• 대한교통학회지
• /
• 제26권2호
• /
• pp.135-145
• /
• 2008

기종점자료(Origin-Destination 자료: 이하 OD)는 교통수요예측에 있어 필수적인 정보로서 이를 실제조사하거나 또는 추정하기 위하여 수많은 기법들이 활용되었다. 기존의 OD 추정기법은 일정한 가구 표본을 추출하여 이를 전수화하는 것이 일반적이었으나, 정확도의 문제점을 내포하고 있었다. 이를 보완하기 위하여 링크 교통량, 표본링크이용비 등의 추가 정보를 활용하여 OD를 추정하는 연구들이 지속적으로 이루어지고 있다. 본 연구는 프로브 차량자료에서 수집된 정보를 추가 정보로 활용하여 OD를 추정하는 연구로 시 공간적으로 변동하는 적정 표본율을 찾아내는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 각 링크의 교통량 오차율을 목적함수로 설정하였으며, 가상 네트워크에 대한 사례분석 결과 전수화된 OD와 실제OD 간의 MAE는 약 5.28%로 나타났다. 유비퀴터스 환경 하에서 획득된 다양한 실시간 정보는 본 연구에서 제시된 방법에 의해 활용될 수 있을 것으로 판단되며, 이와 관련한 연구의 한계와 향후 과제를 제시하였다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제18권2호
• /
• pp.149-160
• /
• 2015

본 연구는 생태계 관리권역 내 남한강 상류지역을 대상으로 제5차 국가산림자원조사의 표본점자료를 기반으로 한 직접추정법과 합성추정법에 의한 층화별(임상 영급) 임목축적을 산출하였으며, 공간단위에 따른 오차검증을 통하여 최적의 추정방법을 비교 분석하였다. 직접추정법은 대상지내의 표본점 자료만을 활용하였으며, 합성추정법은 대상지뿐만 아니라 공간확장지역의 표본점 정보를 활용하여 임목축적을 추정하였고, 공간확장기준은 4가지(권역, 지역, 구역, 거리)를 적용하였다. 직접추정법에 의한 ha당 평균임목축적은 $143.5m^3/ha$이었으며, 합성추정법에 의한 ha당 평균임목축적은 구역, 거리, 지역, 권역기준의 순으로 각각 $146.9m^3/ha$, $144.8m^3/ha$, $139.8m^3/ha$, $138.6m^3/ha$ 추정되었다. 직접추정법에 의한 표준오차는 $1.79m^3/ha$이었으며, 합성추정법에 의한 표준오차는 공간확장기준에 상관없이 $1.83m^3/ha$으로 차이가 없었다. 한편, 임상별 표준오차는 추정방법과 확장지역에 관계없이 활엽수림이 ${\pm}2.3m^3/ha$으로 가장 낮았으며, 혼효림과 침엽수림이 각각 ${\pm}3.3m^3/ha$과 ${\pm}4.8m^3/ha$의 순으로 추정되었다.

• 한국응용곤충학회지
• /
• 제54권4호
• /
• pp.401-407
• /
• 2015

온실재배 오이에 발생하는 목화진딧물의 발생밀도를 추정하는 표본조사법을 개발하기 위하여 2개년(2013-2014년) 동안 주 전체의 잎별 발생밀도를 조사하였다. 목화진딧물의 공간분포 특성은 일반적으로 사용되는 Taylor's power law(TPL)와 Iwao's patchiness regression (IPR) 두 가지 방법을 이용하여 분포특성을 조사하였다. 목화진딧물의 주 전체 밀도를 대표할 수 있는 표본단위를 일정 잎 위치의 평균밀도와 주 전체의 잎당 평균밀도와의 일반선형 회귀식을 이용하여 결정하였다. 적정 표본단위는 오이 생육기에 따라 달랐는데, 총엽수가 9매 미만일 경우 2매(중위엽과 최하위+1번째 엽), 그 이상인 경우에는 3매(위로부터 4번째, 7번째, 최하위+1번째 엽)를 조사하는 것이 적합하였다. 오이에서 목화진딧물의 공간분포 특성은 TPL과 IPR의 기울기가 모두 "1"보다 커 집중분포를 하고 있었으며, 진딧물의 평균-분산 관계를 TPL이 IPR보다 더 잘 설명하였다. TPL의 기울기와 절편은 연차간에 차이가 없었으며, Green과 Kuno의 식을 이용하여 고정 정확도(D) 수준에서의 축차표본조사법을 개발하였다. 목화진딧물의 축차표본조사법은 Green의 방법이 Kuno에 비해 더 효율적이었다. 목화진딧물의 일정 평균밀도를 추정하기 위해 필요한 조사 주수는 D값과 잎당 평균밀도가 낮을수록 증가하는 경향이었다. 표본조사를 중지할 수 있는 누적 진딧물 수는 D값이 낮을수록, 조사 주수가 적을수록 증가하는 경향이었다. 목화진딧물 잎당 10마리의 밀도를 추정하기 위해 필요한 조사 주수는 13주이었으며, 이 때 조사를 중지하기 위한 누적 진딧물수는 131마리이었다.

