최근 이동 객체의 동적인 위치나 이동성에 기반하여 여러 분야에 적용가능한 위치 기반 서비스를 개발하고자 다양한 객체의 이동 패턴들로 부터 유용한 패턴을 추출하기 위한 패턴 탐사 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이동 패턴 탐사는 특성상 방대한 시공간 데이터의 분석 및 처리 방법에 따라 패턴 탐사의 성능이 좌우된다. 기존의 시공간 패턴 탐사 기법들[1-6,8-11] 중 일부는 이러한 문제를 해결하기 위한 방법을 제시하였으나, 패턴 탐사 수행 시간이나 패턴 탐사 시 사용되는 메모리양을 최소화하는데 있어 아직 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 방대한 시공간 이동 데이터 집합으로부터 순차적이고 주기적인 빈발 이동 패턴을 효과적으로 추출하기 위한 새로운 시공간 이동 패턴 탐사기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 이동 객체의 이력 데이터로부터 해시 트리 기반의 이동 시퀀스 트리를 생성하여 빈발 이동 패턴을 탐사함으로써 탐사 수행 시간을 $83%{\sim}93%$ 감소시키고, 시간 및 공간 속성을 가진 상세 수준의 이력 데이터들을 공간 및 시간 개념 계층을 이용하여 실세계의 의미있는 시간 및 공간영역으로 일반화함으로써 탐사 시 소요되는 메모리양을 감소시켜 보다 효과적인 패턴 탐사를 유도한다.
SNS사용자의 거주 지역을 유추하여 그들이 생성한 데이터에 거주위치를 부여하는 것은 위치희박(location sparsity)과 생태학적 오류문제로 인해 연구결과의 신뢰성이 떨어진다는 평가를 받아온 공간빅데이터 연구에 대안이 될 수 있다. 본 연구에서는 Tweet 사용자의 거주 지역을 유추하는 방법으로 사용자 타임라인데이터 속에서 찾아낸 일상생활활동패턴을 이용하는 방법을 고안하였다. 트윗 사용자의 일상생활활동패턴은 이동궤적과 사용자의 언어(text)에서 확인할 수 있었으며 전자를 활용한 모델을 일상이동패턴모델, 후자를 활용한 모델을 일상 활동장 모델이라 명명하고 각각 모델에 입력될 변수를 선정하였다. 자신의 거주 지역에서 가장 높은 빈도의 트윗 발생 여부와 가장 높은 빈도의 거주행정구역 표현 단어를 사용하는지 아닌지를 종속변수로 한 판별분석을 실시하여 모델을 작성하였으며 설명력은 일상 이동패턴모델, 일상 활동장 모델 각각 67.5%, 57.5%였다. 이 모델을 스트레스 관련 트윗을 작성한 사용자의 타임라인데이터로 구성된 테스트데이터에 입력해본 결과 전체 사용자 48,235명 중 5,301명의 거주 지역을 유추하였고 이를 활용하여 위치 부여된 스트레스 관련 트윗 9,606개를 확보하였다. 본 연구의 유추기법을 통해 기존 SNS데이터 분석연구에서 사용하는 데이터 수집 방법보다 44배 많은 위치 부여 트윗을 확보할 수 있었다. 본 연구방법론은 SNS데이터를 이용한 연구에서 위치 부여된 데이터를 확보하는데 활용 가능할 것으로 판단되며, 각종 지역통계와 상관관계파악을 통해 지역적 현상 분석에도 SNS데이터를 이용할 수 있는 가능성을 높일 것으로 판단된다.
사람의 성격 분석에 따라 그 사람의 이동패턴을 알 수 있다. 따라서 성격 데이터를 이용하면, 사람의 행동 패턴을 유추해 낼 수 있다. 사람의 행동 패턴은 주로 그 사람이 선호하는 장소의 집합으로 규정 할 수 있다. 본 논문에서는 사람의 성격과 장소 데이터 사이의 상관관계를 알아보고자 한다. 포스퀘어에서 얻어진 장소정보와 성격요인 분석을 통해 얻어진 사람 성격과의 상관관계를 파악하기 위한 기법으로 회귀분석을 사용했다. 장소정보는 그 장소에 해당하는 업종으로 변환되었다. 위치 데이터와 업종 분류표와의 분석을 어떻게 적용 하였는지 설명하고, 회귀분석을 통해서 성격 데이터와 업종 분류 데이터를 분석한다.
