Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.59-62
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2015
하천에서 유사이동 분석이 중요한 이유는, 지속가능한 하천관리의 관점에서 하도, 구조물, 생물 서식처와 수질에 이르기까지 하천 내 유사이동이 미치는 영향이 광범위하기 때문이다. 특히, 유사가 어느 지점에서 유실되며 어느 지점에 쌓이는지와 같은 이슈는 하천 지속가능한 관리를 위한 핵심이라 해도 과언이 아니다. 상대적으로 크기가 작은 부유사 입자의 이동은 일상적인 하천의 흐름에서도 대부분 관찰되기 때문에, 그 이동패턴을 파악하는 것이 하천의 효율적 관리에 밑바탕이 된다. 기존연구들에서 주로 연구되었던 부유사 농도 또는 플럭스 산정은 유사에 의한 영향을 파악하기 위한 좋은 지표임은 분명하지만, 유사 입자가 움직이기 시작하는 지점이나 침전하는 지점 등 공간적 분석을 위해서는 입자의 움직임에 초점을 맞춘 분석이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 부유사 입자를 추적하는 모의 방법을 이용하여, 개수로에서 부유사 입자를 방류하는 형태가 바뀌었을 때, 입자의 공간적 분포가 어떤 식으로 영향을 받는지에 대하여 분석하였다. 모의결과와 실험결과를 비교하여 연구의 접근방법이 부유사 이동의 공간적 분석을 위한 타당한 방법을 검증하였으며, 나아가 실험으로 측정하기 어려운 부유사 이동 패턴을 제시하였다. 입자의 방류 위치나 방류 간격 등 부유사 입자의 분산에 영향을 미치는 요인들 또한 함께 분석하였다.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.9
no.1
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pp.59-77
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2007
Advances in mobile techknowledges and supporting techniques require an effective representation and analysis of moving objects. Similarity search of moving object trajectories is an active research area in data mining. In this paper, we propose a trajectory search algorithm for spatio-temporal similarity of moving objects on road network. For this, we define spatio-temporal distance between two trajectories of moving objects on road networks, and propose a new method to measure spatio-temporal similarity based on the real road network distance. In addition, we propose a similar trajectory search algorithm that retrieves spatio-temporal similar trajectories in the road network. The algorithm uses a signature file in order to retrieve candidate trajectories efficiently. Finally, we provide performance analysis to show the efficiency of the proposed algorithm.
In order to analyze the behavior of moving objects, a measure for determining the similarity of trajectories needs to be defined. Although research has been conducted that retrieved similar trajectories of moving objects in Euclidean space, very little research has been conducted on moving objects in the space defined by road networks. In terms of real applications, most moving objects are located in road network space rather