• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.532-534
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• 1998

본 논문에서는 칼라공간상의 거리와 이웃정보를 이용한 클러스터링을 통한 칼라영상 분할 방법을 제안한다. 영상의 픽셀들을 이웃관계를 유지하여 칼라공간으로 매핑한다. 칼라공간상에서 이웃하는 픽셀들을 클러스터링하여 영상의 세그먼트들을 찾는다. 클러스터링 방법으로서 인력을 모방하는 클러스터링(gravitational clustering)을 사용하였다. 이 방법으로 클러스터의 중심값과 클러스터 수를 미리 정해주지 않아도 자동적으로 결정할 수 있는 장점이 있다. gravitational 클러스터링에서 찾은 클러스터 수를 가지고 다른 클러스터링 방법에 입력으로 주어 결과를 비교해 본다. 본 논문에서는 이웃관계를 따라 클러스터링하는 것이 정확한 경계선을 찾는데 효과적임을 보여준다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.28 no.3
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• pp.505-513
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• 2017

Recently, numerous small area estimation studies have been conducted to obtain more detailed and accurate estimation results. Most of these studies have employed spatial regression models, which require a clear definition of spatial neighborhoods. In this study, we introduce the Delaunay triangulation as a method to define spatial neighborhood, and compare this method with the k-nearest neighbor method. A simulation was conducted to determine which of the two methods is more efficient in defining spatial neighborhood, and we demonstrate the performance of the proposed method using a land price data.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.21 no.3
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• pp.387-397
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• 2008

Recently many researches on data analysis using spatial statistics have been studied in various field and the studies on small area estimations using spatial statistics are in actively progress. In analysis of lattice data, defining the neighborhood information system is the most crucial procedure because it also determines the result of the analysis. However the used neighborhood informal ion system is generally defined by sharing the common border lines of small areas. In this paper the other neighborhood information systems are introduced and those systems are compared with Moran's I statistic and for the comparisons, Economic Active Population Survey (2001) is used.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.13 no.5
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• pp.763-770
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• 2010

This paper proposes an algorithm to enhance the performance of the spatial partitioning method for a flocking behavior. One of the characteristics in a flocking behavior is that two agents may share many common neighbors if they are spatially close to each other. This paper improves the spatial partitioning method by applying this characteristic. While the conventional spatial partitioning method computes the k-nearest neighbors of an agent one by one, the proposed method computes simultaneously the k-nearest neighbors of agents if they are spatially close to each other. The proposed algorithm was implemented and its performance was experimentally compared with the original spatial partitioning method. The results of the comparison showed that the proposed algorithm outperformed the original method by about 33% in average.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04d
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• pp.7-9
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• 2003

애드혹 네트워크 상의 노드들이 서로의 분산된 데이터를 주고 받는 어플리케이션은 멀티 홉 무선 통신의 오버헤드로 인하여 효율성이 떨어진다. 이것을 극복하기 위해서 본 논문은 이웃 캐싱기법을 제안하고, 이 방법이 노드들의 독립적인 캐싱 방법보다 효율적이라는 것을 보이고 있다. 이웃 캐싱은 쉬고 있는 이웃 노드의 저장 공간을 잠시 빌려 봄으로써 캐싱 공간을 확대하고 먼 거리에서 데이터를 가져오는 멀티 홉 무선 통신의 단점을 극복하는 방법이다. 이와 항껜 본 논문에서는 이웃 캐싱을 할 때 노드들 중에서 최적의 이웃 노드를 선별해 내는 우선순위에 근거한 예측기법을 제안하였다. 우선순위에 근거한 예측 기법을 통해 데이터가 가장 오랫동안 보관될 가능성이 높은 이웃 노드를 선별해내고 우선순위가 낮은 데이터를 이웃 캐싱 하지 않을 수 있어서 이웃 캐싱의 효율성을 높일 수 있다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.17 no.2
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• pp.193-204
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• 2010

