본 논문에서는 구조물의 부분 변위값으로 전체 구조물의 변위 형상을 예측할 수 있는 인공지능 학습기법을 개발하였으며, 개발된 기술의 성능을 실험을 통해 평가하였다. 3차원 공간에서 변위 형상 및 노드 위치 좌표의 특성을 학습에 반영할 수 있는 Image-to-Image 변위 형상 학습과 위치 특징을 결합한 변위 상관 학습 방법을 제시하였다. 개발된 인공지능 학습방법의 성능을 평가하기 위해 목업 구 조 실험을 진행하였고, 3D 스캔으로 측정한 변위값과 인공지능으로 예측한 결과를 비교하였다. 비교 결과 인공지능 예측 결과는 3D 스캔 측정 결과에 비해 5.6~5.9%의 오차율을 보여 적정 성능을 보였다.

환경과 교통이슈로 자전거가 대안적 교통수단으로 주목받는 가운데, 많은 나라에서 자전거 이용을 촉진하기 위해 공유경제 플랫폼인 공공자전거 사업을 운영 중이다. 서울시 역시 공공자전거인 “따릉이”를 5년째 운영 중이며, 이제 따릉이는 서울의 단거리 교통수단 중 하나로 자리매김하였다. 이 연구는 따릉이가 몇 가지 문제점을 가지고 있으며 개선이 필요하다고 주장한다. 이 연구는 자전거 흐름의 시공간적 패턴을 파악하고 그 원인을 설명하고자 한다. 이를 위해 따릉이의 요일, 시간대별 이용 패턴을 분석하고, 서울시의 주요 자전거 네트워크 클러스터를 찾는다. 네트워크 클러스터를 찾기 위해서 Getis와 Ord의 Gi통계를 공간 네트워크로 확장 적용하였다. 이후 통계적 유의성을 검증하기 위해 부트스트랩 치환법(Bootstrap permutation)을 사용하였다. 연구결과 서울시 에서 시계열에 영향받지 않는 명확한 자전거 네트워크 클러스터를 확인하였다. 하지만 국지적 분석 결과는 시간대별 통행 방향에 명백한 차이를 보여준다. 이 연구는 따릉이의 효과적, 효율적 운영을 위해서 따릉이 이용 패턴의 시간, 공간적 차이를 측정하고 반영해야 한다고 제안한다.

최근 귀농인구 증가와 청년들이 농업에 대한 관심이 높아지면서 이제 농촌은 빈곤의 상징이 아닌 스마트 기술을 활용한 창업 기지로 인식되면서, 도시 직장의 삭막함에서 벗어 날 수 있는 새로운 탈출구가 되고 있다. 이제 농촌마을은 과거 농경사회의 전형에서 벗어나 젊은 농부들을 중심으로 신기술을 활용한 농업 선진화가 가속화 되고 있다. 우리의 삶의 변화는 급속한 산업 성장 속도와 비례하면서 양적 풍요는 얻었지만, 사람들은 무한 경쟁 속으로 내몰리면서 육체적 피로와 정신적 상실감이 그 어느 때 보다 크다고 전문가들은 말한다. 이러한 정신적, 육체적 피로감을 해소하기 위해 자신의 취미생활과 사람들과의 커뮤니티를 통해 지속적 유대감을 형성하면서 일상을 유지하고 있지만, 이미 각계는 도시민들에 대한 일상적인 고민에 대해 많은 문제점을 제기하고 있다. 여기에 대중 매체인 영화는 관객들에게 일상에 지친 정신적 피로를 일시적이지만 다양한 기능으로 해소하여 행복감을 제공하는 역할을 하고 있다. 영화관에서 영화를 보는 관객들은 관람을 하는 동안 자신의 문제로 부터 한 걸음 뒤로 하고 자신의 현재 삶을 조망함으로써 자신이 가지고 있는 불안, 분노, 불만 등의 부정적인 감정을 극복할 수 있도록 도움을 준다고 한다. 본고는 이러한 관점에서 영화가 시각적으로 관객들에게 ‘힐링’(healing)을 제공하는지에 대해 영화<리틀 포레스트>에 등장하는 농촌마을을 대상으로 힐링 요소를 분석하였다. 또 본고는 오늘을 살아가는 이 시대의 젊은이들이 주인공 혜원의 태도 변화에 대해 어떠한 감정으로 관조할 수 있는지에 서술하였으며, 여기에는 감독의 연출의도도 포함되어 있다. 동 영화는 사람이 무엇으로 사는가? 삶의 행복은 무엇이지? 라는 질문도 제시하면서 농촌이라는 영화적 공간에서 펼쳐지는 주인공 혜원의 심신 변화를 묘사하여 관객들에게 치유적인 감정을 제공한다. 그래서 신이 인간에게 제공한 자연을 대하는 태도와 또 우리는 어떻게 살아야 행복할 것인지에 대해서도 서술한다. 감독은 어린 시절 시골생활에 대한 경험과 현재 자신이 전원생활을 하면서 얻게 된 행복감을 영화에 담고자 하였다고 한다. 본고는 감독의 인터뷰를 바탕으로 영화적 농촌 공간이 시각적으로 제공하는 힐링 요소를 분석하였다.

