• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02b
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• pp.685-692
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• 2007

본 연구에서는 로저스의 개혁확산이론(Rogers, 2003)과 데이비스의 기술수용모형(Davis, 1989)을 바탕으로 실감공간기술에 대한 잠재적 사용자의 태도를 분석하였다. 개혁확산이론과 기술수용모형을 바탕으로 한 선행 연구들을 통해 새로운 미디어의 채택에 영향을 미치는 다양한 요인들을 고찰할 수 있었다. 개혁확신이론을 통해서는 개인의 심리적 수준은 물론 인구통계학적 수준, 사회적 수준 등 다양한 요인과 그 하부 요인이 도출되었으며, 기술수용모형을 통해서는 개혁확산이론을 통해 도출된 다양한 변인들이 실감공간기술에 적용될 수 있다는 가설을 설계할 수 있었다. 개혁확산 이론과 기술수용모형을 통해 이미 설명된 기존의 뉴미디어들과 달리 실감공간기술이 개발 진행 중이라는 점과 그 다양한 발전 가능성이라는 특징을 고려했을 때, 실감공간기술의 확산을 어떻게 예측하고 설명할 수 있는지 고찰하는 것 또한 본 연구의 목적이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 실감공간기술에 대한 잠재적 사용자들의 사용의도에 영향을 미치는 요인의 영향력을 살펴봄으로써 실감공간기술의 다양한 활용 방안에 대하여 모색하였다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2001.11a
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• pp.237-250
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• 2001

본 연구에서는 Clearinghouse 중심의 공간 유통정보체계에 대하여 공간 데이터웨어하우스를 적용시키는 방안에 대하여 살펴본다. 이를 위해 먼저 유통체계에 따라서 설치 가능한 데이터웨어하우스의 유형 및 특성을 검토하여 3가지 형태로 분류하였다. 또한 조직의 특성 등에 따라 수평적 체계 및 수직적 체계에서의 데이터웨어하우스 구축 및 확산전략을 제시하고, 이런 요소들이 전체적인 구성을 이룰 경우 총괄적인 모습으로 나타나는 국가 공간데이터 웨어하우스에 대하여 살펴보았다.

• Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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• v.14 no.3
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• pp.377-393
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• 2011

This study aims to indicate the spatial characteristics of the changes in the Korean farm land. In particular, we analyze the spatial diffusion patterns of organic farms increasing rapidly with the growth in the agricultural product markets as well as the demand for safe food and sustainable growth. For the purpose, we examine the changes in the distribution patterns of organic farms between year 2000 and 2005. We analyze the agglomeration pattern by Location Quotient (LQ) and Local indicator of spatial association (LISA). Organic farms have been spread out from the outscuirts of Seoul, the capital city, to the traditional agriculture spetilized area in the southern parts of the nation. In order to analyze the relationships between organic farm distribution and the geographical variables affecting the organic farming, we develop multivariate regression models. Our findings indicate that organic farming is related with the number of agriculture-based business and information technique adaptation as well as the level of education and farmers age.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.49 no.1
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• pp.57-76
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• 2014

Conventional treatments of war diffusion focus extensively on dyadic relationships, whose impact is thought to be immutable over the course of the conf lict. This study indicates that such conceptions are at best incomplete, and more likely misleading to explain the spatial diffusion of wars. Using social network analysis, we examine war joining behavior during World War I. By employing social network analysis, we attempted to overcome the dichotomous understanding of geography as space and network in the discipline of conflict studies. Empirically, networked structural elements of state relationships (e.g., rivalry, alliances) have explanatory and predictive value that must be included alongside dyadic considerations in analyzing war joining behavior. In addition, our analysis demonstrates that the diffusion of conflict involves different driving forces over time.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 1997.04a
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• pp.115-119
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• 1997

본 논문은 해상에서 발생될 수 있는 기름 유출 사고시 효과적 방제의 지원을 위한 오염원 확산 예측 시스템의 개발을 주목적으로 한다. 이를 위하여, 격자형 공간 DEVS 모델 링 방법론을 이용한 SOS(Save Our Sea) 시스템을 개발하였다. 기존의 해양오염 예측 시스 템들이 대부분 해석적 기법에 의존하는데 비해 제안된 시스템은 격자형 공간 모델링을 이용 한 시뮬레이션 기법으로서 전체 해양을 Cell 단위의 공간으로 분할하고, Cellrks의 결합관계 는 Name-Directed Coupling을 적용함으로서 시스템 설계상의 효율성과 유연성을 제공한 다. 제안된 시스템은 기름유출사고의 발생시 오염원 확산에 영향을 주는 각종 벡터 변수값 들에 따른 해양 오염 물질의 확산 분포를 예측함과 동시에 확산에 영향을 주는 많은 벡터 값들이 모니터링 정보를 함께 제공함으로서 해양 오염 방제 및 환경 보존에 효과적으로 적 용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1322-1326
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• 2010

