본 연구는 2002년부터 2009년까지 국내에서 발생한 돌풍에 대한 시계열 및 공간분포를 분석하였다. 태풍 기간 동안에 발생한 돌풍에 대해서는 제외하였으며, 지형에 의한 풍속 할증 효과는 KBC 2005 기준을 적용하여 보정하였다. 분석 결과, 돌풍 발생 빈도는 해안지역을 따라 높은 빈도가 나타났으며, 대상 기간 중 최대 286회의 발생 빈도를 보였다. 본 연구에서는 뇌우에 의한 돌풍과 종관 기상에 의해 발생한 돌풍의 시계열 분포의 비교를 통해 뇌우에 의한 돌풍의 불확실성이 높음을 확인하였다. 또한 누적운량과 뇌우 돌풍의 공간적 상관분석을 통해 두 인자간 높은 상관관계가 있음을 근거로 하여 돌풍에 대한 공간적 위험도를 평가하는데 활용할 수 있음을 제시하였다.
많은 지리적 현상은 시간 변화에 따라 동적인 공간 패턴을 보이며, 이러한 동적인 공간 패턴을 탐색하기 위한 연구들이 수행되어왔다. 그러나 기존의 많은 연구는 시간의 흐름에 따른 공간 패턴의 변화를 연속 또는 누적 측면에서 다루기보다는 특정 시점이나 기간 동안의 정적인 공간 패턴 분석에 초점을 두고 있다. 따라서 시간 변화 과정에서 수반되는 공간 프로세스의 관성(inertia)을 효과적으로 파악할 필요가 있다. 이러한 측면을 고려하여, 본 연구의 목적은 지리현상의 공간패턴을 탐색하는 새로운 공간통계 탐색방법을 제안하고, 이를 사례연구에 적용하는데 있다. 즉, 새로운 공간통계량을 제안하고, 몬테카를로 시뮬레이션(Monte Carlo Simulation)을 통해 새로운 통계량의 z-값을 산출한 뒤, 시간 변화에 따른 공간 패턴의 변화를 누적 방식으로 탐색하는 방법을 소개하고자 한다. 이를 위해 공간 패턴을 측정하는 J 통계량과 CUSUM 통계량이 결합된 방법을 제안하고, 사례연구로 최근 200년 동안 미국 뉴욕 주의 이리 카운티(Erie County)의 상업적 토지이용의 공간 패턴 변화를 살펴보았다. 이러한 시공간 패턴 변화 탐색 방법을 통하여 새로 구성된 공간통계량을 단위시간마다 누적적으로 반영하여 공간패턴의 연속적인 변화추이의 효과적인 탐색이 가능하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제17권4호
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pp.1181-1190
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2006
Statistical analyses for spatial data are important features for various types of fields. Spatial data are taken at specific locations or within specific regions and their relative positions are recorded. Lattice data are synoptic observation covering an entire spatial region, like cancer rates corresponding to each county in a state. Until now, the echelon analysis has been applied only to univariate spatial data. As a result, it is impossible to detect the hotspots on the multivariate spatial data In this paper, we expand the spatial data to time series structure. And then we analyze them on the time space and detect the hotspots. Echelon dendrogram has been made by piling up each multivariate spatial data to bring time spatial data. We perform the structural analysis of temporal spatial data.
Background: Foot-and-mouth disease (FMD) is a highly contagious viral disease in livestock that has tremendous economic impact nationally. After multiple FMD outbreaks, the South Korean government implemented a vaccination policy for efficient disease control. However, during active surveillance by quarantine authorities, pig farms have reported an insufficient antibody positivity rate to FMD. Objective: In this study, the spatial and temporal trends of insufficiency among pig farms were analyzed, and the effect of the number of government veterinary officers was explored as a potential preventive factor. Methods: Various data were acquired, including national-level surveillance data for antibody insufficiency from the Korea Animal Health Integrated System, the number of veterinary officers, and the number of local pig farms. Temporal and geographical descriptive analyses were conducted to overview spatial and temporal trends. Additionally, logistic regression models were employed to investigate the association between the number of officers per pig farm with antibody insufficiency. Spatial cluster analysis was conducted to detect spatial clusters. Results: The results showed that the incidence of insufficiency tended to decrease in recent years (odds ratio [OR], 0.803; 95% confidence interval [95% CIs], 0.721-0.893), and regions with a higher density of governmental veterinary officers (OR, 0.942; 95% CIs, 0.918-0.965) were associated with a lower incidence. Conclusions: This study implies that previously conducted national interventions would be effective, and the quality of government-provided veterinary care could play an important role in addressing the insufficient positivity rate of antibodies.
