무선인터넷 기술의 발달과 응용의 확산으로 인하여 위치정보(Location Information)를 이용한 서비스 형태는 아주 다양하여 지고 있으며, LBS(Location-Based Services)라는 형태로 국내외 시장에서 급속히 학장하고 있다. 이러한 서비스의 기본정보인 위치정보는 고부가가치의 정보로 인정되고 있으며 또한 이러한 위치를 기반으로 한 서비스는 기존의 GIS(Geographic Information System)를 일반사람들에게 생활 속의 정보로 밀접하게 홀용할 수 있게 되었다. 즉, LBS로 인하여 GIS는 새로운 패러다임의 전환을 맞이하게 되었으며 대용량 이동체 데이터베이스 (MODB : Moving Object Database) 는 LBS를 위한 핵심 플랫폼 기능으로 인식되고 있다, 이러한 대용량 이동체 데이터베이스와 이동통신망과의 위치획득 인터페이스를 통한 위치정보 획득 기능은 아주 중요한 요소가 되며, 향후 위치를 기반으로 한 다양한 서비스가 제공될 경우, 이동성을 가지는 수많은 고객의 위치정보를 획득함으?? 심각한 시스템의 부하는 미리 예측할 수가 있다. 즉, 대용량의 이동체의 위치정보를 획득함에 있어서, 심각한 통신부하로 인한 LBS 플랫폼의 성능 저하가 발생 할 수가 있다. 따라서, MODB에서는 위치획득 기능은 안정적인 LBS플랫폼이 이동통신망으로부터 대용량의 위치정보를 획득함에 있어서, 이동체의 과거 이동 패턴을 이용하여 불필요한 위치정보 획득 회수를 줄임으로써 시스템 부하를 줄이고자 한다. 본 논문에서는 이러한 이동체의 이동 패턴을 이용하여 다양한 위치획득 모델을 설계하였으며, 시뮬레이션 환경에서 위치획득 모델을 구현함으로써 성능을 평가하였다.A가 다른 처리보다 높았다.구된다.을 나타냈다. 정소, 난소 및 자궁의 조직검사에서는 모든 투여구간에 커다란 변화는 없었다.이라는 중요성에 비추어, 사회문화주의 이론의 제안을 통해 아동의 수학 학습에서의 교사의 적극적인 역할의 가능성을 제시하고 있다. 삼림경관를 나타내었다. 각 화분대 및 아분대 우점수목의 기후환경에 대응하는 생태적 특징으로 작성한 가상 기온변화곡선의 내용은 다음과 같다: 화분대 I은 Butula우점기로서 약 57,000년 BP까지 형성되었으며, 상대적 한냉기로 간주된다. 화분대 II는 EMW우점시기로서 $57,000{\sim}43$,000년 BP에 형성되었으며, Alt Wurm에서 mittel W${\"{u}}$rm으로 전환되는 Interstadial로 간주된다. 화분대 III은 43,000~15,000년 BP간의 가장 오랜 시기를 포함하며, mittel Wurm${\sim}$Jung Wurm기에 해당한다. 한냉기인 화분대 III시기 중에는 Betula, Pinus, Picea 등의 목본류가 교대로 우점하는데, YY1에서 Quercus 와 Picea의 화분조성 변화로 볼 때 아분대 IIId시기가 가장 한냉하였을 것으로 추정된다. 화분아분대 IVa는 하부 화분대와 상부 화분대간의 전환기층으로서 피나무(Tilia)속 우점기로 나타나며, Holocene에 해당하는 화분대 IVb와 V는 약 7,000년 BP부터 현재까지 식생변화로 각각 Quercus와 Pinus가 우점하는 시기로 한국 동해안의 曺(1979)의 화분대 I과 II에 각각 대비된다. Bartlein et al.(1986)의 diagram을 통해 볼 때, 영양지역의