Recently, researchers of the various fields where the spatial analysis is needed have more interested in spatial statistics. In case of data with spatial correlation, methodologies accounting for the correlation are required and there have been developments in methods for spatial data analysis. Lattice data among spatial data is analyzed with following three procedures: (1) definition of the spatial neighborhood, (2) definition of spatial weight, and (3) the analysis using spatial models. The present paper shows a spatial statistical analysis method superior to a general statistical method in aspect estimation by using the trimmed mean squared error statistic, when we analysis the spatial lattice data that outliers are included. To show validation and usefulness of contents in this paper, we perform a small simulation study and show an empirical example with a criminal data in BusanJin-Gu, Korea.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.39 no.3
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• pp.457-472
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• 2004

The purpose of this study is to analyze spatial patterns of traffic accidents and to investigate spatial relations among neighboring spatial objects by applying GIS and spatial data mining methods. This study investigated traffic accident data in Kangnam-gu, Seoul, as a case study. As a result, four clusters were emerged based on individual attributes of traffic accidents. Each cluster showed distinctive properties. In spatial associations between individual attributes of traffic accidents and neighboring spatial objects, there were many rules according to concept hierarchy and definition of spatial relations. Although all rules were not be interesting and significant, they could be a clue to investigate more.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.27 no.10
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• pp.1038-1045
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• 2000

본 논문에서는 칼라공간상의 거리와 이웃정보를 이용한 클러스터링을 통한 칼라영상 분할 방법을 제안한다. 칼라영상의 한 픽셀은 칼라정보(R.G.B)와 위치정보(x.y)를 가진다. 대개의 칼라공간에서의 클러스터링방법은 픽셀을 (R,G,B)공간으로 변환후 (R,G,B)공간상의 분포만을 이용하지만 여기서는(R,G,B)와 (x.y)모두를 사용하여 클러스터링함으로 영상의 세그먼트들을 찾는다. 클러스터링 방법으로서 인력을 모방하는 중력 클러스터링(gravitational clustering)을 사용하였다. 이 방법은 클러스터의 중심값과 클러스터 수를 미리 정해주지 않아도 자동적으로 결정할 수 있는 장점이 있다. 중력 클러스터링에서 찾은 클러스터 수를 가지고 다른 클러스터링 방법(K-means)에 입력으로 주어 결과를 비교해 본다. 본 논문에서는 이웃관계를 따라 클러스터링하는 것이 정확한 경계선을 찾는데 효과적임을 보여준다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11b
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• pp.789-792
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• 2003

타부 탐색은 타부 전략 기법과 최급 강하 알고리즘이 결합된 알고리즘이다. 이는 한번 방문한 해는 다시 방문하지 않음으로써 지역 최적해에 수렴하지 않고 새로운 방향으로 움직이게 하여 공간 탐색 능력 효율을 높인다. 그러나 기존의 타부 탐색에서 이웃 해를 생성하는 방법에 따라 성능이 많이 좌우된다. 좋지 않은 이웃 해를 생성하는 탐색에서는 얻고자 하는 최적해에 수렴하는 시간이 많이 걸린다. 따라서 이웃 해를 생성할 때 해밍 거리를 고려하여 균형 있는 이웃 해론 생성하고, 해 공간은 탐색함으로써 우수한 최적해를 얻게 됨을 본 논문에서는 보여주고 있다. 이는 다양성도 보장되므로 최적해에 수렴해 가는 속도 또한 빠른 것을 보여주고 있다.

• Information and Communications Magazine
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• v.25 no.7
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• pp.16-23
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• 2008

텔레매틱스에서 위치 정보 서비스를 효과적으로 제공하기 위해 이동 객체와 더불어 시설물과 같은 정적 객체에 대한 위치 정보를 효과적으로 관리하는 데이터베이스 기술들이 요구된다 본 논문에서는 도로 네트워크 데이터베이스를 위한 인덱싱 및 질의 처리 기술 현황에 대하여 고찰한다. 텔레매틱스에서는 영역 질의, k-최근접 이웃 질의, 연속 k-최근접 이웃 질의, 공간 조인 질의 등이 발생하며, 이 중 k-최근접 이웃 질의가 빈발하게 발생한다. k-최근접 이웃 질의를 처리하기 위한 효과적인 방안으로 IER, INE, $VN^3$, 근사 인덱싱 기법 등이 있다. 본 논문에서는 각 기법의 개념, 알고리즘, 장단점에 대하여 고찰한다.