확산-유추 지형학적 순간단위도는 통계물리적인 모형으로 이론적 물리적으로 뛰어난 모형임에도 불구하고 유역의 동적 매개변수인 특성유속과 확산계수의 산정이 어려워 실제적인 사용이 제한되어 왔다. 이러한 난제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 금강수계의 보청천 산성유역을 대상으로 전역최적화 기법인 SCE-UA를 이용하여 확산-유추 지형학적 순간단위도 모형의 동적 매개변수 산정하였으며, 모형의 재현성을 3개의 수문사상을 이용하여 검토하였다. 매개변수의 최적화 결과 차수 단계별 특성유속 및 확산계수의 증감은 변동을 보이지만, 전체적인 경향성은 특성유속의 경우 하천차수가 커질수록, 즉 하류방향에 대해 증가 경향을 나타내며, 반대로 확산계수는 감소되는 경향을 나타냈다. 본 연구에서 적용한 최적화 방법에 향후 지체시간, 분산 및 왜곡도 등의 통계적인 제약조건과 동적 매개변수의 공간적 변화 등의 물리적인 의미를 갖는 제약조건 등이 결합된다면 좀 더 발전된 모형으로 개선될 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of Distribution Research
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• v.15 no.4
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• pp.61-85
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• 2010

Introduction: Diffusion is process by which an innovation is communicated through certain channel overtime among the members of a social system(Rogers 1983). Bass(1969) suggested the Bass model describing diffusion process. The Bass model assumes potential adopters of innovation are influenced by mass-media and word-of-mouth from communication with previous adopters. Various expansions of the Bass model have been conducted. Some of them proposed a third factor affecting diffusion. Others proposed multinational diffusion model and it stressed interactive effect on diffusion among several countries. We add a spatial factor in the Bass model as a third communication factor. Because of situation where we can not control the interaction between markets, we need to consider that diffusion within certain market can be influenced by diffusion in contiguous market. The process that certain type of retail extends is a result that particular market can be described by the retail life cycle. Diffusion of retail has pattern following three phases of spatial diffusion: adoption of innovation happens in near the diffusion center first, spreads to the vicinity of the diffusing center and then adoption of innovation is completed in peripheral areas in saturation stage. So we expect spatial effect to be important to describe diffusion of domestic discount store. We define a spatial diffusion model using multinational diffusion model and apply it to the diffusion of discount store. Modeling: In this paper, we define a spatial diffusion model and apply it to the diffusion of discount store. To define a spatial diffusion model, we expand learning model(Kumar and Krishnan 2002) and separate diffusion process in diffusion center(market A) from diffusion process in the vicinity of the diffusing center(market B). The proposed spatial diffusion model is shown in equation (1a) and (1b). Equation (1a) is the diffusion process in diffusion center and equation (1b) is one in the vicinity of the diffusing center. $$\array{{S_{i,t}=(p_i+q_i{\frac{Y_{i,t-1}}{m_i}})(m_i-Y_{i,t-1})\;i{\in}\{1,{\cdots},I\}\;(1a)}\\{S_{j,t}=(p_j+q_j{\frac{Y_{j,t-1}}{m_i}}+{\sum\limits_{i=1}^I}{\gamma}_{ij}{\frac{Y_{i,t-1}}{m_i}})(m_j-Y_{j,t-1})\;i{\in}\{1,{\cdots},I\},\;j{\in}\{I+1,{\cdots},I+J\}\;(1b)}}$$ We rise two research questions. (1) The proposed spatial diffusion model is more effective than the Bass model to describe the diffusion of discount stores. (2) The more similar retail environment of diffusing center with that of the vicinity of the contiguous market is, the larger spatial effect of diffusing center on diffusion of the vicinity of the contiguous market is. To examine above two questions, we adopt the Bass model to estimate diffusion of discount store first. Next spatial diffusion model where spatial factor is added to the Bass model is used to estimate it. Finally by comparing Bass model with spatial diffusion model, we try to find out which model describes diffusion of discount store better. In addition, we investigate the relationship between similarity of retail environment(conceptual distance) and spatial factor impact with correlation analysis. Result and Implication: We suggest spatial diffusion model to describe diffusion of discount stores. To examine the proposed spatial diffusion model, 347 domestic discount stores are used and we divide nation into 5 districts, Seoul-Gyeongin(SG), Busan-Gyeongnam(BG), Daegu-Gyeongbuk(DG), Gwan- gju-Jeonla(GJ), Daejeon-Chungcheong(DC), and the result is shown