건축공간에 대해 막연히 동경하며, 좋은 건축공간을 만들기 위해 노력한 시간을 기억해본다. 그다지 손에 잡히는 것이 없어 보인다. 어찌보면 건축주의 요구와 구조, 기능, 설비, 건축비의 문제에 매달려 좋은 건축공간이 가져야할 모습을 마지막까지 지키지 못한 경우가 많다. 그러나 건축가에게 꿈같은 것은 이 세상에 존재해본 적이 없는 나만이 만들어낸 건축공간일 것이다. 그것은 영원한 건축가의 꿈이며, 누가 뭐라고 하더라도 건축인이 건축적 삶을 사는 근거를 만들어 주는 것이다. 근래, 건축공간에 우선하여 형태적 유희나 재료의 표현, 프로덕션의 즐거움 자체에 의미를 두는 경향이 보여지기도 하지만, 건축이 존재하는 고유한 영역은 결국 공간이라는 것에 모두 공감하리라고 생각된다. 젊은 시절 건축공간에 대한 향수를 달래며, 잊혀져가는 건축공간의 가치를 새롭게 일으키고자 공간클럽이라는 이름으로 건축공간에 대한 이런 저런 얘기를 던지려고 한다. 더러는 일반적인 이야기도 있겠지만, 소주제를 통해 건축공간을 전혀 새롭게 볼 수 있는 시각의 존재를 드러낼 수 있을 것으로 생각한다.
본 논문은 공간데이터와 비공간데이터를 통합처리하는 공간 데이터베이스 시스템에서 데이터의 의미적 무결성을 보장하는 확장된 공간 데이터 모델을 설계한다. 공간 데이터베이스 시스템에서 다루는 단순 객체가 아닌 추상화된 복합 객체로 다양한 유도 데이터에 대한 의미적 무결성을 데이터베이스 시스템 내부에서 효율적으로 유지해야 하며, 공간 데이터의 의미적 무결성 제약 조건을 사용자에 의해 정의할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 공간 데이터베이스에서 사용하는 공간 데이터에 대한 무결성 정보를 술어 논리 형태로 표현하고 유지할 수 있는 무결성 공간 데이터 모델 (ISRDM: Integrity supported Spatial-Relational Data Model)을 제안한다. 제안된 공간 데이터 모델은 하부 단계 저장 구조, 개념적 데이터 표현 단계, 무결성 표현 단계가 독립적으로 구성되는 다단계 구조로 기존의 공간 데이터베이스 시스템을 용이하게 확장하고 다양한 응용 요구에 대해 유연하게 대처할 수 있도록 설계한다.
건축공간에 대해 막연히 동경하며, 좋은 건축공간을 만들기 위해 노력한 시간을 기억해본다. 그다지 손에 잡히는 것이 없어 보인다. 어찌보면 건축주의 요구와 구조, 기능, 설비, 건축비의 문제에 매달려 좋은 건축공간이 가져야할 모습을 마지막까지 지키지 못한 경우가 많다. 그러나 건축가에게 꿈같은 것은 이 세상에 존재해본 적이 없는 나만이 만들어낸 건축공간일 것이다. 그것은 영원한 건축가의 꿈이며, 누가 뭐라고 하더라도 건축인이 건축적 삶을 사는 근거를 만들어 주는 것이다. 근래, 건축공간에 우선하여 형태적 유희나 재료의 표현, 프로덕션의 즐거움 자체에 의미를 두는 경향이 보여지기도 하지만, 건축이 존재하는 고유한 영역은 결국 공간이라는 것에 모두 공감하리라고 생각된다. 젊은 시절 건축공간에 대한 향수를 달래며, 잊혀져가는 건축공간의 가치를 새롭게 일으키고자 공간클럽이라는 이름으로 건축공간에 대한 이런 저런 얘기를 던지려고 한다. 더러는 일반적인 이야기도 있겠지만, 소주제를 통해 건축공간을 전혀 새롭게 볼 수 있는 시각의 존재를 드러낼 수 있을 것으로 생각한다.