최근 교통문제를 해결하기 위한 방법으로 교통계획분야에 GIS나 ITS를 활용한 다양한 연구가 활발히 진행 중에 있다. 이와 함께 정보환경의 급격한 발달과 더불어 대안 경로의 선정, 또는 교통예보 서비스와 같은 온라인 상에서의 교통정보 제공이 이루어지고 있어 GIS 환경 내에서도 가로망의 교통량을 정확하게 예측할 수 있는 기능이 요구되고 있어 통행배정모형의 중요성이 증가하고 있다. 그런데, 전통적인 정적 통행배정모형은 급변하는 교통상황에 적합하지 않기 때문에 실시간 교통상황에 대한 교통흐름을 예측할 수 있는 동적 통행배정모형의 개발이 요구되고 있다. 그러나, 동적 통행배정모형은 시공간적인 변수들의 복잡성으로 인해서 그 최적해를 찾는데 많은 수학적인 어려움과 제약조건이 존재한다. 따라서, 이를 해결하기 위한 여러 가지 해법이 연구되어왔지만, 기존의 방법은 목적함수나 제약조건이 convex(하지 않은 경우에는 적용이 불가능한 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는 인공지능방법(Artificial Intelligence Technique)의 한 분야로 활발히 연구되고 있는 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 동적 통행배정 모형에 도입하여 그 해결 방법을 제시하였다. 논문에서 사용한 동적 통행배정모형은 제약조건이 convex(하지 않은 Merchant-Nemhauser모형이고, 새로운 해결기법으로 사용된 유전자 알고리즘은 일반적인 제약조건을 처리할 수 있다고 알려진 GENOCOP III시스템이다. 새로 도입된 방법의 효율성과 유의성을 검증하기 위해 간단한 네트워크에 적용하였다. 그 결과 GENOCOP III 시스템이 계산과정의 효율성에 있어서 기존의 비선형 해법 알고리즘보다 우수한 것으로 입증되었다.연구가 진행되어야 할 것이다. 실질적으로 성감별 수정란의 대량생산이 가능할 것으로 사료되며, 농가차원에서 산업적 실용화가 될 수 있을 것으로 기대한다.twork descrition)를 통해 교통분석후의 제반 교통특성(교통량, 교통량/용량 비(比), 속도 등)을 교통망상에 표시할 수 있음으로서 의사결정에 보다 많은 도움을 줄 수 있을 것이다. 비트율의 증가와 화질 열화는 각각 최대 1.32%와 최대 0.11dB로 무시할 수 있을 정도로 작음을 확인 하였다.을 알 수 있었다. 현지관측에 비해 막대한 비용과 시간을 절약할 수 있는 위성영상해석방법을 이용한 방법은 해양수질파악이 가능할 것으로 판단되며, GIS를 이용하여 다양하고 복잡한 자료를 데이터베이스화함으로써 가시화하고, 이를 기초로 공간분석을 실시함으로써 환경요소별 공간분포에 대한 파악을 통해 수치모형실험을 이용한 각종 환경영향의 평가 및 예측을 위한 기초자료로 이용이 가능할 것으로 사료된다.염총량관리 기본계획 시 구축된 모형 매개변수를 바탕으로 분석을 수행하였다. 일차오차분석을 이용하여 수리매개변수와 수질매개변수의 수질항목별 상대적 기여도를 파악해 본 결과, 수리매개변수는 DO, BOD, 유기질소, 유기인 모든 항목에 일정 정도의 상대적 기여도를 가지고 있는 것을 알 수 있었다. 이로부터 수질 모형의 적용 시 수리 매개변수 또한 수질 매개변수의 추정 시와 같이 보다 세심한 주의를 기울여 추정할 필요가 있을 것으로 판단된다.변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을