than in Euclidean space. In similarity measure between trajectories, however, previous methods were based on Euclidean distance and only considered spatial similarity. In this paper, we define similarity measure based on POI and TOI in road network space. With this definition, we present methods to retrieve similar trajectories using spatio-temporal similarity between trajectories. We show clustering results for similar trajectories. Experimental results show that similar trajectories searched by each method and consistency rate between each method for the searched trajectories.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.282-282
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2017
모래, 실트 및 자갈과 같은 비점착성 유사는 하천에서의 이동 형태에 따라 소류사와 부유사로 구분된다. 부유사는 난류로 인해 흐름 내에서 부유 상태로 이동하는 유사로, 대부분의 자연 하천에서 유사는 부유사 형태로 이송된다. 유수동역학적 조건 하에서 이동하는 부유사의 입도 분포는 유사 입자의 부유와 퇴적에 따라 불규칙적으로 변화하기 때문에 여러 연구에서 주요한 문제로 다뤄지고 있다. 부유사의 입도 분포는 흐름 유속, 부유사의 부유 높이, 하상 재료의 특성 등에 따라 변화하며, 로그 정규분포를 따르는 것으로 알려져 있다. 이에 본 연구에서는 여러 다양한 하천 흐름 조건에서 부유사의 입도 분포를 모의할 수 있는 입도 분포 모형에 관한 개념적 틀(Framework)을 제안한다. 유사 입자의 입도 분포 모의는 추계학적 방법의 적용을 통해 얻어진다. 본래 점착성 유사의 입도 분포를 모의하기 위한 추계학적 입도 분포 모형으로부터 제안된 개념적 틀로, 다양한 흐름 조건 하에서 특정 확률 분포형을 띠는 입도 분포를 모의할 수 있다. 점착성 유사의 이동 모형에서는 점착성을 띠는 유사 입자들의 응집 현상에 따른 크기 변화를 모의하기 위한 응집 모형이 필수적이다. 시간에 따른 크기 변화를 모의하는 응집 모형에서, 흐름 내 여러 특성들에 의해 결정되는 응집 인자와 달리 파괴 인자의 경우 불규칙적 난류 운동으로 인해 무작위한 특성을 띤다. 모형에서 요구되는 파괴 인자를 특정 확률 분포형을 띠는 난수로 고려함으로써 점착성 유사의 입도 분포 모형이 개발되었다. 이 때, 점착성 유사는 프랙탈 구조를 가지는 것으로 가정하기 때문에 크기에 따라 밀도와 침강 속도가 변화한다. 반면 비점착성 유사는 크기에 따른 밀도 변화가 일어나지 않으므로, 고정된 밀도와 프랙탈 차원을 적용하여 점착성 유사의 입도 분포모형으로부터 비점착성 유사의 입도 분포 모의가 가능할 것으로 판단된다. 이러한 추계학적 방법의 적용을 통해, 하나의 경계 조건으로 대변되는 하상 특성에 따른 단점 또한 보완될 것으로 예측된다. 예를 들어 로그 정규 분포를 띤다고 가정할 때 보정을 통해 결정해야하는 변수는 평균과 분산으로 두 개가 요구된다. 유사의 평균 크기로부터 확률분포형의 평균값이 결정되면, 하상에 존재하는 유사의 특성에 따른 입도 분포의 분산은 난수의 분산을 결정함으로써 모의할 수 있다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.288-288
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2018
