Yongsan ward is located at central place connecting south and north ecology axis of seoul. Various environment-friendly Yongsan development could pose positive effects on NPS(non pollutant source) pollutant reductions and water quality improvement at Han-rive because BOD, T-N, and T-P NPS discharges took 90% of total pollutant from this area. In this study, direct runoff and NPS pollutant loads were evaluated before and after development using spatio-tamporal change in CN(curve number) and EMC(event mean concentration) data. It was found that direct runoff value is $23,584,724m^3$, and BOD, T-N and T-P loads are 104,456 kg/year, 111,483 kg/year and 7,500 kg/year under pre-development condition, respectively. Annual runoff, BOD, T-N and T-P reducing rate were 12.9%, 33.3%, 35.6% and 40.7% under integrated post-development condition, respectively. Based on the results obtained in this study, environment-friendly urban development could be achieved at Yongsan area.
연안수질의 시공간적 분포특성을 살펴보기 위하여 1997년부터 2004년 사이에 우리나라 연안해역에서 측정된 수질자료(chlorophyll-a, pH, DO, COD, SS, dissolved inorganic nitrogen, dissolved inorganic phosphorous, salinity, temperature)에 대해 GIS 공간분석 기법을 적용하였다. 본 연구에서 사용된 수질자료는 공간상 모든 위치에 그 값이 존재하나, 실제 간의 수집은 고정관측 위치에서만 수행된다. 따라서 공간적으로 연속적으로 존재하는 연안수질의 분포 특성을 파악하기 위해서는 미관측 지점의 값을 예측할 필요가 있다. 본 논문에서는 공간분석 기법인 IDW를 연안수질 측정자료에 적용하였으며, IDW 기법의 적용 가능성을 평가하였다. 또한 IDW 공간보간을 적용한 후, 전국 연안을 46개 구간으로 구분하여 각 구간의 수질특성을 GIS 시각화 기법을 이용하여 분석하였다. 적용결과 공간보간 및 GIS 기법이 다년간 광범위한 범위에서 수집된 수질 자료로부터 시공간적 분포 특성을 파악하는데 유용함을 확인할 수 있었다.
A new video inpainting algorithm is proposed for removing unwanted objects or error of sources from video data. In the first step, the block bundle is defined by the motion information of the video data to keep the temporal consistency. Next, the block bundles are arranged in the 3-dimensional graph that is constructed by the spatial and temporal correlation. Finally, we pose the inpainting problem in the form of a discrete global optimization and minimize the objective function to find the best temporal bundles for the grid points. Extensive simulation results demonstrate that the proposed algorithm yields visually pleasing video inpainting results even in a dynamic scene.
유비쿼터스 환경에서 다양한 센서로부터 생성되는 데이터 스트림에 대해 사용자가 요구하는 위치 기반 서비스를 효과적으로 지원하기 위해 연산자 네트워크와 공유 등을 통한 연속 질의 처리 기법이 활용되고 있다. 위치 정보 기반의 연속 질의 처리는 특정 영역을 중심으로 유사 질의가 집중적으로 발생할 수 있으므로, 본 논문에서는 유사한 조건을 갖는 공간 연산을 공유하기 위해 그리드 영역 분할을 이용한 공간 연산 공유 기법을 제안한다. 제안기법은 공간 연산을 직접 공유하지 않고 그리드 셀 별로 이동객체를 공유하기 때문에 유사한 조건을 갖는 공간 연산의 공유가 가능하여 공간 연산의 실행 빈도수를 크게 감소시켜 질의 처리 속도의 향상과 함께 메모리 이용률을 향상시킨다.
