비디오 데이터에서 의미적 인식을 위해 활용되는 요소 중 하나가 객체에 대한 움직임 정보로 이는 비디오 데이터에 대한 색인과 내용 기반 검색을 수행하는데 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 효율적인 객체기반 비디오 검색과 비디오의 움직임 해석을 위한 시공간 관계 표현 방법을 제시한다. 비디오의 객체표현 방법은 Polygon-based Bounding Volume의 3차원 Mesh 모델을 생성한 후 이를 이용하여 비디오 내 개체의 구조적 내용을 저차원적 속성과 움직임에 대한 기본 구조로 활용하였다. 또한, 움직임 객체에 대해 시공간적 특성과 시각적 특성을 동시에 고려하여 표현되도록 하였다. 각 Vertex는 시각적 특징 중 일부분이고, 비디오 내 개체의 공간적 특성과 개체의 움직임은 Volume Trajectory로 모델링되고, 개체와 개체간의 시공간적 관계를 표현하기 위한 Operation을 정의한다.
본 연구는 우리나라 주요 수종인 소나무림을 대상으로 RCP(Representative Concentration Pathway)8.5 시나리오에 따른 임목 재적의 시 공간적 변이를 예측하기 위해 수행되었다. 전국 규모의 예측을 위해 5차임상도와 국가산림자원조사 자료를 이용하였으며, 기후와 공간의 변이가 임목 생장에 미치는 영향을 반영하기 위해 기상 및 지형인자를 반영한 생장모형을 적용하였다. 모형의 검증을 위해 시, 도별 산림통계와 모형 결과를 비교한 결과, 비교적 높은 적합도를 보이는 것으로 나타났다. 기후변화를 고려하였을 때, 소나무림의 임분 재적은 현재 $131m^3/ha$에서 2050년에는 $212.42m^3/ha$까지 증가 할 것으로 예측되었으며, 현재의 기후가 유지될 경우에는 $221.92m^3/ha$까지 증가할 것으로 예측되었다. 기후변화의 영향으로 인해 일부 고산지대를 제외한 대부분의 지역에서 소나무림의 생장률이 감소할 것으로 예측되었으며, 특히 해안지역과 남부지역에서 생장률의 감소가 클 것으로 나타났다. 본 연구결과를 통해 기후변화가 소나무림 생장에 미치는 영향을 시 공간에 따라 정량화 할 수 있었으며, 이는 기후변화 적응을 고려한 산림관리 및 시업계획을 수립하는데 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
본 논문은 비디오의 효율적인 내용기반 검색을 지원하기 위해 움직임벡터의 특징을 검출하였다. 이를 위해 비디오의 현재 프레임을 일정한 크기의 블록으로 나누고 시간 축상 기준이 되는 프레임에서 각 블록의 움직임을 추정하는 블록정합 알고리즘을 이용하였다. 하지만 블록 정합법의 경우 여러 가지제약 조건과 함께 블록 정합법에 의해 얻어지는 벡터가 실제 움직임과 상이한 경우도 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 전역탐색방식을 응용했으나 이 방법은 계산량이 많다는 단점이 있다. 그 대안으로 본 논문에서는 움직임 벡터의 시공간 상관성(MVSTC : Motion Vector Spatio-Temporal Correlations)의 시간적 공간적 특징을 추출하였다. 그 결과 본 논문에서는 인접 블록의 움직임 벡터를 이용하여 좀 더 정확한 움직임 벡터의 예측을 수행할 수 있었다. 하지만 참조되는 블록 벡터의 수가 여러개 발생되기 때문에 이러한 부가 정보를 수신단에 전송해야 하는 부담을 초래하게 된다. 따라서 각 블록의 움직임 특징을 예측하고 이에 알맞은 탐색 범위를 설정하는 문제도 고려해야 한다. 제시된 알고리즘을 바탕으로 움직임 보상을 위한 움직임 추정 기법을 고찰하고 이를 적용한 결과를 제시하고자 한다.
