• Trans-
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• v.15
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• pp.1-24
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• 2023

This study examines the application of data visualization technology using a clustered data algorithm called 'Tamed Cloud' to virtual spaces and seeks the possibility of implementing it in various types of realistic exhibition contents. To this end, we first attempt to classify virtual reality (VR) exhibition contents starting with COVID-19, and summarize technologies applied. Also, various realistic exhibition contents provide visitors with an opportunity to appreciate the artworks through online and virtual exhibitions. In this trend, virtual reality and augmented reality (AR) technologies have been introduced, allowing visitors to enjoy the artwork more immersively, and the possibility of realistic exhibition content with interaction between the artwork and the user is also being demonstrated. Based on this background, this study examines the history of exhibition contents by dividing them before and after the advent of virtual reality technology, and examines how the clustered algorithm technology called Tamed Cloud was applied to virtual space and implemented as a realistic exhibition content in <70mK> project. By synthesizing all of this, we propose a convergence method of data visualization, virtual reality, and realistic content, and propose it as a new alternative to realistic exhibition content in virtual space.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2008.06a
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• pp.195-201
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• 2008

본 연구에서는 고속도로와 같은 연속류 에서의 통행시간 군집화 현상을 연구하여 신뢰성 있는 단위 시간 당 구간 대표 통행시간을 구하는 전처리 방법을 제시하는데 목적이 있다. 현재까지는 단위시간 당 구간의 통행시간 대푯값으로 하나의 평균값(Mean), 최빈값(Mode), 또는 중앙값(Median)이 사용되었다. 이의 문제점은 운전자의 주행 습관(빠른 주행, 느린 주행), 휴게소 이용, 도로 정체 등 다양한 요인으로 인하여 차량일 구간 주행 속도 간 편차가 많아 현재 사용하는 1개의 대푯값으로는 전체 차량의 운행 특징을 정확히 표현하기가 곤란하다는 점이다. 이를 개선하기 위하여 본 연구에서는 군집 방법을 이용하여 차량군을 복수의 비슷한 군집으로 나누고 나누어진 그룹별로 통행시간 대푯값을 선정하는 방법을 제시하고 실험하여 이 방법이 효과적임을 증명하였다.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.7 no.3 s.15
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• pp.45-53
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• 2005

Nowadays, using the mobile communication devices, such as a mobile phone, PDA, telematics device, and so forth, are increasing. The large parts of the services with these mobile devices are the position tracking and the route planning. For offering these services, it is increasing the use of the spatial data on the mobile environment. Although the storage of mobile device expands more than before, it still lacks the necessary storage on the spatial data. In this paper, lossy compression technique on the spatial data is suggested, and then it is analyzed the compression ratio and the amount of loss data by the test. Suggested compression technique on the spatial data at this paper is applied to the real-data, and others methods, suggested at the previous studies, is applied to same data. According as the results from both are compared and analyzed, compression technique suggested at this study shows better performance when the compression result is demanded the high position accuracy.

• Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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• v.11 no.2
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• pp.175-191
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• 2008

In the early stage of industrial development, most of software companies were agglomerated at the CBD(Central Business Districts) in Seoul. However, the spatial distribution pattern of Korean Software industry has been changed according to the propagation of broadband, the change in rents, the governmental policy for industrial districts. In this research, using the software year book at 1997 and 2007, the emerging new pattern was analyzed using spatial clustering analysis. As a results of research, the spatial distribution was expanded in morphological changes. However, it was found that there was not a significant difference in a degree of accumulation. In the aspect of behavioral movement of companies, they tend to be relocated from the CBD to urban fringes and their movement is related to the product life cycle in selecting the clustered place.

• Fire Science and Engineering
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• v.25 no.1
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• pp.72-77
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• 2011

The effort of transferring some parts of urban functions to the underground space is growing trend among modem cities because of the limit of horizontal land use, the rise of land value, the diversification of human desire, etc. Thus, the basement of building and the subway station have deepened. It calls our attention to safety about evacuation from the underground space to the ground. Until now, the study about crowding walk in stairs has been progressed, focusing on the crowding walk that is going down the stairs, and there is no study about crowding walk that is going up the stairs. This study measured walking pace by crowd density that is going up the stairs in the subway station stairs making one-way movement of crowd. The actual survey showed that the mathematical relation 'V=0.638-0.0949p' determines going up walking velocity at a gradient of $23^{\circ}$, and the mathematical relation will be 'V=0.597-0.1067p' at a gradient of $30^{\circ}$, when it is converted, based on the average walking velocity of crowd by the slope of the stairs which is recommended by Architectural Institute of Japan.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2010.09a
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• pp.93-94
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• 2010

본 연구는 공간통계적 방법을 이용하여 산불발생의 위험도를 통계적으로 예측하고자 하였다. 연구 재료는 전국에서 발생한 1991년부터 2008년까지 산불발생 위치자료를 이용하였다. 점사상을 양적데이터로 전환하기 위해 전국을 공간격자로 구성하여 격자형 자료화 하여 사용하였다. 전국산불 발생위치를 산불발생위치들 간의 공간상관성을 고려하여 일반적인 통계모형에 공간통계적인 기법을 더하여 산불발생의 위치를 더욱 정확하게 추정하고자 하였다. 이를 위해 회귀모형과 공간모형의 혼합모형의 한 방법인 regression kriging 방법을 적용하였다. 그 결과 공간상관성을 고려한 공간통계적 방법은 산불발생의 공간적 군집을 더욱 정확하게 예측할 수 있었다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.22 no.4
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• pp.175-181
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• 2014

