Many continuous queries are important to be process efficiently in a data stream environment. It is applied a query index technique that takes linear performance irrespective of the number and width of intervals for processing many continuous queries. Previous researches are not able to support the dynamic insertion and deletion to arrange intervals for constructing an index previously. It shows that the insertion and search performance is slowed by the number and width of interval inserted. Many intervals have to be inserted and searched linearly in a data stream environment. Therefore, we propose Hashed Multiple Lists in order to process continuous queries linearly. Proposed technique shows fast linear search performance. It can be utilized the systems applying a sensor network, and preprocessing technique of spatiotemporal data mining.
시간해상도와 공간해상도가 높은 영상 자료는 효과적인 식생의 모니터링을 위해서 필수적이다. 하지만 단일 센서를 통한 영상은 공간해상도와 시간해상도가 높은 자료를 동시에 제공할 수 없는 한계점이 있다. 최근에는 위성영상의 공간적 해상도를 높이고 시간해상도를 보완하기 위해서 시공간 융합연구가 진행되고 있다. 그 중에서도 FSDAF(Flexible spatiotemporal data fusion) 방법론은 위성영상의 각 밴드를 융합하는 방법으로 적절한 것으로 나타났다. 본 연구에서는 FSDAF 융합기법을 활용하여 MODIS NDVI와 Landsat 영상으로 계산한 NDVI를 융합 후 검증을 실시하였으며 식생 계절 모니터링에서의 활용가능성을 제시하였다. 그 결과, 1월부터 12월까지 융합을 통해 NDVI 예측한 영상은 활엽수, 침엽수, 농지의 계절적인 특징을 잘 반영하고 있었다. 융합된 결과의 검증을 위하여 8월과 10월의 예측한 NDVI와 실제 값(Landsat NDVI) 간의 RMSE 값을 계산한 결과 각각 0.049와 0.085, 상관계수는 0.765, 0.642로 비교적 일치한 것으로 나타났다. 본 연구에서 활용된 FSDAF 시공간 융합 기법은 픽셀기반의 융합기법으로 다양한 공간스케일의 영상과도 융합 가능할 것이며 다양한 식생 관련 연구에 활용될 것으로 기대된다.
위치 기반 서비스는 이동 통신 단말기의 위치를 GPS 등을 이용하여 실시간 위치 정보와 관련된 정보를 제공하는 응용 서비스로서 이동 통신망의 고도화에 따라 교통, 물류, 전자 상거래 등의 분야에서 시공간 데이터베이스의 주요한 응용 영역으로 부각되고 있다. 속도와 이동 방향과 같은 궤적 정보가 제공되지 않는 이동 통신 환경에서 지속적으로 변화하는 이동 객체의 위치를 효율적으로 색인하는 방법으로 본 논문에서는 A-Quadtree를 제시한다. A-Quadtree는 2차원 위치 정보를 실시간 갱신을 지원하는 구조로서 객체 식별자에 대한 색인과 통합하여.Net 콤포넌트로서 구현함으로써 다양한 플랫폼에 적용이 가능하도록 하였다. 또한 실험을 통하여 A-Quadtree는 기존의 다차원 색인 구조보다 갱신과 검색 성능이 효율적임을 보인다.
Precipitation plays an essential role in water resources management and disaster prevention. Therefore, the understanding related to spatiotemporal characteristics of rainfall is necessary. Nowadays, highly accurate precipitation is mainly obtained from gauge observation systems. However, the density of gauge stations is a sparse and uneven distribution in mountainous areas. With the proliferation of technology, satellite-based precipitation sources are becoming increasingly common and can provide rainfall information in regions with complex topography. Nevertheless, satellite-based data is that it still remains uncertain. To overcome the above limitation, this study aims to take the strengthens of machine learning to generate a new reanalysis of precipitation data by fusion of multiple satellite precipitation products (SPPs) with gauge observation data. Several machine learning algorithms (i.e., Random Forest, Support Vector Regression, and Artificial Neural Network) have been adopted. To investigate the robustness of the new reanalysis product, observed data were collected to evaluate the accuracy of the products through Kling-Gupta efficiency (KGE), probability of detection (POD), false alarm rate (FAR), and critical success index (CSI). As a result, the new precipitation generated through the machine learning model showed higher accuracy than original satellite rainfall products, and its spatiotemporal variability was better reflected than others. Thus, reanalysis of satellite precipitation product based on machine learning can be useful source input data for hydrological simulations in ungauged river basins.
Drought is the recurrent natural disasters which harshly affect agricultural production and society in various parts in Bangladesh. Information on the spatiotemporal variability of drought events plays a vital role to take necessary action towards drought mitigation and sustainable development. This study aims to analyze the spatial and temporal variation of meteorological drought in Bangladesh during 1981-2015 using Effective Drought Index (EDI). Monthly precipitation data for 36 years (1980-2015) were obtained from 27 meteorological stations. Drought frequency (DF) and areal extent of drought were considered to investigate the spatiotemporal structure of drought. The DF analysis showed that the northern, southwestern and central regions of the country are comparatively vulnerable to meteorological drought. The frequency of drought in all categories has considerably increased during the recent five years from 2011 to 2015. Furthermore, the most significant increasing trend of the drought-affected area was found over the central region especially for pre-monsoon (March-May) season during this period while the decreasing trend of the affected area was found within the eastern region during the study period. To prevent and mitigate the damages of drought disasters in Bangladesh, agricultural and government managers should pay more attention to those regional drought events that occur in pre-monsoon season. The outcome of the present study can be used as explanatory data in building the strategies to drought monitoring and mitigation activities in Bangladesh.
