• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2010년도 춘계학술발표논문집 2부
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• pp.630-633
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• 2010

입지분석은 공간 및 비공간적 특성이 중요하게 다루어져야 함에도 불구하고 공간데이터 타입(spatial data type), 공간관계(spatial relationship), 그리고 공간 자기상관성(spatial autocorrelation)의 복잡성에 기인한 처리의 어려움으로 인해 기하학적거리나 공간적 위치와 같은 단순 공간적 특성만 이용되었다. 본 연구에서는 서울시 대형할인점을 사례로하여로 GIS에 의한 공간데이터와 비공간데이터(인구통계 등)를 통합 구축한 후, 공간데이터마이닝 기법을 이용하여 입지패턴(location pattern)을 분석 추출하여 보고자 한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.5015-5022
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• 2010

기존의 패턴 탐사 기법들은 대부분 객체가 갖는 공간 정보의 연속적인 변화에 대한 패턴 탐사는 가능하나, 추출하고자 하는 패턴에 반드시 포함되어야 하는 공간 정보에 대한 제약이 없어 특정 지점들 사이의 최적 경로 탐색 문제나 단위기간 동안 이동 객체가 순회해야 하는 지점들에 대한 경로 예측 문제 등에 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 Road Network 상의 특정한 지점들 사이를 이동한 객체의 위치 데이터들 중 최다 빈발 패턴과 시간 및 비용 등의 가중치를 복합적으로 고려하여 최적의 이동 경로를 탐색하는 방법(Spatial-Temporal Optimal Moving Pattern(with Frequency & Weight) algorithm)[13]을 이용하여, 공간 개념 계층에 따른 경로 탐색의 정확도를 분석한다. 분석의 결과는 패턴 탐사 과정에 있어 공간 제약을 적용하여 검색 데이터 범위를 축소함으로써 데이터베이스 검색 시간을 최소화함을 보이고, 또한 공간 추상 계층의 각 계층별 영역 내 포함여부를 고려함으로써 효율적으로 최적 이동 패턴을 탐색하여 제공하도록 한다.

• Spatial Information Research
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• 제15권3호
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• pp.311-322
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• 2007

시각적 공간분석학은 인간의 공간인지 및 분석 능력을 최대한 발휘할 수 있는 다양한 시각화 도구를 개발함으로써 복잡한 시공간 데이터를 효율적으로 분석하는 학문으로, 궁극적으로는 인간의 추론능력과 시각적 분석도구의 효과적인 융합을 목적으로 한다. 시각적 공간분석학은 최적의 의사결정지원 도구를 개발하는 방법론으로 그 활용 범위가 매우 넓은데, 최근에는 지리적 시각화의 연구 전통을 계승하여 새로운 시각화 도구를 개발하고 다양한 분석을 통해 그 유용성을 확인하는 연구들이 시작되고 있다. 본 연구는 최근에 제안된 시각화 도구인 T 산포도와 전산분석법을 통합하여 우리나라 지역별 수출화물 발생패턴을 7개 유형으로 분석함으로써, 향후 공간의사결정 지원과정에서 시각적 공간분석학의 다양한 활용 가능성을 제시해주고 있다.

• 한국지리정보학회지
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• 제11권1호
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• pp.155-166
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• 2008

마산만의 해양 수질과 영양염에 대한 정량적인 이변량 공간패턴 분석을 수행하기 위하여 비공간 상관성 측정 방법으로 Pearson's r, 공간적 연관성 측정 방법으로 Moran's I 및 이 두 지수를 통합한 L 지수를 각각 적용하였다. L 지수에 내포된 비공간 상관성과 공간 연관성의 특성을 파악하기 위해 Pearson's r와 Moran's I 지수를 각각 3가지 유형으로 구분한 후, 이들을 조합하여 9가지 유형으로 정의하였다. 또한 L 지수의 사분위수를 이용하여 9가지 유형에 대해 중복되지 않는 L 지수의 범위를 도출한 결과 9가지 유형이 5개의 그룹으로 분류되었다. 이러한 L 지수를 마산만 해양환경패턴에 적용한 결과에 의하면 이변량의 해양수질과 영양염이 2월과 7월에는 공간적인 연관성과는 무관하게 비공간적으로 상관성이 없는 패턴을 보였지만, 5월과 11월에는 정적 또는 부적 상관성이 있으면서 공간적으로는 군집된 패턴을 보였다. L 지수로 이변량의 비공간 상관성과 공간적 연관성을 해석하기 위한 지침을 제시한 본 연구의 결과는 향후 정량적인 지수를 이용한 해양환경패턴 분석에 도움을 줄 것으로 기대한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.355-359
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• 2014

