본 논문에서는 SNS에서 수집한 데이터를 이용하여 사회 불안의 시공간 분포를 시각화 하는 기법을 소개한다. Open API인 twitter4j를 이용하여 트위터로부터 시공간 정보를 포함한 데이터를 수집한 뒤, 이 트윗의 작성자가 불안한지 아닌지 표시한 훈련 데이터를 준비한다. 이 훈련 데이터와 한글 형태소 분석기 Open API인 KOMORAN을 이용해 사전을 구축하고, 불안 분류기를 개발한다. 트위터로부터 수집한 시공간 정보를 포함한 데이터를 분류기로 분류하여, 지도에 표시해줌으로써 사회 불안을 시각화 한다. 사회 과학자들이 이를 이용하여 불안을 체계적으로 연구함으로써 불안으로부터 생기는 다양한 사회 문제들을 해결할 수 있다.
유비쿼터스 컴퓨팅 및 모바일 기술의 발달에 따라 위치 기반 서비스의 사용이 확대되어 가고 있고 모바일 전자 거래 환경에서 가장 주요한 서비스로 자리 잡고 있다. 하지만, 이와 함께 개인의 위치가 추적되고 노출됨에 의하여 사생활 침해와 같은 문제점들도 대두되고 있다. 본 연구는 개인의 위치를 노출시키지 않고도 시공간 질의를 처리하기 위한 새로운 시공 간 질의 처리 기법을 제안한다. 기존의 사용자 위치 은폐 기술은 사용자의 식별자를 감추거나 위치를 정적인 4분 트리나 격자 구조를 이용하여 은폐하는 방법을 사용하였다. 격자를 이용한 위치 은폐는 단순히 사용자의 식별자를 감추는 방법에 비해서는 우수한 방법이지만 미리 정해진 격자의 크기에 의해 위치를 은폐하므로 객체의 위치 분포에 따라 실제보다 불필요하게 많은 오차를 포함하게 되어 질의 성능이 저하되는 문제점을 지닌다. 본 연구에서는 시공간 질의 처리에 널리 사용되는 R-트리를 이용하여 위치 은폐를 수행하는 기법을 제안한다. R-트리의 노드는 기본적으로 최소 객체 개수를 보장하므로 R-트리의 MBR을 은폐된 위치로 직접 사용하면 위치 분포에 보다 능동적으로 대처할 수 있다. 본 연구는 다양한 실험 을 통하여 R-트리에 기반한 위치 은폐가 기존의 기법들에 비하여 우수한 성능을 보임을 증명하였다.
대유역에서 계획홍수량 추정은 ARF, 강우 시공간분포 및 강우-유출 모형의 매개변수 등에서 많은 불확실성이 발생한다. 과거 동시 강우사상을 이용한 계획홍수량의 추정은 이들 불확실성을 개선할 수 있다. 본 연구는 과거 동시 강우사상과 저류 함수모형을 이용하여 대유역의 홍수량을 추정하는 방법을 제시하였다. 과거 동시 강우사상의 시공간분포를 이용하여 계획 강우량과 강우의 시공간분포를 산정하였고 비선형 강우-유출 반응을 재현할 수 있는 저류함수모형을 이용하여 홍수량을 추정하였다. 추정된 계획홍수량은 실측홍수량에 의한 빈도분석 결과와 비교하여 본 연구에서 제시한 홍수량 추정기법의 적용성을 평가하였다. 본 연구의 결과는 실측홍수량의 빈도해석과 비슷한 결과를 얻었으며 이는 대유역의 홍수량 추정에서 본 연구의 홍수량 추정과정을 충분히 이용할 수 있음을 보여준다.
국제회계기준위원회(IASB)에서 규정한 R&D 산업은 다양한 분야에서 '연구'와 '개발'을 동시에 진행하는 3차 산업에 해당한다. R&D 산업과 관련한 기존 정성적 연구들은 공간군집 사례들을 기반으로 분류한 클러스터 유형 중 하나인 하이테크 혁신 클러스터로 취급하여 분석한다(Coe et al., 2007). 그러나 이는 다양한 R&D 산업의 공간군집 사례들을 일반화하는데 그쳤으며, 특히 클러스터 형성 과정에서 시간의 흐름을 고려하지 않은 R&D 클러스터가 시공간적으로 유의미한 것인지 알 수 없다. 이에 본 연구는 기존 공간적인 혹은 시간적인 측면만을 강조하는 클러스터 분석의 한계를 인식하고, 섬유 및 의복 제조업의 비교를 통해 R&D 시공간 클러스터를 탐색해본다. 연구방법으로는 시공간 클러스터의 발견 및 위치탐색을 위해 시공간 K-함수와 시공간 스캔통계를 이용하였다. 그 결과, R&D는 공간적 측면만 고려한 분석에서는 유의미한 클러스터가 발견되었지만, 공간적 분포와 시간적 흐름을 동시에 고려한 시공간 클러스터는 발견되지 않았다. 즉, 시간에 따른 R&D의 신설 과정은 이미 존재하는 R&D의 공간적 위치와 독립적인 것으로 나타났다. 반면 섬유 및 의복 제조업은 공간과 시공간 클러스터 모두 유의미한 클러스터를 발견했다.
