홍수시 하천의 유속을 효율적이고 안전하게 측정할 수 있는 방법의 하나로 제시된 것이 표면 영상유속측정법이다. 표면영상유속측정법에는 영상분석 기법에 따라 다양한 종류가 있으나, 이 중에서도 최근 일정시간 동안의 유속의 시간평균을 한 번에 산정할 수 있는 시공간영상 유속계측법이 하천의 표면유속 측정에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 시공간영상 유속계측법은 일정 시간 동안의 시공간 영상을 한 번에 분석하기 때문에, 유속산정 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 장점이 있다. 그러나 시공간영상 유속계측법은 주흐름방향을 정확히 알지 못하면 오차를 유발할 수 있다. 본 연구는 표면영상을 시간적으로 누적한 시공간체적을 구성하고, 이 시공간체적에서 시간축 방향으로 최대값 영상을 만든 뒤 이를 고속푸리에변환하여 주흐름방향을 탐색하는 새로운 기법을 제안하였다. 이 방법은 공간영상에서 주흐름방향을 찾는 첫단계와 주흐름방향의 시공간영상에서 유속의 크기를 산정하는 두번째 단계로 구성되어 있다. 첫번째 단계에서 찾아낸 주흐름방향으로 시공간영상을 작성하고, 이 시공간영상의 고속푸리에변환을 이용하여 유속을 산정하였다. 제안된 방법은 주흐름방향을 정확하게 추정하여 시공간영상을 생성하고 분석하므로, 기존 방법들이 취약했던 이차원 흐름에 대해서도 신속하고 정확한 유속분석이 가능하다. 개발된 방법을 공동흐름에 대한 인공영상에 적용한 결과 비교적 정확하게 2차원 유속분포 측정이 가능한 것으로 나타났다.
사회적으로 복잡한 문제들이 시공간 형태로 문제 표현이 가능하고 이를 활용하여 문제를 해결하기 위한 연구들이 진행 중이다. 특히, 시뮬레이션 이론 중 하나인 BM-DEVS는 시공간 논리를 적용하여 실세계에서 일어나는 문제들을 시공간 규칙으로써 표현하였고 이를 모델에 적용하여 시스템에서 행위를 모니터링한다. 하지만 BM-DEVS에서는 시스템 차원에서 정의된 시공간 규칙들을 평가하기 위하여 Büchi 오토마타로의 변환과 오토마타를 모델들에 반영할 수 있어야 한다. 이를 위하여 시스템을 구축하는 모델러가 직접 규칙을 오토마타로 변환하는 작업을 해야하며 이에 대한 오토마타를 모델에 적용하기까지는 많은 시간이 소요된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 모델링의 단순화를 위하여 시공간 규칙을 모델들에 자동적으로 적용하는 방법에 대하여 소개한다.
지금까지 돌발홍수는 주로 강우의 시공간적인 특성들을 고려한 기후학적 측면에서 관심을 가지고 연구가 진행되어 왔을 뿐 유출의 시각에서 돌발홍수를 평가하기 위한 노력은 매우 미흡하였다고 할 수 있다. 본 연구의 목적은 Bhaskar 등(2000)의 연구를 우리나라에 적용하여 유출수문곡선에 의해 돌발홍수를 설명하고, 다른 홍수사상과 돌발홍수 사상을 구별하고자 하는데 있다. 즉, 유출수문곡선의 특성을 이용해 홍수사상에 대한 돌발홍수지수(flash flood index)를 산정함으로써 돌발홍수의 심각성 정도를 정량화하고자 하였다. 이를 위해 본 논문에서는 한강유역의 과거 101개의 홍수사상에 대해 돌발홍수의 상대심도(relative severity)를 파악하기 위하여 돌발홍수지수를 산정하였으며 또한, 2006년 7월의 집중호우에 의해 발생한 홍수사상의 돌발홍수 심도를 시공간적으로 정량화하였다. 분석 결과, 한강유역의 다른 지역에 비해 강원도 지역의 홍수 유출수문곡선들이 돌발홍수 심도를 크게 나타내었으며 중랑천 등과 같은 도시유역에서도 돌발심도가 크게 나타남을 확인 할 수 있었다. 2006년 7월 집중호우에 의한 한강유역의 돌발홍수지수를 7월 전반기, 중반기 그리고 하반기로 나누어 시공간적 공간분포를 분석한 결과, 7월 전반기의 경우 서울 주변지역의 돌발심도가 크게 나타났으며 7월 중반기의 경우 강원도 지역의 돌발홍수 심도가 크게 나타났다.