본 연구는 공주지역의 지표변화를 분석하기 위해 우도비 기반의 베이지안 예측모델을 이용하여 지리공간 정보와 지표변화와의 연관성 및 미래의 지표변화를 탐지하였다. 지표변화 지역은 위성사진을 토지피복분류 한 후 선분류 후비교법을 이용하여 변화지역을 추출하였다. 지표변화와 관련이 있는 지리공간 정보는 GIS 환경에서 구축하였으며, 우도비를 이용하여 지표변화 예측도를 작성하였다. 분석결과, 도시지역 및 농업지역 지표변화에 가장 큰 영향을 미치는 주제도는 고도, 하계망, 인구밀도, 도로, 인구이동, 총사업체수, 지가 등이다. 또한 산림지역 지표변화에 영향을 미치는 주제도는 고도, 경사도, 인구밀도, 인구이동, 지가 등이다. 지표변화 분석결과, 도시지역은 금강을 중심으로 구도심과 신도심지역의 도시 확산이 이루어지고, 인터체인지 및 국도를 따라 시가화 지역이 확산 될 것으로 예측되었다. 농업지역은 금강의 소지류 및 인접지역과 연결되는 국도주변 지역이 변화가 일어날 확률이 높다. 산림지역은 대부분 남동쪽에 위치하고 있는데, 그 원인은 밤나무 재배단지가 본 지역에 넓게 나타나면서 산림훼손이 일어날 확률이 높은 것으로 예측되었다. 예측비율 곡선을 이용하여 검증한 결과, 지표변화가 일어날 확률이 가장 높은 상위 $10\%$지역에서 도시지역은 $80\%$, 농업지역은 $55\%$, 산림지역은 $40\%$정도의 예측능력을 보였다. 따라서, 본 통합 모델은 산림지역 예측에는 부적합한 것으로 볼 수 있어서, 향후 새로운 주제도 선정 및 예측모델 등이 필요하다. 결론적으로 본 방법은 향후 토지피복 변화 연구를 위한 효과적인 방법 중의 하나로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 경남 사천만을 중심으로 위성영상과 GIS 기법을 이용하여 수치지형도와 수치해도를 결합한 수치고도 모델(DEM) 제작을 통해 육지와 천해를 연계한 해양지형의 분석을 시도한 것이다. 수치고도모델의 제작은 육지 고도 및 해저 수심 레이어 추출 UTM 재투영, 좌표점의 이동과 보간 등의 과정을 거쳐 이루어 졌다. 조류이동, 천해퇴적, 수심 등 해저지형 분석은 Landsat TM 밴드 육안분석, 육지부 마스킹, 밴드합성, 회귀분석 등을 통해 이루어 졌으며 천해 실측자료는 오차를 수정하여 분석에 이용되었다. 수치고도모델에서 분석된 지형요소들은 하천, 선상지, 조류, 단구, 해적퇴적층 등이다. 연안 퇴적작용은 하천 운반물의 영향을 크게 받고 있는데, 특히 진양호의 배수로인 가화천은 계절작으로 여름철에 공급량이 많으며 조류의 영향이 적은 곳에 퇴적층이 잘 발달하였다. 단구지형이 발달한 만안쪽에는 조류퇴적물의 영향이 크고, 소규모 만입은 해안류에 의한 운반물오 폐쇄되는 특성을 보인다. 사천만 동안의 선상지 지형은 해저까지 연장되어 발달하고 있다. 진주만 뱅크는 잔류 구릉이 침수된 것으로 미립물의 해저 퇴적지 역할을 하고 있다.
도시 및 환경계획에서는 국지적 기후에 미치는 부정적인 영향을 줄이고 긍정적인 영향을 지속시킬 수 있는 계획 도출이 필요하다. 본 연구는 서울의 도시 및 환경계획 수립을 위해 국지 기온과 바람의 흐름을 고려하여 현실적인 기후분석지도의 개발을 목적으로 수행되었다. 서울기후분석(Climate Analysis Seoul, CAS) 지도는 서울의 도시환경 구조 변화 양상을 적시에 반영하기 위하여 도시기후 분석 및 기후지도 프로세스를 갖춘 전자지도(digital map)이다. 지면의 피복과 기복에 대한 분석자료와 중규모 기상모델인 MetPhoMod의 모의수행 분석결과를 바탕으로 찬공기 생성 이동 정체, 바람흐름, 열적 환경 등을 정량적으로 분석한 결과가 CAS 지도에 담겨있다. 본 연구에서 개발된 CAS를 이용함으로써 도시 개발이 기후에 미치는 영향의 분석 및 평가가 용이하게 되었다. 도시기후분석지도를 통해 도시 및 환경 분야의 계획 과정에서 삶의 질 향상을 위한 기후요소의 활용이 더욱 편리해 질 것으로 기대한다.
