The purpose of this study is to predict the spatio-temporal changes in land uses and to evaluate land-based pollutant loads in the future under Total Water Pollution Load Management System using CLUE-S model. For these ends, sensitive parameters of conversion elasticities in CLUE-S model were calibrated and these calibrated parameters of conversion elasticities, level II land cover map of year 2009, and 7 driving factors of land use changes were used in predicting future land uses in 2002 with two scenarios(Scenario 1: non area restriction, Scenario 2: area restriction). This projected land use map of 2020 was used to estimate land-based pollutant loads. It was expected that urban areas will increase in 2020 from both scenarios 1 and 2. In Scenario 1, urban areas are expected to increase within greenbelt areas and deforest would be expected. Under Scenario 2, these phenomena were not expected. Also the results of estimation of BOD and TP pollutant loads, the BOD difference between scenarios 1 and 2 was 719 kg/day in urban areas and TP difference was 17.60 kg/day in urban areas. As shown in this study, it was found that the CLUE-S model can be useful in future pollutant load estimations because of its capability of projecting future land uses considering various socio-economic driving factors and area-restriction factors, compared with conventionally used land use prediction model.
고령자 가구의 급격한 증가는 전 세계적 추세이며 의료비 등 사회적 비용 또한 급격히 증가할 것으로 예상된다. 치매와 같은 노인성 기능 질환의 경우 고령자의 일상생활 활동 (ADL) 패턴을 상시적으로 모니터링하고 평소와 다르거나 비정상적인 패턴이 발생하는 경우 이를 치매 조기진단의 근거로 활용할 수 있다. 그러나 사생활 침해의 우려가 큰 기존의 직접적 센싱 방식과 달리 간접적 센싱 방식 (Non-intrusive approach)을 활용하여 재실자의 최소한의 정보 (Coarse-grained data)만을 수집하고, 이를 통해 활동 정보를 추출하는 연구는 거의 이루어지지 않았다. 또한 추출된 활동 및 활동패턴을 이해하기 위해 활동의 맥락적 정보를 시각화하는 방법 또한 추가적인 연구가 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 재실자의 정보 중 시 공간 데이터 로그만을 활용하여 재실자의 수행 활동을 추출하고 컨텍스트화 된 행동 정보를 공간-활동 지도 (Space-Activity Map)로 시각화한다. 본 연구는 재실자의 일상생활 활동 패턴을 추출하는 데 기반이 되는 연구로서, 향후 고령자를 위한 상시적인 건강 모니터링 기술의 도입에 기여할 수 있다.
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.
The hydrologic models, capable of simulating groundwater recharge for long-term period and effects on it of crops management in the agricultural areas, have been used to compute groundwater recharge in the agricultural fields. Among these models, the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) has been widely used because it could interpret hydrologic conditions for the long time considering effects of weather condition, land uses, and soil. However the SWAT model couldn't represent the spatial information of Hydrologic Response Unit (HRU), the SWAT HRU mapping module was developed in 2010. With this capability, it is possible to assume and analyze spatio-temporal groundwater recharge. In this study, groundwater recharge of rate for various crops in the Mandae stream watershed was estimated using SWAT HRU Mapping module, which can simulate spato-temporal recharge rate. As a result of this study, Coefficient of determination ($R^2$) and Nash-Sutcliffe model efficiency (NSE) for flow calibration were 0.80 and 0.72, respectively, and monthly groundwater recharge of Mandae watershed in Haean-myeon was 381.24 mm/year. It was 28% of total precipitation in 2009. Groundwater recharge rate was 73.54 mm/month and 73.58 mm/month for July and August 2009, which is approximately 18 times of groundwater recharge rate for December 2009. The groundwater recharges for each month through the year were varying. The groundwater recharge was smaller in the spring and winter seasons, relatively. So, it is necessary to enforce proper management of groundwater recharge during droughty season. Also, the SWAT HRU Mapping module could show the result of groundwater recharge as a GIS map and analyze spatio-temporal groundwater recharge. So, this method, proposed in this study, would be quite useful to make groundwater management plans at agriculture-dominant watershed.
