수자원 분야의 기후변화 연구에서 유출분석을 위한 장기유출모형의 입력자료로 일단위의 기상자료가 요구된다. 이러한 일자료의 생성을 위해 통계학적 다운스케일링 기법 중 추계학적 기상모의모형이 가장 널리 적용되고 있다. 또한, 유역단위의 합리적 유출분석을 위해서는 기상모의모형을 이용한 일자료 발생시 기상관측지점 간의 공간상관성 확보가 선행되어야 한다. 이러한 문제점을 극복하기 위한 다지점 추계학적 기상모형의 개발 및 적용에 앞서 기존모형의 강우 발생과 크기와 관련된 주요요소들의 공간적인 특성을 분석하고자 하였다. 따라서, 본 연구에서는 국내 기상청 지점의 관측자료를 중심으로 모형의 강우발생과 관련된 강우/무강우 발생확률, 강우크기와 관련된 월강우량의 평균값, 월평균 강우량의 표준편차, 왜곡도를 산정하였다. 이를 중심으로 전국에 걸친 공간특성 분석을 통하여 다지점 추계학적 기상모의모형의 개발 및 적용시 고려해야 될 사항을 도출하고자 하였다.
이 논문의 주된 목적은 국지적 공간 분리성 측도를 이용한 탐색적 공간데이터 분석을 통해 거주지 분화 연구에서 공간통계학적 접근이 가지는 의의를 논증하는 것이다. 탐색적 공간데이터 분석은 공간 데이터를 다양한 과학적 지도학적 시각화 방식을 통해 탐색함으로써 패턴을 발견해 내고, 의미 있는 가설을 수립하며, 더 나아가 공간 데이터에 대한 통계학적 모델을 평가하는 것을 주목적으로 한다. 이 연구는 국지 통계량에 기반한 탐색적 공간데이터 분석이 구체적인 연구 수행에서 실질적인 도움을 줄 수 있다는 믿음에 기반을 두고 진행된 것이다. 중요한 결과는 다음과 같다. 첫째, 이미 개발된 전역적 공간 분리성 측도로부터 국지적 공간 분리성 측도를 도출하였다. 둘째, 두 가지 유의성 검정을 위한 가정, 즉 총체적 랜덤화 가정과 조건적 랜덤화 가정에 기반한 가설검정 방법을 제시하였다 셋째, 측도와 유의성 검정을 바탕으로 한 탐색적 공간데이터 분석 기법으로 '공간 분리성 산포도 지도'와 '공간 분리성 이례치 지도'를 제시하였다. 부가적으로 각 인구 집단 별 집중도에 대한 표준화 지표도 제시되었다. 넷째, 개발된 기법을 우리나라 7대 도시의 고학력 집단과 저학력 집단간 거주지 분화에 적용한 결과, 특히, 이변량 공간적 클러스터와 공간적 특이점을 확인하는 데 유용성이 있는 것으로 드러났다.
공간통계 분석중 하나인 핫스팟 분석은 "인접해 있는 것은 멀리 있는 것 보다 더 연관성이 있다"는 법칙에 따라 공간속성이나 사건의 공간 패턴을 쉽게 파악할 수 있는 기법 중 하나 이지만, 공간의 인접성이 고려되어야 하므로 분산 처리하기 용이하지 않다. 본 논문에서는 핫스팟 분석의 분산처리 방안을 기술하고 성능을 하둡 및 인메모리 기반인 Spark으로 평가한 결과 단일 시스템 대비 하둡기반 처리는 625.89%, Spark기반 처리는 870.14%의 성능향상을 확인하였으며, 하둡 기반과 Spark기반의 비교에서는 대용량 데이터 셋을 처리 할수록 Spark기반의 성능향상율이 높아짐을 확인하였다.
