공간정보 유형에 따른 시계열 분석 방법 연구

국문 초록 (Abstract)

지리적 관점에서 공간에서 발생하는 지리적 현상의 변화는 인간 활동에 영향을 미친다. 연속적인 지리적 현상의 변화를 탐지하고 이를 시각화하여 의미를 도출하는 행위는 인간 활동의 지리적 의사결정을 지원할 수 있다. 본 연구의 목적은 다양한 지리적 현상을 시공간적으로 구분하고 각 유형의 시계열 변화를 탐지하는 방법을 제시하는 것이다. 세부적으로는 첫째, 공간정보의 유형을 분류하고자 하였다. 선행연구를 참고하여 공간 데이터를 이동성, 속성의 변동성, 속성의 차원을 기준으로 유형을 구분하였다. 이 중에서 단일 또는 다중 속성이 변하며 공간적으로 위치가 이동하거나 이동하지 않는 사상을 대상으로 시계열 변화 탐지 분석을 진행하였다. 둘째, 고정된 위치에서 속성이 변화하는 사상의 변화를 탐지하는 방법을 제시하고자 하였다. 미세먼지와 초미세먼지의 농도 등급을 사례로 시군별 농도 배열 패턴을 기반으로 한 미세먼지 권역 구분 방법을 제안하였다. 셋째, 이동하며 속성이 계속하여 변하는 사상의 변화를 탐지하는 방법을 제시하고자 하였다. 태풍을 사례로 북상중인 태풍과 유사한 경로와 속성 변화 패턴을 나타내는 과거 태풍을 검색하는 방법을 제안하였다. 연구 목적별 연구 내용은 다음과 같다.
관련 연구 동향을 고찰한 결과, 기존의 정보배열분석법을 활용한 속성정보 패턴 변화 연구는 좌표, 위치 등 공간을 반영하지 않거나 활용에 제한이 있는 경우가 존재하였다. 또한 지금도 방대하게 생성되고 있는 시공간데이터의 종류가 다양해짐에 따라 이를 정의하고 분류하려는 많은 시도가 되고 있어 데이터 유형과 성질에 따른 공간정보 분석 기법이 요구되었다. 선행연구 분석을 통해 사상의 움직임에 주목하여 고정된 위치에서 연속적인 속성의 변화가 일어나는 사상과 공간상에서 움직이며 속성이 변화하는 사상에 대한 정보배열분석법의 적용 방안을 제시하고자 하였다. 이에 본 연구에서는 지리적 사상의 유형에 따른 공간 현상의 연속적인 변화를 탐지하고 정보를 요약하여 제공하는 방법을 작성하였다.
고정된 위치에서 속성이 변화하는 사상은 대기오염측정소에서 측정되는 미세먼지 농도를 사례로 분석을 진행하였다. 우리나라 미세먼지 권역은 각 시도에서 자체적으로 설정한 기준을 적용하여 관리되고 있다. 그러나 시도별 권역 설정의 기준이 일관되지 않다. 공간 변화 패턴분석을 통해 권역 설정 근거를 제공할 수 있을 것이다. 따라서 본 연구에서는 측정소별 미세먼지와 초미세먼지 농도 등급 데이터를 사용하여 발생 패턴의 유사성을 확인하였다. 고정된 위치에서 속성이 변화하는 사상의 사례로는 대기오염측정소에서 관측되는 미세먼지와 초미세먼지의 농도를 이용하였다. 현재 우리나라의 미세먼지 권역은 지자체의 보건환경연구원에서 제안하는 공간단위로 운영 중이다. 서로 상이한 공간 단위로 인해 시도별 미세먼지 경보횟수가 과추정 되는 경우가 발생하는 등 개선방안이 요구되었다. 또한 기존의 관련 연구는 연평균, 계절평균, 월평균 농도를 사용하는 연구가 대부분이었기 때문에 순간적인 고농도 발생 시간을 고려하지 못하는 한계점이 존재하였다. 이를 극복하기 위해 대기오염측정소로부터 획득한 농도를 사용해 전국 시군구의 농도배열을 생성하여 각 시도별 계층적 군집분석을 실시하였다. 유사한 농도 배열을 갖는 시도 내 시군구를 군집화하여 지역의 농도 변화 특성을 반영한 권역 구분을 시도하였다. 분석결과 각 시도별로 최종 권역을 제안하였으며 권역의 공간적 분포와 농도배열을 시각화하여 권역별 농도 변화를 확인할 수 있도록 제시하였다.
