이 연구는 공간통계 기법을 이용하여 공시지가에 대한 만족도를 시계열적으로 분석하기 위한 방법을 제시하는데 목적이 있다. 현재 GIS를 이용한 공시지가의 공간적 분포특성을 분석하거나, 공시지가 제도의 개선 방안을 정성적으로 제시하는데 머무르고 있다. 공시지가의 공시가격, 의견가격을 기준으로 이의신청 제기 강도를 그룹화 하여 공시지가에 대한 만족도 GIS DB를 구축하고, 공간밀도분석과 공간 자기상관분석을 통해서 만족도의 시계열적 변화를 비교 분석하였다. 연구 결과 공시가격과 의견가격과의 차이는 개별토지에 따라 다르나 대부분 평균 3배 이하의 상향 또는 하향을 요구하고 있는 것을 알 수 있었으며, 이를 통해 민원인들의 의견가격의 요구를 통계적으로 분석함으로써 민원인의 공시지가에 대한 만족도를 정량적으로 나타낼 수 있음을 알 수 있었다. 공시지가의 만족도를 GIS를 이용하여 분석함으로써 공시지가만이 아닌 의견가격과의 차이를 이용하여 공시지가의 만족도를 분석할 수 있음을 알 수 있었다. 공간 자기상관 분석 및 핫스팟 분석 등의 시계열적 공간통계분석 방법을 통해 공시지가 만족도의 시공간적 변화를 분석할 수 있음을 알 수 있었다. 즉, 연도별 자료를 활용한 시공간 분석을 통하여 지역적으로 양 또는 음의 유의적 관계를 규명할 수 있었다.
운영중인 철도패키지 관광상품중 관광동굴이 포함된 철도관광상품의 특성을 살펴보았다. 모든 상품이 당일 또는 1박정도의 철도노선 주변에 위치한 자연관광자원과 주로 연계된 상품 특성을 보였다. 철도관광상품의 이용활성화를 위한 방안으로 보다 다양한 시장세분화가 요구되며 적극적인 홍보전략이 필요한 것으로 나타났으며 패키지 상품의 차별화도 고려해야 할 것이다. 또한 철도관광상품에 포함된 지자체의 경우 수요관광객에 대한 질적인 서비스 향상과 지역간 관광협력 네트워크구축이 이루어져야 할 것이다. 철도관광상품을 이용한 경험이 있는 관광객에 대한 만족도와 경험하고자 하는 예비관광객에 대한 수요조사도 아울러 필요하다.
최근 무선 환경에서 객체의 공간정보를 얻을 수 있는 기술들이 발전함에 따라 이동 객체를 대상으로 하는 여러 응용 시스템들이 등장하였다 이런 응용들의 요구사항을 만족시키기 위해서는 연속적으로 변화하는 이동 객체의 공간 정보를 저장 및 관리 할 수 있어야 하며 다양한 사용자 질의를 처리해야 한다. 그리나 기존의 이동객체 데이터베이스에 대한 연구는 실세계의 사용자 질의 처리시 질의 대상이 되는 객체나 간을 제한한다는 단점이 있다. 따라서 이 논문에서는 연속적으로 변화하는 이동 객체의 공간 정보를 관리하기 위한 데이터베이스 구조를 제시하고 이를 기반으로 사용자 질의 처리를 위한 시공간 이동 객체 연산자를 설계한다.
시공간 조인은 이동객체와 같이 시공간의 특성을 가지는 데이터를 처리할 때 요구되는 중요한 연산자로, 이동객체들의 움직임을 분석하거나 이동객체들의 시공간적 패턴을 찾는 것과 같이 다양하게 활용된다. 현재까지 실외공간에서의 시공간 조인 질의에 관한 연구는 많이 진행되어왔다. 최근에는 실내측위기술이 발전함에 따라 실외뿐만 아니라 실내에서도 다양한 위치기반 서비스가 점진적으로 제공되고 있으며, 특히 이동객체를 중심으로 다양한 응용 서비스들을 필요로 하게 된다. 하지만 실내공간에서의 시공간 조인에 관한 연구는 아직 전무하다. 본 논문에서는 실내공간에서 실시간으로 갱신되는 이동객체에 대한 연속 시공간 셀프조인 질의와 질의처리 방법론을 제안하였다. 연속 시공간 셀프조인 질의는 주어지는 특정 시간과 공간의 조건을 만족하는 모든 쌍들을 시간이 지남에 따라 지속적으로 갱신하는 질의이다. 본 논문에서는 방이나 복도와 같이 특정한 기호를 중심으로 이동객체의 위치를 표현하며 이러한 특징을 가지는 공간을 기호공간이라 한다. 그리고 방대한 스트림데이터를 효과적으로 필터링하고 관리하기 위한 후보쌍 버퍼 테이블이라는 자료구조와 이를 활용한 질의처리 방법론을 제안하였으며 실험을 통해 타당성을 검증하였다.
