Kim, Jin-Soo;Shin, Hyun-Ho;Chi, Jeong-Hee;Ryu, Keun-Ho
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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pp.721-723
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2003
Aggregation is an operation that returns a result value through a computational process on the data which satisfy a certain condition. Recently many applications use aggregation to analyze spatiotemporal data. Although spatiotemporal data change its states over time, previous aggregation works have only dealt with spatial or temporal aspect of object. In this paper we propose spatiotemporal aggregate functions that operate on spatiotemporal data. The proposed algorithms are evaluated through some implementation results. The experiment results show that the proposed aggregate functions are applicable to spatiotemporal data efficiently.
도시의 공간구조는 교통로와 같은 도시 인프라의 정비에 따라 상당한 영향과 변화를 나타낸다. 이에 도시의 발전 과정에 가장 많은 영향을 주는 도로 접근성과 도시 인프라 수준 변화를 동시에 고려하여 공간적 분포 및 패턴을 규명하기 위한 계량적 분석 방법론의 정립이 요구된다. 이에 본 연구에서는 수십 년 간 급격한 인구증가와 도시화 지역의 급속한 팽창이 이루어진 서울을 중심으로 도시 지역의 인구 및 공간 구조와 교통 인프라 중 도로의 분포 패턴을 고려한 시공간 도시 형태(Urban morphology)를 상호 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 도시 공간구조와 교통에 영향을 주는 요소를 시계열로 분석하기 위해 지난 70여 년간의 지형도와 Landsat MSS, TM 등 활용 가능한 데이터를 사용하여 시공간 GIS 데이터베이스를 구축하였다. 특히, 가로체계 변화 분석은 가시 접근성과 공간 인지를 통해 위계적 공간 구조를 파악하는 공간구문이론을 사용하였으며, IPA 분석을 통해 권역별 도시 공간 형태와 가로체계와의 관계를 분석하고 이를 가시화 하였다. 토지이용 교통 통합 측면에서 공간 구문론의 접근은 교통의 다양한 현상이 도시 개발 패턴에 미치는 영향을 파악함으로 효과적인 공간계획에 이바지할 수 있을 것을 기대한다.
성장동력산업의 육성 정책에 따라 부가가치가 높은 산업을 광역 경제권단위에서 육성하는 정책이 진행되고 있다. 이 분석의 목적은 창조산업의 대표적 분야인 디자인산업을 발전시키고 있는 지식을 기반으로 한 네트워크의 공간적 특성과 기관별 네트워크 구조를 도출하고, 2000년에서 2010년까지의 시간적 변화에 초점을 두어 분석함으로서 앞으로 나아가야 할 방안을 모색해 보고자한다. 먼저 전국 디자인산업의 변화와 시도별 광역별 성장을 살펴보고 심층인터뷰를 실시하여 기관별 네트워크 현황을 파악하였다. 이를 기반으로 디자인산업과 관계된 공동연구 데이터를 가공하여 구조적, 공간적, 시간적인 측면을 고려하여 종합적인 판단으로 공간적 특성과 기관별 네트워크 구조의 변화에 대해 분석하였다. 또한 그룹분석에 활용되는 지표를 이용하여 네트워크의 밀도, 링크수, 집중도를 기준으로 다른 그룹과 상대적으로 변화하는 하는 과정을 비교 분석하였다.
본 연구에서는 다양한 시간해상도(3-, 6-, 12-, 24-hr)를 가지는 강우자료를 1-hr 강우자료로 분해하여 강우 분해기법의 성능을 평가한다. 강우 분해기법은 추계학적 점 강우 모형인 Neyman-Scott Rectangular Pulse Model(NSRPM)에서 생성된 데이터베이스를 기반으로 수행된다. 기상청 울산, 창원, 부산, 밀양지점의 7월 시간강우자료를 이용하여 분석을 수행하였다. 연구결과, 강우 분해기법은 강우의 주요 통계치뿐만 아니라 공간상관성도 고려할 수 있는 뛰어난 성능을 보여주었다. 또한, 일단위 시간해상도의 미래 기후변화 시나리오가 가지는 불확실성을 간접적으로 살펴보았다. 강우 분해기법은 미래 기후변화 시나리오에 적용된다면 효과적인 미래 유역관리에 도움이 되리라 기대된다.