본 연구에서는 코히어런스 분석을 통하여 시각집중 기간 동안 시간 변화에 대한 뇌기능과 관련된 공간-주 파수간 연관관계를 해석하였다. 집중관련 시각자극 실험 데이터를 통해 θ 와 α 대역에서 서로 다른 두피 위치 간 위상연관변화를 확인하였다. 좌우 전두엽, 전두엽과 두정엽 간 뇌유발전위는 P100, N200지점에서 위상동조를 보였으며, 전두엽과 후두엽 간 뇌유발전위는 시각 처리 정보가 반영되는 P300지점에서 위상동조를 보였다. 고정된 길이의 창을 이용하는 단구간 푸리에 변환에 비하여 연속 웨이블릿 변환은 모 웨이블릿의 파라미터 조정을 통한 다중해상도 분석이 가능하였다. 따라서 연속 웨이블릿 변환을 이용한 코히어런스 결과가 시간 변화에 대한 뇌유발전위의 공간-주파수간 연관관계의 변화를 확인하는데 유효함을 확인하였다. 비 집중 자극수행에 대해서는 위상동조 현상이 나타나지 않았다.

영국에서는 지역구분이 필요없고 상대적으로 긴 재현기간에 대해서도 안정적인 확률강우량 추정이 가능한 FORGEX (Focused Rainfall Growth Extension) 기법을 개발하여 강우자료의 지역빈도해석을 수행하고 있으며, 지역빈도해석에 적합한 모집단 성장곡선으로부터 네트워크 최대값(network maximum, netmax) 자료의 분포위치를 고려하기 위하여 영국 강우자료를 이용한 공간상관식(ln Ne)을 유도하였다. 이런 이유 로 영국에서 개발된 공간상관식을 우리나라에 적용할 경우 부정확한 확률강우량을 산정하는 문제점이 발생한다. 이를 보완하기 위하여 본 연구에 서는 우리나라 기상청 산하 유인관측소 지점 중 30년 이상의 긴 강우자료를 보유한 64개 지점의 강우자료를 이용하여 공간상관식을 유도하였다. 지점 간의 합리적인 비교를 위해 1973년부터 2014까지를 기준기간(reference period)으로 정하였고, 강우지속시간, 지점 수, 네트워크 면적 등 3가지 변수를 고려하여 공간상관식을 유도하였다. 유도된 공간상관식을 FORGEX 기법에 적용하여 지역빈도해석을 수행하였고, 기존의 영국식을 이용하여 산정한 확률강우량 값과 비교·분석하였다. 그 결과 우리나라 강우자료를 이용하여 새롭게 유도한 공간상관식은 기존의 영국식 보다 정확 한 것으로 나타났고, 이를 FORGEX 기법에 적용한 결과 영국 공간상관식은 새롭게 개발한 공간상관식보다 확률강우량을 과소 추정하는 것으로 나 타났다. 본 연구를 통하여 기존 FORGEX 기법에서 내포하고 있는 부정확성을 보완할 수 있고, 긴 재현기간에 대한 확률강우량을 보다 정확하게 추 정할 수 있을 것으로 판단된다.

This study was aimed to analyse spatial patterns of the monthly amounts of damage by heavy snowfall in Korea using damage data of disaster yearbook at all cities and guns(country level) in Korea during 1980-2014. Most damages by heavy snowfall happened in January, followed by March, December, February, and November. The spatial distribution of snowfall disaster areas by themselves represented a strong spatial positive autocorrelation. The local spatial autocorrelation is drawn by the LISA cluster map. The distribution of snow disaster area is not independent of a spatial context within geographic limits, forming a spatial cluster. We examined the synoptic scale situation in monthly extreme events of damage by heavy snowfall based on composite analysis. The result shows the snowfall disaster is characterized by low pressure in January. The snowfall disaster in February is characterized by easterly wind. The snowfall disaster in March is mainly due to low pressure. Westerly wind with west-high and east-low pressure system pattern is predominant in December.

