'게임 스토리'의 구성은 게임 플레이와 개발 환경을 반영하는 모습을 보여야 한다. 그러기 위해서 텍스트 기반의 스토리텔링 방식을 벗어나, '시공간 좌표 배열' 이라는 좌표 형식을 차용해 보았다. 스토리에서 시간이 기준인 '액션'과 공간이 기준인 '오브젝트' 간의 관계를 중심으로 스토리를 서술하기 위한 방식을 만들고자 했다. 그를 위한 하나의 방법으로 시공간 배치가 유저의 의사결정에 큰 비중을 차지하는 추리게임을 이용하여서 개념을 분석해보았다. 그 결과 시공간 좌표 배열 방법이 게임플레이를 담는 에디터, 개념도로 사용하기에 문제가 없는 설정 도구라는 것을 확인할 수 있었다.
4차원 지리정보시스템은 기존의 2차원 공간정보의 평면적인 정보구조가 가지는 한계를 극복하기위해 확장된 좌표계를 가진다. 추가된 좌표축은 공간 객체들의 높이 정보축과 시간 정보축을 포함한다. 이 연구에서는 OGC에서 제안하는 2차원 기하 클래스 구조를 수용하고 추가된 시공간 정보를 다룰 수 있는 4차원 기하 객체 모델을 정의하였다. 또한. 시간 일 공간 데이터에 대한 인덱스를 구성하였으며 4차린 지리정보시스템의 공간데이터 제공 서비스를 위하여 3차원과 4차원 시공간 연산 및 분석 기능을 구현하였다.
최근 딥러닝의 발전으로 의미론적 분할을 통한 토지피복 분류 방법들이 제안되고 있다. 그러나 기존의 딥러닝 기반 모델들은 영상 정보만을 이용하기 때문에 시공간적 일관성을 담보할 수 없는 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 좌표 정보를 활용한 토지피복 분류 모델을 제안한다. 먼저 암시적 신경 표현 기법인 다중해상도 해시 인코더를 위경도 좌표계로 확장한 좌표 해시 인코더를 통해 좌표의 특징을 추출하였다. 다음으로 추출된 좌표 특징을 다양한 단계의 U-net 디코더와 결합하는 아키텍처를 제안하였다. 실험 결과, 제안 방법이 약 32% 향상된 분류 정확도를 보였고, 시공간적 일관성이 향상됨을 확인하였다.
실용적인 표면영상유속계를 만들기 위해서는 적절한 하드웨어와 소프트웨어로 시스템을 구성해야 한다. 이를 위해서 본 연구에서는 하드웨어로 CCTV를 선택하고, 초음파 수위계를 이용하여 수위를 지속적으로 읽어들이도록 구성하였다. 한편, 소프트웨어적으로는 11변수 투영법을 적용하여 변화하는 수위에 따라 정확한 측정점을 재구성하도록 하고, 아울러 각 측정점에서 주흐름방향으로 정확한 시공간영상을 작성하고, 이 시공간영상(spatio-temporal image)들을 분석하였다. 그결과, 5분 간격으로 촬영된 1분 길이의 영상을 지속적으로 촬영하고 분석하여 유량을 산정하는 표면영상유속계측 시스템을 구축하였다. 본고에서는 이러한 소프트웨어 개선방향중 하나인 주흐름방향의 시공간영상 작성법을 소개한다. 먼저, 11변수 투영법을 이용하여 하천의 표면영상에 대한 좌표변환계수를 산정하였다. 그리고 이 좌표변환계수를 이용하여, 하천의 수위변화에 따라 표면영상내의 측정점이 적절히 수정될 수 있도록 하였다. 그 다음 이 측정점에서 측정횡단면과 수직이 되는 방향을 선정하고, 이 방향이 영상내에서 하천 측정횡단면과 수직인 방향, 즉 주흐름방향이 되도록 하였다. 촬영된 1분간의 동영상의 각 측정점 위치에서 잘라낸 시공간체적(spatio-temporal image volume)에서 주흐름방향의 시공간영상을 잘라내고 이를 상호상관법이나 고속푸리에변환을 이용하여 분석하였다. 이 때 만들어진 시공간영상은 주흐름방향과 정확하게 일치하여, 기존의 표면영상유속계의 문제이던, 일부 측정점의 유속벡터가 주흐름방향과 일치하지 않던 문제를 해결할 수 있었다. 개발된 방법으로 표면영상유속계를 제작하여 인수천에 시험 설치하고 호우 사상에 대해 검토한 결과 정확하고 신속하며 연속적인 유량측정이 가능하였다.
