감성형용사는 감성 평가공간을 구성하거나 컬러 및 컬러 패턴을 평가하거나 선택하는 데 있어서 대단히 중요하다. 본 논문에서는 Soen의 랜덤컬러 패턴을 평가하기 위해 사용된 13개의 형용사 쌍을 대상으로 다차원 척도분석, 요인분석 , 군집분석 등을 수행하여, 이들이 무게감, 활동감, 온도감을 표현하는 감성요인으로 축약할 수 있으며, 이는 이전의 단색에 대한 연구들과 근사적으로 일치함을 보였다. 또한 컬러 패턴의 선호도를 표현하는 형용사는 다른 1차적인 감성표현 형용사들의 조합으로 표현되어 질 수 있음을 회귀분석을 통하여 검증하였다. 이는 벽지, 카펫 등 컬러 패턴이 나타나는 대상과는 무관하게 무게감, 활동감, 온도감을 표현하는 통일된 감성평가공간 구성이 가능할 수 있음을 의미한다.
본 논문에서는 빅 데이터를 이용하여 범죄 발생 패턴을 분석하는 알고리즘을 제안하고 구현했다. 제안된 알고리즘은 대검찰청에서 수집하여 공개한 범죄관련 빅 데이터를 사용하며, 표준편차 타원체 및 공간밀도 분석과 같은 공간통계분석을 통해 서울시의 2011-2013년 범죄발생 패턴을 분석했다. 범죄 발생 빈도수를 이용하여 범죄발생지역, 시간, 요일, 장소의 위험지수를 구했고, 범죄 패턴 분석 알고리즘을 통해 범죄 발생 확률을 구했다. 이를 통해 공간통계분석을 했다. 제안된 알고리즘의 구현 결과, 서울시의 각 구별로 범죄발생 패턴이 다르다는 것을 파악할 수 있었고, 다양한 범죄발생 패턴을 분석하고 범죄발생확률을 위험지수를 통해 수치화하여 위험도를 정량적으로 산출할 수 있었다.
본 논문에서는 실시간 상태 기계(Real-time State Machine, RSM)로 명제된 실시간 시스템의 행위의 쉽고 간결한 이해, 분석을 위한 새로운 상태 최소화 방법을 기술한다. 시스템의 행위를 보여주는 RSM 실행에 대한 상태는 제어 변수, 자료 변수, 시간 변소의 집합에 의해 정의된다. 상태 최소화는 4단계 추상화인 계산(computation), 제너릭(generic) 패턴, 한계 간격(limit interval), 동일 범위(coordinate scope) 추상화를 통해 이루어진다. 계산 추상화 단계에서는 연속적인 계산으로 연결된 다수의 상태를 하나의 상태로, 일반 패턴 추상화 단계에서는 상수 또는 함수 관계에 있는 동일 제어의 연속된 일련의 상태들의 집합을 하나의 제너릭 패턴으로 통합한다. 한계 간격 추상화 단계에서는 특정 값으로부터 음의 무한대나 양의 무한대 값으로 단조 증가, 단조 감소하는 값 사이에 있는 상태들을 하나의 상태로 통합한다. 마지막으로, 동일 범위 추상화 단계에서는 같은 범위에 존재하는 일련의 상태들을 하나의 상태로 통합한다. 각 추상화의 적용은 제어, 데이터, 시간의 무한한 상태 공간을 유한한 상태공간으로 감소시킬 수 있으며 많은 상태 감소를 가능하게 한다. 따라서, 시스템 행위에 대한 이해와 분석이 복잡도가 적은 개념 단계에서 수행될 수 있다.
도시에서 범죄는 해당 지역 인구의 사회경제적 특징과 공간적 상호관계를 반영한다. 범죄의 피의자와 피해자 사이의 상호작용은 범죄패턴의 공간적 자기상관으로 나타난다. 이러한 범죄의 공간자기상관은 일반적인 최소자승모델에서 편향된 추정치를 제공하여 잘못된 해석으로 이어질 수 있다. 본 연구는 도시주거범죄로서 2000년에 오하이오주 콜럼버스에서 발생한 주거 강도와 절도를 분석 하였다. 특히 주거 범죄율의 공간적 분포패턴은 공간자기상관을 반영하는 아이겐벡터(Eigenvector)를 이용하여 최소자승모델로 분석 하였다. 아이겐 벡터를 이용한 공간자기상관의 필터링은 기존의 모델에서는 잔차에 남아있던 공간자기상관 요소를 설명하기 때문에, 더 효율적인 추정을 가능하게 하였다. 경제적 궁핍과 범죄의 기회가 주거범죄율을 추정하는데 통계적으로 유의미한 요인이었다.
다양한 특성의 도시공간의 확장은 경제 활동의 활성화는 물론 도시공간에서의 범죄발생 확대로 이어지고 있다. 이에 따라 국민의 생명과 재산보호, 사회질서유지 등을 위한 각종 대책과 경찰의 역할을 확대되고 있으나 효율적인 범죄예방 활동이 부족한 상태이다. 따라서 이 연구에서는 체계적인 범죄 모니터링을 위한 기초연구의 일환으로 도시공간에서의 범죄가 발생하는 공간에 대한 패턴을 이해하고 분석하여 도시 내 안전구역을 분석하여 GIS 공간분석기법의 효용성을 나타내었다.