점착성 유사는 응집 현상을 겪는 유사로, 응집 현상(Flocculation Process)는 응집 과정(Aggregation Process)와 파괴 과정(Breakup Process)의 경쟁으로 이루어진다고 여겨진다. 응집 현상을 통해 점착성 유사는 물과 점착성을 띠는 작은 입자들의 덩어리인 플럭(Floc)을 형성하여 흐름 내에서는 대부분이 플럭의 형태로 이동한다. 점착성 유사의 응집 모형 중 하나인 플럭 성장모형(Floc Growth Model, FGM)은 상미분 방정식으로 시간에 따른 플럭의 크기를 계산하는 모형이다. 응집과 파괴의 평형 상태에서 평균 입경을 얻는다. 이러한 FGM은 낮은 수치 계산 비용으로 합리적인 계산 결과를 얻을 수 있으며, 유사 이동 모형 혹은 흐름 모형과의 결합이 수월한 장점을 가진다. 또한, 닫힌 계(Closed System)에서 질량이 보존되는 특징이 있다. 반면, 결정론적인 특성을 띠면서 특정 플럭 크기만을 계산하기 때문에 점착성 유사의 입도 분포에 대한 정보를 얻을 수 없다. 결정론적 특성을 띠는 FGM에 추계학적 방법을 적용함으로써 특정 확률 분포형을 가지는 플럭의 입도 분포를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 기 개발된 추계학적 FGM과 유사 이동 모형의 결합을 통해 변화하는 유수동역학적 조건에서 플럭의 입도 분포를 산정하고자 한다. 이전의 많은 실험실 실험 결과들은 부유가 발생한 상태를 유지하면서 수행되는 것으로, 특정 난류 특성(난류 소산 매개변수)와 특정 유사 농도 조건에서의 입도 분포를 얻는다. 그러나 하구부 및 하천의 하류는 조류의 영향을 받는 구간으로, 점착성 유사의 특성을 분석하기 위해서는 변화하는 유수동역학적 특성에 관한 고려가 필수적이라 할 수 있다. 결합된 점착성 유사 입도 분포 모형은 플럭의 침강과 재부유를 고려할 수 있는 특징을 가지며, 실측자료와의 비교를 통해 입도 분포를 합리적으로 모의하는 것으로 나타난다. 본 연구에서 개발된 점착성 유사 입도 분포 모형은 나아가 비점착성 유사의 입도 분포 모형과의 결합을 통해 두 종류의 유사가 혼재하는 구간에서도 합리적인 입도분포와 유사의 이동을 모의할 수 있을 것으로 예측된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.65-69
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2015
하천에서 유사이동은 하천환경과 하천형상을 결정하는 주요 요소이므로 이를 해석하는 것은 매우 중요하다. 그러나 유사이동은 일반적으로 이상흐름 (two-phase flow)이며 난류를 동반하기에 이를 해석하기에는 쉽지 않다. 이상흐름을 해석하는 방법으로는 유사를 연속상인 유사구름(sediment cloud)으로 표현하여 해석하는 Euler-Euler 모형이 있으며 입자를 직접 추적하여 해석하는 Euler-Lagrange 모형이 있다. 본 연구에서는 유사이동 해석을 위하여 Euler-Lagrange 모형을 사용하였으며 흐름의 진동성분을 고려하기 위하여 EIM (Eddy Interaction Model)을 사용하였다. 유체의 유속은 Dou (1987)가 제시한 경험식을 사용하였고 난류운동에너지와 소산률은 Nezu and Nakagawa (1993)가 제시한 식을 사용하였다. EIM에서 입자에 발생하는 와의 영향시간(eddy interaction time)을 계산하기 위해 Gosman and Ioannides (1983)가 제시한 eddy lifetime과 eddy crossing time을 사용하였다. 유사입자는 입자의 운동량방정식을 풀어 그 거동을 추적하였으며 일정 시간 후 입자의 수를 이용하여 농도를 계산하였다. 유체에 발생하는 유속의 진동성분에 의해 입자가 부상하고 중력에 의해 흐름에 따른 일정한 농도분포 형태를 가지는 것을 확인하였다. 유사의 입자크기와 흐름에 따른 농도분포를 계산하였으며, 이를 측정치와 비교하여 EIM의 적용성을 확인하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.289-289
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2018
하천의 유사는 이동 형태에 따라 소류사와 부유사로 분류되는데, 대부분의 자연하천에서 유사는 난류로 인해 부유사의 형태로 이송된다. 하천 흐름 내 부유사는 크기와 모양이 서로 다른 입자들로 구성되어 있으며, 부유사의 입도 분포는 유사의 특성 뿐 아니라 흐름의 유사 이동 능력과 같은 유수동역학적 특성 또한 함께 고려되어야 한다. 유사의 입도 분포는 통계적인 방법을 통해 결정되며, 일반적으로 모래 하천의 입도 분포는 로그 정규 분포를 따르는 것으로 알려져 있다. 이에 본 연구에서는 부유사의 입도 분포 모형을 이용하여 다양한 흐름 조건 하에서의 입도분포를 살펴본다. 비점착성 유사의 입도 분포 모형은 점착성 유사의 입도 분포 모형으로부터 얻어지며, 1차원 유사 이동 모형과의 결합을 통해 다양한 흐름 조건에서 부유된 유사의 입도 분포를 모의할 수 있다. 여러 연구결과를 분석한 결과, 부유사의 입도 분포는 최빈치가 하나인 단최빈 분포(Unimodal Distribution)가 대다수를 차지하였으나, 최대 빈도가 두 개 이상 나타나는 쌍최빈 분포(Bimodal Distribution) 또한 흔히 나타나는 것이 확인된다. 본 연구에서 개발된 비점착성 유사의 입도 분포모형은 단최빈 및 쌍최빈이 나타난 실험실 실험 자료를 이용하여 검증된다. 단최빈의 입도 분포를 나타내는 실험 결과 2가지와 쌍최빈의 입도 분포를 나타내는 실험 결과 2가지를 이용하였을 때, 총 4가지의 다양한 유수동역학적 조건 하에서 비점착성 유사의 입도 분포가 합리적으로 모의되는 것이 확인된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.331-335