우리나라 홍수 발생은 강수량이 집중되는 여름철에 집중되어 있어 홍수피해 방지에 주의가 필요하다. 보와 제방 등 이러한 홍수 피해를 대비하기 위한 구조물에 설계를 위해서는 하천의 유량 조사가 필수적으로 요구된다. 하지만 홍수기 직접적인 유량 조사는 안전상의 이유로 거의 이루어지지지 않고 있으며, 수위를 측정하여 수위-유량 관계를 만들어 유량을 측정하고 있다. 그러나 중소 규모의 하천의 경우 하도 경사가 급해 사류가 발생하거나 하도 단면이 급변하는 경우가 있어 수위-유량 관계를 그대로 적용하기 어려운 문제가 있다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해 하천에 진입하지 않고 유속을 측정 할 수 있는 영상유속계와 같이 흐름 영상을 사용하여 유속을 측정하는 방법들이 개발되었다. 영상유속계의 측정 방법중 Spatio Temporal Image(시공간 영상)을 사용하는 방법은 일정시간의 시간평균 유속을 산정할 수 있고 한 장의 시공간 영상을 분석하기 때문에 유속 산정에 걸리는 시간이 작은 장점이 있지만 영상 내 흐름 방향을 정확히 설정하지 못하면 오차가 생길 수 있는 문제가 있어 주 흐름 방향을 정확히 탐색할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 영상에서 시공간 체적을 만들어 주흐름 방향을 찾아내는 기법들의 장단점을 비교하고 안동 하천실험센터의 실규모 하천수로에 적용하여 결과를 비교하고 적용성을 평가하였다. 이를 위해 하천수로에 추적자를 살포하여 영상으로 녹화하였으며 녹화된 영상을 자기상관법과 시간적분법을 적용하였으며, 이를 통해 주 흐름 방향을 판별하였다. 또한 두 방법을 통해 결정된 주흐름 방향을 적용하여 시공간 영상을 제작하고 이를 이용하여 유속을 산정하여 비교하였으며, 주흐름 방향을 산정하는데 생기는 오차가 유속 계산에 얼마만큼의 영향을 끼치는지 분석하였다. 이러한 실험을 통해 하천에서 시공간 영상을 활용한 표면영상 유속계측 방법을 활용하는데 있어 도움이 될 것으로 기대된다.
현재의 이동객체를 기반으로 하는 다양한 시공간 응용환경에서의 서비스 지원 시스템 개발을 위하여 중요한 문제 중의 하나는 방대한 이동객체의 위치 이동 데이터로부터의 의미 있는 지식인 시공간 이동 패턴을 탐사하는 것이다. 이를 위하여 시간적 위상관계, 공간적 위상관계 그리고 시공간적 위상관계에 대한 접근이 지식 탐사를 위하여 고려되어야 한다. 이 논문에서는 효율적인 시공간 이동 패턴 탐사 기법인 MPMine 알고리즘을 제안하였다. 제안한 기법은 시간 제약조건과 공간 제약조건 등을 함께 괴려하며 또한 공간 위상 연산인 contain()을 이용한 공간 개념화를 수행할 수 있다. 제안한 기법은 기존의 일반적인 시간 패턴 탐사 기법과 달리 이동객체 데이터 집합으로부터 위치 및 일반화를 통하여 탐색 공간을 줄일 수 있어 효율적으로 유용한 이동 패턴을 탐사할 수 있다.
이 연구는 국내 우편물량 감소와 우편사업 경쟁력 강화를 위하여 GIS 및 시공간 마이닝 기술을 이용한 GIS 기반의 새로운 우편 마케팅 기법을 제안한다. 홍보를 원하는 기업체에게 의미 있고 정확한 마케팅 정보 제공을 위해서 Geo-Lifestyle 군집화를 적용한 인구 사회학적 마켓 세분화 기법과, 시간 공간 차원의 다차원적 분석을 통한 시공간 구매 소비 성향 예측 기법을 제안하였다. Geo-Lifestyle 군집분석 및 시공간 큐브 마이닝의 평가를 위해서 강남구, 송파구 지역의 내부 외부데이터를 사용하였고, 실험결과 14개의 최적 마케팅 클러스터를 생성하였으며 구매 소비 성향 예측을 위한 시 공간 패턴을 추출하였다.
본 수치해석논문에서는 절리와 단층대를 포함한 지열저류층에 수리자극을 가할 시 수반되는 유도지진과 단층대의 변형을 개별요소법을 사용하여 모델링하였다. 수채해석기법은 2차원 입자유동코드를 기반으로 하며 수리역학적 상호작용기법과 미소파괴음의 모멘트텐서 역산알고리즘이 결합되었다. 수치해석의 주요결과로는 시공간적으로 변하는 유도지진의 분포와 규모 그리고 단층대의 변형(파괴 및 전단변위)과 주입유체압력의 시공간적 분포와의 상관관계이다. 첫 번째 수치해석으로부터 절리가 분포하는 지열저류층에서의 수리자극에 의한 유도지진의 분포는 주입유체의 점성에 상당한 영향을 받는 것으로 나타났다. 주입유체의 점성이 낮은 경우 (1 cP), 유도지진의 발생범위가 큰 것으로 나타났으며, 주입 후 발생하는 유도지진의 개수와 규모 또한 높게 나타났다. 단층대가 존재하는 지열저류층의 수리자극 모델링의 결과, 주입정의 위치가 단층대와 가까운 경우 작은 주입수 압력분포(<0.1 MPa)로도 단층대의 파괴와 전단변형을 일으킬 수 있는 것으로 나타났다. 본 논문에서 소개한 수치해석기법은 수리자극을 통한 지열저류층 개발 시 유도지진의 분포와 규모를 실제 유체주입작업전에 예측할 수 있게 함으로써 지열에너지개발 분야에서 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대한다.