차세대 무선통신에서는 다양한 서비스, 높은 신뢰도와 함께 빠른 전송속도를 요구한다. 이러한 요구를 만족시키기 위해서 시공간 격자부호와 터보 부호기를 결합시키는 계층적 시공간 부호기를 사용하였다. 계층적 시공간 부호기에서는 내부 부호와 외부 부호의 두 부호를 연속적으로 연접 시키는 방식이다. 내부 부호로는 DVB-RCS NG 시스템에서 표준으로 제안된 터보 Pi 부호를 사용하고, 외부 부호로는 Blum에 의해 제안된 시공간 격자 부호를 사용한다. 또한 효율적으로 두 부호기를 연접시키기 위하여 인터리버 기법을 사용한다. 그리고 기존의 복호 방법은 시공간 격자 부호와 터보 복호기 내부에서만 반복 복호를 하지만, 본 논문에서는 BCJR 복호기와 함께 전체 반복을 통하여 성능을 향상시키는 방안을 제시하고 시뮬레이션 하였다. 시뮬레이션 결과 본 논문에서 제시하는 효율적인 연접 방식을 이용하면 일반적인 연접 방식에 비하여 약 1.3~1.5dB의 성능이 향상되었다.
국지강수로 발생하는 홍수사상을 예측하기 위해서 국내외적으로 레이더 강수량을 활용하고자 하는 연구가 많이 진행되고 있다. 레이더 강수량을 이용하는 주된 목적은 레이더 강수량이 제공하는 강수량의 공간 분포를 최대한 활용하여 단기홍수를 효과적으로 예측하자는데 있다. 레이더 강수량이 강수의 시공간적 특성을 잘 묘사할 수 있는 반면에 강우량에 대한 신뢰성은 의문에 여지가 있다. 이를 위해 다양한 방법을 통해 강우량을 보정하고자 하는 연구가 진행되고 있으나 시공간적 정보를 손실시키지 않고 동시에 강우량의 편차를 보정하는 기술의 발전은 그다지 만족스럽지 않다. 일반적으로 사용되는 지상강수와 지상강수지점의 해당하는 레이더 강수량의 비율을 일괄적으로 모든 격자에 적용하는 GR 공식이 주로 이용되고 있다. 이런 경우 레이더 자료의 공간적 정보의 손실되는 단점이 있다. 이러한 점을 보완하기 위해서 조건부합성 방법이라는 기법을 이용하여 레이더강수의 공간적 특성을 그대로 유지하면서 지점강수량 수준의 분산을 회복하도록 모형을 구성하여 이용하고 있다. 조건부합성 방법에서는 일반적으로 크리깅 방법을 통해 레이더강수와 지점강수량을 공간 분포시켜 사용하게 되는데 이런 경우 Variogram을 추정하는 데 있어서 어려움이 있다. 본 연구에서는 이러한 점을 보완하고자 지점강수량 및 레이더강수량에 대해서 공간분포를 실시할 수 있는 Harmonic Spline기법, Nearest Neighbor기법 등 다양한 Interpolation 기법을 활용한 새로운 조건부합성 기법을 개발하였다. 이를 국내 레이더 강수자료에 적용하여 모형에 대한 신뢰성 및 적합성을 평가하였다.
시공간 데이타베이스는 최근에 많은 주목을 받았지만, 영역 합 질의에 대한 연구는 그 중요성에 비하여 많이 부족하다. 영역 합 질의를 처리하기 위하여, 많은 양의 데이타에 대한 직접적인 접근은 엄청난 계산 비용을 야기하기 때문에, 최근에 기존 색인 기법을 활용한 materialization 방법이 제안되었다. 간단하면서 효과적인 방법은 시공간 조건을 가지는 윈도우 질의를 효율적인 처리하는 MVR-tree에 materialization 방법을 적용하는 것이다. 그러나, MVR-tree는 노드들 사이의 존재하는 원형 경로 때문에, 중간 노드에 미리 계산된 합을 유지하는 것이 불가능하다. 다른 색인 구조들에 기초한 집합적 구조(aggregate structures)는 만족스러운 질의 성능을 제공하지 못 한다. 본 논문에서는 적응적 분할 기법을 사용하는 새로운 색인 기법(Adaptive Partitioned Aggregate R-Tree, APART)과 다양한 환경에서 영역합 질의를 효율적으로 처리하는 질의 처리 알고리즘을 제안한다. 실험 결과는 APART의 성능이 다양한 상황에서 기존의 집합적 색인 기법들보다 2배 이상 우월하다는 것을 보여준다.