• 대한지리학회지
• /
• 제33권2호
• /
• pp.325-338
• /
• 1998

본 연구에서는 시.공 복합적인 선형 점 자료를 대상으로 시간과 공간을 함께 고려했을 때 자료 내에 군집(cluster)-시.공 복합 군집(space-time cluster)-이 존재하는 가를 검증하는 방법에 대해 논의하고, 실제 교통사고지점의 분포자료를 분석하여 군집의 유무를 통계적으로 검증하였다. 통계 분석의 결과 다음과 같은 사실이 확인되었다. 첫째, Knox의 분할표 방법과 Mantel의 역수 변환을 이용한 일반화된 회귀분석방법 모두 임계 거리 및 임계 시간 간격의 선택이 분석결과에 영향을 미친다. 둘째, 이러한 임의성을 극복하기 위해 다양한 임계 거리 및 임계 시간 간격(혹은 부가 상수)에 대해 반복 실험한 결과, 일부 임계값의 조합에서 시간과 공간이 서로 독립적이라는 귀무가설을 기각할 수 있는 증거가 발견되었다. 셋째, 시.공 복합 군집의 파악에 가장 적합한 임계 거리와 임계 시간 간격은 공간적으로는 7000m, 시간적으로는 14일 혹은 21일이다. 마지막으로, 통계 분석과정에서 자료에 존재하는 중복 기록 사고들의 존재가 밝혀짐으로써 시.공 복합군집 검증이 탐험적 자료 분석(exploratory data analysis)의 도구로서 가지는 가치를 확인할 수 있었다.

• 한국응용곤충학회지
• /
• 제51권2호
• /
• pp.91-97
• /
• 2012

온주밀감에서 귤녹응애, Aculops pelekassi의 분산지수와 분포양상, 표본조사시 적정 표본수에 대하여 조사하였다. 귤녹응애는 집중분포를 하고 있었으며, 분산지수는 Taylor's power law가 Iwao's patchiness regression보다 더 잘 설명하고 있었다. Taylor's power law의 상수를 이용하여 고정 정확도 수준에서 열매 표면 $cm^2$당 누적충수에 따라 조사를 중지할 수 있는 표본조사법을 만들었다. 경제적인 표본조사를 위하여 Kono-sugino의 경험적 이항모델을 개발하였으며, 이항모델을 이용하면 귤녹응애가 $cm^2$당 12마리 이상 발생한 열매 비율을 이용하여 평균밀도를 추정할 수 있었다 : $ln(m)=4.61+1.23ln[-ln(1-p_{12})]$. 최적의 tally threshold를 결정하기 위하여 추정평균에 대한 분산을 계산한 결과 tally threshold가 12일 때 추정평균의 분산이 적었으며, 발생과율 0.1~0.5의 범위에서 분산의 변동이 거의 없어 다른 tally threshold에 비해 높은 정확도로 평균을 추정할 수 있었다. 적정 표본수를 결정하기 위하여 계층표본조사법을 이용하여 분석한 결과 고정 정확도 0.25수준에서 감귤원당 적정 조사 나무수는 13주였으며, 나무당 조사 열매수는 5개, 열매당 2지점에서 $cm^2$당 귤녹응애수 조사가 바람직하였다(총 130표본).