다양한 과학 분야와 공학 분야에서는 그들이 다루고 있는 특정한 주제의 정보를 좀 더 신속하고, 명확하게 사용자에게 전달하기 위해서 여러 가지 정보가시화(information visualization) 기법을 사용한다. 정보를 가시화 할 때는 기본적으로 세 가지 과정을 거치는데, 원천 데이터(raw data)로부터 데이터 모델(data model)로 변환하고, 변환된 데이터 모델을 가시화 구조상(visual structure)에 매핑(mapping)시킨 후 정보화 모델(information model)로 변환하게 된다. 본 논문에서는 특정 행사가 진행되고 있는 건물내부에서 발생하는 시간, 공간적인 정보를 정리한 도표 메타포(metaphor)를 토대로, 해당 데이터 모델로부터 추출한 다양한 정보를 3차원 지도로 구성된 정보화 모델 상에 반영하기 위한 방법을 제안하였다. 또한, 정보를 단순히 공간상에 반영하기 보다는 사용자의 관심영역(interest area)에 따른 정보의 공간적 의미에 중점을 두어 3차원 공간상에 표현하였다.
본 연구는 지리정보시스템 및 원격탐사기법을 응용하여 북한의 자연환경을 조사하기 위한 기초연구로서 수행되었으며, 과거 약 20년 동안의 평양 및 남포지역의 산림면적의 변화 및 경관구조 변화측면에서의 산림 파편화 양상을 조사하였다. 조사자료로는 Landsat MSS 및 TM 영상의 NDVI값을 이용하였으며, 보다 정확한 피복분류를 위하여 변형된 Cluster-Busting 알고리즘을 활용하여 산림과 비산림지역으로 단순화시켜 분석하였다. 경관구조의 변화를 살피기 위해서 조각밀도, 형태 및 핵심내부지역의 면적 등의 경관지수(Landscape Indices)를 활용하였다. 분석과정을 거쳐서 도출된 결론은 다음과 같다. 첫째, Cluster-busting 방법을 활용한 토지피복 분류결과 87.3%의 총 분류 정확도를 얻었으며, Binary Map을 이용한 변화감지(Change Detection)기법 또한 그 결과가 정확한 것으로 판단되었다. 둘째, '79년에서 '98년에 이르는 기간동안, 평양의 경우 '79년 산림면적의 15%, 그리고 남포지역의 경우 14%가 감소하였다. 셋째, 경관지수를 이용하여 북한 산림의 파편화 변화를 조사한 결과 산림조각의 개수는 늘어나고 조각의 평균면적 및 핵심내부면적은 감소하였으며 조각크기의 다양성 또한 낮아졌다. 산림조각 형태지수 또한 매우 증가하였는데 이러한 결과들은 평양 및 남포지역의 산림조각이 파편화되고 그 형태 또한 불규칙적이며 복잡하게 변화하였음을 보여주고 있다.
웹 뉴스 기사는 태풍과 같은 재해 발생상황에 대한 신속하고 정확한 정보를 포함하고 있다. 예를 들어, 태풍의 발생시점, 이동·예측경로, 피해·사고 현황 등 유용한 정보를 텍스트, 이미지, 동영상의 형태로 관련 상황정보를 전달한다. 그러나 대부분의 재해재난 관련 뉴스 기사는 특정 시점의 정보만을 웹페이지 형태로 제공하므로, 시계열 측면의 연결성을 지니는 기사들에 대한 정보를 전달하기 어렵다. 또한 시간적 변화에 따라 기사 내용에 포함된 장소, 지역, 건물 등의 지명에 대한 공간적 정보를 지도와 연계하여 정보를 전달하는데 한계가 있어, 시공간적 변화에 따른 특정 재해재난 상황정보에 대한 전체적인 현황파악이 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 데이터 시각화 측면에서 이러한 한계를 극복하기 위해, 1) 웹크롤링을 통해 구축된 뉴스 빅데이터를 자연어 처리를 통해 태풍과 관련된 뉴스 기사들을 추출하였고, 2) 시공간적 관련 정보를 지식그래프로 구축하였고, 이를 통해 최근 발생한 태풍 사건들과 관련된 뉴스 정보를 시계열 특성을 고려하여 3) 인터렉티브 지도 기반의 태풍 상황정보를 시각화하는 방안을 연구하였다.