본 논문에서는 보다 정확한 선형예측을 위해 시공간적응적 기반영역에 바탕을 둔 확장된 auto regressive(AR) 모델을 제안한다. 기존의 AR 모델에서 영상 전체에 걸쳐 사용되는 직사각형 형태의 기반영역은 영상의 경계선 영역에서는 더 이상 정상상태(stationarity)의 조건을 만족시키지 않음으로써 경계선 영역에서 예측오차가 증가하는 결점을 갖는다. 그래서 제안된 방법은 AR 모델에서 시공간적응적 기반영역이라 불리는 정상상태의 기반영역을 구성하는데 중점을 둔다. 시공간적응적 기반영역은 영상의 경계선 특성과 관련되는 공간적응적 기반영역과 시간축의 불연속 개념과 관련되는 시간적응적 기반영역으로 구성되어진다. 제안된 AR 모델은 동영상 복원 실험간 좀 더 정확한 모델 파라미터를 산출하였을 뿐만 아니라 복잡한 계산과정을 단순화하는 이점을 가진다.
사용자들의 특성에 맞게 개인화되고 세분화된 위치 기반 서비스를 제공하기 위해서는 방대한 이동객체의 위치 이력 데이터로부터 유용한 패턴을 추출하기 위한 시간 패턴 탐사가 필요하다. 기존의 시간 패턴 탐사 기법들은 이동 객체의 시간에 따른 공간 속성들의 변화를 충분히 고려하지 못하거나, 시공간 속성을 동시에 고려한 패턴 탐사는 가능하나 제약을 가진 공간 정보를 포함하는 패턴 탐사 문제에는 적용하기 어렵다. 따라서 이동 객체의 위치 이력 데이터들에 대한 시공간적 속성들을 동시에 고려하여 다양한 이동 패턴들 중 공간 제약을 만족하는 패턴들을 추출하기 위한 새로운 이동 패턴 탐사 기법이 요구된다. 이러한 패턴 탐사 기법의 개발을 위해서는 상세 수준의 위치 이력 데이터들을 공간 영역 정보 형태로 변환하는 위치 일반화 접근법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 객체의 위치값과 공간 영역간의 위상 관계를 고려하여 이동 객체의 위치 속성에 대한 공간영역으로의 일반화 방법을 제안한다. 이동 객체의 상세 수준의 위치 정보에서는 의미있는 패턴을 찾기가 어렵기 때문에 데이터 전처리 과정을 통해 일반화된 데이터 집합을 형성함으로써 효율적인 이동 객체의 시간 패턴 마이닝을 유도할 수 있다.
과학영재의 인지적 영역을 발달시키기 위한 연구는 활발하게 진행되었지만, 과학영재가 겪고 있는 사회-정서적 어려움과 어려움을 해결하기 위한 지원 체계에 대한 연구는 부족하다. 과학영재는 낮은 자아존중감으로 인하여 정서적 민감성, 과흥분성, 완벽주의, 실존적 우울감 등 다양한 정서적 어려움을 겪고 있다. 선행연구에서는 과학영재의 정서적 어려움을 지원하기 위해서는 지속적이고 개별화된 상담이 필요하다고 말하였다. 하지만, 시공간적 한계로 인하여 지속적이고 개별화된 상담을 진행하는 데 많은 어려움이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 과학영재에게 지속적이고 개별화된 상담을 제공하기 위하여 온라인 상담 시스템을 설계하였다. 온라인 상담 시스템은 과학영재가 내인적 요인에 따른 상담을 신청하면, 상담 전문가가 Peterson과 Moon(2008)의 상담 모형을 기반으로 상담을 지원하도록 설계하였다. 향후 연구에서는 이러한 상담 시스템을 구축 및 실행하여 시스템에 대한 과학영재의 만족도와 자아효능감의 변화를 관찰하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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