• Title/Summary/Keyword: 공간상관성

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Spatial Characteristics of Meteorological Data in Jeju Island (제주지역 기상자료의 공간특성 분석)

  • Lee, Jeong Eun;Lee, Jeongwoo;Kim, Chul Gyum;Chung, Il Moon
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.375-375
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    • 2021
  • 제주지역의 경우에는 지형학적으로 한라산을 중심으로 한 산악지형을 이루고 있으며, 이러한 산악지형은 수문기상요소에 고도에 따른 영향을 미치게 된다. 따라서, 제주지역의 수문기상요소에 대한 산악효과를 정량적으로 파악하기 위해서는 해안 저지대에서부터 중산간, 고지대에 이르기까지 관측지점이 고르게 분포되어 있어야 한다. 제주 전역의 과거 운영되었거나, 현재 운영중인 기상관련 관측지점의 수는 125개에 이른다. 강수의 경우, 기상청(ASOS, AWS), 제주도 재난본부에서 관측하고 있으며, 강수 이외의 기상요소는 기상청에서 관측되어지고 있다. 본 연구에서는 제주전역의 기상관측지점에 대하여 강수량, 온도, 습도를 중심으로 제주지역의 산악효과 및 공간적인 특성을 분석하고자 하였다. 고도에 따른 기상요소의 정량적인 상관관계를 제시하고자 하였으며, 제주 전역에 걸친 수문기상요소들의 공간상관성 분석을 토대로 공간적인 분포특성을 도출하고자 하였다.

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Correlation analysis of traffic and crack in concrete lining (교통량과 콘크리트 라이닝 균열 상관관계 분석)

  • Gyu-Phil Lee
    • Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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    • v.25 no.5
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    • pp.345-355
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    • 2023
  • An analysis of covariance and Pearson correlation coefficient were performed to identify the relationship between both variables: traffic volume and crack. For this, it was carried out to analyse 216 tunnel inspection/diagnosis results with respect to the traffic. As a result, it has been proven that traffic volume and cracks in concrete linings are highly correlated. Therefore, it is recommended to consider traffic volume in planning of preemptive maintenance such as crack repair, etc.

Analysis on the Characteristics of Urban Decline Using GIS and Spatial Statistical Method : The Case of Gwangju Metropolitan City (GIS와 공간통계기법을 활용한 도시쇠퇴 특성 분석 - 광주광역시를 중심으로 -)

  • Jang, Mun-Hyun
    • Journal of the Korean association of regional geographers
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    • v.22 no.2
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    • pp.424-438
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    • 2016
  • In an effort to prevent urban decline and hollowing-out phenomenon and to vitalize stagnant local economy, a new urban regeneration paradigm is on the rise. This study aims to analyze urban decline characteristics using the spatial statistical method and GIS on the basis of decline standards in the Urban Regeneration Special Act, and spatial autocorrelation technique. The Gwangju Metropolitan City was set as a research target, and the decline standards in the Urban Regeneration Special Act - population reduction, business declines, and outworn buildings - were applied as the indicator to secure the objectivity. In particular, this study has a distinctive feature from the other existing ones, as applying GIS and the spatial statistical technique, in a sense to make urban decline characteristics analysis by the spatial autocorrelation technique. The overall analysis procedure was carried out by applying the standards of designating urban regeneration regions, and following the spatial exploratory procedure step by step. Therefore, the spatial statistical method procedure and the urban decline characteristics analysis data being presented in this study, as the results, are expected to contribute to the urban decline diagnosis at the level of metropolitan city, as well as to provide useful information for spatial decision making in accordance with urban regeneration.

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A Study on the Spatial Distribution Patterns of Urban Green Spaces Using Local Spatial Autocorrelation Statistics (국지적 공간자기상관통계를 이용한 도시녹지의 공간적 분포패턴에 관한 연구)

  • Kim, Yun-Ki
    • Journal of Cadastre & Land InformatiX
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    • v.50 no.1
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    • pp.25-45
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    • 2020
  • The primary purpose of this study is to compare and analyze the performance of local spatial autocorrelation techniques in identifying spatial distribution patterns of green spaces. To achieve the objective, this researcher uses satellite image analysis and spatial autocorrelation techniques. The result of the study shows that the LISA cluster map with the spatial outlier cluster is superior to other analytical methods in identifying the spatial distribution pattern of urban green space. This study can contribute to the related fields in that it uses several different research methods than the existing ones. Despite this differentiation and usefulness, this study has limitations in using low-resolution satellite imagery and NDVI among vegetation indices in identifying spatial distribution patterns of green areas. These limitations may be overcome in future studies by using UAV images or by simultaneously using several vegetation indices.

