기후변화는 생태계, 수자원, 재난, 보건 등 다양한 분야에 다양한 형태로 영향을 미치고 있다. 따라서 기후변화에 대응하기 위해서는 그 영향을 부문별로 평가하여 적절한 적응전략을 마련하는 것이 필요하다. 그러나 부문별 평가지표도 다르고, 자료의 형태와 내용도 달라 통일된 형태의 영향평가 및 적응전략이 어려운 실정이다. 이에 본 연구에서는 부문별 기후변화영향평가지표를 마련하고, 이 평가지표를 설명하는 각종 주제도를 GIS기반의 시 공간정보로 통합하였다. 이와 같이 통합된 시 공간정보를 부문별 취약성평가 방법에 적용하여 부문별 취약성을 통합한 후 평가할 수는 방법을 제시하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권6호
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pp.2217-2229
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2015
Since the variations of illumination, the irregular changes of human shapes, and the partial occlusions, multiple person tracking is a challenging work in computer vision. In this paper, we propose a graph clustering method based on spatio-temporal information of moving objects for multiple person tracking. First, the part-based model is utilized to localize individual foreground regions in each frame. Then, we heuristically leverage the spatio-temporal constraints to generate a set of reliable tracklets. Finally, the graph shift method is applied to handle tracklet association problem and consequently generate the completed trajectory for individual object. The extensive comparison experiments demonstrate the superiority of the proposed method.
온라인 소셜 네트워크 서비스 중 하나인 트위터는 가장 보편적으로 사용되는 마이크로 블로그인데, 트위터의 개방적 구조로 인해 자동화 프로그램인 트윗 봇이 많이 생성되고 있다. 이 트윗 봇은 적법한 봇과 악성 봇으로 분류되는데, 이 중 악성 봇은 일반 사용자들에게 많은 양의 스팸 정보나 유해한 컨텐츠를 배포하기 때문에 트윗 봇을 검출하는 작업은 반드시 필요하다. 기존 연구에서는 시간적 정보를 활용하여 사람과 트윗 봇을 분류하였다. 본 논문에서는 사용자들의 고 정밀 위치 정보를 알려주는 공간 태그된 트윗 정보를 활용하여 트위터 사용자들의 정확한 위치와 트윗 전송시각을 알아낸 후, 각 사용자의 시공간 엔트로피를 계산하여 트윗 봇을 검출하는 개선된 두 단계 알고리즘을 제안한다. 주요 결과로써, 시간 정보만을 이용한 기존 연구결과보다 각 신뢰도별 봇 검출 확률 및 거짓 경보 확률이 모두 우수하게 나타난다.
In this paper, the performance of W-CDMA system with smart antenna is analyzed for angular spread in spatio-temporal wideband vector channel. We consider correlation between any two elements of antenna array, the angle spread of multipath, and structure of antenna array in this channel model. And each multipath is assumed as a reflective wave from only one direction. Several multipaths within one chip are distinguished into each one and the strongest signal is selected. As a result, the performance of the W-CDMA system with smart antenna in spatio-temporal wideband vector channel has been considerably improved in proportion to the increase of angular spread.
The human spatial mobility information is in high demand in various businesses; however, there are only few studies on human mobility because spatio-temporal data is insufficient and difficult to collect. Now with the spread of smartphones and the advent of social networking services, the spatio-temporal data began to occur on a large scale, and the data is available to the public. In this work, we compared the movement behavior of residents and tourists by using geo-tagged tweets which contain location information. We chose Seoul to be the target area for analysis. Various creative concepts and analytical methods are used: grid map concept, cells visited concept, reverse geocoding concept, average activity index, spatial mobility index, and determination of residents and visitors based on the number of days in residence. Conducting a series of analysis, we found significant differences of the movement behavior between local residents and tourists. We also discovered differences in visiting activity according to residential countries and used applications. We expect that findings of this research can provide useful information on tourist development and urban development.
본 연구는 질병역학의 관점에서 2014년 발생한 HPAI(H5N8)의 시간적 분포와 공간적 분포 그리고 시 공간을 동시에 고려한 분포를 지리정보시스템과 연계하여 분석함으로써 2014년 발생한 HPAI의 전파 및 확산 특징을 알아보고자 한다. 분석 결과 2014년 HPAI는 시간적으로는 모두 3 번의 파동을 형성하였으며, 공간적으로는 경기도 충청북도 충청남도가 인접하는 지역, 전라북도의 곰소만 일대, 전라남도의 영암과 나주 등 영산강과 인접한 지역에서 높은 밀도를 보였다. 시 공간적으로도 공간 밀도가 높은 충청북도 음성지역, 전라북도 부안 고창지역, 나주지역에서 군집이 형성되었다. 다만, 충청북도 음성 진천, 충청남도 천안, 경기도 안성 이천 지역과 전라남도 영암 지역에서는 공간적인 밀도는 높음에도 불구하고 시간적인 범위가 넓음으로써 시 공간 군집이 형성되지 못하였다. 이는 이들 지역의 방역에 문제가 있음을 의미한다. 반면에 곰소만과 인접하고 있는 전라북도 부안 고창 장수 지역은 시 공간 군집이 형성됨으로써, 상대적으로 효과적인 방역이 수행되었다고 볼 수 있다.
