 활용한 홍수 및 가뭄 등의 재해기상 감시 및 예측에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
지표면 온도는 지면-대기의 상호 순환을 이해하는데 중요한 요소로 알려져 있지만 시공간적 변동성이 크기 때문에 정규적인 관측은 거의 이루어지지 못하고 있다. 기존의 지표면 온도는 위성 영상을 이용하여 관측하고 있지만 위성의 특성상 긴 재방문주기와 낮은 정확도의 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 기존의 위성 영상을 활용한 지표면 온도 관측의 대체가능성을 확인하기 위해 무인항공기에 열적외선 센서를 탑재하여 단일 영상을 취득하였다. 취득된 영상은 JPEG 영상에서 TiFF 영상으로 변환하여 정사영상을 제작하였으며 정사영상의 DN값을 이용하여 실제 지표면 온도로 계산하였다. 계산된 피복별 지표면 온도의 정확도를 평가하기 위해 영상촬영과 동시에 적외선 온도계로 직접 관측한 지표면 온도와 비교하였다. 두 가지 방법으로 관측한 지표면 온도를 비교 했을 때, 모든 피복들에 대해서 정확도가 열적외선 센서의 관측 정확도 이하로 나타났다. 따라서 무인항공기에 탑재된 열적외선 센서를 이용하여 기존의 지표면 온도 관측 방법인 위성 영상의 대체 가능성을 확인하였다.
SWAT (Soil Water Assessment Tool)-MODFLOW은 준분포형 연속강우유출모형과 분포형 지하수 모형을 결합한 모델이다. 본 연구는 남한강에 위치한 복하천 유역의 지하수에 대해 SWAT과 SWAT-MODFLOW의 모의결과를 비교평가 하였다. 두 모델간의 비교에 앞서 각 모델은 유역 내 흥천 수위 관측소의 일별 유출량 자료와 율현 지하수위 관측데이터의 9년(2009 ~ 2017년)의 자료로 보정 및 검증되었다. SWAT의 경우 기저유량과 감수위에 영향을 주는 GW_DELAY, GWQMN과 ALPHA_BF를 이용하여 보정하였고 그 결과 결정계수(R2)는 0.70, Nash-sutcliffe 모델효율(NSEQ, NSEinQ)은 각각 0.73, -0.1을 나타냈다. SWAT-MODFLOW의 경우는 토양속성별 대수층 수리전도도(K, m/day), 비저류량(Ss, 1/m), 비산출량(Sy) 및 유효토심(m) 자료가 추가로 적용되었다. 동일 기간의 모의 결과 R2, NSEQ, NSEinQ는 각각 0.69, 0.74, 0.51을 나타냈다. 특히, SWAT-MODFLOW 적용결과 대수층의 수리지질학적 자료 입력을 통해 저유량 모의가 상당히 개선되었다. SWAT과 SWAT-MODFLOW의 총 유출량은 각각 718.6 mm, 854.9 mm이며 기저유량은 각각 342.9 mm, 423.5 mm로 산정되었다.
GPS 및 무선 통신 기술의 발달과 무선기기의 소형화, 고속 네트워크 구축 등에 힘입어 휴대전화 사용 고객이나 차량의 위치 추적이 용이해지고 있다. 이로 인해 차량 및 고객이 변화하는 위치에 따라 적절한 서비스를 제공하는 위치 기반 서비스가 활발히 연구되고 있으며, 원활한 교통 소통 및 물류 수송을 위해 차량의 위치 정보를 적절히 활용, 관리하는 차량 추적 및 관리 시스템이 개발되고 있다 또한 차량의 위치 정보 활용도가 높아짐에 따라 저장된 차량 정보를 효과적으로 검색하는 질의어도 꾸준히 연구되고 있다. 그러나 기존의 이동 객체 질의어는 대부분 설계 단계까지 진행되었으며, 단순한 공간 객체만을 다루었기 때문에, 실세계에 활용되지 못한 문제점이 있다. 따라서 이 논문에서는 택배 차량의 위치 및 궤적 정보를 검색하고 물류 수송비용을 효과적으로 분석하기 위하여, 이동 객체 질의어를 설계하고 이를 지원하는 물류 차량 관제 시스템을 구현한다. 제시된 SQL 기반 이동 객체 질의어는 물류 관리 시스템에서 특정 구간 사이의 궤적, 특정 지점에서의 출발 및 도착 시간 그리고 불확실한 위치 추정 등과 같은 차량의 이동 정보를 분석하기 위해 사용된다. 제시된 물류 차량 관리를 위한 이동 객체 질의어는 차량의 위치 정보를 다루는 다양한 시스템에서 궤적 비용 분석 등에 활용될 수 있다.
최근 비디오 데이타베이스, 시공간 데이타베이스, 모바일 데이타베이스와 같은 데이타베이스 응용 분야에서 이동 객체를 기반으로 하는 검색 기법에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 이동 객체의 궤적에 대한 효율적인 유사 부분궤적 검색을 지원하는 새로운 시그니쳐-기반 색인 기법을 제안한다. 제안하는 시그니쳐-기반 색인 기법은 궤적 데이타를 토대로 궤적 시그니쳐를 생성하는 방법에 따라 중첩 시그니쳐-기반 색인 기법(Superimposed signature-based Indexing scheme for similar Sub-trajectory Retrieval : SISR)과 합성 시그니쳐-기반색인 기법(Concatenated signature-based Indexing scheme for similar Sub-trajectory Retrieval : CISR)으로 나뉜다. 생성된 궤적 시그니쳐 정보는 시그니쳐 파일에 저장되고, 검색시 주어진 사용자 질의 궤적 정보를 기반으로 데이타 파일을 직접 접근하기 전에 전체 궤적 시그니쳐들을 탐색하여 필터링을 수행한다. 이를 통해 데이타 파일의 검색 범위를 현저히 줄임으로써 검색 성능을 향상시킨다. 또한 검색된 궤적 데이터와의 유사성을 측정하기 위해 k-워핑 알고리즘을 적용시켜 검색의 효율성을 높인다. 마지막으로, 순차 색인 기법, SISR기법, 그리고 CISR 기법을 삽입시간, 검색 시간 그리고 부가 저장 공간측면에서 성능 평가를 수행한다. 성능 평가 결과, 제안하는 두 가지 기법이 검색 성능 측면에서 순차 색인 기법에 비해 성능이 우수함을 나타내고, 아울러 SISR 기법이 CISR 기법에 비해 보다 우수한 성능을 보인다.
