국내 전력 수요량 예측을 위한 정확한 분석 모델을 개발하기 위하여 고차원 데이터 군집 분석에 적합한 차원 축소 개념의 부분공간 군집 기법과 SMO 분류 기법을 결합한 전력 수요 패턴 예측 방법을 제안하였다. 전력 수요 패턴 예측은 무선부하감시 데이터 뿐 아니라 소지역 단위의 센서스 정보를 통합하여 시간대별 전력 부하 패턴 분석과 인구통계학 및 지리학적 특성 분석이 가능하다. 서울지역 대상의 센서스 정보 및 전력 부하를 이용한 소지역 전력 수요 패턴 예측 결과 총 18개의 특성 군집을 구성하였으며, 전력 수요 패턴 예측 정확도는 약 85%를 보였다.
견고한 분산 서비스를 개발하는 데 있어 주요 문제점 중 하나는 분산 그룹의 참여자들이 공유하는 데이터에 대한 동의를 보장하는 분산 컨센서스를 어떻게 달성하는가에 대한 문제이다. 분산 컨센서스를 위한 알고리즘 중 Raft는 분산 컨센서스 문제를 3가지(리더 선거, 로그 복제, 안정성)로 나누어 해결한 간단하고 이해하기 쉬운 컨센서스 알고리즘이다. 하지만 Raft는 컨센서스 그룹을 구성하고 있는 참여 노드의 추가나 제거같은 노드의 동적 구성에 대하여 전혀 언급하지 않고 있다. 본 논문에서는 Raft를 확장하여 참여 노드의 동적 구성을 허용하는 새로운 컨센서스 알고리즘, Raft-D에 대해 기술한다. 이를 위하여, Raft-D는 참여 노드가 가지는 정보를 확장하고 컨센서스 그룹에 속해있는 노드들의 연결 상태를 확인하기 위한 기법을 제공하며, 이를 바탕으로 컨센서스 그룹의 참여 노드 추가 및 삭제 작업을 다루기 위한 상태와 조건에 대하여 정의한다. 이러한 상태와 조건을 기반으로, Raft-D는 Raft의 로그 업데이트 과정을 통한 컨센서스 그룹의 동적 구성 작업을 수행한다.
치수경제성분석, 투자우선순위 및 시설물 규모결정 등의 의사결정과정에서 실무에서는 다차원 홍수피해산정법(MD-FDA)을 현재까지 널리 사용 중이다. 2004년에 개발된 MD-FDA는 대상지역의 자산규모를 행정구역 경계 최소단위인 "읍면동"을 기준으로 계산하여 취합하고, 대상자산이 위치가능한 토지이용정보를 토지피복도로부터 확인하여, 읍면동내 토지이용공간면적을 기준으로 자산정보를 분배(분해)하는 방식으로 이루어진다. 그러나 읍면동 단위의 공간적인 범위는 상당한 면적의 공간적 경계이기 때문에, 이를 평균적인 밀도데이터로 분배 시 공간적인 자산분포에 대해 정밀도를 담보할 수 없다. 이에 본 연구는 행정구역경계인 "읍면동"과 비교할 때 평균적으로 1/30의 면적을 가지는 집계구 단위의 센서스 공간정보자료를 이용하여 방법론을 개선하였고, 이를 MD-FDA 분석체계를 근간으로 센서스자료와 관계된 자료들 간의 연계 및 전체적인 분석과정을 정립하였다. 본 연구에서 제안한 방법을 경기도 동두천시를 대상으로 적용하여 기존 방법에 의한 피해액과 그 차이를 비교하였고, 도로명전자지도의 실제 건물객체 자료(.shp)를 기준으로 오차율을 확인한 결과, 기존 방식에 비해 정밀도가 월등히 향상된 것을 확인할 수 있었다.
GIS기법을 이용하여 공간데이터간의 융합을 통한 지역적 장수인구의 분포와 영향요인을 밝혀내는 연구사례가 증가하고 있다. 일반적으로 이러한 연구들은 분석의 공간단위로써 센서스 행정구역을 채택한다. 그러나 센서스 구역 안에서도 공간적 특징의 다양성이 존재하기 때문에 장수현상을 충분히 설명한다고 할 수 없다. 따라서 장수라는 현상을 현실적으로 반영하는 공간단위에 대한 연구가 필요하다. 대시매트릭 기법은 다양한 공간정보를 이용하여 센서스 행정경계 보다 현실적인 공간단위의 재구성이 가능하게 해준다. 또한 이를 응용하여 소지역의 통계량 추정이 가능하다. 본 연구에서는 벡터기반 건물 데이터를 기반으로 대시매트릭 매핑기법을 응용하여 소지역 노인인구 수를 통계적으로 유의한 수준 안에서 재구성 하였다. 또한 클러스터 분석을 통해 센서스 행정경계안에 존재하는 국지적인 공간 영향관계의 변이를 확인 하였다. 본 연구를 통해 국지적 수준의 장수연구에 대한 필요성과 대시매트릭 기법의 응용이 유효한 방법론임을 제시하였다고 판단된다.
Census data are usually provided at an aggregated level. However, the aggregated data are essentially arbitrary geographical areas. The areal units used to report census data have no natural or meaningful geographical identity. Unfortunately, this means that analyses of these area aggregations may be conditional upon the set of zones, which are presented. This effect is known as the modifiable areal unit problem (MAUP) and has two related aspects. First, scale effect is the variation in numerical results that occurs due to the number of zones used in an analysis. Second, results may also differ between different ways of aggregating exactly the same data to the same scale; this may be called the aggregation effect (Openshaw, 1984). This study aims to provide a practical tool for the study of MAUP. I have created a set of 91 areal units based on 280 basic units in Nonhyun-2 dong to solve zoning problem and scale problem. We can easily recognize the importance of areal classification as statistics were different according to areal classification.