건축공간에 대해 막연히 동경하며, 좋은 건축공간을 만들기 위해 노력한 시간을 기억해본다. 그다지 손에 잡히는 것이 없어 보인다. 어찌보면 건축주의 요구와 구조, 기능, 설비, 건축비의 문제에 매달려 좋은 건축공간이 가져야할 모습을 마지막까지 지키지 못한 경우가 많다. 그러나 건축가에게 꿈같은 것은 이 세상에 존재해본 적이 없는 나만이 만들어낸 건축공간일 것이다. 그것은 영원한 건축가의 꿈이며, 누가 뭐라고 하더라도 건축인이 건축적 삶을 사는 근거를 만들어 주는 것이다. 근래, 건축공간에 우선하여 형태적 유희나 재료의 표현, 프로덕션의 즐거움 자체에 의미를 두는 경향이 보여지기도 하지만, 건축이 존재하는 고유한 영역은 결국 공간이라는 것에 모두 공감하리라고 생각된다. 젊은 시절 건축공간에 대한 향수를 달래며, 잊혀져가는 건축공간의 가치를 새롭게 일으키고자 공간클럽이라는 이름으로 건축공간에 대한 이런 저런 얘기를 던지려고 한다. 더러는 일반적인 이야기도 있겠지만, 소주제를 통해 건축공간을 전혀 새롭게 볼 수 있는 시각의 존재를 드러낼 수 있을 것으로 생각한다.
최근 연구들은 공간적 작업기억 과제를 수행하면서 시각 탐색 과제를 수행했을 때 시각 탐색의 효율성과 작업기억 과제의 정확률이 동시에 낮아지는 결과를 보고하였다(Oh & Kim, 2004; Woodman & Luck, 2004). 이러한 결과는 두 과제의 처리 과정이 동일한 인지적 자원을 요구하기 때문인 것으로 해석할 수 있는데, 동일한 인지적 자원은 공간적 주의(공간적 주의 부하 가설)나, 공간적 작업기억(공간적 작업기억 부하 가설), 혹은 이 둘과 모두 관련될 가능성이 있다. 시각 탐색과 공간적 작업기억 간 상호 간섭의 기제를 밝히기 위해 작업기억에 유지해야 하는 위치와 공간적 주의를 사용해야 하는 시각 탐색의 자극 위치를 변화시켜 2개의 실험을 수행하였다. 실험 1에서는 공간적 작업기억 과제의 자극을 탐색 자극이 제시될 수 있는 주변 영역에 제시하는 경우에도 두 과제간의 간섭이 나타남을 보임으로써 이전 연구 결과들을 재확인하였다. 실험 2에서는 기억 자극과 탐색 자극을 모두 동일한 사분면에 제시하는 경우와 그렇지 않은 경우에서 시각 탐색과 작업기억 과제 수행을 비교하였다. 실험 결과 시각 탐색의 효율은 시각 탐색 과제만을 수행한 조건과 동일 위치 조건에 비해 비동일 위치 조건에서 유의미하게 저하되었다. 공간적 작업기억 과제의 정확률역시 다른 조건보다 비동일 위치 조건에서 더 낮게 나타났다. 이러한 결과들은 선행 연구들에서 밝혀진 공간 기억과 시각 탐색간의 상호 간섭이 작업기억의 과부하보다는 공간적 주의의 과부하로 인한 것임을 시사한다.
