RMSE는 그 개념이 상대적으로 이해하기 쉽고 계산이 용이하다는 장점 때문에 DEM의 정확도를 나타내는 대표적 척도로 많은 국가에서 사용되고 있다. 그러나 이러한 장점에도 불구하고 RMSE는 몇 가지 측면에서 문제를 안고 있다. 즉 RMSE는 두 가지 자료집단 사이의 평균적인 편차에 대한 기술을 밝혀낼 수 없기 때문에 DEM이 내포하고 있는 오차에 대한 분포나 패턴에 대한 해석이 불가능하다. 이것은 DEM의 품질을 기술하는데 RMSE 척도가 어느 정도 한계를 갖는다는 것을 의미한다. 본 연구에서는 탐색적 공간자료분석 범주에 속하는 접근 방법을 통해 RMSE가 밝히지 못하는 DEM의 공간적 비공간적 오차 특성을 탐색하여 그 이용가능성을 평가하였다. 이를 통해 대표적 보간기법을 적용하여 개발된 DEM에서 돌출 현상이나 줄무늬 현상 또는 단구화 현상 등과 같은 새로운 정오차를 확인하였다.
This paper identifies the aspects of living environment elements (PM2.5, PM10, Noise) throughout Seoul and the urban characteristics that affect them by utilizing the big data of the S-Dot sensors in Seoul, which has recently become a hot topic. In other words, it proposes a big data based urban computing research methodology and research direction to confirm the relationship between urban characteristics and living environments that directly affect citizens. The temporal range is from 2020 to 2021, which is the available range of time series data for S-Dot sensors, and the spatial range is throughout Seoul by 500mX500m GRID. First of all, as part of analyzing specific living environment patterns, simple trends through EDA are identified, and cluster analysis is conducted based on the trends. After that, in order to derive specific urban planning factors of each cluster, basic statistical analysis such as ANOVA, OLS and MNL analysis were conducted to confirm more specific characteristics. As a result of this study, cluster patterns of environment elements(PM2.5, PM10, Noise) and urban factors that affect them are identified, and there are areas with relatively high or low long-term living environment values compared to other regions. The results of this study are believed to be a reference for urban planning management measures for vulnerable areas of living environment, and it is expected to be an exploratory study that can provide directions to urban computing field, especially related to environmental data in the future.
주안전과 밀접한 CCTV의 요구 및 설치는 날로 증가하고 있다. 그러나 현재 방범 CCTV에 대한 체계적인 계획과 위치타당성 검증에 대한 분석은 전무한 상태에서 단순히 주민들의 요구에 대응하는 수준에 머물고 있다. 단순히 CCTV 밀집도를 늘리면서 시민들의 안전을 강구하는 방법은 한계가 있다. 범죄의 특징 중 하나가 과거 발생지역중심으로 군집하는 현상을 보이며 또한 이런 범죄들은 상호연관성이 강하다. 약 2년간 범죄자료를 Geo-coding하고, 18개의 변수를 사회경제, 도시공간, 범죄방어기재시설물, 범죄발생지표로 대별하여 군집분석과 공간통계분석을 실행하여 5대 범죄와 절도범죄, 폭력범죄, 성폭력범죄가 최근린 분석과 Ripley's K함수에 의해 군집성을 확인하였다. 범죄들의 군집성 검토 후 본 연구에서는 위험지점(Hotspot)에 대한 개념을 정립하고, 위험지점선정에 대한 기법을 고찰한 후 본 연구에 타당한 Nearest Neighbor Hierarchical Spatial Clustering 기법을 활용하여 5대 범죄, 절도범죄, 폭력범죄, 성폭력 범죄의 위험지점을 선정하고 중첩분석을 하여 연구지역내 총 105개 지점의 군집수를 얻을 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권7호
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pp.3112-3127
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2018
Since time series clustering is performed without prior information, it is used for exploratory data analysis. In particular, clusters of time series with similar shapes can be used in various fields, such as business, medicine, finance, and communications. However, existing time series clustering algorithms have a problem in that time series with different shapes are included in the clusters. The reason for such a problem is that the existing algorithms do not consider the limitations on the size of the generated clusters, and use a dimension reduction method in which the information loss is large. In this paper, we propose a method to alleviate the disadvantages of existing methods and to find a better quality of cluster containing similarly shaped time series. In the data preprocessing step, we normalize the time series using z-transformation. Then, we use piecewise aggregate approximation (PAA) to reduce the dimension of the time series. In the clustering step, we use density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN) to create a precluster. We then use a modified K-means algorithm to refine the preclusters containing differently shaped time series into subclusters containing only similarly shaped time series. In our experiments, our method showed better results than the existing method.
Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
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제2권3호
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pp.144-152
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2021
Sanankerto is one of pilot projects for tourism villages in Indonesia due to its natural tourism potential with a 24-ha bamboo forest located in Boon Pring Andeman area. However, the distribution of existing bamboo has never been identified or mapped. Thus, the mana gement is facing difficulty in planning and developing tourism potential as well as spatial management in the area. Therefore, the objectives of this study were to identify and analyze the structure of bamboo vegetation in the Boon Pring Tourism village an d to perform vegetation mapping. The type of research was descriptive exploratory with a cluster sampling technique (i.e., a two-stage cluster) covering an area of ± 10 ha. Bamboo vegetation analysis was performed by calculating diversity index (H'), evenness index (E), and Species Richness index (R). Data were collected through observation and interviews with local people and the manager to determine zonation division. Mapping of bamboo vegetation based on zoning was processed into thematic maps using ArcG is 10.3. Micro climatic factors were measured with three replications for each sub -cluster. Data were analyzed descriptively and quantitatively. Nine species of bamboo identified. Diversity, evenness, and species richness indices differed at each location. Activities of local communities, tourists, and manager determined the presence, number, and distribution of bamboo species. These bamboo distribution maps in three zoning (utilization, buffer, and core) can be used by manager for planning and developing natural tourism potential.
본 연구의 목적은 수도권을 분석의 공간적 범위로 설정하여 2010년부터 2019년까지의 신성장산업의 창업 사업체 및 종사자 이전 패턴을 탐색적으로 분석하고, 신성장산업 창업 사업체의 유입 및 유출에 영향을 미치는 지역 수준 요인을 밝히는 데에 있다. 분석을 위한 자료로는 「전국사업체조사」원자료를 이용했으며, 신성장산업 사업체 및 종사자 수 유입 및 유출 자료를 바탕으로 시군구 수준 공간 자료를 구축했다. 분석을 위해 지역별 유출 유입에 대한 연결정도 중심성을 산출했으며, 음이항 회귀모형을 응용해 신성장산업의 유입 및 유출에 영향을 미치는 지역 수준 요인에 대한 실증 분석을 수행했다. 분석 결과에 따르면, 신성장산업 제조업 부문은 경기 남부 지역을 중심으로, 신성장산업 서비스업 부문은 강남 및 구로-금천구 일대를 중심으로 활발한 입지 이전이 발생하고 있었으며, 지역 수준 요인들이 신성장산업 창업 사업체의 유입 및 유출에 미치는 영향은 업종에 따라 상이한 것으로 나타났다. 본 연구는 최근 정책적 관심이 증가하고 있는 신성장산업에 대한 공간 이전 패턴을 파악하고, 영향 요인을 밝혀내기 위해 실증 분석을 수행함으로써 신성장산업 유치를 통해 지역 경제의 경쟁력 향상을 달성하고자 하는 지역산업정책에 대해 시사점을 제시했다.