본 논문에서는 동영상을 시공간적 중요도 기반으로 요약하는 기법을 제안한다. 동영상 내에서 각 프레임의 중요도를 평가하여 높은 우선순위를 가지는 구간들의 집합으로 요약을 수행한다. 화면내의 얼굴면적의 비율, 영상의 복잡도를 통하여 각 프레임이 가지는 공간적 중요도를 분석하고 인접한 프레임간의 비교를 통해 밝기 히스토그램과 움직임(motion)의 양을 추정함으로써 시간적 중요도를 구한다. 에지 보존 스무딩 필터를 밝기 히스토그램에 적용하여 장면 전환을 검출한다. 분리된 장면들로 과분할 구조를 가지는 계층적 트리를 생성하여 사용자가 요구한 재생길이를 가지는 동영상을 자동으로 저작한다. 본 논문에서는 동영상 분석 및 저작을 제한적인 환경인 스마트폰에서 효과적으로 작동하도록 구현 및 최적화를 수행하였다.
시공간 접근 방법들을 위한 효율적인 성능평가 환경은 최소한 다음과 같은 모듈들을 포함해야 한다. 종합적인 데이터집합의 생성, 데이터집합의 저장, 접근 구조들의 수집과 실행, 실험적인 결과의 시각화 등이다. 데이터집합 저장 모듈에 초점을 맞추어서 다양한 실제 세계 시나리오를 실험하기 위한 종합적인 데이터의 생성이 요구된다. 과거의 여러 알고리즘들은 작업공간에서 미리 분배된 정적인 공간데이터를 생성하기 위하여 구현되어져왔다. 하지만 시간에 따라 변화하는 공간객체인 시공간 데이터를 생성하기에는 어렵다. 이 논문에서 시공간 데이터 타입의 데이터 생성기에서 고려하여야 할 매개변수들에 대하여 논의한다. "Generate_Spatio_Temporal_Data"라는 알고리즘은 움직이는 점 또는 사각형데이터를 생성하고 거래시간과 유효시간을 구별하지 않았으며 시간 점만을 표현하였다. 이 논문에서는 정확한 시간적 개념을 표현하기 위하여 거래시간과 유효시간간격 모두를 지원하는 데이터 생성기에 관하여 논의하기 위한 알고리즘을 제시하고 실제적인 데이터집합 생성을 위한 매개변수들을 나타낸다.
지하수 함양량을 정확하게 산정하는 것은 지하수계의 적절한 관리를 위해서 매우 중요하다. 국내에서 주로 사용되는 지하수 함양량 추정방법은 지하수위 변동법, 기저유출 분리법, 연단위 물수지 분석법 등이 있다. 그러나, 이들 방법은 집중형 개념을 기반으로 하거나 국지적인 규모로 다뤄지기 때문에 기후조건, 토지이용, 토양조건, 수리지질학적 비균질성에 의한 함양량의 시공간적 변동성을 반영할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 유역내의 토양 및 토지이용에 따른 비균질성을 반영할 수 있는 SWAT 모형을 이용하여 시공간적 변동성을 고려한 지하수 함양량을 산정하는 방법을 제시하였다. SWAT 모형은 유역내 일단위 지표면 유출량, 증발산량, 토양저류량, 함양량, 지하수유출량 등의 수문성분을 계산할 수 있는 모형이다. 본 연구에서는 SWAT 모형을 미호천 유역의 최상류인 무심천 유역에 적용하였다. 2001년-2004년까지의 기간동안 지하수 함양량을 포함한 유역의 일단위 수문성분들을 모의하였으며, 유역출구점에서의 실측 일유춘자료와 모의 일유출자료의 비교를 통해서 모의결과의 유효성을 검토하였다. 지하수 함양량의 시공간적 변화를 분석한 결과, 지하수 함양량의 변동성은 토지이용도 뿐만 아니라, 유역경사와 같은 지형인자에도 큰 영향을 받는 것으로 분석되었다.
