• 한국지역지리학회지
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• 제15권4호
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• pp.510-523
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• 2009

Geodemographics(GD)는 지리적 패턴 분석을 위해 사회경제적, 행태적 자료의 이용에 관한 연구 기법으로써 동일한 근린 혹은 이웃한 지역에 거주하는 사람들은 유사한 인구적, 행태적 특성을 보인다는 전제를 바탕으로 유사한 지역을 도출하고 그 지역들의 공간적 특징을 유형화하는 연구 방법이다. 따라서 본 연구는 이러한 GD 개념의 활용성과 지역 유형화의 유용성을 확인하기 위하여 서울시 행정등 및 관련 인구 센서스 자료를 바탕으로 서울시 지역 유형화에 대한 연구를 진행하였다. 본 연구는 Ward와 K-means 및 관련 통계 기법에 의한 센서스 변수들의 표준화와 군집화를 통해 총 13개의 사회경제적 특성을 공유하는 지역을 도출하고 이를 바탕으로 서울시 13개 각각의 지역에 대한 지리적 성격을 제시하였다. 마지막으로 본 연구에서는 GD의 분석기법이 유사한 공간적 성격을 갖는 새로운 공간 단위 및 군집을 탐색하고 유형 화하는데 효과적인 공간기법이 될 수 있음을 제시하고자 하였다.

• 한국경제지리학회지
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• 제23권4호
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• pp.408-424
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• 2020

본 연구는 커피전문점 소재지별 지가 속성을 토대로 생존하여 영업 중인 커피전문점과 폐업한 커피전문점을 대상으로 공간 군집화를 시도하고, 군집 유형별 토지 특성(지가 및 필지 정보), 교통 요인(물리적 접근성)과 점포 속성(프랜차이즈 정보, 소재지별 동종업종의 개·폐업 경험), 공간 밀집도(커널 밀도 추정) 등 다양한 입지 특성을 통해 커피전문점의 생멸 분포에서 나타나는 특징을 파악한다. 이를 위해 영업 중 및 폐업한 커피전문점의 공간 군집은 일반적 입지분포형, 주거지역의 상업화형, 상업중심지 입지형 등으로 유형 구분하고, 군집 유형별 입지 특성을 비교 분석한다. 군집 결과, 영업 중 및 폐업한 커피전문점의 입지는 같은 유형으로 분류되더라도 서로 다른 공간 분포 양상을 나타내고, 입지 유형이 달라도 특정 핫스폿에서는 모두 높은 밀집도를 나타낸다. 본 연구의 분석 결과는 커피전문점 창업을 비롯해 지역별 상권정보를 파악하는데 기초자료로 제공될 수 있다.

• 한국측량학회지
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• 제32권5호
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• pp.459-467
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• 2014

최근 공공기관에서 다양한 공간 정보를 제작하고 보급함에 따라 정부기관 및 지자체 등의 구축된 공간정보를 융합하고 연계하는 일의 중요성이 점점 증대되고 있다. 현지 조사와 별도의 측량 작업 없이 필요한 공간정보를 융합을 통해 생성할 경우 시간과 노동 비용을 절감할 수 있을 뿐만 아니라 불필요한 예산의 이중 집행을 근본적으로 막을 수 있다. 그러나 새롭게 도입된 안전행정부의 도로명주소지도와 기존의 국가 기본도인 국토지리정보원의 수치지도2.0의 통합과 연계에 대한 연구는 매우 부족한 실정이다. 실제 공공기관의 공간정보 관련 업무에 도로명주소지도를 활용하도록 장려하고 있으나 대부분의 업무에는 국가 기본도인 수치지도가 활용되고 있다. 이에 본 연구에서는 수치지도2.0과 도로명주소지도의 통합과 연계를 위해 두 지도의 건물 레이어에 대한 매칭을 실시하고 신규 건물을 갱신하였다. 가구계 기반의 ICP(Iterative Closest Point) 기하보정을 통해 두 지도의 건물에 대한 기하학적 차이를 보정하고 계층적 군집화 기반의 다중 대응 객체 탐색 알고리즘을 적용하여 다대다 매칭을 수행하였다. 제안된 매칭기법의 정확도 평가 결과, 95% 이상의 높은 정확도를 보였으며 매칭 된 두 지도 데이터의 건물 레이어에 대한 통합적인 활용과 융합이 가능함을 확인하였다. 또한 최신성이 높고 갱신주기가 짧은 도로명주소지도를 이용하여 수치지도의 신규건물을 갱신함으로써 융합된 공간정보를 생성하고 비용 절감 효과를 거둘 수 있음을 확인하였다.

