The empty houses' problem is important in the local revitalization and local sustainability, and these phenomenon caused by various factors of the region. The population and housing census data are the most effective data available to study this phenomenon by small regions. In this study, logistic regression and multiple regression analysis were performed to understand the effects of population, household, and housing characteristics on empty houses using population and housing census data. Also, the scale and direction of the effect of each characteristic in large cities, small cities, and rural areas were compared. As results, there was a slight difference between cities and province regions in the district and housing characteristic variables. In the comparison of Eup-Myeon-Dong, the affected variables were different in the Dong and Myeon areas. The significance of this study is to examine the effect of the characteristics of population and housing on the vacant houses and to confirm that the factors affecting different regions.
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.
지역의 경제 사회적 환경은 서베이 협조와 어떠한 관련이 있는가? 이전 연구들에서는 자료 수집 방법의 차이, 서베이 협조에 따른 인센티브 유무, 응답률의 유형, 지역 단위 등 여러가지 차원으로 인해 서베이 응답률에 관한 사회적 환경효과를 일반화하는 것이 복잡하다. 이 연구에서는 OLS 회귀분석을 사용하여 미국의 2000년 센서스 최종 응답률(CFRR), 2002년 GSS 응답률(GSSRR)과 지역구조적 요인 사이의 연관성을 분석했다. 분석결과 CFRR은 빈곤은 응답률에 부정적 효과를, 거주 안정과 18세 이하 비율은 긍정적 효과를 미쳐 사회해체 이론을 확인하는 반면, GSSRR는 그렇지 않다는 것을 발견했다. 우리의 결과는 지역의 경제 사회적 환경이 실질조사에 유용한 정보를 제공할 수 있다는 점을 보여주었으며, 이러한 점에서 본 연구는 향후 응답률에 대한 국내연구의 활성화에 기여하고자 하였다.
그동안 인구주택총조사의 조사결과에 대한 연구와 정보는 많았으나 총조사를 어떻게 준비하는지에 대한 조사방법 관련 논의가 없었다. 이 글은 이러한 논의를 활성화하기 위해 2005년 인구주택총조사를 준비하는 2년여 과정에서 거처를 파악하고 조사구를 설정하는 방법을 소개하였다. 특히 1999년 읍 면 동의 통계기능축소를 보완하기 위해 개발된 여러 방법들을 기술하였다. 주요한 방법으로는 과거 인구주택총조사 DB, 행정자료, 수치지도의 활용 등이 있다. 이들은 대체로 IT 기술을 기반으로 개발된 조사방법들이다. 한편, 취약한 지방자치단체의 행정자료관리체계는 IT 기술 활용의 제약이었다.
스테레오 대응성은 스테레오 비전에서 중요한 문제이다. 본 논문은 다해상도 기법과 AD-Census를 이용한 유전 알고리즘 기반의 스테레오 정합 기법을 제안한다. 정합 환경을 최적화 문제로 간주하여 유전 알고리즘으로 변위를 탐색한다. 그리고 에지 픽셀을 이용한 적응적 염색체 구조와 교배 방식을 적용한다. 비용함수는 스테레오 정합에서 주로 고려할 수 있는 제약 조건으로 구성하였고, 변위오차를 줄이기 위해 AD-Census 척도를 사용하였다. 처리의 효율을 높이기 위해 영상 피라미드 방법을 적용하여 최저해상도에서 최초 변위 도를 계산한다. 그리고 최초 변위도는 다음 해상도 단계로 전파되어, 보간된 후 지역 특징 벡터를 이용하여 정제를 수행한다. 실험을 통해 제안한 방법이 다른 유전 알고리즘 기반 기법들에 비해 변위 탐색 시간을 감소시킬 뿐만 아니라 정합의 타당성을 보증함을 확인하고자 한다.