본 연구는 Akers의 사회구조 및 사회학습이론에 근거하여 미국의 아동과 청소년이 거주하는 지역의 사회환경적 특성들이 이들의 알콜, 담배 그리고 마리화나 사용에 어떠한 과정을 거쳐 영향을 미치는 가를 이해하고자 하였다. 미국의 PHDCN 데이터(총 1,791의 아동과 청소년)와 미국의 센서스데이터를 다층적 회귀분석방법을 이용하여 분석한 결과 사회구조 및 사회학습이론의 주장이 부분적으로 지지하는 것으로 나타났다. 그리고 비행친구와의 차별적접촉이 중재역할 뿐만 아니라 조정의 역할도 하고 있는 것으로 나타났다. 그 외 연구의 결과, 형사정책적 함의, 그리고 한계점 등이 논의되었다.
오늘날 인터넷은 하나의 거대한 분산 정보 서비스센터의 역할을 수행하며 여러 가지 많은 정보들과 이를 관리 운영하는 데이터 베이스 서버들은 분산된 네트워크 환경 속에서 광범위하게 존재하고 있다. 그러나 우리는 데이터 특성에 따라 입력 데이터를 처리할 서버를 결정하는데 여러 가지 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 분산 환경 속에 존재하는 수많은 데이터들 가운데 신경망을 이용해 입력 데이터 패턴을 가장 효율적으로 처리할 수 있는 목적지 서버를 마이닝하는 기법과 이를 기반으로 한 지능적 데이터 마이닝 시스템 구조를 설계하였다. 그 결과로서 새로운 입력 데이터패턴이 신경망으로 구현된 동적 바인딩 방법에 따라 목적지 서버를 결정한 후 처리됨을 보였다. 이 기법은 데이터 웨어하우스, 통신 및 전력부하패턴 분석, 인구센서스 분석, 의료데이터 분석에 활용될 수 있다.
최근에 대용량의 데이터베이스로부터 연관규칙을 발견하고자 하는 연구가 활발하며, 수량항목에도 적용할 수 있도록 이들 방법을 확장하는 연구도 소개되고 있다. 본 논문에서는 수량항목을 이진 항목으로 변환하기 위하여 빈발구간 항목집합을 생성할 때, 수량 항목의 정의 영역 내에서 특정 영역에 집중하여 발생하는 특성인 지역성을 이용하는 방법을 제안한다. 이 방법은 기존의 방법보다 많은 수의 세밀한 빈발구간 항목들을 생성할 수 있을 뿐만 아니라 세밀도를 판단하여 활용할 수 있는 생성순서 정보도 포함하고 있어, 원 데이터가 가지고 있는 특성의 손실을 최소화할 수 있는 특징이 있다. 인구센서스 등 실 데이터를 사용한 성능평가를 통하여 기존의 방법보다 우수함을 보였다.
최근 대용량의 데이터베이스로부터 연관규칙을 발견하여 이를 활용하는 단계에서 이러한 연관규칙을 수량항목에도 적용할 수 있도록 확장하는 연구가 소개되고 있다. 본 논문에서는 수량 항목을 이진항목으로 변환하기 위하여 빈발구간 항목집합(Large Interval Itemsets)을 생성할 때 수량 항목이 특정 영역에 집중하여 발생하거나 골고루 분포되어 있지 않은 경우, 이러한 지역성(locality)을 고려하여 빈발구간 항목집합을 생성하는 방법을 제안한다. 이 방법은 기존의 방법보다 많은 수의 세밀한 빈발구간 항목들을 생성할 수 있을 뿐만 아니라 의미 있는 구간을 중심으로 빈발구간 항목들이 순서대로 생성되기 때문에 세밀도를 판단하여 활용할 수 있으며, 원 데이터가 가지고 있는 특성의 손실을 최소화할 수 있는 특징이 있다 또한 인구센서스등 실 데이터를 사용한 성능평가를 통하여 기존의 방법보다 우수함을 보였다.
공간 분석 연구를 위해 사용되는 대부분의 통계 자료는 행정구역 단위로 구축되어 있어 보다 세밀한 분석을 위해서는 에어리얼 인터폴레이션이 필요하다. 본 연구의 주된 목적은 전체 인구가 아니라 하위 인구집단에 초점을 두어 에어리얼 인터폴레이션을 실행하기 위한 방법들을 비교 검토하는 것이다. 서울의 2010년 센서스 데이터를 이용해 행정동 단위의 고령인구와 일인가구를 사례로 고해상도의 공간 단위로 인터폴레이션 한 후 경험 데이터와 비교함으로써 서로 다른 방법들의 적용 가능성을 평가하였다. 그 결과 전체 집단과 하위 집단 간에, 그리고 하위 집단 간에도 우수한 실행방법이 다소 간의 차이를 나타내었다. 총인구와 총가구는 건물용도 및 GWR(geographically weighted regression)을 이용한 방법이, 고령인구는 건물용도 및 OLS 회귀분석을 이용한 방법이, 일인가구는 토지용도 및 OLS를 이용한 방법이 가장 좋은 결과를 보였다. 이상의 결과를 토대로 대표적인 사회적 약자인 서울의 일인고령가구에 대한 분포를 고해상도의 공간 단위로 재현하였으며, 이러한 접근은 관련 도시 정책의 실행에 큰 기여를 할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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