본 연구는 동적 시각화 방법을 토대로 서울 대도시권 지하철 통행흐름의 요일 간 변동성을 분석한다. 이를 위하여 본 연구에서는 수도권의 1주일치 교통카드 자료에서 요일별로 1분 간격으로 지하철 승객흐름을 추출한다. 지하철망상의 통행흐름의 시공간적 분포를 나타낼 수 있도록 동적 시각화 방법을 고안하여 지하철 승객의 시공간적 분포에 나타나는 요일 간 변동성을 직관적으로 분석한다. 그 결과로 주중과 주말 지하철 승객흐름의 시공간적 분포 패턴은 확연한 차이를 보인다. 주중과 주말에도 요일에 따라 다소 다른 양상을 보인다. 서울의 주요 중심업무지역들과 유흥지역들의 승객흐름에도 요일별 승객흐름 양상에 뚜렷한 차이가 있음을 확인할 수 있다. 이러한 분석결과는 도시계획과 교통계획의 토대가 될 뿐 만 아니라 도시 재해 재난이 발생할 경우 피해에 노출되는 인구규모를 파악하고 신속한 대피대책마련에 유용한 정보를 제공할 수 있다.
본 연구에서는 준분포형 물리모형인 SWAT 모형을 통하여 유역 유사량 및 오염부하량 발생의 시공간적 특성을 파악하기 위해 충주댐 상류유역을 대상으로 모형을 구축 적용하였다. 대상유역에 대한 유출 유사 영양물질 관련 매개변수의 보정 및 모형 검증을 수행한 결과, 유출에 대해서는 모형효율지수 0.8 정도의 안정적인 결과를 얻을 수 있었으며, 유사와 인에 대해서는 대략적인 정성적 경향을 파악할 수 있었다. 구축된 모형을 통하여 대상유역에 대해 배수면적별 비유사량의 일정한 관계를 도출할 수 있었으며, 식생에 따른 단위면적별 발생 유사량 및 오염부하량을 검토함으로써 식생별 침식 및 부하량 발생 정도를 평가할 수 있었다. 또한, 하도구간별 오염원에 따른 유사 및 오염부하량을 검토하고, 월별 평균 유사량과 오염부하량을 검토함으로써 시공간적인 분포 특성을 파악할 수 있었다. 아울러 유역내 토양보전기법의 적용에 따른 유사 및 총질소, 총인의 저감효과도 평가할 수 있었다.
기존에 국내외에서 적용되는 지하수 함양량 추정방법인 기저유출 분리법, 연단위 물수지 분석법, 지하수위변동법 등은 집중형 개념을 기반으로 하거나 국지적인 규모로 다뤄지기 때문에 함양량의 시공간적 변동성을 나타내기에는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 시공간적으로 변하는 지하수 함양량을 정량적으로 추정할 수 있는 기법을 이용, 실제 유역에 적용하였다. 이를 위해 강우-유출 모형은 수문성분 해석 이론이 잘 정립된 SWAT모형과 SWAT모형의 지하수 부분을 MODFLOW모형으로 대체한 SWAT-MODFLOW모형을 선택하였고, 분석 대상유역인 정읍지역을 대상으로 각 소유역 및 수문학적 반응단위(Hydrologic Response Unit: HRU)별로 토지이용과 토양통 특성을 반영하여 지하수 함양량의 시공간적인 변화를 산정하였다. 2001년부터 2008년까지의 소유역별 일단위 지하수 함양량을 산정하였으며, 함양량의 시 공간적 변동성을 분석한 결과 월평균 함양량의 경우 대략 280mm 범위 내에서 유역의 토지이용 및 토양특성, 경사 등에 따라 매우 비 균질하게 분포하는 것을 확인할 수 있었다. 이렇게 산정한 함양량은 지역지하수 관리계획에 유연하고 합리적으로 적용될 수 있을 것으로 판단된다.
명태는 한국, 일본 그리고 러시아 해역에 넓게 분포하고 있다. 그 중 일본 최대의 산란장인 홋카이도의 A지역(종곡, 유맹, 후지)어획량은 1976년부터 계속 감소하고 있다. 본 연구에서는 어획량 변동 요인을 분석하기 위해서, 일본해역에 있어서의 명태 어획량의 시공간적 변동(시공간적배동)의 특징을 검토한다. 일반적으로 어획량의 변동은 어장에 있어서의 어업형태 또는 내유(來遊)하는 계통군(系統群)의 변화, 해양환경 등에 영향을 받고 있다. (중략)
한국연안에서 1984년까지는 적조발생시 규조류, 와편모조류, 혼합종 등이 상호 우세하게 출현하였으나, 이후 와편모 조류의 적조 발생율이 높아 1935년도에는92%를 차지하게 되었다(국립수산진흥원, 1997). 이러한 와편모조류의 주종은 1995년 이후 Cochlodinium polykrikoides로서 외양종 성향을 띄며, 고밀화, 장기화되는 경향을 보이기 시작했다 (국립수산진흥원, 박 등, 1998). (중략)
산악지역에서의 강우의 시공간적 분포양상은 풍향, 지형, 고도 등의 영향을 많이 받게 된다. 본 논문에서는 소규모의 복잡한 산악지역인 남강댐 유역에서의 시공간적인 강우분포양상을 변동계수와 상관계수를 주로 이용하여 분석하였다. 강우의 분포는 고도, 지형의 위치, 풍향 등에 따라 뚜렷하게 변화함을 발견할 수 있었다. 그리고 고려한 세 가지 방향에 있어서 두 관측소간의 거리에 따른 강우량의 상관성을 정식화할 수 있었다. 본 연구의 결과들은 남강댐 유역과 같은 소규모 산악유역에서의 강우계측망의 설계와 홍수예경보, 기타 다른 여러 가지 목적으로 사용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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