본 연구는 지형 기후학적 단위유량도(Geomorphoclimatic Unit Hydrograph, GCUH)가 산악지역의 유출량과 돌발홍수 기준우량을 산정하는데 적절한지를 검토한 것으로, 우선 산악지역의 유출량을 산정하는데 적절한 방범인지를 덕천강 유역에 대해 확률강우량으로 지형기후학적 단위유량도의 첨두유량과 기존 보고서의 착률 홍수량 자료를 비교하는 방법과 실측 호우사상을 HEC-HMS(Hydrologic Engineering Center-Hydrologic Modeling System) 모형과 지형기후학적 단위유량도에서 산정된 첨두 유량을 태수지점의 실측자료와 비교함으로써 지형기후학적 단위유량도의 타당성을 검증하려했고 지형기후학적 단위유량도와 NRCS(Natural Resources Conservation Service) 방법을 이용하여 돌발홍수 기준우량을 산정함으로써 산악지역의 돌발홍수 기준우량 산정 방법을 제시했다. 덕천강 유역에 대해 확률강우량으로 첨두 유량을 비교한 경우 표 11과 같이 대체로 30년 빈도를 제외하곤 비율이 1.1을 초과하지 않았고, 실측 호우사상으로 첨두유량을 비교한 경우 표 12와 같이 지형기후학적 단위유량도 결과가 HEC-HMS 모형보다 모두 크게 나타났고 태수 수위표의 실측치와 대체로 유사하게 나타났다. 따라서, 본 연구에서 지형기후학적 단위유량도를 이용한 산악지역의 유출량 산정이 타당함을 확인했고 이를 이용해 덕천강 유역의 돌발홍수 기준우량을 산정한 결과 한계유출량이 95.59 $m^3$/sec일때, 최초 10분 동안에 12.96 mm가 발생하면 위험한 것으로 나타났다.
본 연구에서는 다중회귀분석을 이용하여 산악효과를 야기하는 지형인자와 강수와의 관계를 파악하였다. 섬 전체가 산악지형인 제주도의 연평균강수량과 지수홍수법으로 산출한 확률강우량을 강수자료로 사용하여 산악효과를 야기하는 지형인자로 선정한 고도, 위 경도와 회귀모형을 구성하였다. 회귀분석 결과 연평균강수량과 고도와의 선형관계가 확률강우량에서도 동일하게 나타났으며, 고도이외에 위도, 경도를 각각 추가인자로 고려할 경우 강우량과 더욱 강한 상관성을 보였다. 또한, 고도와 위도, 경도를 모두 고려한 회귀모형을 이용한 지형공간분석 결과 제주도의 실제 강수특성과 마찬가지로 남동부로 편중된 강수형태를 보여 모형의 적합성을 증명하였다. 그러나 지속시간 및 재현기간과 무관하게 높은 고도에서 회귀식의 유효성이 감소하므로, 높은 고도에서의 추가적인 산악효과인자의 강수량에 대한 영향이 존재될 것으로 판단되므로 추후 연구가 필요하다.
본 연구는 산림입지 자료를 이용하여 주요 소나무 수종의 기후대별 산림생산력을 추정하기 위해 수행하였다. 이를 위해 강원지방소나무, 중부지방소나무, 그리고 해송의 3개 소나무 수종을 대상으로 입지환경인자에 의한 기후대별 지위지수 추정식을 만들고, 적지 판정 기준에 따라 수종별 적지면적을 산출하였다. 기후대는 수종분포에 따라 온대북부, 온대중부, 온대남부, 그리고 난대의 4개 지역으로 구분하였다. 이를 위해 전국의 산림입지 자료를 기후대별 수종별로 분류한 후, 지위지수 추정식 산출에 필요한 추정자료와 통계 검증에 필요한 검증자료로 분류하였다. 산림입지 자료에 포함된 임령 및 수고에 근거하여 기준 임령을 30년으로 하는 기후대별 수종별 지위지수를 추정하였다. 이를 통해 입지환경 인자에 의한 기준임령 30년에서의 기후대별 수종별 지위지수 추정식을 도출하였으며, 검증자료를 사용하여 통계적 검증을 실시한 후 검증 결과에 따라 최종 기후대별 수종별 지위지수 추정식을 산출하였다. 본 연구에서 산출된 기후대별 소나무 수종의 지위지수 추정식은 $4{\sim}8$개의 입지환경 인자에 의해 산림생산력을 비교적 잘 추정하는 것으로 판명되었다. 이와 같은 방법으로 도출된 지위지수 추정식을 산림입지 자료에 적용하여 기후대별 수종별 산림생산력을 추정하고, 이에 근거하여 적지를 판정한 후 적지 면적을 산출하였다. 수종별 적지 면적은 강원지방소나무는 온대북부와 온대중부에서 약 24만ha로 추정되었으며, 중부지방소나무는 전체 기후대에 걸쳐 약 49만ha가 적지인 것으로 분석되었다. 온대북부를 제외한 지역에 분포하고 있는 해송의 경우에도 전체 산림면적의 약 4%인 23만ha가 적지인 것으로 판명되었다.
