• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.10 no.4
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• pp.60-74
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• 2007

For quantitative analysis of spatio-temporal distribution pattern on marine environment, spatial autocorrelation statistics on the both global and local aspects was applied to the observed data obtained from Gwangyang Bay in South Sea of Korea. Global indexes such as Moran's I and General G were used for understanding environmental distribution pattern in the whole study area. LISAs (local indicators of spatial association) such as Moran's I ($I_i$) and $G_i{^*}$ were considered to find similarity between a target feature and its neighborhood features and to detect hot spot and/or cold spot. Additionally, the significance test on clustered patterns by Z-scores was carried out. Statistical results showed variations of spatial patterns quantitatively in the whole year. Then all of general water quality, nutrients, chlorophyll-a and phytoplankton had strong clustered pattern in summer. When global indexes showed strong clustered pattern, the front region with a negative $I_i$ which means a strong spatial variation was observed. Also, when global indexes showed random pattern, hot spot and/or cold spot were/was found in the small local region with a local index $G_i{^*}$. Therefore, global indexes were useful for observing the strength and time series variations of clustered patterns in the whole study area, and local indexes were useful for tracing the location of hot spot and/or cold spot. Quantification of both spatial distribution pattern and clustering characteristics may play an important role to understand marine environment in depth and to find the reasons for spatial pattern.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.25 no.6
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• pp.171-183
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• 2007

Urban transport demand is derived from activity participation. A variety of individual daily activities based on the decisions on activity participation result in collective spatial behavior. The travel derived from the effort to overcome the spatially distributed locations of adjacent activities represents the detailed structural relationships among activities. An activity-based approach provides an important framework of analyzing contemporary urban daily life in the sense that it studies the interaction between individuals' daily decision making and social practice in time and space, on the one hand, and socio-spatial environment on the other. The current study identifies representative patterns of urban daily activity implementations and analyzes the correlation between representative patterns and individuals' characteristics and contextual characteristics. The study shows that urban daily activity patterns can be grouped in a limited number of representative patterns, which are systematically correlated with socio-spatial characteristics. The results provide related transportation policy implications.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.37 no.6
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• pp.417-426
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• 2019

Conventional visualization of PM (Particulate Matter)10 flows applies superimposition of concentration distribution maps and wind field maps. This method is efficient for small scale maps where only macro flow trends are of interest. However, in the case of urban areas, local flows are difficult to model at micro level using wind fields, and therefore different methods of flow extraction is deemed necessary. In this study, flow information is extracted and visualized directly from the PM10 density data by using the gravity model. This method has the advantage that additional information such as wind field is not necessary for estimating the intensity and direction of PM10 flow. The extracted spatio-temporal flow patterns of PM10 are analyzed with relation to traffic information.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.16 no.2
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• pp.77-83
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• 2015