수자원공학에서 일강수량 모의기법은 다양한 목적으로 활용되고 있지만, 일반적으로 홍수와 가뭄의 영향을 고려할 수 있는 수공구조물의 위험도 및 신뢰성 평가 및 수자원 계획을 수립하기 위한 입력 자료생성을 목적으로 활용된다. 유역 단위의 분석시 단일 지점에 대한 강수 모의 기법을 적용할 경우 각각의 지점에서 관측된 강수 자료의 시계열 및 통계치 특성이 효과적으로 재현되지만 공간적으로 발생하는 즉, 지점 간의 종속관계를 재현하지 못하는 문제가 발생한다. 이러한 이유로 공간적인 전이 특성이 있는 가뭄 분석 및 유역내 유출량의 공간적 변동 특성 분석에 단일지점별 모의 결과를 이용할 경우 관측 자료와 상반된 공간적 변동성으로 인하여 잘못된 가뭄 및 유출 분석 결과가 도출되는 문제점이 있다. 따라서, 실제적으로 발생하는 강수 특성을 반영한 유역 단위의 홍수 및 가뭄 등의 수문 분석을 위해서는 지점간의 종속성을 반영할 수 있는 다지점 강수 모의 모형의 적용이 필수적이다. 본 연구에서는 다지점 모의에 있어서, Wilks 모형의 지점별 시변동 특성과 공간상관성 재현 능력, HMM 모형이 갖는 강수 사상별로 분포된 양적 분포 패턴 재현 능력을 복합적으로 나타낼 수 있는 새로운 다지점 일강수량 모의 모형인 기계학습 기반 범주화 기법을 이용한 다지점 일강수량 모의 모형(ML-MRS)을 개발하였다. 또한, 지점별 강수량에 적용되는 확률분포모형은 Gamma 분포로 구성된 혼합모형을 적용하여 단일 확률 분포 모형의 자료 적합 문제를 개선하였다. 모의를 통한 일강수량 시계열 자료는 일 강수자료의 통계량을 효과적으로 모의하였으며, 다지점 모형의 모의 결과를 적용한 가뭄 모의 결과 관측 자료에서 나타나는 공간적 패턴이 재현되었다. 본 모형은 시 공간적 사상을 효과적으로 재현함으로서 지역의 변동특성을 반영한 가뭄, 홍수, 기상 현상 분석 등 활용도가 매우 높을 것으로 판단된다.
고차원 자료에서 이상치를 탐지하기 위해서는 변수를 선별해야 할 필요성이 있다. 이상치 탐지에 적합한 정보가 종종 일부 변수에만 포함되어 있기 때문이다. 많은 수의 부적합한 변수가 자료에 포함될 경우 모든 관측치의 거리가 비슷해지는 집중효과가 발생하고 이로 인해 모든 관측치의 이상정도가 비슷해지는 문제가 발생하게 된다. 부분공간 이상치 탐지기법은 전체 변수 중 이상치 탐지에 적합한 변수들의 집합을 선별하여 관측치의 이상정도를 측정함으로써 이러한 문제를 극복한다. 본 논문은 대표적인 부분공간 이상치 탐지기법을 부분공간 선정 방식에 따라 세가지 유형으로 분류하고 각 유형에 속한 방법론을 부분공간 선정 기준과 이상 정도 측정 방식에 따라 요약한다. 더하여, 부분공간 이상치 탐지기법들을 적용할 수 있는 컴퓨팅 프로그램을 소개하고 집중효과에 대한 간단한 가상 실험과 자료 분석 결과를 제시한다.
우리 나라 국가지정통계자료는 대부분 행정구역을 기초단위로 하는 지리/지역정보로서 계량적 지역분석기법을 통해서 그 가치가 더해진다. 본 연구는 지역분석을 위한 통계정보 및 통계지도 서비스 시스템의 한 선도적 모델을 제시하는데 그 목적을 둔다. 본 연구에서는 서울시를 사례로 하여 인구주택 총조사 및 사업체기초통계 원시자료 등을 재 집계하여 지역통계 데이터베이스를 구축하였다. 통계GIS의 핵심 지역분석모듈은 사회경제 자료분석에서 활용의 빈도가 높은 지역구조 및 격차 분석, 공간 분산분석, 상관분석, 회귀 및 잔차분석, 공간적 자기상관분석 등으로 구성되었다. 시스템 설계는 지역통계 데이터베이스와 지역분석기법 모듈, 그리고 통계지고를 웹 환경에서 통합하기 위해 어플리케이션 서버를 포함한 다양한 정보기반기술을 채택하여 이루어졌다. 지역분석을 위한 입출력 과정에서 대화형 통계지도가 사용된다. 본 연구를 통해 제안된 통계 GIS의 특징은 미리 저장된 데이터와 분석기능이 사용자와의 양방향 웹 인터페이스를 통해 제한 없이 확장될 수 있다는 점이다. 사용자의 요구에 따라 분석변수의 자유로운 변형과 합성이 연산자 구문해석기를 통해 가능하고, 이를 바탕으로 새로운 지역분석 알고리즘의 구현이 실시간으로 가능하다. 또한 데이터 측면에서는 사용자가 업로드한 자료를 잠정적으로 시스템에 통합하여 확장된 가상 데이터베이스를 만들고 이에 대해 여러 분석을 수행할 수 있다. 웹 기반 통계GIS 모델의 초기평가를 통해 각종 지역통해자료로부터 주문형 통계지도의 작성과 유통이 동시에 가능함이 확인되었다.