지표에서의 토양수분은 수문학적, 생태학적 과정에서 지표면과 대기 사이의 물과 에너지의 교환을 조절하는 매우 중요한 인자로써 최근 이의 시공간적 변동성에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 2004년 6~9월에 걸쳐 추진되었던 Soil Moisture Experiment 2004(SMEX04) 프로젝트를 통하여 측정된 미국 Arizona 주의 Walnut Gulch Experimental Watershed 유역에 대한 토양수분 데이터를 이용하여 건조 지역에서의 토양수분의 시공간적 변동성을 통계적 방법으로 해석하였다. 시간 안정도를 분석하여 각 지점의 강우사상에 대한 민감도를 분석하였고 공간 변동성 분석을 통해 유역 내 강우관측소 주변 5개 지점을 대상으로 각 지점의 평균토양수분과 이의 표준편차 및 변동계수와의 관계를 파악하였다. 연구 결과, 대상지역에서 토양수분의 공간적인 분포는 대수정규분포가 적합하다는 것과 건조지역에서 보이는 공통된 특징인 높은 공간적 변동성을 확인할 수 있었다. 또한 시간 안정도 분석을 통해 지점별로 시간과 강우 발생에 대해 민감한 정도를 분석하였으며, 강우사상이 토양수분에 큰 영향을 주는 인자인 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 도출된 토양수분의 시공간적 변동 특성은 차후 인공위성 토양수분 데이터의 retrieval algorithm을 개선하는데 도움이 될 것이다.
이 연구는 GPS 수신기를 통해 수집된 개인통행자료를 이용하여 통행패턴의 시공간적 특성을 다양한 그래픽으로 요약하고 탐색적 분석을 가능케하는 지리적 시각화 환경을 제안하고 이를 구현 및 평가하는 것을 목적으로 한다 이 연구에서는 시공간입방체(space-time cube)를 바탕으로 시간지리학 개념을 시각적으로 표현하였으며, 시간산포기둥(temporal dispersion cylinder), 평행평면그림(parallel plane plot)과 같은 부가적인 시각화 도구의 구현을 통해 개인통행패턴의 시공간적 속성 및 이동경로 주위지역의 사회경제적$\cdot$자연적 속성을 함께 탐색할 수 있도록 하였다. 또한 사용자와의 상호작용을 통해 개인통행자료에 포함되어 있는 "언제", "어디에서", "무엇을"이라는 세 가지 정보요소들을 동적으로 탐색 및 질의할 수 있는 환경을 제공한다.
컴퓨터 환경에서 한 가지 사건으로 상황이 특징 지워지기도 하지만, 일반적 상황 인식은 공간과 시간을 포함하는 다양한 사건들에 의해서 결정되어 진다. 상황 인식 서비스 관계 설정 방법으로 임베디드 시스템 상황 인식을 시공간적으로 취급하는 것이 요구된다. 물리 공간과 연동되는 시스템의 예외적 동작은 임베디드 시스템의 운영에 심각한 위험과 피해를 초래 할 수 있다. 본 논문은 상황 인식 모델에 시공간적 특성과 예외 관리가 포함 되도록 하는 방법을 제안하고, 이를 확장된 Petri-Net을 이용하여 효과를 확인한다. 실시간 임베디드 시스템 상황 인식을 위해 기본 Petri-Net, 패턴화된 Petri-Net 및 예외 동작을 위한 시공간 Petri-Net 모델 특성을 연구한다. 이 방법을 이용하여 응급의료지원 서비스에 적용 예를 보였다. 본 연구를 통해 시공간 Petri-Net을 사용한 응용 개발 뿐 만아니라 예외 처리를 위한 시공간 상황 인식 모델링에 기여 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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