본 연구는 청주시 화재발생자료(2011년 2013년)를 활용하여 화재발생 요인별 특성을 분석하고자 하였다. 이를 위해 청주시에서 발생한 1,436건(2011년 2013년)의 화재발생자료를 활용하여 화재발생분포 현황도를 작성하고, 공간자기상관분석을 통해 청주시의 화재발생 분포 특성을 분석하였다. 연구결과 전역적 모란지수(Global Moran’s I)는 0.40으로 강한 군집적 패턴을 가진 것을 알 수 있었다. 화재발생의 요인별 모란산점도와 국지적 모란지수(Local Moran's Ⅰ)는 실화(요인 1) 0.361, 방화(요인 2) 0.100, 미상(요인 3) 0.188로 강한 자기상관성을 가진 것으로 나타났으며, 자연발화(요인 4)는 –0.010으로 지역적 연관성이 없는 것으로 나타났다. 연구결과는 청주시 화재발생 예방을 위한 정책 수립에 활용이 가능할 것으로 판단된다.

홍수시 하천의 유속을 효율적이고 안전하게 측정할 수 있는 방법의 하나로 제시된 것이 표면 영상 유속 측정법이다. 일반적인 표면영상유속계(SIV)는 두장의 정지영상에서 영상 조각을 잘라낸 뒤 여기에 상호상관법을 적용하여 유속을 산정한다. 이 방법은 짧은 시간간격의 유속분포 측정에 매우 효율적이다. 그러나 장시간의 평균 유속장을 산정하는 데는 많은 시간이 소요되며, 순간 유속장을 산정하기 때문에 흐름 조건이나 촬영 조건에 따라 생기는 잡음이나 불확실성의 영향을 많이 받게 된다. 이를 개선하고자 개발된 방법이 시공간 영상을 이용하여 일정 시간동안의 유속의 평균을 한번에 산정하는 시공간영상유속계측법(STIV)이다. 시공간영상유속계측법 중의 하나인 휘도경사텐서법은 일정 시간동안의 시공간 영상을 한 번에 분석하기 때문에, 유속 산정 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 장점이 있다. 그러나 이 방법은 하천의 일방향 유속만을 계산할 수 있기 때문에 구조물 주변이나 만곡이 있는 경우의 2차원 흐름 측정은 불가능하다는 한계가 있다. 이를 개선하기 위해서 본 연구에서는 상호상관법을 이용하여 2차원적으로 시공간 영상을 분석하는 방법(상호상관 시공간영상유속계측법)을 개발하였다. 이 방법은 시공간영상에서 시간축 방향으로 상관분석을 통해 영상변위를 산정하는 방법이다. 기존의 시공간영상분석기법 중 하나인 휘도경사텐서법이 주흐름 방향만 분석이 가능하였던 데 비하여, 상호상관 시공간 영상분석법은 2차원 유속분포 측정이 가능하고, 시간적인 평균을 취하기 때문에, 공간 해상도가 높으며, 전체적인 유속 분석시간이 매우 짧아지는 장점이 있다. 또한 공동 흐름에 대한 인공 영상을 이용한 오차 분석결과 최대 10% 이내, 평균적으로 5% 이하의 오차를 보여 상당히 정확하게 2차원 유속분포 측정이 가능한 것으로 나타났다.

Seasonal and stational variation of SS and COD were investigated from February 2008 to December 2010 and the relationship between them was discussed. During three years monitoring, SS decreased significantly (46% decline) possibly due to the increase of precipitation and thereby resulting salinity drop. COD on average was the highest in 2009. SS was the highest in autumn and the lowest in winter, and over 72% of SS was FSS. While SS is high in the upper sampling stations of the bay with shallow water, COD values do not show any relationship to the geomorphological characteristics. CODins, which was defined as COD after filtration, ranged 56%(winter) ~ 44.6%(summer) and showed no correlation with SS. It indicates that high SS concentration is not necessarily related to the high CODins. The seasonal CODins/SS data, which can be interpreted as COD density in SS, shows that SS in winter contains the dense COD materials compared to the other seasons.