기존의 패턴 탐사 기법들은 제한된 시간 및 공간영역에서 발생하는 다양한 이동 패턴들 중 단순히 사용자 요구에 적합할 것으로 추정되는 불특정한 빈발 이동 패턴만을 탐사하기 때문에 특정지점들 간의 최적 이동 경로나 정해진 시간 내의 스케줄링 경로 탐색과 같은 복합적인 시간 및 공간 제약 조건을 갖는 최적 이동 패턴을 탐사하는 문제에는 적용하기 어렵다. 이에 본 논문에서는 방대한 이동 객체의 이력 데이터 집합으로부터 복합적인 시간 및 공간 제약을 갖는 최적 이동 패턴을 탐사하는 문제를 보이고, 적용 가능한 위치 기반 서비스로서 최적 이동 경로에 해당하는 패턴을 탐색하기 위한 새로운 패턴 탐사 기법인 STOMP-F를 제안한다. 제안된 기법은 특정한 지점들 사이를 이동한 객체의 패턴들 중 객체가 가장 빈번하게 이동한 경로를 탐색하여 최적 경로로 결정하는 패턴 빈발도를 이용한 탐색 방법으로, 최적 이동 패턴 탐사 과정의 이동 시퀀스 생성 단계에서 객체의 위치 값과 공간영역 간의 위상 관계를 고려하여 이동 객체의 위치 속성에 대한 최하위 수준에서의 공간 일반화를 통해 보다 효율적으로 패턴 탐사를 수행할 수 있다. 제안 방법을 Dijkstra 알고리즘과 $A^*$ 알고리즘을 대상으로 실험 평가한 결과 $A^*$ 알고리즘의 휴리스틱 가중치에 따라 차이는 있으나 연산 처리 시간을 기준으로 타 알고리즘들 보다 효과적임을 알 수 있다.
탄성도는 하나의 변수 변화에 따른 다른 변수의 변화되는 양상을 정량적인 수치로 해석하는 통계적 기법으로 상관성 분석 이상의 정보를 제공하여 기후변화 연구에 다양하게 활용하고 있다. 본 연구에서는 낙동강 주요 지류를 대상으로 기온과 수질 자료를 이용하여 탄성도를 산정하고 기온에 대한 수질의 민감도 분석을 수행하였다. 또한, T-Test 결과를 이용하여 탄성도에 대한 신뢰구간을 산정하고 탄성도의 유효성을 검토하였다. 탄성도의 강도는 여름 > 가을 > 봄> 겨울 순으로 높은 강도를 나타내고 있으며 방향은 음과 양의 탄성도가 함께 있는 지역적 특성을 나타내고 있다. 월별 관측자료를 대상으로 계층적 군집 분석을 수행 후 5개 군집으로 분류하였으며 평행좌표 그래프를 이용하여 군집 별 특성을 시각적으로 분석하였다. 주요 지류의 경우 인구밀도가 상대적으로 높고 주변에 하수처리장, 소규모 축사, 농업 활동 등의 복잡한 영향 인자로 인해 기온 탄성도의 방향과 강도는 지역적 특성을 나타내고 있다. 특히, TP의 경우 기온변화에 따른 조류성장과 사멸로 발생하는 생태계의 영양물질 순환에 따라 큰 지역적 변동성을 나타내고 있다. 낙동강 주요 지류의 기온 탄성도는 약 이상이고 유의수준 5%에서 타당하므로 기온변화에 따른 수질 변동이 존재하는 것으로 분석되었다.
강우레이더는 시공간적으로 높은 해상도의 레이더 강우를 제공하고 있으며, 이러한 레이더 강우는 초단기 예측 강우 모형의 입력자료로 활용 될 수 있다. 한국건설기술연구원은 레이더 강우로부터 추정된 초단기 예측 강우 자료를 활용하여 돌발홍수 예측 정보를 실시간으로 제공할 수 있는 돌발홍수 예측시스템을 개발하였다. 그러나 레이더 편파변수에 오차가 존재하는 경우 레이더 강우의 정확도는 낮게 나타날 수밖에 없으며, 이에 따라 초단기 예측 강우 자료의 정확도 역시도 낮게 나타날 수밖에 없다. 이에 본 연구에서는 레이더 강우의 정확도를 실시간으로 향상시키기 위해 레이더 편파변수 오차를 실시간으로 보정하는 프로그램을 개발하였다. 이를 위해 먼저 비슬산 레이더의 과거 363개의 강우사례에 편파변수 편의 보정에 따른 효과를 비실시간으로 검증하였다. 그 결과 편파변수의 오차 보정 시 레이더 강우의 정확도(1-NE) 수준은 약 70% 내외의 수준으로 나타났으며 상관계수는 0.8 이상으로 나타났다. 또한 실시간 편파변수 오차 보정 프로그램을 수행한 결과에서도 레이더 강우의 정확도(1-NE)를 약 70% 내외의 수준까지 향상시킬 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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