• Spatial Information Research
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• 제23권4호
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• pp.13-22
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• 2015

국가 공간정보를 다양한 방법으로 서비스 중인 공간정보 오픈플랫폼은 2012년 서비스 오픈 후 2차원 지도, 3차원 지형, 3차원 건물, 시계열지도 및 각종 주제도 등 지속적으로 다양한 콘텐츠와 서비스를 추가함에 따라 사람들의 관심이 증가하고 있다. 그러나, 공간정보 오픈플랫폼 시스템은 2012년 9월과 2013년 9월에 북한관련 3차원 위성영상 및 백두산 관련 신규 서비스가 추가되면서 사용자 접속의 폭주로 서비스가 중단되는 일이 발생하는 등 시스템의 과도한 부하에 대하여 안정적이지 못한 구조를 가지고 있다. 이는, 신규 콘텐츠 추가나 사용자 접속 증가 등 필요시마다 단순히 서버나 네트워크 장비만을 증설하여 서비스를 수행하였기 때문이다. 이에 본 연구에서는 CDN, 가상화, 클러스터링 등 신기술을 분석하여 방대한 국가 공간정보를 안정적으로 서비스 할 수 있는 새로운 공간정보 오픈플랫폼 아키텍처 구성방안을 제시하고자 한다. 끝으로 본 연구결과는 대용량 공간정보와 다수 사용자를 처리할 수 있는 차세대 공간정보 오픈 플랫폼 아키텍처 수립을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국환경과학회지
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• 제25권11호
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• pp.1511-1519
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• 2016

Jeju Island relies on subterranean water for over 98% of its water resources, and it is therefore necessary to continue to perform studies on drought due to climate changes. In this study, the representative standardized precipitation index (SPI) is classified by various criteria, and the spatial characteristics and applicability of drought in Jeju Island are evaluated from the results. As the result of calculating SPI of 4 weather stations (SPI 3, 6, 9, 12), SPI 12 was found to be relatively simple compared to SPI 6. Also, it was verified that the fluctuation of SPI was greater fot short-term data, and that long-term data was relatively more useful for judging extreme drought. Cluster analysis was performed using the K-means technique, with two variables extracted as the result of factor analysis, and the clustering was terminated with seven-time repeated calculations, and eventually two clusters were formed.

• 대한토목학회논문집
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• 제40권1호
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• pp.25-33
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• 2020

가뭄사상은 지속기간, 심도, 피해면적 등으로 특성화 할 수 있다. 일반적으로 가뭄사상은 관측소별로 구축된 시계열 자료를 이용하여 가뭄지수를 산정한 후, 연속이론에 따라 가뭄의 시작과 종료 시점을 파악하여 정의된다. 하지만 이와 같은 1차원적 분석방법은 가뭄의 시공간적인 발생특성 및 이동경로를 분석하는 데에는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 단순 클러스터링 알고리즘을 활용하여 3차원(경도, 위도, 시간)적 가뭄사상을 정의하고, 가뭄의 시공간적 확장에 따른 가뭄상황을 파악할 수 있는 가뭄지도를 개발하였다. 이러한 가뭄지도는 가뭄지수를 공간적으로 표출하는 2차원적 가뭄 모니터링 정보와 비교하여 3차원적 가뭄사상에 대한 특성(지속기간, 공간적 누적심도, 가뭄의 중심)을 모두 표출하는 것이다. 그 결과 가뭄 지속기간 내 가뭄 발생면적이 최소 10 % 미만인 국소면적인 경우도 있는 반면, 최대 90 % 이상으로 확장되는 비율도 44%(25개 사상 중 11개 사상)로 확인되었다. 이는 3차원적으로 해석한 다양한 가뭄 지속기간 변화에 따른 공간적인 가뭄의 면적 변화와 심도(강도) 변화에 대한 관계는 매우 중요하다는 것을 재확인 하는 것이다. 3차원 시공간적 가뭄분석을 통한 가뭄지도 개발을 위한 연구는 미래 극한가뭄 대응 방안을 마련함에 있어서는 지역적 가뭄의 시공간적 발생특성 및 패턴을 해석하는 데 활용가능성이 있을 것으로 기대된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제35권1호
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• pp.203-215
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• 2015

본 연구는 농촌지역의 쇠퇴도를 진단하고, 농촌생활권의 기초단위인 읍 면 지역에 대한 공간적 쇠퇴 특성과 유형을 도출하는데 목적을 두고 있다. 이를 위해, 충청권 27개 시 군을 대상으로 거시적 차원의 쇠퇴수준과 잠재수준을 분석하여 도시차원의 쇠퇴현상을 진단한다. 다음으로 공간단위를 세분화하여 충청권의 274개 읍 면지역을 대상으로 쇠퇴수준을 분석하고, K-평균군집분석을 적용하여 쇠퇴유형 및 쇠퇴특성을 도출한다. 충청권 시 군 별 쇠퇴수준 및 잠재수준 분석결과, 충남지역의 청양군, 서천군, 태안군이 높은 쇠퇴도를 보이고 있으며, 충북지역의 전통적 낙후지역인 남부 3군(보은, 옥천, 영동)과 단양군, 괴산군의 쇠퇴도가 높게 나타나고 있다. 또한, 충청권의 읍 면지역 중 쇠퇴의 경향을 보이는 166개 읍 면지역에 대한 군집분석 결과 인구 및 주택 노후화지역(29), 경제기반 취약지역(16), 중심지접근성 취약지역(42), 주거환경 열악지역(51), 노령인구 취약지역(28)의 5개 군집유형의 쇠퇴특성이 도출되었다. 충청권 농촌지역의 쇠퇴특성과 유형화를 시도한 본 연구는 농촌지역 활성화 정책 수립에 있어 기초자료로 활용될 것으로 기대되며, 향후 연구에서는 읍 면지역 차원을 넘어 농촌정체성의 기초단위가 되는 농촌마을을 대상으로 종합적인 진단과 맞춤형 정책발굴 연구가 이어질 것으로 기대된다.