A Development of Multi-site Rainfall Simulation Model Using Piecewise Generalize Pareto Distribution (불연속 분포를 이용한 다지점 강수모의발생 기법 개발)

  • So, Byung-Jin;Kwon, Hyun-Han
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2012.05a
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    • pp.123-123
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    • 2012
  • 일강수량은 수공구조물 설계 및 수자원계획을 수립하기 위한 입력 자료로 이용된다. 일반적으로 수자원계획은 장기적인 목적을 가지고 수행되어지며, 장기간의 일강수량 자료를 필요로 한다. 하지만 장기간의 일강수량 자료의 획득의 어려움으로 단기간의 일강수량자료를 이용하여 모의한 장기간 강수자료를 이용하게 된다. 이처럼 수자원계획의 수립에 있어서 일강수량 모의기법의 성능은 수자원계획의 신뢰성 및 결과에 큰 영향을 준다. 일강수량 모의기법은 국내외적으로 매우 활발하게 이루어지고 있으며, 수자원계획 및 수공구조물 설계 외에도 매우 다양한 목적으로 활용되어 지고 있다. 일강수량을 모의기법 중 강수계열의 단기간의 기억(memory)을 활용한 Markov Chain 모형이 가장 일반적이지만, 기존 Markov Chain 모형을 통한 일강수량 모의는 극치강수량을 재현하기 어렵다는 문제점이 있다. 또한, 일강수량 모의 기법의 목적인 수자원계획 및 수공구조물 설계 등의 입력자료로 활용되어지기 위해서는 모의 결과가 유역내 지점별 공간 상관성을 재현함으로써 모형의 우수성과 자료결과의 신뢰성을 확보할 수 있어야 하겠다. 이러한 점에서 본 연구에서는 내삽에서 우수한 재현능력을 갖는 핵 밀도함수와 극치강수량 재현에 유리한 GPD분포의 특징을 함께 고려할 수 있는 불연속 Kernel-Pareto Distribution 기반에 공간상관성 재현 알고리즘을 결합한 일강수량모의기법을 개발하였다. 한강유역의 18개 강수지점에 대해서 기존 Gamma분포를 사용한 Markov Chain 모형과 본 연구에서 제안한 방법을 적용하여 모형을 평가해 보고자 한다. Gamma 분포기반 Markov Chain 모형의 경우 일강수량 모의 시 1차모멘트인 평균과 2-3차 모멘트 모두 효과적으로 재현하지 못하는 문제점이 나타났다. 그러나 본 연구에서 적용한 다지점 불연속 Kernel-Pareto 분포 모형은 강수계열의 평균적인 특성뿐만 아니라 표준편차 및 왜곡도의 경우에도 관측치의 통계특성을 매우 효과적으로 재현하며, 100년빈도 강수량 모의결과 기존 모의모형의 문제점을 보완할 수 있는 개선된 결과를 보여주었다. 본 연구에서 제시한 방법론은 유역내의 공간상관성을 재현하며, 평균 및 중간값 등 낮은 차수의 모멘트 등 일강수량 분포특성을 더욱 효과적으로 모의할 수 장점을 확인하였다.

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A Study on Detection Methodology for Influential Areas in Social Network using Spatial Statistical Analysis Methods (공간통계분석기법을 이용한 소셜 네트워크 유력지역 탐색기법 연구)

  • Lee, Young Min;Park, Woo Jin;Yu, Ki Yun
    • Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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    • v.22 no.4
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    • pp.21-30
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    • 2014
  • Lately, new influentials have secured a large number of volunteers on social networks due to vitalization of various social media. There has been considerable research on these influential people in social networks but the research has limitations on location information of Location Based Social Network Service(LBSNS). Therefore, the purpose of this study is to propose a spatial detection methodology and application plan for influentials who make comments about diverse social and cultural issues in LBSNS using spatial statistical analysis methods. Twitter was used to collect analysis object data and 168,040 Twitter messages were collected in Seoul over a month-long period. In addition, 'politics,' 'economy,' and 'IT' were set as categories and hot issue keywords as given categories. Therefore, it was possible to come up with an exposure index for searching influentials in respect to hot issue keywords, and exposure index by administrative units of Seoul was calculated through a spatial joint operation. Moreover, an influential index that considers the spatial dependence of the exposure index was drawn to extract information on the influential areas at the top 5% of the influential index and analyze the spatial distribution characteristics and spatial correlation. The experimental results demonstrated that spatial correlation coefficient was relatively high at more than 0.3 in same categories, and correlation coefficient between politics category and economy category was also more than 0.3. On the other hand, correlation coefficient between politics category and IT category was very low at 0.18, and between economy category and IT category was also very weak at 0.15. This study has a significance for materialization of influentials from spatial information perspective, and can be usefully utilized in the field of gCRM in the future.