전자 부자 흐름 패턴 시스템은 위치 측위 기술과 여러 가지 통신 기술을 이용하여 원격에서 부자의 위치를 모니터링 함으로써 하천의 유량을 예측할 수 있다. 현재 자연하천의 흐름 패턴을 분석하기 위해 여러 형태의 수동 부자들이 사용되고 있다. 수동 부자를 이용한 유량 측정은 유량을 측정하기위해 거리와 시간을 직접 측정한 후 이것을 이용한다. 이러한 방법은 측정방법과 정확한 유량 측정 측면에서 효율적이지 못하다. 이러한 문제를 극복하기 위해 본 연구진은 CDMA, GPS 그리고 2.4GHz기반의 RF모듈을 이용하여 전자부자를 설계 및 구현했다. 그리고 전자부자의 위치정보와 흐름 패턴 정보를 알기 위한 모니터링 시스템을 설계 및 구현하였다. 더불어 배터리로 동작하는 전자부자에서 짧은 life cycle은 전자부자를 이용한 흐름 패턴 시스템에서의 효용성을 떨어뜨린다. 이를 극복하기 위해 전자부자 흐름 패턴 시스템의 전자부자를 위한 전원 절약 기법을 설계하였다.
본 연구는 제주방언의 억양 패턴에 대하여 실험음성학적 분석을 하였다. 이전의 제주방언에 대한 음성 음운론적 연구는 거의 분절음 연구에 국한되었다. 억양 패턴 분석은 K-ToBI 레이블링 시스템에서 사용하는 성조기호를 사용하여 수행되었다 제주 방언의 운율구는 서울말, 전남방언과 같이 억양구와, 그 하위 층에 악센트구 두 개로 이루어져 있다. 본 연구는 크게 억양구의 경계성조 유형 연구와 악센트구의 성조 연구를 수행하였다. 억양구 경계성조로는 서울말과 같이 $L\%,\;H\%$를 기본으로 하여 $HL\%,\;LHL\%,\;HLHL\%,\;LHLHL\%,\;LH\%,\;HLH\%,\;LHLH\%,\;HLTLH\%$ 등의 유형과 그 외 제주방언만의 유형 또한 관찰되었다. 악센트구의 성조패턴 연구는 음절수와 억양구내 악센트구의 위치를 변수로 하여 살펴보았다. 제주방언의 악센트구 기본 성조는 'LH'로서 마지막 음절에서 ?'가 실현되는 패턴이다. 음절수가 많아지면 마지막 둘째음절에 아주 완만한 피치상승을 보이긴 하나 'H'로 기술하기에는 부적절하였다 유성음화의 범위는 서울방언에서와 같이 악센트구로 나타났다. 강자음이 악센트구 초에 올 때 ?'성조로 시작이 되었으며 피험자에 따라 'H'성조가 첫째음절에서만 실현되고 바로 하강하던가 또는 둘째음절까지 지속되는 것이 관찰되었다.
방사왜곡, 접선왜곡으로 인해 영상의 왜곡이 발생한다. 왜곡 영상은 시각적인 문제 외에도 영상분석을 통해 정확한 수치 계산을 통해 영상을 처리할 때, 문제가 되기 때문에 영상을 보정해 주어야한다. 감시 시스템, 로봇의 시각 역할 등 다양한 비전 시스템에서 카메라가 장착되어 왜곡보정에 대한 사용도가 증가 하고 있다. 그리고 한 광각 카메라에서 획득한 영상은 비선형적인 방사 왜곡을 가지고 있기 때문에 정확한 영상을 획득하기 위해서는 왜곡 보정 작업을 수행하여야 한다. 왜곡된 영상을 올바르게 보정 해줄 캘리브레이션(Calibration)은 영상 좌표계의 한 점이 실세계 좌표계의 어느 위치에 대응하는지를 결정하기 위해 보정 변수들을 결정하는 과정이다. 본 논문에서는 캘리브레이션(Calibration)을 수행할 때 패턴 개수, 이미지 파일 크기, 이미지 파일 개수가 영상 왜곡 보정에 어떤 영향을 미치는지 분석해 보았을 때 다른 어떤 경우보다 패턴 개수를 비교적 작게 했을 때의 경우가 뚜렷한 차이를 보여주었다.