연구목적은 오픈스페이스 토지이용 공간패턴이 도시 열저감 관점에서 어떤 의미를 갖는지 토지이용 시나리오를 이용하여 가능성 수준에서 살펴보는 것이다. 연구방법은 다음과 같다: (1) InVEST Urban Cooling Model을 이용, 5개 토지이용 시나리오별 Cooling Capacity Index 산출, (2) Guidos Spatial Pattern Toolbox를 사용, 토지이용 시나리오별 각각의 오픈스페이스 Entropy와 형태학적 공간패턴 산출, (3) InVEST 결과값과 Guidos 결과값들의 Spearman rank correlation analysis. 연구결과는 다음과 같다. Cooling Capacity Index와 오픈스페이스 면적비 순위 상관성은 보통이며(rho=0.50), 그 외 지표들은 낮은 것으로 나타났다. 이는 도시 열저감 관점에서는 오픈스페이스 총량만이 큰 의미를 가질 가능성이 있으며, 그 외 오픈스페이스 입지 공간패턴은 도시 열환경 관리 관점에서 큰 의미는 없을 수 있다는 가능성이 관찰되었다.
본 연구는 개별 건축물 데이터를 활용하여 대구광역시의 빈집 발생의 공간패턴과 발생요인을 분석하였다. 핫스팟 분석을 통해 빈집 발생의 공간패턴을 분석한 결과, 대구광역시 도심을 중심으로 도넛형태의 빈집밀집 구역이 존재하고 있음을 확인하였다. 로지스틱 회귀분석을 통한 빈집의 발생요인 분석은 개별 건축물의 물리적 특성과 지역의 사회 경제적 특성을 함께 고려하여 분석하였다. 빈집의 발생요인 분석 결과, 개별 건축물의 물리적 특성 중에는 건물면적, 층수, 노후도가 빈집 발생에 유의미한 영향을 주는 것으로 나타났다. 빈집은 건물면적이 작을수록, 층수는 낮을수록, 건축연식이 오래될수록 발생확률이 높았다. 지역특성 측면에서는 정비구역 내 입지 유무, 최근 5년간 인구성장률, 노인인구 비율과 더불어 인접빈집수가 중요한 변수로 파악되었다. 빈집의 발생확률은 정비구역 내에 위치할수록, 지역의 인구성장률이 낮을수록, 노인인구의 비율이 낮을수록 증가하는 것으로 나타났으며, 특히 인접빈집수가 많을수록 빈집 발생 확률도 높게 나타나 빈집 발생에 공간적 연관성이 존재함을 실증적으로 보여준다.
공간 변화의 동적과정을 시뮬레이션 하기 위한 이론과 모델들은 대, 중, 소규모에 따라 system of cities, city system, cities 로 나눌 수 있으며, 지난 40년 동안 이 각각의 규모에 초점을 맞춘 연구들이 진행되어 왔다. 하지만, 각 규모를 통합하여 도시를 설명하는 이론은 없는 상황이다. 이에 본 연구는 거듭제곱 법칙을 기반으로 한 행위자기반모형을 이용하여 모든 규모에서 설명이 가능한 모형을 제시하고, 이러한 거듭제곱 법칙이 공간패턴 형성에 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다.
이 논문에서는 자동 원격 검침(AMR) 시스템에서 수집되는 전력 사용량 데이터의 분석 결과를 실세계에 적용하기 위하여 시간과 공간의 변화에 따른 전력 소비 패턴의 주기성 탐사를 위한 시공간 데이터마이닝 기법을 제안하였다. 첫째, 고객의 전력 사용 목적에 따른 군집 분석을 위하여 분할 군집화 기법을 적용하였다. 둘째, 3차원 큐브 마이닝 기법을 적용하여 고객의 전력 소비 데이터가 갖는 시간 속성과 공간 속성에 대한 패턴을 탐색하였다. 셋째, 다양한 시간 도메인에서의 주기 패턴 발견을 위한 캘린더 패턴 마이닝 기법을 이용하여 탐사된 패턴들이 갖고 있는 시간 속성의 의미와 관계를 분석 및 예측하였다. 제안된 시공간 데이터마이닝 기법을 평가하기 위해 한국 전력 연구원에서 구축된 GIS-AMR 시스템에 의해 제공되는 고압 전력 소비 고객 3,256명의 2007년 1월부터 4월까지 총 266,426건의 데이터로부터 시간의 주기성 및 공간적 특성을 포함한 전력 소비 패턴을 분석하였다. 제안한 분석 기법을 통하여 특정 그룹에 속한 각각의 대표 프로파일이 시간과 공간상에서 갖는 주기성을 발견하였다.
본 연구는 펄스 정전 응력법을 이용하여 공간전하분포를 교류전압 하에서 측정을 하였다. 이와 동시에 교류 고전압에서의 방전발생과 방전패턴의 변화를 측정하고, 공간전하분포와 방전과의 상관관계를 분석하였다. 교류 전압에서의 공간전하는 교류 한 주기를 18$^{\circ}$ 간격으로 등분하여 각 위상에서 그 분포를 측정하였으며, 공간전하분포와 방전패턴 사이의 관계를 분석하였다 실험 결과 유전체 장벽 방전이 많이 일어나는 위상에서의 공간전하분포 역시 크게 변하는 것을 볼 수 있었다. 이러한 사실을 통해 공간전하분포 특성이 유전체 장벽 방전 특성의 연구에 있어서 중요한 부분임을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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