기후변화 감시에 위성 자료 활용을 위해 GCOS (Global Climate Observing System)는 시공간 해상도, 시간 변화에 따른 안정성, 불확실도 등의 요구사항을 제시하고 있다. 천리안위성 2A호의 경우, 센서의 한계로 인해 산출물들이 공간해상도 조건에 충족하지 못하는 경우가 많다. 따라서 본 연구에서는 영상융합 기법들을 천리안위성 2A호 영상에 적용하여 산출물 생성 시 활용될 수 있는 최적의 기법을 찾고자 한다. 이를 위해 CS (Component Substitution), MRA (Multiresolution Analysis), VO (Variational Optimization), DL (Deep Learning)에 포함되는 총 6가지 영상융합 기법을 활용하였다. DL의 경우 합성적(Synthesis) 특성 기반 방법을 훈련자료 구축에 사용하였다. 합성적 특성 기반 방법의 과정은 PAN (Panchromatic)과 MS (Multispectral) 영상의 공간해상도 차이만큼 두 영상의 해상도를 낮춰 융합 영상을 생성한 후 원본 MS 영상과 비교한다. 합성적 특성 기반 방법은 공간해상도를 저하시킨 PAN 영상과 MS 영상 간 기하 특성이 같아야 사용자가 원하는 수준의 융합 영상을 제작할 수 있다. 하지만, 훈련자료 구축 시 비유사성이 존재하기에 이를 최소화하는 방법으로 무작위 비율을 활용한 PSGAN 모델(PSGAN_RD)을 추가로 활용하였다. 융합 영상의 검증은 일관성(consistency) 및 합성적 특성 기반 정성적, 정량적 분석을 수행하였다. 분석 결과, 영상융합 알고리즘 중 GSA가 공간 유사도를 나타내는 평가지수에서 가장 높은 수치를 보였으며, 분광 유사도를 나타내는 지수들은 PSGAN_RD 모델의 정확도가 가장 높았다. 융합 영상의 공간 및 분광 특성을 모두 고려한다면 PSGAN_RD 모델이 천리안위성 2A호 산출물 제작에 가장 최적일 것으로 판단하였다.
In this study, we tried to develop the Web-GIS system prototype that will be able to effectively manage the nationwide flood prevention operations and to establish a framework that will be able to maintain the operation consistency. To achieve the study goals, we analysed current system of flood prevention operations, gathered related documents, had interviews with many government employees, and developed the Web-GIS system prototype. Also, we tried to present the benefit-cost analysis method using GIS technique that will be used to decide the priority order of the operation.
본 연구는 초기 화면의 차원 정보와 초기-검사 화면의 차원 일치 여부가 목표 대상이 $0^{\circ}$, $90^{\circ}$, $180^{\circ}$, $270^{\circ}$로 회전하는 상황에서 참가자들의 위치 탐색 수행에 어떠한 영향을 미치는지를 보고자 했다. 실험 결과, 초기 화면이 2차원으로 제시되었을 때 참가자들의 수행 정확도가 높았고, 특히 3차원 초기 화면의 경우 검사 화면과 차원이 일치할 때 위치 정보의 심적 회전이 요구되는 상황에서 위치 탐색에 어려움을 겪는 것을 발견하였다. 이러한 결과는 운전 상황과 같이 보조 자료로부터 위치 정보를 얻는 것과 동시에 운전자의 위치와 방향이 변하는 경우, 실제와 시각적으로 유사하게 설계된 3차원 자료보다는 정확한 위치 정보를 제공하는 2차원의 자료가 유리할 수 있음을 시사한다.