가상 현실(Virtual Reality) 및 증강 현실(Augmented Reality) 기기가 보급되면서 새로운 환경에서의 콘텐츠 제공 기술 연구에 대한 필요성이 증대되고 있다. 특히 해당 환경에서 제공할 수 있는 다양한 컨텐츠 중에서도 사물 인터넷(Internet of Things) 기기의 대중화로 인하여 다수의 일반 사용자들이 생산하고 활용하는 시공간 데이터가 증가하고 있다. 본 연구에서는 시공간 데이터에 대한 VR 및 AR 환경에서의 시각화를 위하여 먼저 데이터의 특성을 분석하였고, 일반 모니터를 사용하여 진행되었던 기존 연구에서의 시각화 기법들을 특성에 따라 분류하였다. 이를 통해 최신 기기의 사양 및 상호 작용 설계에 있어서의 특성을 반영하여, 기존 시각화 기법들의 차용 가능성을 살펴보았다. 본 연구의 결과를 통해 VR 및 AR 기기의 특성에 맞춰 시공간 데이터 시각화를 설계할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 시간에 따른 대량의 공간 객체들의 효과적인 저장과 처리의 필요성이 요구되면서 시공간 데이타베이스에 대한 필요성이 증가하였다. 이러한 시공간 데이타베이스에서 효과적인 질의 처리를 위하여 여러 가지 질의 최적화 기법이 연구되었고 그중 질의의 근사적인 결과를 계산하는 선택도 추정 기법이 활발하게 연구되었다. 선택도 추정 기법에는 샘플링 기반 기법, 히스토그램 기반 기법, 웨이블릿 기반 기법 등이 있고 그중 히스토그램 기법은 현재 상용 데이타베이스에서 널리 사용되고 있다. 하지만 지금까지의 시공간 질의 최적화 연구는 이동 객체의 미래 위치에 대한 선택도 추정에 치중되어 왔다. 본 논문에서는 과거의 시공간 데이타의 질의 최적화를 위하여 새로운 히스토그램인 T-Minskew의 구축 방법을 제안한다. 또한 T-Minskew를 이용한 효과적인 선택도 추정 기법을 제안하고 임계치 기법을 이용한 히스토그램의 효과적인 유지 기법을 통해 잦은 히스토그램 재구축을 방지하고 작은 추정 오류율을 유지하는 방법을 제안한다.
Landsat TM 위성영상을 이용하여 전라북도 고군산 군도 미지형을 무감독 분류의 ISODATA 기법과 감독 분류의 최근린법으로 분석한 시공간 변화를 파악하고자 한다. 각각의 퇴적물 지형은 새만금 방조제 공사 진행에 따라 지리적 요인과 기후 환경적 영향에 대하여 상이한 특성을 갖는다. 본 연구 지역의 지형적 특성을 구체적으로 구분한 결과는 간척 계획수립과 간척된 이후의 퇴적 및 침식 지형 예측에 유용할 것으로 사료된다. 아울러 Landsat TM 7개의 band 중에서 밴드 4는 조간대와 해변의 구분, 그리고 밴드 5는 조간대에 대한 세부적인 미지형의 분류에 이용하며, 위성영상이 미지형 변화의 탐지에 효율적임을 밝히고자 한다. 따라서 위성영상을 이용한 지형지물의 분류 및 변화에 대한 탐지는 제방 축조공사가 완료된 후 방조제 외측에 위치한 고군산 군도에서 갯벌이 형성되는지의 여부를 밝히는데 매우 유용할 것으로 기대된다.
RFID 태그 객체는 리더기가 설치된 곳에서만 인식할 수 있다. GPS를 사용하는 기존의 이동체와 달리 RFID태그 객체는 이동의 개념보다 보관의 개념으로 이해된다. RFID 태그 객체의 수는 이동체에 비해 매우 많기 때문에, 태그 객체의 이동을 저장 및 검색 비용이 크다. 이 논문에서는 태그 객체의 특징을 고려한 시공간 데이터 모델을 위해 두 가지 해결 방법을 제안한다. 첫째, 태그 객체의 이동을 경로(PATH) 위치와 'NOW' 개념을 사용하여 표현하였다. 둘째, 파렛타이징된 상품의 태그 정보는 저장하지 않음으로써 태그 객체를 묶음으로 표현하여 색인의 크기를 줄였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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