최근 범 지구적인 기후변화로 인해 집중호우가 빈번히 발생하고 침수피해가 증가하고 있다. 이에 따른 침수 피해 위험이 큰 지하상가, 지하 주차장, 반지하 주택 등의 침수 발생이 잦아지며 인명 및 재산 피해 발생이 커지고 있다. 이러한 지역은 인근 하수관로의 수위에 따라 침수 영향을 크게 받게 된다. 이에 따른 강우·유출 관계는 침수피해에 대해 대처하기 위해 시공간적 강우 특성이 반영된 하수관로 수위 예측이 중요하다고 판단된다. 이에 본 연구에서 수위 자료는 서울시 하수관로 수위 현황 자료를 활용하였으며, 강수량 자료는 서울 내 서초구 일대의 강수량 자료를 활용하여 연구를 진행하였다. 대상 지역은 저지대에 위치해 침수가 잦은 서초구 서초동으로 선정하였으며, 분석에 사용된 기간은 2012년부터 2021년까지의 수위 자료를 화용하여 이를 바탕으로 순환 신경망인 RNN의 일종이며, 다른 모델의 구조와 비교하여 더욱 간단하고 효율적인 ESN(Echo State Network) 알고리즘을 사용하여 수위 예측을 진행하였다. 분석을 위해 대상 지역의 강수 사상이 발생하여 하수관로의 수위의 변동이 큰 기간을 선정하여 분석을 실시하였다. 2012년부터 2018년까지의 자료를 학습(training) 자료로 활용하였으며, 모형의 검증 위해 통계분석을 실시하여 검증하였다.
이동 통신, RFID, GPS 등의 무선 원거리 통신의 발달로 시간의 흐름에 따라 변하는 이동 객체의 위치 정보들을 수집하여 활용하는 위치 기반의 서비스들이 다방면으로 이용되고 있다. 이에 따라 대용량의 이동 객체의 위치 데이터들을 빠르게 검색하기 위한 효율적인 색인 방법과 질의 처리에 대한 연구들이 진행 중이다. 본 논문에서는 이동객체궤적에 대하여 단순화 기법을 사용하여 단순화한 후에 색인구조를 생성하고 이 색인구조를 이용하여 범위질의를 효율적으로 처리할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 이동객체궤적의 단순화 기법으로는 Douglas-Peucker 알고리즘을 수정하여 이용한다. 제안된 방법과 기존의 최소 경계 사각형(MBR)을 이용한 색인 방법을 실험을 통하여 비교 및 분석하였다. 실험 결과로 제안된 방법에서는 색인 데이터 량이 상대적으로 작아지고 색인 및 질의 처리방법이 간단하며 기존의 방법보다 시공간적으로 효율적임을 확인하였다.
무선 환경에서 시공간 이동 객체들의 위치 정보를 획득할 수 있는 기술들의 발달로 인해, 차량 추적 시스템, 산불 관리 시스템, 디지털 전장 시스템 등과 같은 다양한 응용 시스템들이 개발되고 있다. 이와 같은 응용에서는 이동 객체의 연속적인 변화 과정을 표현하고, 처리할 수 있는 데이터 모델이 필요하다. 그러나 관계형 모델을 이용하여 이동 객체를 표현할 경우 매 시간 마다 변경된 모든 정보를 저장할 수 없는 문제점이 발생된다. 또한 기존의 이동 객체 데이터 모델에서는 질의 시점을 데이터베이스로 관리되는 과거 시간이나 현재로부터 가까운 미래 시간으로 제한하는 단점이 있다. 따라서 이 논문에서는 모양 변화 처리 기법과 과거와 미래의 위치 추정 함수를 사용함으로써 이동 점 및 이동 영역 객체의 연속적인 움직임을 표현하고 모든 질의 시점에서의 연산을 저리 할 수 있는 이동 객체 데이터 모델을 제안한다 아울러 제안 모델을 산불관리 시스템에 적용 및 구현한 결과를 통해 타당성을 평가한다.