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2011
흔히 진흙으로 불리는 점착성 유사는 모래 등의 비점착성 유사와는 다른 특성을 보인다. 가장 큰 특징은 점착력에 의해 서로 엉겨 붙어 큰 덩어리(플럭)를 형성하고 다시 큰 플럭이 파괴되는 과정인 응집현상(Flocculation Process)을 보인다는 것이다. 이 응집현상의 과정을 통해 플럭은 크기 및 밀도를 지속적으로 변화시킨다. 크기 및 밀도의 변화는 플럭의 침강속도를 변화시켜 점착성 유사의 부유, 퇴적, 이송, 확산의 과정에 직접적인 영향을 미친다. 응집현상은 플럭의 침강속도 뿐 아니라 부피농도와 질량농도 사이의 비선형적 관계를 야기하여 흐름 운동량 방정식 유도, 난류의 모형화 등에서도 비점착성 유사와 다른 방향으로 진행된다. 점착성 유사가 우세한 지역의 또 다른 특성은 자기하중에 의한 압밀현상에 따라 발생하는 가변적인 한계소류력이다. 따라서 점착성 유사의 이동을 모형화 하는 과정에서는 가변적인 침식율의 가정 등을 통해 이에 대한 고려가 반드시 이루어져야 한다. 흐름의 운동량 방정식 및 난류 모형에서는 플럭의 부피 농도와 질량농도가 각 항의 물리적 의미에 부합하도록 개별적으로 선택 및 적용되어야 질량보존의 문제 등으로 발생할 수 있는 계산상의 오류를 배제할 수 있다. 적용 결과, 점착성 유사가 우세한 지역에서 나타나는 높은 부유 및 흐름정체기에서의 부유사 존재 등의 특성이 점착성 유사 이동을 위한 모형에서 보다 합리적으로 계산된다는 사실이 확인되었다. 그리고 비점착성 유사에 적합한 이동 모형이 점착성이 우세한 지역에 적용될 경우, 상황에 따라 유사량을 과대 및 과소 산정할 수 있다는 결론이 도출되었다. 조류의 영향이 존재하는 하구부의 경우에는 조류의 형태와 비대칭성에 따라 유사량의 차이가 큰 것으로 나타났다. 조류의 형태는 주로 하구부의 지형에 의해 결정되므로 준설, 매립, 확폭 등과 같은 하구부에서의 사업이 진행되는 경우, 유사량 변화에 대한 고려가 반드시 이루어져야 할 것으로 판단된다.
여러가지의 유사이동 공식들은 각 저자들의 실험실이나 현장실측치를 바탕으로 발표되었다. 그리고 저자에 따라서 본인들의 공식의 적용한계를 명백히 명시한 것도 있지만 그렇지 않은 것도 많다. 동일한 수리학적 조건에서 이 공식들이 현장에서 적용될 때 이 공식에 의한 유사량은 공식에 따라서 유사한 것도 있고 차이가 많이 나는 것도 있다. 특히 St. Venant식(물의 연속 방정식과 물의 운동량 방정식)과 유사 연속방정식을 연립하여 컴퓨터 모의시험에 이용할 때
User adaptive services have been important features in many applications. To provide such services, various techniques with various kinds of data are being used. In this paper, we propose a method to analyze user's past moving paths for predicting the goal position and the path to the goal by observing the user's current moving path. We develop a spatio-temporal similarity measure between paths. We choose a past path which is the most similar to the current path using the similarity. Based on the chosen path, user's spatio-temporal position is estimated. Through experiments we confirm this method is useful and effective.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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