• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.16 no.4
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• pp.153-166
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• 1998

본 연구에서는 도시 가로망에서의 구간 통행시간을 예측하기 위하여 time-frequency 분석의 일종인 웨이브렛변환과 RBF신경망 모형을 이용한 예측모형을 개발하였다. 웨이브렛 변환을 이용한 시계열 자료 분석을 통해서 통행시간에 내재되어 있는 다양한 패턴의 특징을 추출함으로써 오전/오후의 첨두현상, 신호교차로의 현시주기 등 주기적으로 발생되는 요인들에 의해서 통행시간 시계열 자료의 패턴에 나타나는 규칙성을 분석해 내었다. 분석된 패턴정보에 대한 규명은 카오스 이론을 근간으로한 시간지연좌표를 이용하여 시계열 자료의 규칙성을 시각적으로 판별하여 예측모형 구축에 활용하도록 하였다. 또, RBF신경망을 이용하여 예측범위의 공간적/시간적 확대에 따른 모형 구축에 소요되는 시간을 최소화하도록 하였으며, 시내버스 노선의 정류장간 운행시간 예측을 통해서 기존 연구에서 제기되었던 현실세계의 단순화, 다단계 예측시 정확성 등의 문제를 해결하였다. 예측실험결과 웨이브렛 변환을 데이터의 전처리 과정에 삽입하여 링크 통행시간의 패턴정보 예측에 활용할 경우, 기존의 예측모형에 비해서 훨씬 정확한 예측이 가능한 것으로 나타났으며, RBF 신경망은 짧은 학습시간에도 불구하고 역전파 신경망보다 우수한 예측력을 갖고 있는 것으로 밝혀졌다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.18 no.1
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• pp.79-87
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• 2011

A spatial time series model was used for analyzing the method of spatial time series (not the ARIMA model that is popular for analyzing spatial time series) by using chicken pox data which is a highly contagious disease and grid data due to ARIMA not reflecting the spatial processes. Time series model contains a weighting matrix, because that spatial time series model influences the time variation as well as the spatial location. The weighting matrix reflects that the more geographically contiguous region has the higher spatial dependence. It is hypothesized that the weighting matrix gives neighboring areas the same influence in the study of the spatial time series model. Therefore, we try to present the conclusion with a weighting matrix in a way that gives the same weight to existing neighboring areas in the study of the suitability of the STARMA model, spatial time series model and STBL model, in the comparative study of the predictive power for statistical inference, and the results. Furthermore, through the Kalman-Filter method we try to show the superiority of the Kalman-Filter method through a parameter assumption and the processes of prediction.

• Proceedings of the KGS Conference
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• 2006.06a
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• pp.136-137
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• 2006

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2003.04a
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• pp.163-169
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• 2003

• Journal of Digital Contents Society
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• v.19 no.9
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• pp.1727-1737
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• 2018

In this paper, we propose a system to detect spatial structures in land cover maps and to detect time-series spatial structure changes. At first, the proposed system detects patches in a certain area at different times and calculates their measures to analyse spatial structure patterns of the area. Then the system conducts patch mapping among the detected time-series patches and decides 6 types of patch changes such as keeping, creating, disappearing, splitting, merging, and changing in a mixed way. Also, the system stores the patch-based spatial structure patterns of time-series land cover maps in binary form to extract changes. This demonstrated that the proposed change detection system can be used as a basis for planning the reconstruction of the urban spatial structure by measuring the degree of urban sprawl.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.50 no.6
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• pp.359-371
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• 2017

This study generated flood time series of ungauged catchments in the Andongdam catchment using a distributed rainfall-runoff model and data generation method, and extracted the peak flows of 50 catchments to investigate the effect of rainfall spatial variability on peak flow simulation. The model performance statistics for three gauged catchments were reasonable for all events. The flood time series of the 50 catchments were generated using distributed and mean rainfall time series as input. The distribution of the peak flow using the mean rainfall was similar or slightly different to that using the distributed rainfall when the distribution of the distributed rainfall was nearly uniform. However, the distribution of the peak flow using the mean rainfall was reduced significantly compared to that using the distributed rainfall when actual storms moved to the top or bottom of the study catchment, or the rainfall was randomly distributed. These cases were 35% of total number events. Therefore, the spatial variability of rainfall should be considered for flood simulation. In addition, the power law relationship estimated using the peak flow of gauged catchments cannot be used for estimating the peak flow of ungauged independent catchments due to latter's significant variation of the peak flow magnitude.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.34 no.5
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• pp.473-491
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• 1999