역학적 상세화기법은 물리적 기반의 지역기후모형(RCM)을 이용하여 고해상도 기후자료를 생산하는 유용한 기법이며, 전세계적으로 지역 기후시나리오를 생산하고, 적용 및 평가하는 연구가 널리 진행되고 있다. 역학적 상세화기법 적용 시 지역기후모형의 공간해상도를 향상시키면 지형효과를 더욱 상세하게 반영할 수 있어 고해상도의 기후모의자료를 생산할 수 있지만, 이를 위해 더 많은 시간과 비용이 요구된다. 또한, 공간해상도 향상이 기후모의 결과의 정확도 향상을 보장하지 않기 때문에 역학적 상세화를 위한 지역기후모형의 적정 공간해상도 선정이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 기후모의 자료의 공간해상도가 하천유출량 모의시미치는 영향을 평가하고, 최종적으로는 고해상도 기후시나리오가 하천유출량 모의에 필요한지 여부를 규명하고자 한다. 이를 위해 관측 기후자료와 Weather and Research Forecasting (WRF)모형으로 상세화된 5km (WRF05)와 20km (WRF20) 공간해상도의 기후모의자료를 활용하였으며, 하천유출량 산정을 위해 준분포형 수문모형인 Soil and Water Assessment Tool (SWAT)을 이용하였다. 본 연구의 대상유역은 한강유역 내 충주댐, 소양강댐, 팔당댐 유역들에 대해 평가를 수행하였다. 유역평균강수량을 평가한 결과, 3개 댐 유역의 연평균 강수량 및 여름철 강수량은 WRF20이 관측자료와 WRF05에 비해 높게 산정되었다. 하지만, WRF20은 일강수량이 1~40mm인 발생횟수가 상대적으로 많이 산정되었으며, 극치강수량의 강도와 빈도는 WRF20이 관측자료와 WRF05에 비해 과소 산정되는 것으로 나타났다. 관측자료, WRF05와 WRF20을 입력자료로 활용하여 SWAT모형으로 생산된 일 하천유출량 자료를 토대로 유황곡선을 도시하였다. 유황곡선의 5~90% 구간에서는 WRF05와 WRF20의 결과는 큰 차이가 나진 않았으나, 고유량과 저유량 구간에서는 WRF05가 WRF20에 비해 관측자료에 근접하게 모의하는 것을 확인하였다. 이는 20km에서 5km로 공간해상도가 높아짐에 따라 극치 홍수량 및 갈수량을 더욱 현실적으로 모사할 수 있는 것을 의미한다.
GIS를 이용한 공간정보의 교육은 이제 선택이 아니라 모든 산업분야에서 폭넓게 채택되고 있는 필수적인 분야이다. 그에 비해 GIS 콘텐츠는 GIS를 하나의 도구를 통해 공부하고자 하는 학생들에 있어 매우 생소한 분야이며, 그 정확한 의미와 학문의 범주를 파악하기가 어렵기 때문에 인터넷을 통해 공간 정보 콘텐츠를 쉽게 접근 하고자하는 의도에서 현재 사용하는 커리큐럼의 분석을 통해 GIS 콘텐츠 기반에서의 공간정보의 적용방안을 제시한 것이다. 그리고 참여자의 관심과 확인을 위해 제천지역의 GIS콘텐츠 사례를 추가적으로 보완하면 더욱 유익한 공간정보교육 사이트로 발전할 수 있을 것으로 기대된다.
공간자료의 예측문제에 있어 전통적 예측방법인 크리깅방법과 최근 통계적문제 적용되기 시작한 신경망분석방법 간의 비교를 사례연구를 통해 행하였다. 일반적으로 크리깅에 의한 선형예측은 공간자료에 대한 일반적 통계모형으로서 간주되어 왔다. 한편 예측문제에 있어 뉴럴네트워크에 기초한 비모수적 방법이 관심의 대상이 되고 있으며 특히 대용량 자료의 경우 데이터마이닝 기법의 한 분야로 널리 사용되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 공간 자료의 예측에 있어 유전자 알고리즘을 신경망분석 모형을 결합하여 기존의 크리깅방법과의 예측력을 비교한다.
산업헉명 이후 유리와 철의 이용은 넓은 개구부를 지닌 대형공간을 지닌 건축을 가능케 하였고, 1970년대 이후 새로운 건축양식의 추구라는 시대적 요구는 아트리움의 건축적 응용을 확산하게 하였다. 아트리움은 다층건물의 유리로 덮힌 대형공간으로 건물의 중심적이고 내부적인 공공의 공간이다. 대형공간으로서 아트리움의 가장 큰 특징은 넓은 채광창을 통해 실내로 유입되는 태양광에 있다. 넓은 채광창은 사람들에게 시각적인 개방감을 제공하며, 또한 많은 채광량으로 식재에 의한 조경이 가능해 외부공간과 같은 분위기를 연출하면서도 비·바람·추위 등으로부터 보호되는 쾌적한 온열환경을 제공하고 있다.
본 논문에서는 PAR-트리라는 공간색인구조를 제안한다. PAR-트리는 object distribution heuristic(객체분할법)으로 absolute crowd index(절대 복잡도)를 사용하여 공간 데이터 객체를 여러 개의 데이터 공간에 균일하게 배치함으로써 질의처리 속도를 향상시킨다. PAR-트리는 MXR-트리에 비해 높은 공간활용도와 빠른 질의 반응시간을 보임으로써 다차원 데이터베이스를 위한 효율적인 색인구조로 사용이 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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