최근 시공간 데이타에 대한 OLAP연산 효율을 증가시키기 위한 여러 가지 연구들이 행하여지고 있다. 이들 연구의 대부분은 다중트리구조에 기반하고 있다. 다중트리구조는 공간차원을 색인하기 위한 하나의 R-tree와 시간차원을 색인하기 위한 다수의 B-tree로 이루어져 있다. 하지만, 이러한 다중트리구조는 높은 유지비용과 불충분한 질의 처리 효율로 인해 현실적으로 시공간 OLAP연산에 적용하기에는 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 근본적으로 개선하기 위한 접근 방법으로서 힐버트큐브(Hilbert Cube, H-Cube)를 제안하고 있다. H-Cube는 집계질의(aggregation query) 처리 효율을 높이기 위해 힐버트 곡선을 이용하여 셀들에게 완전순서(total-order)를 부여하고 있으며, 아울러 전통적인 누적합(prefix-sum) 기법을 함께 적용하고 있다. H-Cube는 대상공간을 일정한 크기의 셀로 나누고 그 셀들을 힐버트 값 순서로 저장한다. 이러한 셀들이 시간순서로 모여 규브형태를 이루게 된다. 또한 H-Cube는 시간의 흐름에 따라 변화되는 지역적인 데이타 편중에 대처하기 위해 적응적으로 셀을 정제한다. H-Cube는 정적인 공간 차원에서 움직이는 짐 객체에 초점을 두고 있는 적웅적이며, 완전순서화되어 있으며, 또한 누적합을 이용한 셀 기반의 색인구조이다. 본 논문에서는 H-Cube의 성능 평가를 위해서 다양한 실험을 하였으며, 그 결과로서 유지비용과 질의 처리 효율성면 모두에서 다중트리구조보다 높은 성능 향상이 있음을 보인다.
Monitoring of climate change and atmospheric environment by satellite measurements has been increased in recent years. In this study, nitrogen dioxide ($NO_2$) measurements from Ozone Monitoring Instrument (OMI) were compared with surface measurements over the Korean peninsula. $NO_2$ from OMI measurements showed high values and also showed seasonal variations such as high concentration in winter and low in summer over metropolitan areas while $NO_2$ concentration at national background station was low and did not clearly show seasonal variations. Surface measurements showed similar temporal and spatial variations to those of satellite measurement. The comparison between satellite measurements and surface measurements showed that the correlation between them was higher in urban area (r=0.64 at Seoul and r=0.63 at Daegu) than in national background stations (r=0.37 at Jeju) because the concentration in urban area was relatively high so that the variation of $NO_2$ concentration could be detected better than at national background stations by satellite. Satellite can effectively measure the emission and transport of pollutants with no limitations in spatial coverage.