본 논문은 단순한 후반부 구조를 가진 퍼지 모델을 계층적 구조로 결합한 퍼지 패턴 분류기를 제안한다. 계층적 구조를 가진 퍼지 패턴 분류기의 기본 구조는 단순한 후반부 구조를 가진 퍼지 모델을 사용하여 전체 패턴 분류기의 구조적 복잡성을 높이지 않도록 설계 하였다. 입력공간을 계층적으로 분할하기 위하여 대표적인 퍼지 클러스터링 알고리즘인 Fuzzy C-Means clustering 기법을 이용하였다. 분할된 퍼지 입력 공간의 하위 구조를 분석하기 위하여 conditional Fuzzy C-Means 클러스터링 기법을 이용하였다. 계층적으로 분할된 퍼지 입력공간에 간단한 구조를 가진 퍼지 패턴 분류기를 적용하여 계층적 구조를 가진 패턴 분류기를 설계한다. 계층적으로 퍼지 모델들을 결합함으로써 입력 공간의 정보 분석을 거시적인 관점에서 시작하여 세부적으로 분석이 가능하게 되었다. 제안된 퍼지 패턴 분류기의 성능을 평가하기 위하여 다양한 기계 학습 데이터를 사용하였다.

• 대한지리학회지
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• 제42권4호
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• pp.632-647
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• 2007

많은 지리적 현상은 시간 변화에 따라 동적인 공간 패턴을 보이며, 이러한 동적인 공간 패턴을 탐색하기 위한 연구들이 수행되어왔다. 그러나 기존의 많은 연구는 시간의 흐름에 따른 공간 패턴의 변화를 연속 또는 누적 측면에서 다루기보다는 특정 시점이나 기간 동안의 정적인 공간 패턴 분석에 초점을 두고 있다. 따라서 시간 변화 과정에서 수반되는 공간 프로세스의 관성(inertia)을 효과적으로 파악할 필요가 있다. 이러한 측면을 고려하여, 본 연구의 목적은 지리현상의 공간패턴을 탐색하는 새로운 공간통계 탐색방법을 제안하고, 이를 사례연구에 적용하는데 있다. 즉, 새로운 공간통계량을 제안하고, 몬테카를로 시뮬레이션(Monte Carlo Simulation)을 통해 새로운 통계량의 z-값을 산출한 뒤, 시간 변화에 따른 공간 패턴의 변화를 누적 방식으로 탐색하는 방법을 소개하고자 한다. 이를 위해 공간 패턴을 측정하는 J 통계량과 CUSUM 통계량이 결합된 방법을 제안하고, 사례연구로 최근 200년 동안 미국 뉴욕 주의 이리 카운티(Erie County)의 상업적 토지이용의 공간 패턴 변화를 살펴보았다. 이러한 시공간 패턴 변화 탐색 방법을 통하여 새로 구성된 공간통계량을 단위시간마다 누적적으로 반영하여 공간패턴의 연속적인 변화추이의 효과적인 탐색이 가능하였다.