암반의 수리적 특성 및 지하수 유동 양상을 파악하는데 요구되는 수리전도도맵 작성시, 투수시험 자료의 자료수 한계를 극복하고 수리전도도맵의 신뢰도 향상을 목적으로 물리탐사 결과 자료와의 병합툴을 개발하고 현장 적용해 보았다. 개발된 병합툴은 지구통계학적 최적화 시뮬레이션 기법 중의 하나인 모의 담금질 기법(Simulated Annealing)을 활용하였으며, 시뮬레이션에 필요한 전처리 과정과 후처리 과정을 포함한 4개의 모듈로 구성되었다. 파쇄대 수리특성의 파악 및 가시화를 위한 현장 적용 결과, 시추공 사이의 비조사 영역에서의 투수특성의 변화를 파악하는데 유용하게 적용될 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 2000년부터 2018년까지를 분석의 시간적 범위로 설정하여 제조업 창업 활동이 공간적으로 어떠한 변화를 보여왔는지를 탐색적으로 분석하고, 향후 창업 활동의 분포 패턴 변화를 예측하는 것을 목적으로 한다. 분석을 위해 2000년부터 2018년까지의 「전국사업체조사」 마이크로데이터 제조업 사업체 자료를 활용하였다. 한국산업연구원의 ISTANS 분류체계에서 제시하는 40대 제조업 기준에 따라 제조업을 4개의 세부 산업군으로 구분한 후, 수도권 행정구역 읍면동 수준에서 공간자기상관 분석 및 공간 마르코프 체인 분석을 수행하였다. 분석 결과에 따르면, 고위기술산업군 및 중고위기술산업군의 창업 활동은 시간이 흐름에 따라 경기도 남부를 중심으로 집중되고 있는 것으로 나타났으며, 중저위기술산업군 및 저위기술산업군 창업 활동의 집중은 수도권 외곽으로 분산되고 있는 것으로 나타났다. 2000년부터 2018년까지의 추세를 연장하여 2036년까지의 분포 변화를 예측하였을 때, 창업 활동이 활발히 발생하는 지역 및 그와 인접하고 있는 지역의 경우 향후 분위 상승의 가능성이 높은 것으로 나타나 긍정적인 공간 효과가 존재하는 것으로 확인되었다. 본 연구는 일자리 창출의 주요 원천이 되는 제조업 창업 활동의 분포 패턴 변화를 동태적으로 분석함으로써 창업 육성 및 일자리 창출과 관련한 지역 정책에의 시사점을 제공하고자 하였다.
본 논문에서는 다변량 자료의 위치모수에 대한 로버스트 검정 방법으로 유사등변성과 고붕괴성을 만족하는 MVE와 MCD 추정량에 근거한 로버스트 검정방법을 제안하였다. 일반적으로 이들 추정방법은 낮은 효율성으로 인하여 통계적 추론보다는 잠재적 이상치의 발견과 같은 탐색적분석에서 사용된다. 우리는 검정력을 높이기 위하여 MVE와 MCD 추정량에 근거한 일단계 재가중절차를 사용했는데, 가중치 선정과 관련된 임계값을 조절함으로써 현실적으로 사용가능한 높은 효율성과 정확성을 갖춘 검정방법을 제시하였다. 모의실험 결과 본 연구에서 제안한 검정법은 모분포에 관계없이 모두 명목유의수준을 제대로 유지하고 검정력도 높게 나타났으며, 이상치를 포함하고 있는 사례를 이용하여 실제로 모평균에 대한 가설검정을 수행한 결과 기존 방법과는 달리 영향을 받지 않았다.
이 연구는 초고속 인터넷 환경에서 세계 최고 수준의 디지털 네이티브(digital native)세대를 형성하고 있는 한국적 현실에서 이들의 미디어 이용행태에 대한 종합적인 이해를 위해 시작됐으며, 미디어 동시이용행태에 대한 한국적 디지털 네이티브의 속성을 파악하고자 했다. 이를 위해 2015년도 <한국미디어패널> 데이터를 기반으로 디지털 네이티브 세대에 해당하는 10대 청소년들의 시간대에 따른 공간적 속성과 이용매체, 동시이용 형태 등에 대해 다중대응분석을 실시하였다. 연구결과 한국의 디지털 네이티브 세대라고 할 수 있는 10대 청소년의 경우, 시간적, 공간적 매체이용은 매우 균질한 형태를 띠고 있으며, 미디어 동시이용비율도 제한된 형태로 나타났다. 이 연구는 추후 다양한 세대 간 비교 연구를 통해 보다 총체적인 미디어 이용행태연구의 필요성을 제기하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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