이동하며 속성이 변화하는 사상은 태풍 경로와 속성을 사례로 분석을 진행하였다. 한반도는 매년 태풍으로 인해 사회경제적인 피해를 입고 있어 감시구역에 진입한 시점부터 북상중인 태풍과 유사한 과거 태풍을 검색하는 행위는 중요하다. 기존에 널리 사용되고 있는 유사 태풍검색은 태풍 이동 경로의 유사성을 활용한 결과가 대부분이다. 이에 따라 태풍의 강도와 폭풍역, 강풍역 등 다양한 속성을 고려한 검색 방법이 요구되었다. 태풍 경로 간 공간적인 유사정도를 측정하기 위해 최단거리법을 사용하였다. 검색된 태풍의 속성정보 배열에 정보배열분석법을 활용하여 태풍 속성 유사도를 산출하였다. 이후 공간 유사도와 속성 유사도를 종합적으로 고려하여 최종 유사 태풍을 제시하였다. 태풍 미탁을 사례로 선정하여 태풍의 진행경과에 따라 검색 시점을 구분하여 시뮬레이션을 진행하였다. 분석 결과 태풍 민들레, 태풍 바비, 태풍 다나스가 상위 3개 유사 태풍으로 검색되었다. 다음으로 각 태풍의 과거 피해범위를 시각화하여 태풍 미탁과 피해범위가 공간적으로 유사했음을 확인하였다. 한편 태풍이 발생할 경우 과거 유사 태풍이 검색된다면 과거 태풍 피해를 바탕으로 피해정도를 예상하고 이를 바탕으로 대응 계획을 마련할 수 있을 것이다. 사상의 유형으로 보면 태풍은 이동하면서 속성이 변화하는 사상이다. 따라서 기존의 정보배열분석방법만으로는 유사태풍검색에 한계가 있다. 이에 태풍 경로간 거리와 다중 태풍 속성을 고려한 방법의 적용이 필요하다.
본 연구에서 제안하는 방법은 공간정보 유형별로 공간상에서 연속적인 변화가 일어나는 사상의 시계열 변화를 탐지하고 유사성을 기반으로 정보를 요약하여 제공함으로써, 지리적 의사결정지원 측면에서 의의가 있다. 또한 미세먼지와 태풍의 적용 사례를 통해 공간정보의 시공간 변화 탐색 연구의 폭을 확장시켰다. 또한 구체적인 입력데이터 형태와 시각화 방안을 제시함으로써 다양한 분야로의 활용 가능성을 제안하였다. 본 연구는 공간정보 유형에 따른 시계열 변화 탐지 연구 분야에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 서 론 1
• 제 1 절 연구배경 및 목적 1
• 제 2 절 연구방법 및 범위 7
• 제 3 절 논문의 구성 9
• 제 2 장 이론적 배경과 연구동향 10
• 제 1 절 공간정보 유형 10
• 제 2 절 정보배열분석법 21
• 제 3 절 미세먼지 농도 변화 패턴 및 권역 설정 연구 27
• 제 4 절 유사 태풍 검색 연구 31
• 제 3 장 고정 위치 속성변화 사상의 시계열 분석 34
• 제 1 절 데이터 수집 및 가공 34
• 제 2 절 분석과정 42
• 제 3 절 군집 분류 및 결과 시각화 53
• 제 4 절 논의 및 소결 85
• 제 4 장 이동 사상의 속성변화 시계열 분석 88
• 제 1 절 데이터 수집 및 가공 88
• 제 2 절 분석과정 98
• 제 3 절 유사 태풍 검색 모의 103
• 제 4 절 논의 및 소결 125
• 제 5 장 결론 128
• 제 1 절 요약 128
• 제 2 절 연구성과 및 의의 132
• 제 3 절 향후 연구과제 137
• 참고문헌 138

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