본 연구는 응급의료서비스를 제공하는 주요 시설인 소방파출소와 응급의료기관의 공간적 입지의 적절성 분석과 함께 응급처치를 위한 출동체계 및 후송체계와 관련된 119응급의료 활동권역의 진단을 연구 목적으로 한다. 이를 위해 부산시 119 구급관련 자료를 GIS상에서 분석 가능하도록 우선 환자 발생위치를 지번데이터와 주소를 기반으로 매칭시킴으로써 개별 개체로 입력하였으며 환자로의 출동 및 병원으로의 후송에 따른 시간을 초단위로 구축하였다. 또한 119 파출소의 위치 및 관할 구역, 응급의료기관 등을 입력하여 시간적 권역은 물론 공간적 권역의 분석을 실시하였다. 구축된 부산지역 16개 구군과 226개 읍면동별 GIS데이터를 활용한 분석결과 부산시 응급의료서비스의 5분이내 비율이 약 41%에 그쳤으며 각 구별로는 5분 초과 10분 이내의 비율이 가장 높음을 알 수 있었다. 또한 병원이용패턴에 있어서도 매우 비효율적인 활동이 이루어지고 있음을 알 수 있었다. 이와 같이 소방파출소와 응급의료기관의 출동시간대별, 후송시간대별 시공간적 분포에 대한 진단결과와 함께 이상적인 출동 및 후송 패턴을 제시하여 이를 비교함으로써 응급의료서비스 체계를 구성하는 공공시설들의 효율적 자원 활용방안을 제시하고자 하였다.
본 논문에서는 가상 상황속의 사건들에 역사적 맥락을 부여하기 위한 통합적 직관적 정보표현구조로서 시공간 그래프(Spatio-Temporal Graph)를 설계하고 구현하였다. 일반적으로 사건은 공간뿐 아니라 시간을 점유함으로써 역사적 사실이 된다. 따라서 가상 상황을 시뮬레이션하기 위해서는 공간적 측면을 표현하기 위한 삼차원 정보구조에 시간적 측면을 더한 다차원적인 맥락에 사건들을 위치시키는 일이 핵심적 기초가 된다. 이러한 다차원적 맥락은 온톨로지 뷰, 인스턴스 뷰, 시공간 뷰, 실제 뷰 등과 같은 여러 수준에서의 통합적 직관적 지식표현수단들을 통해 구현된다. 이와 같이 구현된 시공간 그래프에 기반한 시뮬레이션 시스템에 예제 시나리오를 적용하여 실용성을 검증한다. 본 기술은 지능형 교육시스템이나 차세대 시뮬레이션 게임 등에 필수적인 다양한 상황들을 제공하는 시뮬레이션 시스템의 중심요소가 된다.
MPEG-4 컨텐츠는 다양한 시청각 객체들로 구성되고, 사용자 상호작용에 대한 정의를 포함하여 동적인 씬 구성과 변화를 가능하게 한다. 또한 시청각 씬을 컨텐츠 단위로 표현하기 위해서 씬을 기술하는 디스크립션을 가진다. 이것은 씬을 구성하는 각 멀티미디어 객체들의 시공간적인 위치와 그들 사이의 관계를 표현하는 기술 언어이다. 본 논문에서는 멀티미디어 씬의 시공간적 관계를 시각적으로 저작할 수 있는 환경을 제공하고 이를 MPEG-4 씬 디스크립션, 객체 디스크립터 등의 스트리밍 MPEG-4 컨텐츠로 자동 생성하는 MPEG-4 컨텐츠 저작 시스템을 제안하고 그 개발 결과를 보인다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅 환경이 발전함에 따라 교통(u-Transport), 복지(u-Care), 문화(u-Fun), 환경(u-Green), 산업(u-Business), 행정(u-Government), 도시(u-City) 뿐만 아니라 사용자의 위치와 다양한 공간 정보를 제공하는 u-GIS가 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 핵심 요소 기술로 대두되고 있다. 이에 본 논문에서는 모바일 장치에서 시공간 데이타를 효율적으로 처리 및 관리할 수 있는 모바일 시공간 질의 처리 시스템을 개발하였다. 모바일 시공간 질의 처리 시스템은 OpenGIS "Simple Features Specification for SQL"에서 명시하는 공간 데이타 타입과 공간 연산자를 확장하여 시공간 데이타 타입과 시공간 연산자를 제공하고 시공간 데이타 특성을 고려한 산술 연산 코딩 압축 기법을 제공하고 모바일 시공간 질의 처리 시스템과 u-GIS 서버 사이에서 시공간 데이타 수입/수출의 성능 향상을 위한 데이타 캐슁 기능을 지원한다.