Objectives: This study was intended to identify hazard contribution by region, media, and chemical by calculating a hazard-based index using pollutant release and transfer register (PRTR) data. Methods: PRTR data for the period 2011 to 2016 was analyzed to examine the regional trends in toxic releases in terms of quantity and to create a corresponding hazard-based index. For the hazard-based index, the Risk-Screening Environmental Indicators (RSEI) Model was used. Results: The results of the trend analysis show that total releases decreased slightly, but health hazard levels increased consistently. According to the outcome of regional contribution analysis of the hazard-based index, Chungcheongnam-do, Jeollabuk-do and Gyeonggi-do Provinces showed a high ratio in the index for air and water release pollutants, while Gyeongsangbuk-do and Gyeongsangnam-do Provinces showed a high ratio in the index of soil release and waste transfer pollutants. Also, as a result of the analysis of the top ranked substances in the hazard-based index, it was found that chromium, cobalt and its compounds, and ethylene oxide contributed greatly to air release substances, while chromium, benzene, and lead and its compounds contributed greatly to water release substances. Conclusion: These results showed considerable disparities between total release and health hazard levels, especially in the analysis of contribution by regions and by chemical substance. Therefore, the hazard-based index should be used both to support a more comprehensive and robust approach to screening of chemicals for environmental health policy and for management.
Global warming-induced drought inflicts significant socio-economic and environmental damage. In Korea, the persistent drought in the southern region since 2022 has severely affected water supplies, agriculture, forests, and ecosystems due to uneven precipitation distribution. To effectively prepare for and mitigate such impacts, it is imperative to develop proactive measures supported by early monitoring systems. In this study, we analyzed the spatiotemporal changes of multiple evapotranspiration-based drought indices, focusing on the flash drought event in the southern region in 2022. The indices included the Evaporative Demand Drought Index (EDDI), Standardized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI) considering precipitation and temperature, and the Evaporative Stress Index (ESI) based on satellite images. The Standardized Precipitation Index (SPI) and SPEI indices utilized temperature and precipitation data from meteorological observation stations, while the ESI index was based on satellite image data provided by the MODIS sensor on the Terra satellite. Additionally, we utilized the Evaporative Demand Drought Index (EDDI) provided by the North Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) as a supplementary index to ESI, enabling us to perform more effective drought monitoring. We compared the degree and extent of drought in the southern region through four drought indices, and analyzed the causes and effects of drought from various perspectives. Findings indicate that the ESI is more sensitive in detecting the timing and scope of drought, aligning closely with observed drought trends.
돌발가뭄 (Flash drought)은 일반적인 가뭄과 달리 기후변화에 따른 기상 이상으로 인해 단기간 급속하게 발생하는 가뭄이다. 짧은 기간에 식생 스트레스가 증가하며, 작물생산량의 감소로 인해 농업 생태계에 피해를 야기하며, 과도한 증발 수요 및 급격한 토양수분의 감소는 수문학적 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 최근 개발된 Flash Drought Intenisty Index (FDII, 2021)를 활용하여 2014년부터 2018년까지 5년간 발생한 돌발가뭄에 분석하였다. FDII는 가뭄 심화속도, 평균 심각도의 두 가지 요소를 곱하여 나타내며, 일반적으로 가뭄 및 비가뭄에 대한 정도를 나타내는 아노말리 (Anomaly) 대신 백분위수 (Percentile)를 활용한다. 국내 돌발가뭄 분석을 위하여 Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) 위성영상 기반 근역층 토양수분 자료를 활용하였다. 2014년부터 2018년까지 전국 8도 (경기, 강원, 충남, 충북, 전남, 전북, 경남, 경북)를 대상으로 돌발가뭄 사상에 대하여 토양수분 백분위수의 월별 공간분포 및 FDII를 산정하여 국내 돌발가뭄의 강도를 정량화하였다. 지역 및 시기별로 다르게 발생하는 돌발가뭄을 대상으로 FDII를 활용하여 돌발가뭄의 초기 발생, 가뭄 전이 현상 등 시공간적 특성을 분석하고자 한다. 향후 대상 지역의 세분화 및 장기적인 관점에서의 FDII 적용으로 신뢰성 높은 국내 돌발가뭄 모니터링 및 분석 기술로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
To index the object's trajectory is an important aspect in moving object database management. This paper implements an optimizing index structure named Rend 3D R-tree based on 3D R-Tree. This paper demonstrates the time period update method to reconstruct the MBR for the moving objects in order to decrease the dead space that is produced in the closed time dimension of the 3D R-tree, then a rend method is introduced for indexing both current data and history data. The result of experiments illustrates that given methods outperforms 3D R-Tree and LUR tree in query processes.
RFID 시스템에서의 태그의 궤적은 태그가 리더의 인식영역에 들어왔을 때와 벗어날 때의 시공간 위치를 선분으로 연결하여 표현한다. 그러나 태그가 리더의 인식영역을 벗어난 후 다음 리더의 인식영역에 들어올 때까지는 태그의 위치를 파악할 수 없으므로 태그의 궤적은 연결되어 있지 않고 단절된 간격의 집합으로 표현된다. 그러므로 태그의 이력을 검색하기 위해서는 전체 색인을 검색해야 하는 문제가 발생한다. 이 논문에서는 높은 궤적 검색 비용문제를 해결하기 위해 전자태그의 간격을 연결하기 위한 기법을 제시하고 이 기법을 적용한 색인인 SLR-tree를 제안한다. 또한, 연결 정보의 추가로 인한 노드의 공간 활용도의 저하를 최소화하기 위하여 두 간격간의 연결정보를 공유하기 위한 기법을 제안하고 노드의 분할 시 공유정보를 유지하기 위한 분할 정책을 제안한다. 마지막으로 제안된 색인에 대한 성능을 비교평가 함으로써 이력검색 성능의 우수성을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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