수증기는 지구 장파 복사에너지의 주요 흡수인자이다. 따라서 수증기량의 변화를 모니터링하고 변화의 원인을 세밀하게 조사하는 것은 필수적이다. 본 연구에서는 위성관측에 의해 얻어지는 Total Precipitable Water (TPW)자료를 사용하여 가강수량의 변화패턴을 모니터링 하고자 한다. 또한 기후인자들 중 수증기를 통해 생성되어 수증기의 변화패턴을 분석하는데 있어 중요한 역할을 하는 강수량과 다른 기후인자들에 비해 비교적 주기적으로 나타나는 엘니뇨를 통해 가강수량의 변화패턴과 기후인자와의 상관성분석을 실시하고자 한다. 본 연구에서는 TERRA/AQUA 위성의 Moderate-Resolution Imaging Spectroadiometer (MODIS) 센서를 통해 관측된 TPW의 장기적인 변화와 한반도 중남부지방의 강수량변화를 정량적으로 분석하고, 이들의 관계를 엘니뇨와 함께 비교하였다. 이를 통해 엘니뇨의 발생이 한반도 중남부지방의 강수량과 TPW의 변화에 영향을 주고 있는 지에 대해 조사하고자 한다. 먼저, 시계열 분석을 통해 TPW와 중남부지방 강수량의 변화를 정량적으로 산출하고 anomaly분석을 통해 이들의 변화를 세밀하게 분석한 결과 서로 반대의 양상을 띠는 부분이 발견되어 엘니뇨의 anomaly분석결과와 비교하였다. 그 결과 대부분 같은 양상을 띠고 있던 TPW와 강수량이 엘니뇨가 발생한 후 서로 반대의 양상을 띠는 것을 확인하였다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.118-121
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2006
Variations in the extent and dispersal of river plume are important in the study of coastal environment. The objectives of this study are to examine relationship between satellite detected plume area and river discharge and to clarify the temporal and spatial dynamic of plume from Tokachi River, Hokaido, Japan. We used 1.1 km spatial resolution of SeaWiFS normalized water-leaving radiance (nLw) images from 1998 to 2002. Supervised maximum likelihood classification was implemented to define classes of surface water optical properties. Satellite observed plume area was correlated to the amount of river discharge from April to October. First mode (44% of variance) of EOF analysis shows the turbid plume distribution resulting from re-suspension by strong wind mixing along the coast during winter. This mode also shows plume distribution along-shelf direction in spring and late summer. Second mode (17% of variance) shows spring pattern across-shelf direction due to strong discharge of snow melting water.
만리포는 2007년 12월 허베이 스피리트호 유류유출 사고로 유류오염 피해를 입은 대표적인 해변이다. 본 연구는 만리포 전체 영역과 5개로 분할된 영역을 대상으로 유분(TPH: Total Petroleum Hydrocarbon)의 시 공간적 변화 패턴에 대해 두 계절(동계와 하계)의 차이를 비교하고자 한다. 만리포 전체 영역에서 4년간 시간에 따른 유분농도의 감소율은 동계가 하계보다 약 두 배 크게 나타났다. 유분농도의 가중공간중심(weighted mean center)과 가중표준거리(weighted standard distance)를 이용한 유분분포의 공간적 변화 패턴 분석 결과, 동계에는 유분이 만리포의 남서 해변으로 군집된 패턴을 보인 반면, 하계에는 전 영역으로 분산된 패턴을 보였다. 만리포 내 분할 영역에서 유분의 시간적 변동은 동계에 모든 영역에서 농도가 지속적으로 감소한 반면, 하계에는 2009년 이후 남서 해변을 제외한 모든 영역에서 농도 변화를 보이지 않았다. 따라서 유류오염의 진행 상황을 평가하고 예측하기 위해서는 동계와 하계와 같이 시기를 구분하여 공간분석 기법을 이용한 유분의 시 공간 변동 패턴 분석이 필요하다. 또한, 지역적으로 불균등한 유분분포의 시간적 변동 패턴을 해석하기 위해서는 전체 해변에서 보다는 공간분할을 통한 지역 규모에서의 시계열적 분석이 유용하다.