본 연구는 가상현실 콘텐츠 경험 이전에 기본 주시눈 위치의 패턴을 이용해 영상멀미의 민감도를 예측할 수 있는 방법론 개발에 그 목적이 있다. 본 실험에는 20명 (여자 10명, 평균 나이: $28.42{\pm}3.17$세)의 피험자가 참여하였다. 실험 참가자들은 5분 동안 기본 주시눈 위치의 패턴을 측정하고 가상현실 콘텐츠를 15분 동안 시청하였다. VR 콘텐츠 시청 후에 'Simulator Sickness Questionnaire (SSQ)' 설문을 통해 영상멀미에 대한 주관적인 경험을 실험 참가들로부터 보고 받았다. 기본 주시눈 패턴과 SSQ 점수는 피어슨 상관분석 및 독립성분 t검정을 통해 유의성을 확인하고 다중회귀분석을 통해 예측모델을 도출하였다. 분석결과, 기본 주시눈 위치의 패턴 (PCPA & PCPR)은 SSQ 점수와 통계적으로 유의한 차이가 있었고 강한 혹은 중간 양의 상관관계가 있음을 확인하였다. 또한, 도출된 예측모델은 새로운 실험참가자 10명을 대상으로 정확도를 검증하였고 설문과 예측모델에 의한 SSQ 점수 사이에 강한 양의 상관관계와 낮은 편차가 있음을 확인하였다.
태양전파폭발위치감지기(KSRBL)는 단일 안테나 전파분광기로써 미 뉴저지공과대학과의 협력으로 2009년 8월에 한국천문연구원에 개발 설치되었다. 1 MHz 스펙트럼 분해능과 1초의 시간 분해능을 가지고 있고 관측할 수 있는 주파수 대역은 245, 410 MHz 와 0.5-18 GHz에 이르는 광대역이다. 또한 태양 전면 태양 폭발 위치를 감지할 수 있다. 전파 관측은 LabVIEW와 IDL 프로그램에 의해 미리 짜여진 관측 스케줄에 따라 매일 자동으로 진행된다. 데이터 분석을 위해 필요한 플럭스, 안테나, 전파 이득에 대한 눈금조정 작업을 위한 소프트웨어를 개발하였다. 2009년 설치이후 지금까지 12개의 이벤트를 관측하였고 그 중 5개의 이벤트를 가지고 관측된 스펙트럼의 모듈레이션 패턴을 분석하여 태양면상에서 전파 폭발의 위치 값을 구했다. Solar Dynamics Observatory(SDO) AIA 이미지와 비교해 KSRBL의 위치감지 성능을 분석하였다.
Outlier(이상치) 분석을 통한 등부표 선회안전반경 정보 제공에 관한 연구는 AIS 또는 RTU가 설치된 등부표에 대한 이탈 위험 인지, 항해안전 사고 예방 등 안전대책을 강화하기 위한 연구이다. 등부표는 조류, 바람 등 외력에 의해 이출거리가 발생하여 일정한 패턴으로 선회반경이 형성되나 외력으로 인하여 정상범위에서 벗어나 유실, 위치이동 등이 발생할 수 있고 이는 선박추돌 등 항해안전 사고로도 이어질 수 있다. 이러한 등부표 사고는 물적 피해비용과 이용자의 안전운항에 대한 심리적 부담감 또는 위험감수 등의 추가적인 행정소요 비용이 발생할 수 있다. Outlier(이상치)란 외력 등으로 인해 최대 이출거리 이내 정상범위에서 벗어나거나 존재할 수 없는 극단적인 위치 값으로써 21년도 등부표 위치 데이터를 일정 단위 방위별로 분석해 본 결과 Outlier(이상치)가 식별되었다. 따라서 등부표의 안전한 위치 상태를 시스템적으로 모니터링 하기 위해 Outlier(이상치) 분석을 통한 등부표 선회안전반경 정보 제공에 관한 연구를 하였다.
본 연구는 도시토지이용의 적합성분석을 실시하는 데 있어 GSIS와 인공신경망의 유기적인 결합을 시도해 보았다. 인공신경망은 학습이라는 과정을 통해 신경망 노드(node)간의 연결강도를 합리적으로 결정할 수 있는 이점이 있다. 이러한 점에서 공간분석에서 요구되는 인자간의 경중률과 신경망의 연결강도는 대체가 가능하리라 판단된다. 본 연구를 수행하기 위해 두 종류의 신경망을 구성하였다. 1차 신경망은 토지이용별 적합성 분석에 적용했으며, 2차 신경망은 최적의 토지이용패턴을 분석하기 위해 구성하였다. 이들 신경망은 C++로 작성된 프로그램에 의해 구현된 최급강하법에 의한 역전파 알고리즘에 의해 학습을 실시하였으며, 활성화 함수는 시그모이드 함수를 사용하였다. 분석결과는 현행 용도지역제에서 주거, 상업, 공업, 녹지에 대한 토지이용 적합도면과 4가지 유형의 토지이용에 대한 대상지역의 최적토지이용패턴을 제시한 도면으로서 Arc/Info의 Grid 형식으로 작성하였다. 또한 토지이용별 적합도면상에 나타난 적합지역과 최적토지이용패턴은 위치적인 면과 공간 구성에 있어 실제의 도시토지이용계획의 이론적인 개념에 매우 합치되는 분포형태를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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