Frequent pattern mining, which is one of the major areas actively studied in data mining, is a method for extracting useful pattern information hidden from large data sets or databases. Moreover, frequent pattern mining approaches have been actively employed in a variety of application fields because the results obtained from them can allow us to analyze various, important characteristics within databases more easily and automatically. However, traditional frequent pattern mining methods, which simply extract all of the possible frequent patterns such that each of their support values is not smaller than a user-given minimum support threshold, have the following problems. First, traditional approaches have to generate a numerous number of patterns according to the features of a given database and the degree of threshold settings, and the number can also increase in geometrical progression. In addition, such works also cause waste of runtime and memory resources. Furthermore, the pattern results excessively generated from the methods also lead to troubles of pattern analysis for the mining results. In order to solve such issues of previous traditional frequent pattern mining approaches, the concept of representative pattern mining and its various related works have been proposed. In contrast to the traditional ones that find all the possible frequent patterns from databases, representative pattern mining approaches selectively extract a smaller number of patterns that represent general frequent patterns. In this paper, we describe details and characteristics of pattern condensing techniques that consider the maximality or closure property of generated frequent patterns, and conduct comparison and analysis for the techniques. Given a frequent pattern, satisfying the maximality for the pattern signifies that all of the possible super sets of the pattern must have smaller support values than a user-specific minimum support threshold; meanwhile, satisfying the closure property for the pattern means that there is no superset of which the support is equal to that of the pattern with respect to all the possible super sets. By mining maximal frequent patterns or closed frequent ones, we can achieve effective pattern compression and also perform mining operations with much smaller time and space resources. In addition, compressed patterns can be converted into the original frequent pattern forms again if necessary; especially, the closed frequent pattern notation has the ability to convert representative patterns into the original ones again without any information loss. That is, we can obtain a complete set of original frequent patterns from closed frequent ones. Although the maximal frequent pattern notation does not guarantee a complete recovery rate in the process of pattern conversion, it has an advantage that can extract a smaller number of representative patterns more quickly compared to the closed frequent pattern notation. In this paper, we show the performance results and characteristics of the aforementioned techniques in terms of pattern generation, runtime, and memory usage by conducting performance evaluation with respect to various real data sets collected from the real world. For more exact comparison, we also employ the algorithms implementing these techniques on the same platform and Implementation level.

• Journal of the Korean association of regional geographers
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• v.18 no.4
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• pp.414-432
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• 2012

Land price is a kind of text to read urban spatial structure. The purpose of this paper is to inquire into the characteristics of Daegu's urban structure and its change in time through exploring spatio-temporal variations of land price with a detailed spatial and temporal resolution. To achieve this, land value surfaces were represented using the officially assessed land price every other year from 1995 to 2011. Through mapping and exploring spatio-temporal patterns and fluctuation rates of land price for this period, changes in urban structure, the effects of local decision makings such as Greenbelt adjustment, housing site development, and gentrification, and the effects of business fluctuations or policies at global or national scales could be caught. In addition, the trends for suburbanization and multi-centric urban form could be examined from the results of a negative exponential model explaining the effect of distance from an urban center on spatial variation of land price. These results demonstrate that urban analysis using land price mirroring spatial decision making at various scales could deepen understanding for internal structure and change of a city and provide useful information for establishing regional and urban development policies and evaluating their effects.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.101-101
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• 2016

하천원격탐사는 원격탐사의 하위 개념으로서 계측하고자 하는 대상인 하천이나 호소 수체에서 발생하는 빛의 반사, 복사 또는 방출되는 양을 획득하고 분석하여 수리량, 지형 등 하천 조사에 활용하는 기법이다. 일반적으로 원격탐사는 주로 위성영상 자료를 활용하여 수행되어 자료취득비용이 고가이고 해외 위성자료에 의존하여 시공간적인 해상도가 매우 낮아 유역에 비해 공간적인 규모가 작고 변동 시간이 짧은 하천에 적용하는 데 한계가 있어 왔다. 또한, 단순한 사진촬영으로 도출할 수 있는 정보에 한계가 있고 자료를 저장 및 분석할 수 있는 기법도 부족하여 하천조사에 원격탐사를 활용한 사례가 드물었다. 그러나, 최근 드론과 같은 운반체 기술이 획기적으로 개선되고 있고 다양한 영상촬영장비의 개발과 IT기술의 발전으로 인해 위성영상에 비해 시공간적 해상도가 매우 정밀한 자료를 저렴한 비용으로 획득 가능해졌다. 또한, 매우 조밀한 파장대로 세분된 빛의 세기를 측정할 수 있는 초분광 영상을 이용한 원격탐사기법도 하천과 같은 좁은 영역에 적용이 가능해졌다. 초분광영상은 가시광선 외에 자외선과 적외선 영역에 해당하는 반사광을 200개 이상의 조밀한 파장대로 나누어 측정할 수 있어 수리량, 하상, 식생 등 하천 수체와 관련된 정보를 조사할 가능성이 증가하였다. 본 연구에서는 하천 수체에서 취득한 초분광 영상을 이용하여 하천특성과의 상관관계를 규명하고 이를 통해 초분광 영상 기반의 하천특성 계측 기법을 개발하고자 하였다. 드론과 같은 항공영상에 적용하기 전에, 우선 지상에서 측정된 초분광 영상과 하상재료 및 수심과의 상관관계를 규명하여 초분광 영상의 하천조사로의 사용 가능성을 점검해 보았다. 폭 10m, 수심 1m의 저수심의 소하천에 적용한 결과, 초분광 영상의 표준화 및 패턴 분석을 통해 수중에 위치한 하상재료를 구분할 수 있었고 주성분분석 등을 통해 수심과 상관성도 일부 도출되어 하천조사에 초분광영상이 활용될 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.175-175
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• 2021