본 논문에서는 계산 효율적이고 노이즈에 강건한 비디오 객체 분할 알고리즘을 제안한다. 움직임 분할과 색 분할을 효율적으로 결합한 시공간 분할 방법의 구현을 위해 SOM 기반의 계층적 군집 방법을 도입하여 특징 벡터들의 군집 관점에서 분할 과정을 해석함으로써 기존의 객체 분할 방법에서 정확한 분할 결과를 얻기 위해서 요구되어지는 많은 연산량과 노이즈에 의한 시스템의 성능 저하 문제를 최소화한다. 움직임 분할 과정에서는 움직임 추정 에러에 의한 영향을 최소화하기 위해서 MRF 기반의 MAP 추정 방법을 이용하여 계산한 움직임 벡터의 신뢰도를 이용한다. 또한 움직임 분할의 성능 향상을 위해서 움직임 신뢰도 히스토그램을 이용한 노이즈 제거 과정을 거칠 뿐만 아니라 자동으로 장면 내에 존재하는 객체의 수를 구하기 위해서 군집 유효성 지표를 이용한다. 객체 추적의 성능 향상을 위해 교차 투영 기법을 이용하며, 분할 결과의 시간적 일관성 유지를 위해 동적 메모리를 이용한다. 다양한 특성을 가지는 비디오 시퀀스들을 이용한 실험을 통해 제안하는 방법이 계산 효율적이고 노이즈에 강건하게 비디오 객체 분할을 수행함은 물론 기존의 구현 방법에 비해 정확한 분할 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 국지적 이동성의 도시 기계 공간인 지하철 공간의 기호적 재현을 공간, 시간, 장소의 의미에서 탐구한다. 제2절은 기존 연구에서 제시된 이동성의 도시 공간의 전반적 특징을 '기계 공간', '(비-)장소', '인지 지도'의 개념을 중심으로 검토한다. 제3절은 대구 지하철 공간에 대한 '공간적' 및 '시간적' 재현의 기호들을 해석하고, 그 기호적 재현의 의미를 제시한다. 이를 통해 지하철 공간에 상호 조화적으로 혹은 모순적으로 공존하는 기호 경관들이 그 공간을 다중적, 복합적인 기술-사회 공간으로 생산한다는 것을 밝힌다. 지하철 공간의 공간적-시간적 재현은 한편으로는 '(비-)장소', 다른 한편으로는 '장소'의 공간을 형성하며 또한 한편으로는 '기억', 다른 한편으로는 '망각'의 공간화를 수반한다. 지하철 공간은 사람들이 이동하는 '이동성' 의 공간만이 아니라 기계 및 도시 공간을 바라는 방식에 영향을 주는 '정체성'의 공간으로 생각되어야 한다.
도로상에서 발생하는 교통사고의 원인을 정확하게 파악하기 위해서는 사고지점의 도로 기하구조, 교통시설물, 교통운영방식, 날씨 등 주변적 요인과 사고특성과의 상관관계가 시공간적으로 분석되어야 한다. 본 연구에서는 도로 폐쇄 전후 교통사고의 특성을 비교하기 위하여, 미국 미주리주 교통부가 개발, 활용중인 통합교통관리시스템의 교통사고 자료 및 GIS기법을 이용하여 세인트루이스의 주요도로인 I-64 도로를 대상으로 분석을 하였다. 이러한 시공간적 분석은 일반적 통계분석으로 획득하기 어려운 공간적 특성을 용이하게 파악할 수 있는 장점이 있으며, 분석을 통해 얻어진 결과는 추후 교통사고 감소를 위한 개선책 마련에 근거자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 또한 본 연구에서는 교통자료의 통합관리를 위해 개발된 통합교통관리시스템의 구성요소 및 자료의 특성을 살펴봄으로써, 향후 우리나라의 실정에 맞는 통합 교통 데이터 시스템 구축의 고려사항으로 삼고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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