이 논문에서는 시간지리학 모형을 위한 객체관계형 시공간데이터베이스를 구현하고, 이를 통해 시공간경로, 시공간프리즘, 시공간접근성에 대한 질의 및 시각화를 수행하는 GIS 컴퓨팅을 연구한다. 이러한 GIS 컴퓨팅환경은 (i) 시공간데이터베이스의 자료원이 되는 개인통행자료를 수집하는 모바일 애플리케이션, (ii) 시간지리학 모형을 포함하는 객체관계형 시공간데이터베이스 서버, (iii) 시공간데이터베이스와 연동하여 시간지리학 모형에 대한 질의와 시각화를 수행하는 3D 클라이언트로 구성된다. 시공간 개인통행자료는 GPS-PDA 클라이언트를 통해 일정시간 간격으로 자동 수집되고, 시공간자료관리 미들웨어의 중개를 거쳐 좌표변환 및 DB전송이 이루어진다. 일반 DBMS를 확장하여 구현한 시공간데이터베이스는 시간지리학 응용을 위한 시공간 객체 및 시공간함수를 포함하며, 이를 이용하여 시공간 SQL을 구성할 수 있다. 질의 및 시각화 클라이언트는 시공간경로, 시공간프리즘, 시공간접근성에 대한 SQL 질의 결과를 X-Y 공간축과 T 시간축으로 이루어진 시공간입방체를 통해 표현한다. 이 논문에서는 시간지리학 모형을 위한 모바일 GIS와 DBMS의 연동 가능성을 확인하였으며, 시공간객체와 시공간함수를 포함하는 객체관계형 시공간데이터베이스의 구현을 통해 대용량 자료처리를 위한 데이터베이스 기반의 시간지리학 데이터베이스 모델을 수립하였다.
현재 우리나라는 연안수역에 급증하는 해양시설물 설치사업에 따라 해상교통로를 보존하고 연안수역 해상교통망 수역을 기존에 구축된 지리정보 시스템(GIS)와 연계할 수 있는 방법을 연구중에 있다. 이에 따라 Postgres SQL 기반의 PostGIS를 활용하여 해상교통 밀집분석을 시공간 형태로 구축 하였으며 표출 방법에 따라 최적의 해상교통로를 선정하고자 한다. 표출 방법은 등도수 분할을 활용하여 10개의 등급으로 구분한 후 상위 1개 등급을 우선적으로 선정하였으며, 이를 기반으로 GIS에서 제공하는 다양한 알고리즘을 활용하여 좌표로 구축하고자 하였다. 수많은 격자 데이터와 벡터형태로 저장된 해상교통밀집 분석 결과는 폴리곤 결합, 폴리곤 부분 제거, 폴리곤 스무싱, 폴리곤 단순화를 활용하여 해상교통망을 구축하였다.
토지정보는 실시간 변화하는 공간상의 정보로써 일반적 현황정보뿐만 아니라 공간적 요소와 시간적 요소가 함께 고려되어야 한다. 이에 본 연구는 기존 연구에서 제시된 다양한 시공간 데이터모델을 파악하여 토지정보에 적합한 시공간모델을 적용하고 구현하였다. 구현한 시공간모델의 주요 특징은 시간측면에서 유효시간과 거래시간이 구분되며 속성측면에서 면적, 소유권 등 관련정보를 포함하였다. 또한 공간적 관점에서 스파게티 자료구조를 가지면서 공간정보 변화시 좌표의 중복관리를 하지 않도록 하여 정보의 중복을 줄였다. 본 연구에서 구현한 시공간 토지정보 모델은 속성, 공간 및 시간에 대한 질의 표현을 가능하게 하였다.
자체의 중력 효과를 고려하는 구대칭 완전 유체 전산모사 연구를 위해 일반상대론적 유체역학 코드를 이 분야 연구자들을 위한 공개용으로 개발하였다. 이 코드는 3+1 ADM(Arnowitt-Deser-Misner) 공식과 등방 공간 좌표를 사용하였다. 시공간 기하를 구하기 위해 극한값 썰기 (maximal slicing) 조건과 함께 세 개의 제한 방정식을 풀었고, 시공간을 채우는 물질인 유체는 근사 리만 해법을 사용한 HRSC (high resolution shock capturing) 기법으로 오일러 관찰자 시점에서 풀었다. 이 코드의 수렴성과 정확성을 검증하기 위해 상대론적인 구대칭 충격파 비교 분석, 블랙홀로 빨려 들어가는 상대론적 구대칭 강착, TOV(Tolman-Oppenheimer-Volkoff) 별 및 OS (Oppenheimer-Snyder) 붕괴 코드 테스트를 수행하였다. 특히, 이 코드의 동적 진화 테스트인 OS 붕괴의 경우 해석적인 해와 결과를 비교하기 위하여 좌표변환을 수치 계산으로 수행하였다. 아인슈타인의 일반상대성 이론을 넘어서는 변형된 중력이론 중 하나로 최근 제시된 EiBI(Eddington-inspired Born-Infeld) 이론에서 TOV 별의 해가 일반상대성 이론과 어떠한 차이를 보이는지 살펴 보았고, 그 이론에서도 물질이 붕괴하여 블랙홀을 만드는 경우 특이점이 형성되는지 고찰해 보았다.