농업용 저수지는 양질의 농업용수를 저장하여 알맞은 시기에 적절하게 급수하기 위한 필수적인 시설로 사용되고 있다. 근래에 농업용수의 용도가 점차 확장되면서 농산물의 품질에 필요한 관개용수의 수질뿐만 아니라 인근 하천과 생태계의 환경유지용량 대한 연구의 필요성이 제시되고 있다. 그러나 규모가 작거나 환경적 보전가치가 없어 조사 대상에서 제외되는 소규모 농업용 저수지는 측정 및 조사자료가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 여름철 소규모 농업용 저수지의 모니터링을 통해 시공간적인 수질특성을 파악하고자 한다. 조사유역은 강원도 횡성군 횡성읍에 위치한 반곡저수지로 선정하였고, 2020년 7월에서 10월까지 8회에 걸쳐 상부와 하부지점에서 총 7개의 수질항목 간의 특성을 분석하였다. 공간적인 특성분포 파악을 위해 총 13지점에서 수질 관측 지점별로 7개의 수질항목에 대해 Spearman 상관분석을 실시하였다. 측정결과, 반곡저수지는 호소 생활환경기준과 OECD 부영양화 기준으로 과영양상태에 도달하였다. 집중적 강우로 인해 희석효과가 발생하여 수질항목 간의 경향성이 저하되어 정확한 분석은 어려웠지만 Chl-a와 T-P, DO와 pH 간의 유의함이 나타났으며, Chl-a와 T-P의 TSIKO 상호편차가 양의 값을 나타내며 다량의 인과 함께 조류가 성장할 수 있는 조건이 형성되고 있었다. 공간적 특성분포는 저수지의 상부지점에서 농도가 높은 경향이 나타났으며 강우 시 인근 농경지와 축산시설에 적치된 축산분뇨의 호 내 유입과 얕은 수심으로 바람에 의한 수직혼합이 영양물질을 용출시켜 부영양화를 악화시키는 것으로 판단된다. 반곡저수지 상부에 녹조제거제 투입 및 저감시설이 필요하며, 향후 지속적인 모니터링을 통해 소규모 농업용 저수지 수질 연구를 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

• Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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• v.56 no.1
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• pp.31-40
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• 2014

기후변화에 따른 기온상승과 강우패턴의 변화에 의한 농업의 취약성에 대한 연구는 주요 관심분야이다. 본 연구에서 기후변화가 한국의 2021~2040 (2030s), 2051~2070 (2060s) 및 2081~2100 (2090s)의 벼의 생산량과 관개요구량에 미치는 영향을 모의발생하여 분석 하였다. 세 가지 대표농도경로 (Representative Concentration Pathways: RCPs)에 대한 12개의 전지구 기후모형이 추정한 기후자료로부터 미래의 작물 물 요구량, 유효강우량, 관개요구량을 물수지 방법으로 계산하였다. Water Accounting Rice Model (WARM) 벼 작물모형을 보정하여 벼 생산량 추정에 이용하였다. 벼 생산량은 금세기 말에는 최대 40 %까지 감소하는 것으로 나타났다. 생산량은 특히 경남과 충남지방에서 크게 증가하는 것으로 나타났다. 생산량과 관개요구량의 시공간적인 불확실성을 분석한 바, 경북과 전남에서 2090s, RCP8.5때 불확실성이 가장 큰 것으로 나타났다. 미래에 일부 지역은 벼농사에 적합하지 않을 수도 있을 것으로 추정되었으며 기후변화 대응방안에 대한 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.226-226
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• 2016