세균성 이질은 국내 제1종 법정 전염병으로 분류되어 관리되고 있는 질환으로서 1998년 이후 그 발병 사례가 급속히 증가하고 있다. 본 연구는 1999년 3월 부산시 사상구에서 집단 발병한 세균성 이질을 대상으로 하여, 각 환자들의 발병 시점과 장소의 분포패턴에 대한 지리학적 고찰을 목적으로 한다. 환자분포의 특징적 공간패턴과 그들의 시계열적 확산 양상 등을 탐색하기 위한 방법론은 보건지리학과 지도학 및 공간통계학에 기반을 둔 공간분석기법을 중심으로 설정하였다. 분석자료는 해당 지역의 수치지형도, 지적도, 인구 센서스 자료를 포함한 GIS 데이터베이스로 구축되었다. 인구분포를 감안한 밀도구분도를 바탕으로 개별환자의 위치자료와 동 단위로 집계된 자료를 자료의 형태에 따라 분석기법을 달리하였으며, 환자 발생 밀도, 상대적 위험지수 등을 지도화하여 역학자료의 시각적 통계적 분석을 수행하였다. 환자분포의 공간적 중심위치와 분산의 변화 등 기술적 통계분석과 함께 제1차 공간속성을 커널추정법으로 찾아보았다. 이와 더불어 ‘공간적 의존성’과 관련된 제2차 공간속성은 K-함수와 시뮬레이션을 통해 분석하여 군집성 등이 통계적으로 확인되었다. 본 연구를 통해 역학조사시 GIS의 활용사례가 제시되었으며, 모집단 인구를 고려한 확률지도 작성 기법과 다양한 데이터 가시화 방법, 그리고 시계열별 발생 환자들의 지리적 변이를 분석 하는데 따르는 문제들이 논의되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.593-597
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• 2008

유역에서의 강우사상에 따른 일련의 수문학적 과정의 규명과 수자원의 효율적 관리를 위한 토양함수량을 산정하는데 토양수분의 시공간적 분포특성을 파악하는 것은 매우 중요하다. 연구유역은 경기도 파주시 적성면 설마리의 설마천 유역 내에 위치한 소유역이다. 대상유역의 정밀측량을 하여 수치고도모형(DEM)을 획득 하였다. 이 수치고도모형에 사용하여 수치지형분석을 통해 총 21지점을 선정하였다. 토양수분의 연직방향 변화를 알아보기 위해 각 지점의 10, 30, 60cm 깊이에 센서를 설치하여 토양수분을 측정하는 TDR (Time Domain Reflectometry)방식인 MiniTRASE를 이용하여 총 50채널을 통해 매 2시간 간격으로 토양수분의 변동을 관측하였다. 토양수분의 시공간적 분포특성을 분석하기 위해 획득된 자료를 바탕으로 시계열의 공간 분석 및 통계분석을 수행하였다. 토양수분 시계열에 대한 공간분석은 토양수분의 사면에서의 공간적인 분포가 사면의 지형적인 형상에 의해서 영향을 받는다는 것을 보여주고 있다. 그리고 통계분석을 통해 평균치의 표준편차가 대상 기간 동안 일정한 것으로 나타났고, 이는 대상사면에서의 토양수분 분포 특성이 기후나 식생의 변동성에 영향을 받지 않고, 지형이나 토질 같은 정적인 인자에 주로 영향을 받는다는 가설을 뒷받침한다. 이 결과는 토양수분의 시공간적 분포양상의 파악과 국내 사면에서의 수문기작들을 규명하는데 기여를 할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2004.03a
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• pp.279-285
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• 2004

도시라는 광역지역의 확장을 분석하는데 위성자료는 매우 유용한 정보를 제공한다. 특히 한국항공우주연구원에서 운용중인 다목적 실용위성(KOMPSAT) 1호 영상자료는 해상도가 높아 도시지역의 분석에 유용한 정보를 제공하고 있으며, 과거의 항공사진 등을 복합적으로 활용한다면 도시의 확장 과정에 대한 시계열 분석이 가능하다. 도시의 확장 과정을 분석하여 그 정보를 추출하는 것은 새로운 도시계획을 위한 필수적인 기본 자료를 구축하는 중요한 역할을 할 수 있으며, 특히 2003년 개정 시행중인 국토의 계획 및 이용에 관한 법률은 도시기본계획 수립에 있어 도시의 성장 경향 등에 관한 기초조사를 의무화한 토지적성평가 제도를 도입하고 있다. 본 연구에서는 다목적 실용위성 1호 EOC 영상과 기타 원격탐사 자료를 복합적으로 활용하여 대전광역시 도시화 지역의 확장 추이를 분석하고 그 경향과 특성을 도출해 도시계획 수립에 원격탐사 자료를 활용할 수 있는 가능성을 제시해 보고자 한다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.39 no.5_4
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• pp.1085-1095
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• 2023

Time-series data generated from satellite data are crucial resources for change detection and monitoring across various fields. Existing research in time-series data generation primarily relies on single-image analysis to maintain data uniformity, with ongoing efforts to enhance spatial and temporal resolutions by utilizing diverse image sources. Despite the emphasized significance of time-series data, there is a notable absence of automated data collection and preprocessing for research purposes. In this paper, to address this limitation, we propose a system that automates the collection of satellite information in user-specified areas to generate time-series data. This research aims to collect data from various satellite sources in a specific region and convert them into time-series data, developing an automatic satellite image collection system for this purpose. By utilizing this system, users can collect and extract data for their specific regions of interest, making the data immediately usable. Experimental results have shown the feasibility of automatically acquiring freely available Landsat and Sentinel images from the web and incorporating manually inputted high-resolution satellite images. Comparisons between automatically collected and edited images based on high-resolution satellite data demonstrated minimal discrepancies, with no significant errors in the generated output.