• 대한공간정보학회지
• /
• 제4권2호
• /
• pp.181-193
• /
• 1996

본 연구는 원격탐사의 수치화상분류에 적용된 바 없는 정준상관분석(Canonical Correlation Analysis)기법을 무감독분류한 위성화상데이터에 적용하여 토지피복분류하는 새로운 방법을 개발하는 것을 목적으로 한다. 개발된 분류기법은 기존의 분류기법인 최대우도분류기법에 비해 분류기준용 표본데이터 선정이 용이함을 알 수 있었다. 즉, 정준상관분석에 의한 분류결과는 분류기준용 표본데이터의 선정위치에 거의 영향을 받지 않는다. 또한 무감독분류 후 정준상관분석에 의해 결정된 각 군집의 토지피복은 최대우도분류를 위한 사전정보로 활용정보로 활용가능하다. 동일한 분류기준용 표본데이터 사용시, 무감독분류 후 정준상관분석에 의한 분류가 최대우도분류보다 분류정확도가 우수하였다. 이상과 같은 결과로 판단해 볼 때 연구에서는 시도된 분류기법은 원격탐사의 분류기법 분야에서 실용화 될 수 있으며, 나아가서는 GIS 데이터베이스 구축에 중요한 역학을 할 수 있을 것이다.

• 대한전자공학회논문지TC
• /
• 제40권1호
• /
• pp.15-23
• /
• 2003

본 논문에서는 입사 신호의 근사 공분산 행렬을 이용하여 신호의 입사각을 빠르게 추정하는 입사각 추정 알고리듬을 제안한다. MUSIC(MUltiple Signal Classification) 알고리듬과 같은 기존의 부분공간 입사각 추정 알고리듬은 입력 공분산 행렬을 구하기 위해서 다수의 표본 신호를 필요로 하며, 입력 공분산 행렬을 획득하기 위한 표본 신호의 수신시간 동안 입사각 추정이 수행될 수 없으므로 빠른 신호처리가 불가능하다. 또한 코히어런트 신호가 입사하는 경우에 코히어런트 신호간의 간섭으로 신호의 입사각을 정확하게 추정할 수 없다. 제안한 입사각 추정 알고리듬은 빔 형성기를 이용하여 매 표본 신호의 공간적인 빔 형성을 먼저 수행하여 신호간의 간섭을 제거한 후에 센서의 출력 값을 이용하여 방위각 응답(bearing response)과 방향 스펙트럼(directional spectrum)을 구한다. 방위각 응답으로 대략적인 신호의 입사각을 추정한 후에 방향 스펙트럼을 이용하여 정착하게 신호의 입사각을 추정한다. 제안 입사각 추정 알고리듬은 공분산 행렬을 구하기 위하여 그 순간의 각 어레이 소자에 입사되는 표본 신호만을 사용하고 방위각 응답을 구하기 위해서 몇 순간 동안의 표본 신호만 필요로 하므로 기존 입사각 추정 알고리듬에 비하여 크게 향상된 입사각 추정 속도를 갖는다.