최근 이상기상현상과 기후변화로 인하여 국지적인 집중호우의 빈도 및 규모가 증가하고 있으며, 이로 인한 돌발 홍수피해가 증가하고 있다. 이러한 홍수 피해를 줄이기 위해서는 정확도가 우수한 초단시간(1~2시간 이내) 예측 강우량 정보가 필요하다. 본 연구에서는 집중호우에 대한 초단시간예보 및 실황 예측을 위해 시공간적으로 고해상도 자료를 제공할 수 있는 기상레이더 강우자료와 위성영상 자료를 결합하여 초단기 강수 예측기법 개발 연구를 수행하였다. 또한 기상레이더 강우량은 지상강우관측에 비해 정확성이 낮고, 많은 불확실성을 포함하고 있으므로, 위성영상에서 산출되는 강우자료와 결합하여 강우추정의 정확도를 개선하고자 하였다. 레이더 볼륨자료에서 반사도 자료를 추출하여, 1.5km CAPPI(Constant Altitude Plan Position Indicator) 자료를 생성하고, 반사도 CAPPI 자료의 패턴 상관분석을 통하여 강우시스템의 최적 이동벡터를 산출하였다. 또한 이동벡터를 고려하여 시공간적으로 외삽하여 강우이동 예측 모델을 개발하고, 초기자료로 레이더와 천리안 위성(Communication, Ocean and Meteorological Satellite, COMS) 영상자료에서 생성되는 강우자료를 결합한 강수장 자료를 이용하여 강수 예측장을 생성하였다. 레이더-위성 결합 초단기 강우예측 모델의 정확성 검증을 위하여 2014년 8월 25일 부산 및 영남 지역에 발생한 집중호우 사례에 대하여 지상기상자동관측시스템(Automatic Weather System, AWS) 강우 측정 결과를 비교 분석 하였으며, 그 적용 가능성을 검증하였다. 초단기 강우예측 분석 결과 지상강우자료와의 오차가 발생하나, 추후 여러 통계적 후처리 과정을 통하여 그 성능이 개선될 것으로 보이며, 보다 정확한 강우량 예측을 위해서는 지속적인 알고리즘 개선 및 모형의 검 보정이 필요할 것으로 사료된다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.14 no.3
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• pp.150-162
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• 2011

For the period between 1991 and 2009, the annual average of 448 forest fires occurred in Korea. Above all, approximately 94% of the total fires frequently occurred during the spring and fall seasons. Therefore, we need to minimize the damage of forest fire and manage them systematically. In this study, we analyzed the spatio-temporal distribution patterns for the frequency of forest fire occurrences by each city and gun during dry season between 1990s and 2000s using GIS. Then we compared to analyze the frequency of forest fire occurrence by ten-day intervals in 2000s with that in 1990s. As a result of analysis, early April showed the highest frequency of forest fire occurrence in both 1990s and 2000s. Compared to the 1990s and 2000s, the regional change of forest fire showed the most frequent fire events around Chungcheong province. Especially extra 27 fires increased in Daejeon city, and the second most frequent fire had more than 10 fires in Jeolla province and Incheon. However, the number of fire frequency decreased by 12 fires at the end of April in Hongcheon-gun(the province of Gangwon). This is the largest drop over the study period. We consider that this paper will utilize usefully to establish regional counterplan for forest fire prevention by understanding regional forest fire patterns from seasonal change.