본 연구는 2006년 1월부터 2013년 6월까지의 서울시 아파트 개별 실거래가격에 대한 시공간 자료로 시공간자기상관의 문제를 헤도닉가격결정모형에 의한 통상최소자승법(OLS), 시간효과를 고려한 시간자기회귀모형(TAR), 공간효과를 고려한 공간자기회귀모형(SAR)과 시공간자기회귀모형(STAR)을 이용해 아파트 가격 추정결과를 비교분석하였다. 실증분석결과, STAR모형이 기존의 OLS에 비해 수정결정계수가 약 10% 증가하였으며, 추정오차는 약 18% 감소한 것으로 나타나 시공간효과를 고려했을 때 아파트 가격 추정이 기존모형에 비해 정확함을 알 수가 있었다. STAR모형 분석결과, 아파트 매매가격에 전용면적(-), 아파트연수(-), 저층더미(-), 개별난방(-), 도시가스(-), 재건축더미(+), 계단식(+), 단지규모(+)등이 영향을 주는 것으로 나타났으며 다른 분석방법론과도 대부분 같은 부호를 나타냈다. 시공간자기회귀모형을 이용해 부동산 가격을 추정시 정부 당국자는 부동산시장의 동향을 정확히 파악해 정책을 수립 집행해 정책효율을 높을 수 있고 투자자의 입장에서는 객관적인 정보를 바탕으로 합리적 투자를 할 수 있다.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제9권1호
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pp.35-53
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2021
The study reported in this paper aimed to evaluate the topics and opinions of COVID-19 discussion found on Twitter. It performed topic modeling and sentiment analysis of tweets posted during the COVID-19 outbreak, and compared these results over space and time. In addition, by covering a more recent and a longer period of the pandemic timeline, several patterns not previously reported in the literature were revealed. Author-pooled Latent Dirichlet Allocation (LDA) was used to generate twenty topics that discuss different aspects related to the pandemic. Time-series analysis of the distribution of tweets over topics was performed to explore how the discussion on each topic changed over time, and the potential reasons behind the change. In addition, spatial analysis of topics was performed by comparing the percentage of tweets in each topic among top tweeting countries. Afterward, sentiment analysis of tweets was performed at both temporal and spatial levels. Our intention was to analyze how the sentiment differs between countries and in response to certain events. The performance of the topic model was assessed by being compared with other alternative topic modeling techniques. The topic coherence was measured for the different techniques while changing the number of topics. Results showed that the pooling by author before performing LDA significantly improved the produced topic models.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권2호
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pp.767-785
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2021
With the rapid development of information technology, it is now possible to analyze the spatial patterns of cultivated land and its evolution by combining GIS, geostatistical analysis models and spatiotemporal big data for the dynamic monitoring and management of cultivated land resources. The spatial pattern of cultivated land and its evolutionary patterns in Luoyang City, China from 2009 to 2019 were analyzed using spatial autocorrelation and spatial autoregressive models on the basis of GIS technology. It was found that: (1) the area of cultivated land in Luoyang decreased then increased between 2009 and 2019, with an overall increase of 0.43% in 2019 compared to 2009, with cultivated land being dominant in the overall landscape of Luoyang; (2) cultivated land holdings in Luoyang are highly spatially autocorrelated, with the 'high-high'-type area being concentrated in the border area directly north and northeast of Luoyang, while the 'low-low'-type area is concentrated in the south and in the municipal area of Luoyang, and being heavily influenced by topography and urbanization. The expansion determined during the study period mainly took place in the Luoyang City, with most of it being transferred from the 'high-low'-type area; (3) elevation, slope and industrial output values from analysis of the bivariate spatial autocorrelation and spatial autoregressive models of the drivers all had significant effects on the amount of cultivated land holdings, with elevation having a positive effect, and slope and industrial output having a negative effect.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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