Korean government proposed a new initiative 'government 3.0' with which the administration will open its dataset to the public before requests. City of Seoul is the front runner in disclosure of government data. If we know what kind of attributes are governing factors for any given segmentation, these outcomes can be applied to real world problems of marketing and business strategy, and administrative decision makings. However, with respect to city of Seoul, selection of optimal variables from the open dataset up to several thousands of attributes would require a humongous amount of computation time because it might require a combinatorial optimization while maximizing dissimilarity measures between clusters. In this study, we acquired 718 attribute dataset from Statistics Korea and conducted an analysis to select the most suitable variables, which differentiate Gangnam from other districts, using the Genetic algorithm and Dunn's index. Also, we utilized the Microsoft Azure cloud computing system to speed up the process time. As the result, the optimal 28 variables were finally selected, and the validation result showed that those 28 variables effectively group the Gangnam from other districts using the Ward's minimum variance and K-means algorithm.

• Journal of the Korean Regional Science Association
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• v.33 no.3
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• pp.79-100
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• 2017

This study provides the insight into the aged employment provision issue for the aged-low growth era. For the purpose, we analyze the national trend of the age demographic and occupational employment in first. And then we investigate the spatial characteristics of employment of the aged in the Seoul Metropolitan area which has the highest elderly population by utilizing location quotient, factor analysis, and K-means cluster analysis. As the result, we found that the spatial distribution patterns of the residence and workplace of the elderly were nearly coincided with each other. Furthermore, five clusters of the aged distribution have been determined according to the industrial-occupational-demographic attributes. The result revealed clear spatial segrmentation: Most of elderly population of the research area have been engaged in the low-level service jobs, while elderly population employed to the educated-knowledged based high-level jobs has been distributed at a few cores. The results could be applied to the practical use for regional employment planning for the aged.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.482-482
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• 2022

하천의 합류부에서는 수질이 다른 유체가 혼합하여 합류 전과 다른 특성을 보인다. 하천의 합류부에서 수질을 효율적으로 관리하기 위해서는 수질의 공간적인 혼합 특성을 규명하는 것이 중요하다. 합류부에서 수질의 공간적인 혼합 특성을 분석하기 위해 본 연구에서는 토폴로지 데이터 분석(topological data analysis, TDA), 자기 조직화 지도(Self-Organizing Map, SOM), k-평균 알고리즘(K-means clustering algorithm) 세 가지 기법을 이용하였다. 세 가지 기법을 비교하여 어떤 알고리즘이 합류부의 수질 변화 특성을 더 뚜렷하게 나타내는지 분석하였다. 수질 변화 비교 인자들은 pH, chlorophyll, DO, Turbidity 등이 있고, 수질 인자들은 YSI를 활용해 측정하였다. 자료의 측정 지역은 낙동강과 황강이 합류하는 지역이며, 보트에 YSI 장비를 부착하고 횡단하여 측정하였다. 측정한 데이터를 R 프로그램을 통해 세 가지 기법을 적용시켜 수질 변화 비교를 분석한다. 토폴로지 데이터 분석(topological data analysis, TDA)은 거대하고 복잡한 데이터로부터 유의미한 정보를 추출하는 데 사용하고, 자기조직화지도(Self-Organizing Map, SOM) 기법은 차원 축소와 군집화를 동시에 수행한다. k-평균 알고리즘(K-means clustering algorithm) 기법은 주어진 데이터를 k개의 클러스터로 묶는 머신러닝 비지도학습에 속하는 알고리즘이다. 세 가지 방법들의 주목적은 클러스터링이다. 클러스터 분석(Cluster analysis)이란 주어진 데이터들의 특성을 고려해 동일한 성격을 가진 여러 개의 그룹으로 대상을 분류하는 데이터 마이닝의 한 방법이다. 군집화 방법들인 TDA, SOM, K-means를 이용해 합류 지역의 수질 특성들을 클러스터링하여 수질 패턴들을 분석해 하천 수질 오염을 방지할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 토폴로지 데이터 분석(topological data analysis, TDA), 자기조직화지도(Self-Organizing Map, SOM), k-평균 알고리즘(K-means clustering algorithm) 세 가지 기법을 이용하여 합류부에서의 수질 특성을 비교하며 어떤 기법이 합류의 특성을 더욱 뚜렷하게 나타내는지 규명했다. 합류의 특성을 군집화 방법을 이용해 알게 된다면, 합류부의 수질 변화 패턴을 다른 합류 지역에서도 적용할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2011.05a
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• pp.251-254
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• 2011

본 논문에서는 예약주소를 사용한 HMIPv6로 각 통신 노드에 따른 그룹 군집화와 MIH 패킷의 Service Specific TLVs의 변형을 통해 기존의 핸드오버에서 좀 더 가볍고 빠른 Searching과 효율적인 인증을 이룰 수 있도록 하였다. 군집(Aggregate) 세션 단위로 자원예약을 하는 경우 종단간 SID(Session ID)와는 별도로 군집 SID를 사용하는데 MIH의 Service Specific TLVs를 통해 터널링을 이루고 변형된 Service Specific 공간을 통한 효율적인 핸드오버를 지원한다.