Recent redshift surveys suggest that most galaxies may be distributed on the surfaces of bubbles surrounding large voids. To investigate the quantitative consistency of this qualitative picture of large-scale structure, we study analytically the clustering properties of galaxies in a universe filled with spherical shells. In this paper, we report the results of the calculations for the spatial and angular two-point correlation functions of galaxies. With ${\sim}20%$ of galaxies in clusters and a power law distribution of shell sizes, $n_{sh}(R){\sim}R^{-{\alpha}}$, ${\alpha}\;{\simeq}\;4$, the observed slope and amplitude of the spatial two-point correlation function ${\xi}_{gg}(r)$ can be reproduced. (It has been shown that the same model parameters reproduce the enhanced cluster two-point correlation function, ${\xi}_{cc}(r)$). The corresponding angular two-point correlation function $w({\theta})$ is calculated using the relativistic form of Limber's equation and the Schecter-type luminosity function. The calculated w(${\theta}$) agrees with the observed one quite well on small separations (${\theta}{\lesssim}2deg$).
Movie has a light, colors, and texture in the space and a design. Movie is a ovation of the 3-dimensional reality with time and space. Just like a movie, a space can also express time, personality of characters and background stories. Symbolization of a space tells philosophy and emotions, making meaning of the space abundant and consistency in entire composition of the space. Expression of beauty through order of space inside proves meaning of space. Think that can do and present to production methodology of space design to universalize ureas through symbolic productions that is based on story.
공간 데이타베이스 시스템에서 데이타베이스의 일관성 유지를 위해 의미적 무결성을 지원해야 한다. 실세계의 경계(boundary) 레이어에서 경계는 주위의 공간 객체들과 항상 접해 있어야만 하는 상접(meet)한 성질과 두개 이상의 다른 공간 객체가 동일한 이름을 가질 수 없는 성질을 가진다. 이 성질은 실세계에서 묵시적으로 인지되는 개념이다. 따라서 공간 객체의 갱신으로 인해 레이어에 대한 묵시적인 개념이 위배될 경우 무결성 유지가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 이 레이어에 대한 공간 객체의 무결성을 유지하기 위한 공간 연산 트리거를 제안한다. 제안한 기법은 SQL-3를 기반으로 공간 연산 트리거 정의어를 정의하고, 레이어에 대한 무결성 제약조건이 위배될 때 수행되며, 공간 연산 트리거 수행 전략으로 동일 레이어에 대한 공간과 비공간 데이타 트리거로 나누어 수행되고, 다른 레이어에 대한 비공간 데이타 트리거를 수행하는 기법이다. 공간 연산 트리거 관리기는 사용자에게 의해 정의된 공간 연산 트리거 정의어는 공간 연산 트리거 처리기를 통해 파스트리를 생성하여 카탈로그 관리기를 통하여 데이타베이스에 저장되며, 갱신 질의시 공간 연산 트리거 수행 처리기를 통해 공간 데이타베이스의 일관성을 유지시켜주는 구조를 가지고 있다. 공간 연산 트리거는 상접성을 유지해야 하는 공간 객체들의 의미적 무결성을 위해 공간과 비공간 데이타에 대하여 3 단계 수행으로 공간 객체에 대한 의미적 무결성 유지와 자동 보정으로 사용자 편의성을 제공한다.
모바일 클라이언트-서버 환경에서 모바일 클라이언트는 무선 통신의 높은 비용으로 인하여 서버와 단절된 상태를 가지며, 캐쉬된 지도의 효율적인 갱신을 위해 지역 복사본을 클라이언트가 갖는다. 이러한 환경에서 서버 데이타베이스의 일부가 변경된 경우 일관성 제어시에 캐쉬가 무효화될 수 있고, 이로 인해 캐쉬된 전체 데이타가 재 전송되는 것은 비효율적이다. 그러므로 서버에서 변경된 객체 정보를 로그로 기록하여, 캐쉬된 영역에 속하는 최근 변경 정보만을 전파하는 방법이 필요하다. 그러나 순차적으로 저장되는 로그의 경우 다음과 같은 문제점을 가진다. 첫째, 로그가 계속해서 누적된다. 이는 서버의 저장 공간 문제와 로그의 검색 성능 저하를 가져온다. 둘째, 순차적인 검색을 해야 한다. 로그의 양이 많을 경우 순차 검색은 비효율적이다. 셋째, 해당 클라이언트에게 불필요한 로그도 함께 전파된다. 이는 변경 정보 전파시 높은 무선 통신 비용을 발생시킨다. 이 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 불필요한 로그들을 정의하고, 이들을 생성 및 검색 단계에서 제거, 여과하기 위한 기법들을 제시한다. 또한 순차 저장된 로그에 대한 검색 시간을 단축시키기 위한 구조와 기법을 제시한다.