지상표정점을 이용하지 않고도 동영상에 기록된 위치정보 (GPS 자료)만을 이용하여 드론으로 촬영한 동영상에서 절대위치의 유속을 산정할 수 있는 방법을 개발하였다. 이 방법은 드론 동영상에서 있는 GPS 정보를 이용하여 드론의 이동방향과 영상이 향하는 방향을 결정하고, 각 영상점을 물리적인 전역좌표계 (UTM 좌표계)로 변환하였다. 그 다음 시작프레임과 종료프레임을 지정하여 분석할 동영상의 범위를 결정하였다. 지정된 두 프레임의 정보를 이용하여 측정횡단면을 일정간격의 기준프레임 (측정소단면)으로 나누었다. 그리고, 각 측정소단면에서 1초간 영상 (30 프레임)을 모아서 시공간체적을 구성한 뒤 유속을 분석한다. 이렇게 개발된 방법을 기존의 정지비행드론을 이용한 동영상분석법과 비교한 결과 상당히 양호한 결과를 보였다.
수공구조물의 설계, 수자원 관리계획의 수립, 재해영향 검토 등을 수행할 때, 재현기간에 따른 확률개념의 강우량, 홍수량, 저수량 등을 산정하여 사용하게 되며, 보통 대상지역의 장기 수문관측 자료를 이용하여 수문사상의 확률분포를 산정한 후 재현기간을 연장하여 원하는 설계빈도에 해당하는 양을 추정하게 된다. 미계측지역 또는 관측자료의 보유기간이 짧은 지역의 경우는 지역빈도 분석 결과를 이용하게 된다. 지역빈도해석을 위해서는 강우자료들의 동질성을 파악하는 것이 가장 기본적인 과정이 되며 이를 위해 통계학적인 범주화분석이 선행되어야 한다. 지점 빈도분석의 수문학적 동질성 판별을 위해 L-moment 방법, K-means 방법에 의한 군집분석 등이 주로 사용되며 관측소 위치좌표를 이용한 공간보간법을 적용하여 시각화하고 있다. 강수량은 시공간적으로 변하는 수문변량으로서 강수량의 시간적인 특성 또한 강수량의 특성을 정의하는데 매우 중요한 요소이다. 이러한 점에서 본 연구를 통해 강수지점의 공간적인 좌표 및 강수량의 양적인 범주화에 초점을 맞춘 기존 지역빈도분석의 범주화 과정에 덧붙여 시간적인 영향을 고려할 수 있는 요소들을 결정하고 이를 활용할 수 있는 범주화 과정을 제시하고자 한다. 즉, 극치강수량의 발생 시기에 대한 정량적인 분석이 가능한 순환통계기법을 이용하여 관측 지점별 시간 통계량을 산정하고, 이를 극치강수량과 결합하여 시 공간적인 특성자료를 생성한 후 이를 이용한 군집화 해석 모형을 개발하는데 연구의 목적이 있다. 분석 과정에 있어서 시간속성의 정량화 및 일반화는 순환통계기법을 사용하였으며, 극치강수량과 발생시점의 속성자료는 각각의 평균과 표준편차를 이용하였다. K-means 알고리즘을 이용해 결합자료를 군집화 하고, L-moment 방법으로 지역화 결과에 대한 검증을 수행하였다. 속성 결합 자료의 군집화 효과는 모의데이터 실험을 통해 확인하였으며, 우리 나라의 58개 기상관측소 자료를 이용하여 분석을 수행하였다. 예비해석 단계에서 100회의 군집분석을 통해 평균적인 centroid를 산정하고, 해당 값을 본 해석의 초기 centroid로 지정하여, 변동적인 클러스터링 경향을 안정화시켜 해석이 반복됨에 따라 군집화 결과가 달라지는 오류를 방지하였다. 또한 K-means 방법으로 계산된 군집별 공간거리 합의 크기에 따라 군집번호를 부여함으로써 군집의 번호순서대로 물리적인 연관성이 인접하도록 설정하였으며, 군집간의 경계선을 추출할 때 발생할 수 있는 오류를 방지하였다. 지역빈도분석 결과는 3차원 Spline 기법으로 도시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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