토양수분은 수문학적 과정의 시공간적 변동과 수자원 관리 및 계획 그리고 기후변화에 따른 자연재해의 원인규명에 중요한 부분이다. 본 연구에서는 사면의 단면선에 따른 토양수분의 분포 및 변동을 파악하기 위해, 청미천 유역내의 사면에서 10개월 동안의 토양수분들을 측정하여, 토양깊이별, 계절별로 분석하였다. 토양수분특성은 간단한 통계적 방법을 이용하여, 평균, 표준편차 그리고 토양수분의 감쇄기울기 값으로 표현하였다. 추가적 연구로, 측정지점의 위치, 지형, 토성의 토양수분에 대한 반응분석을 하였다. 깊은 토양층에서의 토양수분의 공간적 분포는 지표층에서의 공간적 분포 경향과는 상이하게 나타났으며, 사면의 지형 및 위치 그리고 토성의 공간적 분포는 토양수분의 시 공간적 분포특징에 큰 영향을 주는 것으로 나타났다. 특히 상부흐름의 기여를 받는 측정지점에서는 토양수분 변동의 안정화가 진행이 되는 것으로 보이며, 수문학적 경계(Hydrologic Threshold)에 대한 추가연구가 진행되어야 할 것으로 판단된다. 상부사면에서의 높은 토양수분 변동성 및 뷸 균질적인 공간적 분포는 우선적 흐름발달의 영향과 관련이 있다고 판단된다.
본 연구에서는 서울지방의 최근 10년간 우기시 강우자료를 이용하여 시공간패턴에 따른 강수의 변화를 분석하였다. 이를 위하여 GIS 기법, 강우사상 구분법 및 공간의 상관성 분석 등을 적용하였다. 본 연구의 대상지역인 서울은 북위 $37^{\circ}$34', 동경 $126^{\circ}$59' 부근에 위치하며 남북방향으로 30.3 km, 동서방향으로 36.8km에 걸쳐 있으며 그 면적은 약 $605.41km^2$이다. 또 서울 중앙에서는 한강이 동쪽에서 서쪽으로 흐르며 서울을 강북과 강남으로 양분하고 있으며, 서울을 관통하고 있는 한강으로 수많은 지천이 합류하고 있다. 이러한 지리적 특성들로 인하여 서울 지역의 기후는 매우 복잡한 양상을 나타내고 있다. 과거에는 서울지역에 강우관측소의 수가 매우 적어 이러한 현상을 분석하는데 한계가 있었으나 최근에 자동기상관측소(AWS)들의 확충으로 인하여 자료의 양이 넓어졌다. 본 연구에서는 이러한 자료들을 사용하여 강수의 시공간 패턴을 분석하고자 한다. 이를 위하여 강수의 사상을 구분하기 위한 방법인 IETD법(Inter Event Time Definition)을 적용하였으며, 요인분석 및 군집분석을 이용하여 서울의 강수 지역 구분 및 패턴 분석을 실시하였다. 이러한 분석을 통하여 최종적으로 최근 10년간 서울지방의 강수의 시공간 패턴을 제시하고자 하였다.
자연 하천의 홍수 유량 측정은 매우 어렵고 많은 비용과 시간, 노력을 요하는 작업이다. 보다 안전하고 경제적인 유량 측정의 대안으로 제시된 것이 하천 표면의 영상 분석을 이용하는 표면영 상유속계이다. 본 연구는 안드로이드 기반의 스마트폰을 이용한 실시간 표면영상유속계를 개발하는 것이다. 스마트폰에 내장된 카메라, GPS, 방향 센서, CPU를 활용하여, 실시간으로 현장에서 하천의 표면유속을 측정하는 것이다. 먼저, 스마트폰의 GPS를 이용하여 측정 현장의 위치를 잡고, 경사계(방향 센서)를 활용하여 카메라와 촬영면의 기하적인 관계를 설정한다. 수표면과 카메라의 높이차만을 입력하고, 측정된 카메라의 경사에서 하천 수표면의 위치관계를 추정할 수 있는 카메라 모형을 작성하였다. 이 방법을 이용함으로써 기존 표면영상유속계의 단점 중 하나인 참조점 보정이 필요없도록 하였다. 내장된 카메라로 정해진 시간(3초) 동안 동영상을 촬영하고, 촬영된 동영상은 개방 소스의 영상처리 라이브러리인 JavaCV를 이용하여 프레임별로 분할하고, 이를 시공간 영상 분석하여 하천 표면의 2차원 유속장을 추정한다. 영상의 시공간 분석에는 상호상관 시공간분석법을 이용하였다. 모든 코드는 안드로이드 운영체제에서 실행되도록 Java로 작성하였다. 시판되는 안드로이드 스마트폰에 적용하여 현장 시험한 결과 3초간의 영상 처리에 5초 정도를 소요하여, 거의 실시간으로 유속을 측정할 수 있었다. 또한 유속 측정 오차는 일반적인 영상 처리의 오차인 5% 내외였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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