기후변화로 인해 폭염 발생 빈도 및 강도가 심해지고 있다. 도시지역은 도시열섬현상과 맞물려 폭염에 의한 피해가 더욱 심하기 때문에 면밀한 대비가 필요하다. 국외 많은 지자체에서는 폭염 대비 및 대책을 위해 다양한 공간정보를 이용하여, 열 지도를 구축 및 도시 내 서로 다른 공간적 특징을 가지는 지역별 적합한 폭염 대책을 세워 대비를 하고 있다. 열지도 구축은 폭염 대비를 위해 우선적으로 수행되어야 할 단계이며 중요하다. 열지도 구축 및 열 환경 분석 사례는 넓은 면적을 가지는 도시단위부터 좁은 면적을 가지는 지역단위까지 다양한 면적 분포를 가진다. 열지도 구축 방법은 원격탐사를 통한 방법부터 시뮬레이션을 활용하는 방까지 다양하지만, 공간적 규모에 따른 차별화된 공간정보 활용 기준은 잡혀져 있지 않아 연구자마다 각기 다른 방법을 통해 열 지도를 구축 및 열 환경을 분석하고 있다. 전술된 사유로 인해 분석 규모에 적합한 열지도 구축에 필요한 공간정보 기준이 수립될 필요가 있다. 이에 본 연구는 도시 열지도 구축을 위해 활용되는 공간정보 활용 효율화 방안을 제시하기 위해 국내외 폭염 및 도시 열 환경 분석 연구를 공간정보, 분석방법론, 최종결과물을 살펴보았다. 분석결과 공간정보 활용에 있어서는 원격탐사를 활용한 열지도 구축을 위해서는 기본 해상도인 공간, 시간, 분광해상도가 필요한 것으로 파악되었다. 시뮬레이션은 구동을 위한 입력 조건 정보인 기상데이터의 종류와 공간해상도가 분석 대상지의 규모별 상이함이 있음이 파악되었다. 따라서 원격탐사를 활용한 열지도의 경우는 공간·분광·시간 해상도를 고려해야 하며, 시뮬레이션은 구동을 위한 입력 조건인 공간해상도와 입력하는 기상정보의 조건을 사전에 고려해야 할 것으로 사료된다. 그리고 폭염 분석을 위한 모니터링 요소의 종류를 파악한 결과 토지피복, 도시 공간적 특징, 건축물, 지형, 식생, 그림자 관련 19가지 요소 종류를 파악했으며 규모별 요소의 종류가 차이가 있는 것이 파악되었다. 본 연구를 통해 폭염 분석 시, 수행하려는 연구 대상지의 면적 규모에 적합한 공간정보 활용 및 모니터링 요소 설정에 있어 연구의 방향을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.
Marine organisms in Antarctica live in an environment which exhibits variability in physical processes over a wide range of temporal scales, from seconds to millennia. This time scale tends to be correlated with the spatial scale over which a given process operates, though this relationship is influenced by biology. The way organisms respond to variability in the physical environment depends on the time-scale of that variability in relation to life-span. Short-term variations are perceived largely as noise and probably have little direct impact on ecology. Of much greater importance to organisms in Antarctica are seasonal and decadal variations. Although seasonality has long been recognised as a key feature of polar environments, the realization that decadal scale variability is important is relatively recent. Long-term change has always been a feature of polar environments and may be a key factor in the evolution of the communities we see today.
We analyze the changes of the Palmer Drought Severity Index (PDSI) over Korea to assess the regional climate change associated with global warming. For the regional-scale analysis, we used the MM5 simulation in 27 km horizontal resolution for the period of 1971-2100, which is driven by ECHAM4/HOPE-G under the greenhouse gas omission scenario. The downscaled climate variables capture improved regional features consistent with the observation. Based on the simulation, we investigated the temporal and spatial distributions of PDSI over Korea. The area-averaged PDSI is expected to decrease in global warming. Considering the horizontal distribution of climate change, the negative peak values of PDSI anomalies appear in the southern part of Korea.
Climate vulnerability index is usually defined as a function of the climate exposure, sensitivity, and adaptive capacity, which requires adequate selection of proxy variables of each variable. We selected and used 9 proxy variables related to climate exposure in the literature, and diagnosed the adequacy of them for application in Korean peninsula. The selected proxy variables are: four variables from temperature, three from precipitation, one from wind speed, and one from relative humidity. We collected climate data over both previous year (1981~2010) and future climate scenario (A1B scenario of IPCC SERES) for 2020, 2050, and 2100. We introduced the spatial and temporal diagnostic statistical parameters, and evaluated both spatial and time variabilities in the relative scale. Of 9 proxy variables, effective humidity indicated the most sensitive to climate change temporally with the biggest spatial variability, implying a good proxy variable in diagnostics of climate change vulnerability in Korea. The second most sensitive variable is the frequency of strong wind speed with a decreasing trend, suggesting that it should be used carefully or may not be of broad utility as a proxy variable in Korea. The A1B scenario of future climate in 2020, 2050 and 2100 matches well with the extension of linear trend of observed variables during 1981~2010, indicating that, except for strong wind speed, the selected proxy variables can be effectively used in calculating the vulnerability index for both past and future climate over Korea. Other local variabilities for the past and future climate in association with climate exposure variables are also discussed here.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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