본 논문은 강릉 지역에서 동일 기간에 기록된 공간 감마선량률과 강수량, 일조시간, 평균풍속 사이의 교차 상관 지수 pDCCA를 DCCA cross-correlation coefficient(DCCA p)방법으로 구하여 교차 상관성을 분석하였다. 우리는 이 연구를통해 다음의 사실을 알았다. 첫 번째, 공간 감마선량률과 강수량 사이 pDCCA는 일(4~7일), 달(30일), 계절(90일), 년(360일)에서 0.57~0.48, 0.39, 0.34, 0.26, 공간 감마선량률과 일조시간 사이 pDCCA는 일, 달, 계절, 년에서 –0.20~-0.23,-0.22, -0.17, -0.13, 공간 감마선량률과 평균풍속 사이의 pDCCA는 일, 달, 계절, 년에서 –0.10~-0.12, -0.11, -0.05, -0.05이다. 두 번째, pDCCA를 통하여 공간 감마선량률과 강수량은 교차 상관성이 있으며 공간 감마선량률과 일조시간, 평균풍속 사이에는 교차 상관성이 없다는 것을 확인하였다.

본 연구는 강우가 공간적으로 균질함과, 공간상관함수를 지수함수로 가정, 형태학적인 계수와 초기값을 제외한 공간상관도식을 평균상관계수를사용하여 작성해 보았다. 기존 공간상관도 작성에 있어서의 상관계수의 값은 일정 기간 강우 데이터를 한번의 강우 사상으로 취급하여 상관계수를 계산하는 반면, 본 연구에서는 일정 기간 강우 데이터를 1시간 단위로 증가시키면서 그 지역에서 일어 날 수 있는 모든 강우시간의 평균상관계수를 사용하여, 공간상관함수 fitting에 있어서의 r‐square값을 대폭 증가시켰다(최대 37%). 이는 더 정확한 공간상관함수 fitting을 가능하게 하였다. 공간상관함수 식의 정확도는 관측소의 상관거리를 결정하는 중요한 식이므로 fitting 정확도는 관측소의 공간적인 분포를 결정하거나 관측소밀도 평가에 있어서 매우 중요하다고 할 수 있다.

강우장의 특성을 정량화하는 여러 통계적 특성치 중에 자주 사용되는 공간상관함수(또는 공간상관도)는 강우의 평가나 설계 그리고 강우장을 모형화하는데 중요하게 사용된다. 그러나 강우의 공간상관 구조는 여러 요인에 의해 많은 변동성을 가지고 있다. 이와 같은 강우의 공간상관구조에 대한 변동특성은 유역을 대표하는 공간상관구조를 결정하는데 문제점으로 작용한다. 따라서 본 연구에서는 이변량 혼합분포를 이용하여 강우를 모형화한 후 정규분포와 대수정규분포를 고려하여

이 연구는 "모차르트 이펙트"를 통해 밝혀진 모차르트 음악이 지능향상에 효과가 있다는 연구결과와 비교하여 온라인 게임 이용자의 게임 후 시 공간 능력에 어떤 영향이 나타나는지 알아보고자 한다. 10대 후반에서 20대 초반의 대학생을 대상으로 한 이번 연구에서 게임 이용 시 시공간 인지 능력의 차이는 공간 인지 능력의 차이에서 두드러지는 것으로 나타났다. 음악, 애니메이션, 온라인 게임(카트라이더)을 이용한 세 집단의 공간인지 능력의 차이를 분석한 결과, 온라인게임을 선호하는 집단이 '모양맞추기' 점수가 높아 온라인게임 이용이 이용자의 시 공간 능력 향상에 도움이 된다는 연구결과를 도출하였다.

본 연구에서는 강우의 공간상관구조에 대한 무강우 자료의 영향을 혼합분포를 이용하여 평가하였다. 강우자료의 형태는 두 강우관측소 모두 양의 자료를 가지는 경우, 두 지점중 하나 이상의 양의 자료를 가지는 경우, 그리고 전체자료를 사용한 경우 등 3가지를 고려하였다. 아울러 사용된 자료는 강우의 형태별로 태풍, 장마, 대류성 강우에 의한 강우로 나누어 비교가 이루어 질 수 있도록 하였다. 금강유역 내 12개 강우관측소의 시 자료를 이용하였으며, 그 결과 W