선체주위의 점성유동을 계산하기 위해서는 수치계산을 위한 3차원 공간 격자계가 필요하다. 본 논문에서는 타원형 미분 방정식인 Poisson 방정식의 해를 이용하여 3차원 공간 격자계를 구성하는 방법을 개발하였다. 2차원에서 사용되던 Sorenson방법을 3차원으로 확장하여 격자계의 분포 및 교차 각도를 지정하는 함수를 정의하게 하였다. 미분방정식의 해는 weighting function scheme과 modified strongly implicit procedure를 사용하여 구하였고, 3차원 내부 격자계와 경계면과의 매끄러운 연결을 위해 trans-finite interpolation을 이용하였다. 적용예로서 컨테이너 운반선과 대형 유조선 주위의 난류유동 계산을 위한 공간 격자계를 보였다.
기존 연구에서 공간데이타 마이닝을 지원하기 위하여 여러 가지 공간 클러스터링 기법들이 제시되었다. 그러나 대부분의 기법들이 객체들 간의 거리를 기반으로 수행하므로, 공간데이타의 양이 많아질수록 계산 비용이 증가하는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 균등 격자를 기반으로 하는 공간 클러스터링 기법을 제시한다. 그리고 이 기법을 실현화시키기 위하여 파일구조, 자료구조, 알고리즘을 설계 및 구현하고, 실제 실험데이타를 대상으로 적용하여 클러스터 생성 결과를 보인다.
단일 스테이지 스위칭 구조를 갖는 홀로그래픽 크로스바에 의한 동적인 자유공간 광연결을 실험하였다. 동적인 동작을 위해 전기적인 주소지정방식의 액정 공간광변조기와 회절격자가 매트릭스-매트릭스 크로스바에서의 고정적인 홀로그램을 대신하여 사용되었다. 회절격자는 규칙적인 셀들로 이루어졌으며 각 셀마다 서로 다른 위상지연 정도를 갖는다. 이러한 화소형 위상격자 배열을 공간광변조기에 띄어 입력빔의 방향으로 편향시키거나 여러 빔으로 분리한 후 원하는 위치로 빔의 방향을 조종한다. 이러한 실험결과 컴퓨터와 공간광변조기, 위상형 회절격자를 이용하여 자유공간 광연결이 동적으로 수행됨을 보였다.
본 논문은 몰입형 가상환경 시스템에서 3 차원 공간입력 인터페이스 시스템을 이용한 3 차원 오브젝트 설계, 오브젝트의 변형 등의 작업을 수행하기 위해 몰입형 가상환경 시스템이 갖는 부정확한 입력과 접근성을 향상시키기 위한 연구이다. 몰입형 가상환경 시스템은 가상 디자인 분야에서의 활용이 예견되고 있으나, 사용자의 입력이 부정확한 단점으로 인하여 정밀한 입력을 요구하는 작업을 진행하기 위해 많은 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 가상 디자인 분야에서의 사용자 입력 정밀도를 향상 시키는 방법으로 공간격자를 제시하고 두 가지 실험을 통해 공간격자를 사용할 때 사용하지 않았을 때 보다 좀 더 높은 입력 정밀도를 갖는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 실내 환경에서 작업하는 로봇의 무 충돌 경로계획을 위하여 휴리스틱 작업 경로계획 방법을 제안한다. 이 방법은 모양공간을 격자로 분할하여 작은 크기의 격자를 여러개 합한 큰 격자로 장애물 모양공간을 재구성 하여 시작점의 노드와 목표점의 노드간의 연결을 노드와 노드사이의 거리와 장애물의 확률적 분포 같은 지역적인 정보를 이용하여 통로를 만들고 그 공간에서 작은 격자의 모양공간에서 그래프 연결을 찾는 방법으로 경로 및 작업을 계획하는 방법이다. 이 방법은 전체 모양공간에 대한 그래프를 기억시킬 필요가 없어 모양공간 내에서 노드나 격자의 증가에 따른 기억용량의 증가가 크지 않으며 전체 그래프에 대한 탐색을 하지 않으므로 계산량이 많지 않다. 제안한 알고리즘의 평가를 위하여 이동 로봇이 격자화된 실내지형에 대하여 최단거리의 경로계획을 성공적으로 수행하였음을 확인하였다.
본 연구의 목적은 다양한 지리통계학적 공간화 기법을 적용한 격자기후자료와 기상청에서 제공하는 국지예보모델(Local Data Assimilation and Prediction System, LDAPS) 격자기후자료를 비교 분석하여 남한 지역의 고해상도 격자기후지도 작성 방안을 모색하는 것이다. 2017년의 595개 기후관측자료 중, 80%의 지점자료를 이용하여 순간 온도와 1시간 누적강수량에 대한 격자기후자료를 생성하였고 나머지 117개의 지점자료를 검증에 이용하였다. ArcGIS10.3.1과 Python3.6.4을 이용하여 관측자료 및 DEM을 IDW, 공동크리깅, 크리깅에 적용한 후, 공간보간 결과를 3개 군집으로 나누어 검증하였으며 LDAPS 격자기후자료를 바탕으로 유역 별 패턴 비교를 수행하였다. 결과적으로 순간 온도의 공간화에는 고도를 부변수로 추가한 공동크리깅이, 1시간 누적강수량 공간화에는 IDW가 가장 적합하였다.