SDETM(Spatial Database Engine)는 ESRI 회사에서 개발한 클라이언트-서버 구조의 공간 데이터베이스로서 빠르고 효율적인 공간 연산의 수행과 대규모의 공간 데이터 집합을 취급하며 다양한 공간 연산과 공간관계 매크로를 지원한다. 아울러 공간상의 지형객체는 공간 또는 속성 변경에 의한 이력데이타가 발생하지만, SDE와 같은 기존의 공간 도구는 지형객체의 스냅샷 정보만을 취급하므로 시간의 흐름에 따른 이력 데이터는 물론 이력질의를 지원하지 못한다. 따라서, 이 논문에서는 SDE를 이용한 지리정보 시스템의 이력질의 지원을 목표로 시공간 데이터 모델의 정립을 비롯하여 시공간탐색 조건식의 생성 알고리즘과 시간관계 매크로의 구현 알고리즘을 제시한다. 구현된 시공간 데이터 모델과 시간관계 매크로 확장은 지리정보시스템에서 시간변이 지형객체의 이력 데이터 관리와 시간관계 매크로에 의한 이력질의를 수행할수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권9호
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pp.3598-3614
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2020
With the increase of motor vehicles and tourism demand, some traffic problems gradually appear, such as traffic congestion, safety accidents and insufficient allocation of traffic resources. Facing these challenges, a model of Spatio-Temporal Dilated Convolutional Network (STDGCN) is proposed for assistance of extracting highly nonlinear and complex characteristics to accurately predict the future traffic flow. In particular, we model the traffic as undirected graphs, on which graph convolutions are built to extract spatial feature informations. Furthermore, a dilated convolution is deployed into graph convolution for capturing multi-scale contextual messages. The proposed STDGCN integrates the dilated convolution into the graph convolution, which realizes the extraction of the spatial and temporal characteristics of traffic flow data, as well as features of road occupancy. To observe the performance of the proposed model, we compare with it with four rivals. We also employ four indicators for evaluation. The experimental results show STDGCN's effectiveness. The prediction accuracy is improved by 17% in comparison with the traditional prediction methods on various real-world traffic datasets.
본 연구의 목적은 공간적 분포 특성만을 고려하고 있는 기존의 핫스팟분석에 대한 대안적인 방법으로서 공간상에서 나타나는 사건간의 인과관계를 시간영역으로까지 확장하여 동시적 분석이 가능한 시공간분석 방법을 제안하는 것이다. 분석방법으로는 먼저 지리정보시스템을 이용하여 지방중소도시인 M시의 범죄자료를 데이터화 하였고, Ripley K함수와 시공간검정통계량 분석을 통해 M시의 범죄분포 패턴을 지도화 하였다. 연구결과, 범죄위험도가 유의미하게 높은 지역들이 나타났으며, 이들 시공간적 범죄 집중지역들은 기존의 공간분포만을 고려한 범죄분포 패턴과는 다소 차이가 있음을 발견할 수 있었다. 본 연구결과는 시공간적인 범죄분포 특성에 맞는 맞춤형의 경찰 인력 배치와 배분, 그리고 치안행정 서비스 등의 조정을 위한 참고자료로서, 또한 시공간적인 집중을 보이는 이들 지역을 중심으로 물리적 환경 변화의 유도와 공간이용의 개선 효과를 통해 범죄율을 줄여나가는 범죄예방 활동 및 정책수립을 위한 기초자료로도 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 소량의 차량 위치정보를 통해 과거의 차량 위치를 추적하고, 운행궤적을 표현할 수 있는 방향각 정보를 이용한 하이브리드 기법을 제안하였다. 제안한 기법의 효율성을 검증하기 위해 다양한 조건 하에서 실제 차량 이동객체를 운행하여 차량 위치정보를 수집하였으며, 수집된 차량 위치정보에서 기존의 시간 간격별 차량 위치정보와 방향각 정보를 이용한 차량 위치정보를 추출하여 비교 분석하였다. 또한, 제안 기법의 효율성을 검증하기 위하여 GPS TrackMaker와 차영상 기법 그리고 일관성 비교, 정량적 비교, 차량 운행거리 비교 등 다양한 방법으로 비교 분석하였다.
모바일 기기와 무선 통신 기술이 발달함에 따라 모바일 기기에서 수집 또는 변경되는 대용량 시공간 데이터를 서버와 현장에서 동기화하는 서비스의 제공이 가능해졌다. 다수의 모바일 기기에서 변경된 대용량 시공간 데이터를 서버와 동기화하는 효율적인 양방향 동기화 프로토콜이 필요하다. 그러나 다수의 모바일 기기에 대하여 동기화 작업을 수행할 때 처리 시간이 길어지는 문제가 있다. 이 논문에서는 다수의 양방향 동기화 작업에 대하여 다중 큐를 이용하여 서버에서 동시 수행하는 처리기법에 대하여 제안한다.
시공간 데이터의 필드 업데이트를 지원하는 모바일 클라이언트-서버 동기화 시스템은 동기화 작업 중 서버 및 클라이언트 시스템의 고장 및 네트워크의 고장으로 동기화 작업이 완료되지 못하고 중단될 수 있다. 이러한 동기화 작업의 중단은 서버 및 클라이언트 데이터베이스의 일관성 오류 및 동기화 작업의 재수행시 정상적인 동기화 작업이 진행되지 못하는 문제가 발생할 수 있다. 이 논문에서는 동기화 작업 중 발생한 고장의 종류를 분석하고, 데이터베이스의 일관성 유지 및 동기화 작업의 재수행이 가능한 회복 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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