Purpose: Unmanned air vehicle (UAV) remote sensing was applied to test various vegetation indices and make prediction models of protein content of rice for monitoring grain quality and proper management practice. Methods: Image acquisition was carried out by using NIR (Green, Red, NIR), RGB and RE (Blue, Green, Red-edge) camera mounted on UAV. Sampling was done synchronously at the geo-referenced points and GPS locations were recorded. Paddy samples were air-dried to 15% moisture content, and then dehulled and milled to 92% milling yield and measured the protein content by near-infrared spectroscopy. Results: Artificial neural network showed the better performance with $R^2$ (coefficient of determination) of 0.740, NSE (Nash-Sutcliffe model efficiency coefficient) of 0.733 and RMSE (root mean square error) of 0.187% considering all 54 samples than the models developed by PR (polynomial regression), SLR (simple linear regression), and PLSR (partial least square regression). PLSR calibration models showed almost similar result with PR as 0.663 ($R^2$) and 0.169% (RMSE) for cloud-free samples and 0.491 ($R^2$) and 0.217% (RMSE) for cloud-shadowed samples. However, the validation models performed poorly. This study revealed that there is a highly significant correlation between NDVI (normalized difference vegetation index) and protein content in rice. For the cloud-free samples, the SLR models showed $R^2=0.553$ and RMSE = 0.210%, and for cloud-shadowed samples showed 0.479 as $R^2$ and 0.225% as RMSE respectively. Conclusion: There is a significant correlation between spectral bands and grain protein content. Artificial neural networks have the strong advantages to fit the nonlinear problem when a sigmoid activation function is used in the hidden layer. Quantitatively, the neural network model obtained a higher precision result with a mean absolute relative error (MARE) of 2.18% and root mean square error (RMSE) of 0.187%.
최근 우리가 살고 있는 정보화 사회의 가장 중요한 화두 중 하나로 "스마트"가 떠오르고 있으며 통신 및 사회간접자본 분야 등을 포함한 사회의 여러 영역이 이 주제로 빠르고 접근하고 있다. 국내에서는 전력분야에서의 우선접근이 비교적 성공적인 평가를 받고 있으며 물공급 분야는 이제 막 그 첫발을 내 딛고 있는 것이 현실이다. 이러한 관점에서 본 연구는 "스마트 워터 그리드" 서비스를 위한 프레임? 개발에 그 목적이 있다. 연구의 절차로, 우선 국내외 관련 연구가 조사되었고, "스마트 워터 그리드" 서비스를 구성하는 4 기술요소가 정의 되었다. 4 기술요소분야 각각에 대해 프레임? 모델링이 수행되었고 그 결과로 각각에 대한 TRM이 제시된다. 또한 4 요소영역을 아우르는 전체 서비스에 대한 종합적 TRM이 제시되고 본 논문에서 제시되는 프레임? 모델과 유사 모델을 비교하면서 차별성 있는 연구내용의 전개와 두 모델의 연계컨셉이 정의되었다. 엔터프라이즈 통합모델, 즉, 매크로 레벨부터 마이크로 레벨 적용과 서비스를 온전히 커버하기위해 필요한 두 모델의 합체운영 컨셉과 이러한 상호연계성 위에서 작용하는 마이크로 레벨 모델의 현실화를 통해 물관리분야에서의 스마트화 구현에 현 논문이 다소간 기여하기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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