최근의 유출해석은 지리정보체계(GIS, Geographic Information System) 및 지형자료(DEM, Digital Elevation Model 등) 구축의 발달로 대부분 격자 기반의 분포형 강우-유출 모형을 통해 이루어지고 있으며, Rodriguez-Iturbe and Valdes (1979)에 의해 소개된 통계물리학적 접근방법인 지형학적 순간단위도(GIUH)모형 역시 DEM을 기반으로 한 연구가 꾸준히 진행되어 온 실정이다(Maidment, 1993; D'odorico and Rigon, 2003; Di Lazzaro, 2010). 이러한 격자 기반 모형들은 대부분 8방향 최급경사에 기초한 흐름방향도를 기반으로 물의 유동을 표현한다. 8방향법에 의해 결정된 흐름방향도를 이용할 경우 각 격자 중심에서 유역출구 까지의 배수로경로길이를 비교적 쉽고, 빠르게 계산할 수 있다는 장점을 가지나, 공간해상도(격자 규모)에 따라 상이한 결과를 나타내는 것을 예상할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 DEM의 공간해상도에 따른 배수경로길이의 통계적 변화양상을 살펴보고, 이로부터 실제 수문사상의 통계적 특성과 Di Lazzaro(2010)의 특성유속산정 공식을 이용해 지표면과 하천의 특성유속을 산정하였다. 산정된 특성유속들을 D'odorico and Rigon(2003)이 제시한 값과 비교함으로써 격자 기반의 GIUH 모형의 적용에 있어서 적정 공간해상도를 찾고자 하였다. 대상유역으로는 국제수문개발계획(IHP, International Hydrological Project)의 금강수계 보청천 유역 중 이평수위국을 출구로하는 소유역을 선정하였으며, DEM의 공간해상도는 수치지형도의 축척을 고려하여 1: 5,000의 경우 5, 10, 15, 20m를, 1: 25,000의 경우 20, 30, 50, 100, 150, 200m로 결정하였다. 분석 결과 격자 형태 GIUH의 특성유속을 산정을 위한 적정 공간해상도는 1:5,000의 경우 5m를, 1:25,000의 경우에는 20~50m의 범위를 적용하는 것이 타당할 것으로 판단된다.
고비용의 공간 연산을 수행해야 하는 공간 질의 처리는 여과-정제의 2단계 처리가 일반적이다. 그러나, 2단계 색인 방법은 여과율이 좋지 못한 단점이 있으므로, 최근 다단계 여과 과정이 많이 연구되고 있다. 다단계 여과 과정은 1차 여과된 객체에 대하여 더욱 정밀한 필터를 적용함으로써 후부 객체 수를 줄이는 방법으로 접근하고 있으나, 여러 번의 여과 단계를 거치므로 수행 시간이 길어지고 추가 정보유지로 인한 저장 공간 낭비 등의 단점이 있다. 본 논문에서는 전체 공간 영역을 격자로 분할하고, 객체를 격자 위에 구성하는 2단계의 공간 색인 방법을 제안한다. 제안된 색인 방법은 Dead Space의 크기를 줄이고, 한 번의 여과 과정으로 높은 여과율을 갖는다.
공간 데이터 마이닝을 위한 기존의 클러스터링 기법들은 점 객체만을 대상으로 한다. 즉, 선이나 면 같은 다양한 공간 객체들을 지원하지 못한다. 이것은 클러스터링 과정에서 객체들 간의 거리 계산에 있어서, 점 객체는 용이하지만 선과 면인 경우에는 어렵기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 균등 격자를 이용한 클러스터링 기법을 설계한다. 세부적으로 이 기법에서는 다각형 객체들 간의 거리 계산을 균등 격자를 이용하여 단순화시킴으로서 거리 계산에 따른 시간과 비용을 줄일 수 있다.
본 논문에서는 다양한 형태로 존재하는 통계정보를 일정한 모양과 크기를 갖는 격자로 표현하기 위해 필요한 데이터 변환 방법론에 대하여 제시한다. 격자는 기존 통계지도 서비스에서 활용하고 있는 통계공간단위인 행정구역과 집계구와 비교하였을 때 모양과 크기가 일정하여 통계정보를 객관적으로 파악할 수 있게 하며, 지도 축척 변화에 유연하게 적용될 수 있는 특징이 있다. 한편, 기존 통계지도 서비스에서는 면 보간법을 활용하여 통계공간단위로 변환하고 있는데, 이것을 다양한 형태로 존재하는 통계정보에 적용시키기 위해서는 추가적인 프로세스가 필요하다. 이에 따라, 본 논문에서는 다양한 형태로 존재하는 통계정보의 격자 변환을 위해 1)지오코딩을 통한 공간데이터로의 변환, 2)공간 관계 정의를 통한 위치정보 변환, 3)데이터 척도를 고려한 속성정보 변환을 수행하는 방법론을 정리하였다. 제시한 방법론은 서울시 A지역의 인구 밀도 통계정보를 격자로 변환하기 위해 적용하였다. 특히, 동일한 통계정보를 표현하는 참조데이터가 서로 다르더라도 유사한 격자 표현이 가능해야 함을 검증하기 위해 공간 자기상관성을 통해 분석하였다. 그 결과, 집계구와 건물을 통해 표현되는 인구 밀도를 각각 격자로 변환하였을 때, 두 데이터 모두 유사한 격자 분포를 표현함을 파악할 수 있었다. 이러한 결과를 통해 본 연구에서 제안하는 방법론은 일관된 결과를 표현할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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