최근 GPS, 이동 전화, 무선 네트워크 등의 발달로 인해 넓은 공간상에서 시간의 흐름에 따라 변화하는 이동 객체에 대한 위치 정보를 수집하여 실생활에 활용하는 다양한 위치 기반 서비스의 사용이 늘어나고 있다. 그와 함께 대용량의 이동 객체를 빠르게 검색하기 위한 효율적인 색인 방법의 필요성이 대두 됨에 따라 관련된 많은 연구가 현재 진행 중이다. 본 논문에서는 이동 객체의 궤적에 대한 색인 과정에서 필요한 개선된 궤적 분할 방법을 제안한다. 궤적의 적절한 분할 위치를 찾아 근사치 영역을 나타내는 최소 경계 사각형(MBR)을 만드는 과정에서 평균적인 질의의 크기를 고려하여 형성되는 확장된 최소 경계 사각형(EMBR)의 영역을 이용한다. 이에 따라 EMBR의 총면적이 최소에 가까운 분할을 만들어내어 색인 구성 후 질의 수행 과정 동안에 불필요한 탐색 공간을 감소시키는 이점을 보이게 된다. 본 논문에서 제안하는 궤적 분할방법의 우수성을 입증하기 위해 최적의 궤적 분할 방법과 기존의 궤적 분할 방법을 구현하여 각각의 EMBR 면적을 비교 분석한다. 비교 결과 제안하는 궤적 분할 방법이 기존의 방법보다 최적의 분할에 더 가까운 EMBR의 총면적을 나타내는 것을 알 수 있었다.
This study is to evaluate the use of dual-polarization radar data for storm runoff modeling in Namgang dam (2,293 $km^2$) watershed using KIMSTORM (Grid-based KIneMatic wave STOrm Runoff Model). The Bisl dual-polarization radar data for 3 typhoons (Khanun, Bolaven, Sanba) and 1 heavy rain event in 2012 were obtained from Han River Flood Control Office. Even the radar data were overall less than the ground data in areal average, the spatio-temporal pattern between the two data was good showing the coefficient of determination ($R^2$) and bias with 0.97 and 0.84 respectively. For the case of heavy rain, the radar data caught the rain passing through the ground stations. The KIMSTORM was set to $500{\times}500$ m resolution and a total of 21,372 cells (156 rows${\times}$137 columns) for the watershed. Using 28 ground rainfall data, the model was calibrated using discharge data at 5 stations with $R^2$, Nash and Sutcliffe Model Efficiency (ME) and Volume Conservation Index (VCI) with 0.85, 0.78 and 1.09 respectively. The calibration results by radar rainfall showed $R^2$, ME and VCI were 0.85, 0.79, and 1.04 respectively. The VCI by radar data was enhanced by 5 %.
In this study, we evaluated the uncertainty in the process of selecting GCM and downscaling method for assessing the impact of climate change, and influence of user-centered climate change information on reproducibility of Chungju Dam inflow was analyzed. First, we selected the top 16 GCMs through the evaluation of spatio-temporal reproducibility of 29 raw GCMs using 30-year average of 10-day precipitation without any bias-correction. The climate extreme indices including annual total precipitation and annual maximum 1-day precipitation were selected as the relevant indices to the dam inflow. The Simple Quantile Mapping (SQM) downscaling method was selected through the evaluation of reproducibility of selected indices and spatial correlation among weather stations. SWAT simulation results for the past 30 years period by considering limitations in weather input showed the satisfactory results with monthly model efficiency of 0.92. The error in average dam inflow according to selection of GCMs and downscaling method showed the bests result when 16 GCMs selected raw GCM analysi were used. It was found that selection of downscaling method rather than selection of GCM is more is important in overall uncertainties. The average inflow for the future period increased in all RCP scenarios as time goes on from near-future to far-future periods. Also, it was predicted that the inflow volume will be higher in the RCP 8.5 scenario than in the RCP 4.5 scenario in all future periods. Maximum daily inflow, which is important for flood control, showed a high changing rate more than twice as much as the average inflow amount. It is also important to understand the seasonal fluctuation of the inflow for the dam management purpose. Both average inflow and maximum inflow showed a tendency to increase mainly in July and August during near-future period while average and maximum inflows increased through the whole period of months in both mid-future and far-future periods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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