• 대한지리학회지
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• 제39권3호
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• pp.457-472
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• 2004

본 연구의 목적은 GIS와 공간 데이터마이닝 방법을 이용하여 교통사고의 공간적 패턴을 살펴보고 이웃한 공간 객체와의 공간적 연관성을 탐색하는 것이다. 이를 위하여 서울시 강남구 교통사고 데이터를 이용하여 공간적 경향 분석, 군집 분석 및 군집의 특성 기술, 이웃한 공간 객체와의 연관 분석을 실시하였다. 그 결과, 강남구의 교통사고는 특징적인 4개의 군집 유형을 통해 분류될 수 있으며, 각 군집별로 차별적인 특성들을 보여주고 있다. 또한, 교통사고의 발생 위치와 이웃한 공간 객체들과의 연관성에서는 공간 객체들의 개념수준이나 공간적 관계의 수준에 따라 다양한 규칙들이 발견되었다. 이러한 규칙들은 모두가 유의미하거나 흥미로울 수는 없지만, 맥락에 따라 다양하게 해석될 수 있으며, 보다 심화된 인구를 위한 새로운 가설들로 사용될 수 있을 것이다.

• 지적과 국토정보
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• 제47권1호
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• pp.5-14
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• 2017

급속한 도시화 과정을 거친 대한민국은 도시 공간의 형성 과정에서부터 시설물관리 안전 환경 교통 등 여러 분야에서 다양한 문제들을 직면하고 있다. 이러한 도시 내의 불만과 문제를 해결하기 위해 지방자치단체에서는 전자민원을 통해 이를 접수 처리하고 있지만 민원은 해를 거듭할수록 증가하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구는 한국의 지방 중소도시인 진주시를 대상으로 최근 10년간의 전자민원 데이터를 수집하여 민원사유별로 분류하고 민원발생지점에 대한 위치데이터를 추출한 후 Geocoding을 통해 공간정보상에 나타내어 공간분포패턴분석 및 추이분석을 실시하였다. 그리고 ARIMA모형을 사용하여 시계열 예측분석을 통해 향후 2년간(2016년~2017년) 민원발생을 예측하였다. 그 결과 불법주차단속관련 민원이 가장 많이 발생하였고, 소음관련 민원이 두 번째로 많았으며, 불법쓰레기투기관련 민원이 세 번째로 많이 발생한 것으로 나타났다. 또한, 시 공간적 분포 패턴을 분석한 결과, 중심상업지역에서 매년 가장 큰 핫스팟을 형성한 것으로 나타났다. 불법주차단속관련 민원에 대해 시계열 예측분석을 실시한 결과, 해를 거듭하며 다소 증가하는 것으로 나타났으며 예측값과 실제 데이터를 비교한 결과, 매우 비슷한 패턴을 보이며 발생하는 것으로 나타났다. 이를 바탕으로 민원의 발생량 예측을 통해 문제시되는 민원을 찾고, 이에 대한 효과적인 대책을 수립하는데 이용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한공간정보학회지
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• 제23권1호
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• pp.39-45
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• 2015

주택시장은 다양한 사회 경제적 특성에 의해 변화하며, 지역별 특성에 따라서도 상이하게 나타난다. 본 연구는 지역별 주택시장의 구조변화요인을 추출하고, 추출된 요인의 지역별 분포패턴을 분석하는데 목적이 있다. 이를 위해 첫째, 전국 251개 시 군 구 단위지역을 대상으로 2005~2010년의 5년간의 주택시장에 영향을 미치는 인구 사회 경제적 변수를 추출하였다. 이를 위해 인자분석을 실시하였다. 둘째, 공간통계인 크리깅기법을 이용하여 주택시장의 구조변화요인의 공간적 분포패턴을 파악하였다. 셋째, 통계적으로 유의미하게 집중 또는 분산되는 것인지, 아니면 무작위분포패턴을 보이는지의 여부를 파악하기 위해 공간적 자기상관 분석기법 중의 하나인 Moran I를 사용하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.81-86
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• 2012

본 논문에서는 전형적인 Linear Discriminant Analysis을 확장시켜 전체 입력공간을 다수의 지역공간으로 분할하고 분할된 공간에 Local Linear Discriminant Analysis 기반으로 하여 패턴 분류 규칙을 설계하는 새로운 방법을 제안한다. 전체 입력공간을 여러 개의 지역공간으로 분할하기 위한 방법으로 unsupervised clustering의 대표적인 방법인 k-Means 클러스터링 기법과 최적화 알고리즘인 차분 진화 연산 알고리즘을 사용한다. 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해 기존의 패턴 분류기와 비교 결과를 제시한다.