최근 의료 영상 분석(Medical Image Analysis)이나 영상 검색(Image Retrieval)을 위한 전처리(Preprocessing) 단계로 영상 분석(Image Analysis)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 영상 검색에서 색상 성분(Color Component)의 활용 방법을 제안하고자 한다. 이미지를 검색하기 위해 색상 성분을 기반으로 하고, 색상(Color)을 분석하기 위한 기법으로 CLCM(Color Level Co-occurrence Matrix)과 통계적 기법을 이용하고 있다. CLCM은 기하학적 회전 변환(Geometric Rotate Transform)을 통해서 색상 성분을 3차원 공간상에 투영(Projection)하여 공간 관계(Spatial Relationship)로부터 나타나는 분포를 해석하는 방법으로, 본 논문에서 제안하는 주제이다. CLCM은 색상 모델에서 만들어지는 2차원 히스토그램을 지칭하며 색상 모델의 기하학적인 회전 변환을 통해서 생성된다. 그리고 이를 분석하기 위한 방법으로 통계 기법을 활용하고 있다. CLCM과 유사하게 2차원 분포도를 사용하는 GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix)[1]과 불변 모멘트(Invariant Moment)[2,3] 같은 알고리즘은 2차원적인 데이터를 해석하기 위하여 기본적인 통계 기법을 활용하고 있다. 하지만 GLCM과 불변 모멘트가 각각의 도메인에 최적화되어 있다 하더라도 공간 좌표상에 존재하는 불규칙적인 데이터를 완전히 해석할 수는 없다. 즉 GLCM과 불변 모멘트는 기초 통계 기법만을 사용하고 있기 때문에 추출된 특징들의 신뢰성이 낮다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하여 공간 관계를 해석함과 동시에 데이터의 가중치를 해석하기 위해 전형적인 다변량 통계에서 사용하는 주성분 분석(Principal Component Analysis)[4,5]을 이용하고 있다. 그리고 데이터의 정확도를 높이기 위해서 3차원 공간상에 색상 성분을 투영하여 이를 회전시키면서 데이터의 특성을 다각도에서 추출하는 방법을 제시한다.
최근 국내‧외적으로 많은 지진이 발생하고 있는 상황에서, 우리나라의 건물은 내진설계 및 지진피해에 매우 취약한 상황이다. 따라서 현 연구의 목적은 건물에 대한 지진취약도 등급화 및 위험건물 밀도분석을 수행하는 효과적인 방법을 발굴하고 이를 모델화하여, 시범지역(서울시)자료를 활용해 검증해 보는데 있다. 이를 위해 활용된 두 가지 모델링 기법 중, 통계 분석 기법의 예측정확도는 87%였고, 머신러닝 기법은 Random Forest모델의 예측정확도가 가장 높았으며, 해당 모델의 Test Set 정확도는 97.1%로 도출되었다. 분석결과, 구별 등급화 결과는 광진구와 송파구가 상대적으로 위험하다고 예측되었으며, 위험건물 밀도분석은 서초구, 관악구, 강서구가 상대적으로 위험하다고 예측되었다. 최종적으로, 통계분석 기법을 활용한 분석결과가 머신러닝 기법을 활용한 분석결과보다 위험하게 도출되었으나, 우리나라에서는 지진 강도 6.5(MMI)가 내진설계의 기준인데, 서울시 건물의 약 18.9%가 내진설계 되어있는 것으로 확인된 것을 고려하면, 머신러닝 기법의 결과가 더 정확할 것으로 예측되었다. 현 연구는 인구 및 인프라와 경찰서, 소방서 등을 고려 않은 오직 건물만을 고려한 한계점이 있으며, 해당 한계를 포함해 수행하면 더욱 포괄적인 연구가 될 것이다.
본 논문은 공간 통계 분석에 기반한 해양오염에 대한 영향 평가를 위해 지리적 환경에 있는 오염원에 대한 지리객체와 지리필드를 규정하고, 해양 환경 영향 평가 시스템을 구현하고자 한다. 해양 영향 평가에 따른 어장의 등급 산출을 위하여 반베리오그램을 통해 공간적 상관관계의 정도를 분석하고, 크리깅 기법을 이용하여 공간자료의 등가분포도를 예측하고자 한다. 이 공간통계분석을 통한 어장의 오염 지역의 등급을 추정하고, 어장이 속한 등급에 따른 면적의 비율을 산출하고자 한다. 그래서 효율적 어장 환경의 판정을 통한 해양 영향 평가를 하는 어장 등급 산출에 기여 할 수 있다.
GIS 및 공간통계기법을 이용하여 도심내의 화재현상에 대한 분석을 실시하고 예측지도의 제작기법을 개발하였다. 즉 지난 5년간($2001{\sim}2005$)의 화재 데이터와 대구지역 인문환경요소와의 상관관계를 규명하였고, 화재의 불확정성의 특성을 방안분석 및 포아송 확률분포로 해석하여 화재위험예측지도를 시범 제작하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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