Exploring NDVI Gradient Varying Across Landform and Solar Intensity using GWR: a Case Study of Mt. Geumgang in North Korea (GWR을 활용한 NDVI와 지형·태양광도의 상관성 평가 : 금강산 지역을 사례로)

  • Kim, Jun Woo;Um, Jung Sup
    • Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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    • v.21 no.4
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    • pp.73-81
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    • 2013
  • Ordinary least squares (OLS) regression is the primary statistical method in previous studies for vegetation distribution patterns in relation to landform. However, this global regression lacks the ability to uncover some local-specific relationships and spatial autocorrelation in model residuals. This study employed geographically weighted regression (GWR) to examine the spatially varying relationships between NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) patterns and changing trends of landform (elevation, slope) and solar intensity (insolation and duration of sunshine) in Mt Geum-gang of North-Korea. Results denoted that GWR was more powerful than OLS in interpreting relationships between NDVI patterns and landform/solar intensity, since GWR was characterized by higher adjusted R2, and reduced spatial autocorrelations in model residuals. Unlike OLS regression, GWR allowed the coefficients of explanatory variables to differ by locality by giving relatively more weight to NDVI patterns which are affected by local landform and solar factors. The strength of the regression relationships in the GWR increased significantly, by showing regression coefficient of higher than 70% (0.744) in the southern ridge of the experimental area. It is anticipated that this research output will serve to increase the scientific and objective vegetation monitoring in relation to landform and solar intensity by overcoming serious constraints suffered from the past non-GWR-based approach.

Efficient Parallel Spatial Join Method In Shared-Nothing Spatial Database Cluster (비공유 공간 데이터베이스 클러스터에서 효율적인 병렬 공간 조인 기법)

  • Kim, Jong-Hyun;Kim, Myung-Keun;Kim, Jae-Hong;Bae, Hae-Young
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2002.11c
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    • pp.1871-1874
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    • 2002
  • 최근 인터넷 환경에서 지리 정보 서비스를 제공받으려는 사용자들의 지속적인 증가로 인해 저비용의 여러 개의 단일 노드를 고속의 네트워크로 연결하여 고성능을 제공하는 클러스터 기반의 공간 데이터베이스에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이러한 공간 데이터베이스 클러스터에서 사용자가 요구한 공간 질의를 빠르게 처리하기 위해서는 고비용의 공간 조인 연산을 효율적으로 처리하기 위한 기법이 요구된다. 본 논문에서는 비공유 공간 데이터베이스 클러스터 환경하에서 공간 조인 연산 수행 시 효율적인 병렬 처리를 위한 영역 분할 기법 및 병렬 공간 조인 기법을 제안한다. 기존의 병렬 공간 데이터베이스 시스템에서의 분할 기반 병렬 공간 조인 기법들은 병렬로 수행할 작업 분배 및 할당과 분할 경계선 상에 존재하는 공간 객체들에 대한 중복 조인 연산 및 중복 결과 제거 등의 추가적인 연산을 해야 한다는 문제점들이 있다. 제안된 기법은 공간 릴레이션들을 일정 영역들로 분할하여 비공유 공간 데이터베이스 클러스터의 각 노드에서 중복없이 저장, 관리하도록 하며 분할 영역의 경계선 상에 위치하는 공간 데이터에 대해서만 중복 저장을 허용하여 병렬 공간 조인 연산 시 누락되는 공간 데이터가 없도록 한다. 본 기법은 공간 조인 연산 시 병렬 처리를 위한 별도의 작업 할당 과정을 거치지 않고 각 노드에서 병렬적으로 공간 조인 연산을 수행하며, 분할 경계선 상에 존재하는 공간 객체들은 여과 과정을 거쳐 한번만 공간 조인이 수행되므로 중복 결과들을 제거하기 위한 별도의 연산이 필요없는 특징을 갖는다. Ad Hoc망의 위상변화에 대한 적응성을 높일 수 있도록 한다. SQL Server 2000 그리고 LSF를 이용하였다. 그리고 구현 환경과 구성요소에 대한 수행 화면을 보였다.ool)을 사용하더라도 단순 다중 쓰레드 모델보다 더 많은 수의 클라이언트를 수용할 수 있는 장점이 있다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구팀에서 수행중인 MoIM-Messge서버의 네트워크 모듈로 다중 쓰레드 소켓폴링 모델을 적용하였다.n rate compared with conventional face recognition algorithms. 아니라 실내에서도 발생하고 있었다. 정량한 8개 화합물 각각과 총 휘발성 유기화합물의 스피어만 상관계수는 벤젠을 제외하고는 모두 유의하였다. 이중 톨루엔과 크실렌은 총 휘발성 유기화합물과 좋은 상관성 (톨루엔 0.76, 크실렌, 0.87)을 나타내었다. 이 연구는 톨루엔과 크실렌이 총 휘발성 유기화합물의 좋은 지표를 사용될 있고, 톨루엔, 에틸벤젠, 크실렌 등 많은 휘발성 유기화합물의 발생원은 실외뿐 아니라 실내에도 있음을 나타내고 있다.>10)의 $[^{18}F]F_2$를 얻었다. 결론: $^{18}O(p,n)^{18}F$ 핵반응을 이용하여 친전자성 방사성동위원소 $[^{18}F]F_2$를 생산하였다. 표적 챔버는 알루미늄으로 제작하였으며 본 연구에서 연구된 $[^{18}F]F_2$가스는 친핵성 치환반응으로 방사성동위원소를 도입하기 어려운 다양한 방사성의 약품개발에 유용하게 이

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