• 한국토양비료학회지
• /
• 제16권4호
• /
• pp.305-310
• /
• 1983

화동미사질식양토(華東微砂質埴壤土)의 침투속도(浸透速渡)에 대한 변이성(變異性)이 표준통계학적(標準統計學的) 방법(方法)과 지질통계학적(地質統計學的) 방법(方法)인 Variogram에 의해 연구(硏究)되었다. 지질통계학적(地質統計學的) 개념(槪念)인 지역(地域) 변수(變數) 이론(理論)으로 관측치(觀測値)에 대한 공간변이성(空間變異性)이 기술(記述)되었고 구조분석(構造分析)된 후 Kriging을 위한 최적(最適)의 표본추출수(標本抽出數)와 그 거리(距離)를 결정(決定)할 수 있도록 장방형(長方型)의 $2{\times}3m$ Grid 형태(形態)로 표본추출(標本抽出)하여 수행(遂行)한 결과(結果)는 다음과 같다. 1. 표본(標本)에 대한 산술평균(算術平均)값과 표준편차(標準偏差) 값이 각각(各各) 3.56, 0.67cm/day이었으며 변이계수(變異係數)는 18.93%로서 관측치(觀測値)는 거의 정규분포(正規分布)를 나타내었다. 2. Sill값을 갖는 선형(線型)의 평균(平均) Variogram을 선정(選定)한 결과(結果) Nugget효과(效果)를 보였으며 그 범위(範圍)는 7.4m이었다. 3. Variogram의 구조분석(溝造分析) 결과(結果) 공시지역(供試地域) 표본수(標本數) 96과 같은 결과(結果)를 가져올 수 있고 최적표본수(最適標本數)는 8~10이었다. 4. Kriging값과 Kriging분산(分散)을 계산(計算)하는데 필요(必要)한 이론적(理論的)인 Variogram함수(函數)의 계수(係數)는 Nugget 효과(效果) 0.444cm/day, 선형(線型) Variogram의 기울기 0.003cm/day, 그리고 이웃간 거리(距離) h=7.4m이었다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제19권6호
• /
• pp.208-221
• /
• 2020

본 연구는 첨단운전자보조시스템(Advanced Driver Assistance System, ADAS)이 빠르게 보급됨에 따라 표본 프로브 차량에 설치된 ADAS로부터 얻은 개별차량의 궤적 데이터와 전방차량과의 차두거리 데이터를 이용하여 연속류의 교통밀도를 추정 및 분석하는 것을 목적으로 한다. 과거 연속류 교통밀도는 주로 차량검지시스템(Vehicle Detection System, VDS)에서 수집되는 교통량, 속도, 점유율 등의 데이터를 가공하여 추정되거나, CCTV등의 영상정보를 활용하여 직접 차량 대수를 계수하여 추정되었다. 이러한 방식은 교통밀도 추정의 공간적 제약이 있고, 교통 혼잡시 추정의 신뢰도가 낮다는 한계를 보였다. 이에 본 연구에서는 선행연구의 한계를 극복하기 위해 ADAS로부터 수집된 개별차량 궤적 데이터와 차두거리 정보를 활용하여 도로의 공간을 검지하고 일반화된 밀도(Generalized Density)방식을 이용하여 시공간적 교통밀도를 추정한다. 이에 따라 ADAS차량의 표본율에 따른 교통밀도 추정의 정확도를 분석한 결과, 30%의 표본율일 경우 교통밀도 참 값과 약 90% 일치하는 것으로 나타났다. 이를 통해 본 연구는 향후 ADAS 및 자율주행차량이 혼재되는 도로 상황에서 신뢰도 높은 교통밀도 추정을 가능하게 하며 효율적인 교통운영관리에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제34권4호
• /
• pp.1317-1325
• /
• 2014

본 연구의 목적은 공간적 또는 지리적 데이터인 도시구조특성 요소의 공간자기상관성을 최소화 시킬 수 있는 공간샘플링 기법에 대해 제시하고자 한다. 연구의 주요결과와 시사점은 다음과 같다. 첫째, 공간적 또는 지리적 자료가 지니고 있는 공간자기상관성을 제거하기 위해서는 적절한 공간샘플링 방법을 사용하여야 한다는 점이다. 서울시 전체 행정구역별 대중교통 분담률에 관한 공간자기상관성을 측정한 결과 간 의존성이 상당히 높은 것으로 분석되었다. 하지만 적정한 거리(400m)이상을 이격 시켜 공간샘플링을 실시한 후 공간자기상관성이 제거됨을 확인하였다. 공간샘플링을 실시하지 않으면, 공간적 자료의 왜곡으로 인한 잘못된 결과가 도출되며, 이를 해결하기 위해서는 공간샘플링을 하여 표본을 추출하는 과정이 필수불가결 하다는 점이다. 둘째, 공간샘플링 전후의 대중교통 분담률에 영향을 미치는 도시공간구조 특성 요인이 달라진다는 점이다. 그러나 이는 공간적 자료에 존재하는 공간자기상관성을 통제하지 못한 왜곡된 결과이다.