The purpose of the study is to analyze the status and trend of less favored condition of fishing village in Korean island regions using the census of agriculture, forestry and fisheries. The less favored condition was measured as the difference in accessibility to major services and in fishery sales and resident infrastructure, applying the difference-in-difference method and propensity score matching method respectively. The result shows that access to major services has improved in island area between 2010 and 2015, implying that related policies such as the island comprehensive development project have been successful to some extent. However, some educational facilities, cultural facilities, and health facilities still have low inaccessibility and fishery sales are also significantly lower than in general area. This suggests that it is necessary to maintain related policies like the direct payment of fisheries.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권3호
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pp.755-762
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2015
One of the main objectives of the U.S. Census Bureau is the proper estimation of median household income for small areas. These estimates have an important role in the formulation of various governmental decisions and policies. Since direct survey estimates are available annually for each state or county, it is desirable to exploit the longitudinal trend in income observations in the estimation procedure. In this study, we consider Fay-Herriot type small area models which include time-specific random effect to accommodate any unspecified time varying income pattern. Analysis is carried out in a hierarchical Bayesian framework using Markov chain Monte Carlo methodology. We have evaluated our estimates by comparing those with the corresponding census estimates of 1999 using some commonly used comparison measures. It turns out that among three types of time-specific random effects the small area model with a time series random walk component provides estimates which are superior to both direct estimates and the Census Bureau estimates.
This paper was examined socio-demographic characteristics influencing married women's fertility plans in Korea. Few studies have focused on fertility plans by using census data, and therefore this study employs 2010 census 2% sample data. It focuses on differential characteristics influencing not only whether women have plans for additional children but also how many additional children women plan to have. Women's age, age at marriage, employment status, number of children, and number of sons are consistently associated with their fertility plans and planned number of additional children. The educational level is positively related to plans for additional children for both men and women, and the effect weakens or disappears with an increase in the planned number of additional children. The result showing consistent positive effect of the number of sons reflects son preference in Korea. Positive effects of women's high educational attainment and employment status on fertility plans may reflect the importance of economic stability but requires further research.
본 연구의 목적은 한국인구의 연도별 추정과 그 장래인구의 예측을 위한 단순 Logistic Curve의 모수(母數)들을 추정하는데 있다. 즉 1949년부터 1990년에 이르는 9회에 걸친 인구 Census 자료를 토대로 하고, 3-군법(3-群法)을 적용하여 모수들을 추정하므로서 연도별 총인구들의 곡선추계를 위한 Logistic Curve를 얻었다. 아울러 이 곡선에 의하여 1950년부터 1990년까지의 Census와 Census 사이의 총인구를 연도별로 추정하였으며, 다른 한편 1991년부터 2010년에 이르기까지 장래인구를 예측하였다. 뿐만 아니라 최근 한국인구 성장의 상한점근치(Upper Asymptote)로 58,616천명을 제시할 수 있었다.
최근 3 차원 깊이 정보를 활용하는 분야가 많아짐에 따라, 정확한 깊이 정보를 추출하기 위한 연구가 계속 진행되고 있다. 특히 ASW(Adaptive Support Weight)는 기존의 영역 기반 알고리즘의 정확도를 향상시키기 위한 방법으로 많이 이용되고 있다. 그 중에서 ACT(Adaptive Census Transform)는 폐백 영역이나 경계 영역에서 정확도가 낮다는 단점이 있었다. 본 논문에서는 정확한 깊이 맵 (depth map)을 추출하기 위해, 기존의 ACT를 개선한 스테레오 정합 알고리즘을 제안한다. 이는 잡음에 강하고 재사용성이 높은 MSW(Multiple Sparse Windows)를 기반으로, TAD(Truncated Absolute Difference)와 ACT 두 개의 정합 알고리즘을 동시에 사용하여 폐색 영역과 울체의 경계 영역에서 정확도가 낮은 기존의 방법을 개선한다. Middlebury에서 제공하는 영상을 사용한 시뮬레이션 결과는 제안한 방법이 기존의 방법보다 평균적으로 약 1.9% 낮은 에러율(error rate)을 가짐을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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