위치기반 소셜 미디어 데이터는 빅데이터, 위치기반서비스 등 다양한 분야에서 활용가능성이 매우 큰 데이터이다. 본 연구에서는 위치기반 소셜 미디어 데이터의 텍스트 정보를 분석하여 주요한 키워드들이 공간적으로 어떻게 분포하고 있는지를 파악할 수 있는 일련의 분석방법론을 적용해보았다. 이를 위해, 위치태그를 지닌 트윗 데이터를 서울시 강남지역과 그 주변지역에 대하여 2013년 8월 한달 간 수집하였으며, 이 데이터를 대상으로 하여 텍스트 마이닝을 통해 주요 키워드들을 도출하였다. 이러한 키워드들 중 음식, 엔터테인먼트, 업무 및 공부의 세 카테고리에 해당하는 키워드들만 추출, 분류하였으며 각 카테고리에 해당하는 트윗 데이터들에 대해서 공간적 클러스터링을 실시하였다. 도출된 각 카테고리별 클러스터들을 실제 그 지역의 건물 또는 벤치마크 POI들과 비교한 결과, 음식 카테고리 클러스터는 대규모 상업지역들과 일치도가 높았고 엔터테인먼트 카테고리의 클러스터는 공연장, 극장, 잠실운동장 등과 일치하였다. 업무 및 공부 카테고리 클러스터들은 학원 밀집지역 및 사무용 빌딩 밀집지역과 높은 일치도를 나타내었다.
본 연구는 월강수량의 내삽을 위해 PRISM-KNU(Parameter-elevation Regressions on Independent Slopes Model-Kongju National University)를 개발하였다. PRISM-KNU의 특징은 강수량과 지형고도 사이의 선형관계의 공식에서 기울기의 허용 범위를 지형 기복량을 토대로 조절하는 것이다. 이 모델의 매개변수 값은 최적화 기법에 의해 결정하였고, 그 결과를 2000~2014년, 공간 해상도 $1{\times}1km$의 남한 강수량 자료를 생산하는데 적용하였다. 연구 결과에서 모의 효율, Kling-Gupta Efficiency는 총 모의 사례의 86%에서 0.7 이상이었다. 또한 Modified Korean PRISM에 의해 생산된 기존의 강수량 자료에서는 공간적 패턴에 급격한 변화가 나타나는 반면 PRISM-KNU에 의해 생산된 자료에서는 그와 같은 현상이 나타나지 않았다. 본 연구는 PRISM-KNU가 타당하게 개발되었다는 것을 확인하였고, 연구 결과는 또한 그 모델에 의해 생산된 자료의 공간적 일관성이 Modified Korean PRISM의 자료에 비해 향상 되었다는 것을 보여주었다. PRISM-KNU와 그 모델의 산출물은 다양한 연구에 활용될 것으로 기대된다.
교통 및 기타 공간계획 과정에 있어서 분석을 위한 공간분할은 필수적이다. 공간 분할에 있어서 두 가지의 중요한 변수는 scale과 aggregation이라고 할 수 있는바 이들 2가지의 조합에 따라서 분할된 공간상의 계획결과물은 실로 엄청난 차이를 보일 때도 있다. 본고에서는 이들 공간 zone 분항 및 재구성 체계의 과정 및 결정기법을 살펴 보는데 우선 목적이 있고, 또한 vector형 GIS의 위상관계자료를 이용한 교통 zone체계의 재설정 방법을 제시해 봄으로써 경직된 교통계획상의 zone체계 구성에의 변화를 창출해 보았다. 시범연구로서는 남한을 132개의 세부 zone으로 구분한 뒤 사회경제적 지표에 의한 동질적인 zone체계를 구축하여 교통계획에 응용하였으나 애초에 macro된 세부 zone체계를 사용한 나머지 aggregate된 zone이 concave한 문제점 또한 발견되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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