• 농촌지도와개발
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• 제19권4호
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• pp.961-987
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• 2012

본 연구는 강소농의 개념 정립을 통해 사과를 대상으로 강소농의 공간적 분포특성과 결정요인을 분석하였으며, 2010년 농림어업총조사 자료를 활용하였다. 공간적 분포특성은 공간 클러스터링 기법을 이용하여 과수 강소농 가구가 어느 지역에 집중적으로 분포하는지를 분석하였다. 강소농과 비강소농의 이산적인 형태의 종속변인을 구성한 후, 프로빗 모형을 활용, 인구 경제적, 경영 특성 등의 독립변인을 통제한 상태에서 사과 강소농의 결정요인을 분석하였다. 분석결과, 2010년 현재 사과 강소농은 모두 1,529가구로 분석되었으며, 이들 가구들은 경상북도에 밀집하여 분포하는 것으로 드러났다. 강소농의 결정요인은 농가의 소득 결정요인과 유사한 결과를 보였다. 사과 주산지에 입지하고 있고, 정보화가 높은 농가일수록, 그리고 생산자 조직에 참여하고 있으며, 직접 판매를 하는 농가일수록 강소농일 확률이 높게 나타났다. 본 연구의 분석결과는 강소농 정책을 육성하는데 있어 반드시 요구되는 강소농의 특성을 파악하였다는 측면에서 향후 강소농 육성 정책에 다양한 기초자료를 제공할 수 있으리라 판단된다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권3호
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• pp.307-316
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• 2009

이 논문에서는 자동 원격 검침(AMR) 시스템에서 수집되는 전력 사용량 데이터의 분석 결과를 실세계에 적용하기 위하여 시간과 공간의 변화에 따른 전력 소비 패턴의 주기성 탐사를 위한 시공간 데이터마이닝 기법을 제안하였다. 첫째, 고객의 전력 사용 목적에 따른 군집 분석을 위하여 분할 군집화 기법을 적용하였다. 둘째, 3차원 큐브 마이닝 기법을 적용하여 고객의 전력 소비 데이터가 갖는 시간 속성과 공간 속성에 대한 패턴을 탐색하였다. 셋째, 다양한 시간 도메인에서의 주기 패턴 발견을 위한 캘린더 패턴 마이닝 기법을 이용하여 탐사된 패턴들이 갖고 있는 시간 속성의 의미와 관계를 분석 및 예측하였다. 제안된 시공간 데이터마이닝 기법을 평가하기 위해 한국 전력 연구원에서 구축된 GIS-AMR 시스템에 의해 제공되는 고압 전력 소비 고객 3,256명의 2007년 1월부터 4월까지 총 266,426건의 데이터로부터 시간의 주기성 및 공간적 특성을 포함한 전력 소비 패턴을 분석하였다. 제안한 분석 기법을 통하여 특정 그룹에 속한 각각의 대표 프로파일이 시간과 공간상에서 갖는 주기성을 발견하였다.

• Spatial Information Research
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• 제11권3호
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• pp.213-226
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• 2003

GIS를 이용한 대용량의 지리정보 처리가 요구되고 있으나 단일 프로세서만으로 복잡한 GIS 연산을 처리하는 데는 능력의 한계성이 대두되고 있다. 특히, GIS 데이터의 증가속도에 프로세서 발전 속도가 미치지 못하고, 증가되는 광범위한 데이터를 처리하는 작업 또한 많은 시간이 걸리는 문제점이 나타나고 있다. 이에 대한 대안으로 계산의 양이 많고 또한, 대용량의 입·출력이 빈번히 일어나는 GIS 연산 작업을 여러 프로세서에 분산시켜 동시에 수행하도록 하는 GIS 작업의 병렬화에 대한 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 고가의 병렬 컴퓨터로만 수행되던 병렬 처리를 일반적인 GIS 사용자들이 사용하는 PC 기반으로 MPI(Message Passing Interface)를 사용하여 기존의 단일 프로세서로만 진행되던 래스터 GIS 연산에 대해서 병렬화 과정을 적용하여 연산의 처리 능력을 향상시키고자 한다. 이를 위해, GIS 연산들에 대한 체계적인 분석과 분류를 제시한 Tomlin(1990)의 래스터 GIS 연산을 기준으로 각 연산에 대해 적합한 데이터 분할 기법을 통한 병렬화 과정을 연구하였다.