• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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• pp.574-577
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• 2006

In this paper, we developed a forest fire detection algorithm which uses a regression function between NDVI and land surface temperature. Previous detection algorithms use the land surface temperature as a main factor to discriminate fire pixels from non-fire pixels. These algorithms assume that the surface temperatures of non-fire pixels are intrinsically analogous and obey Gaussian normal distribution, regardless of land surface types and conditions. And the temperature thresholds for detecting fire pixels are derived from the statistical distribution of non-fire pixels’ temperature using heuristic methods. This assumption makes the temperature distribution of non-fire pixels very diverse and sometimes slightly overlapped with that of fire pixel. So, sometimes there occur omission errors in the cases of small fires. To ease such problem somewhat, we separated non-fire pixels into each land cover type by clustering algorithm and calculated the residuals between the temperature of a pixel under examination whether fire pixel or not and estimated temperature of the pixel using the linear regression between surface temperature and NDVI. As a result, this algorithm could modify the temperature threshold considering land types and conditions and showed improved detection accuracy.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권12호
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• pp.121-127
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• 2006

정보기술 발전과 함께 GIS(geographical information system) 기술이 빠르게 발전하면서 GIS를 이용한 공간분석(spatial analysis)에 관한 수요가 증대되고 있다. 특히 GIS의 일반기술에 관한 연구보다 GIS를 이용한 공간분석연구가 많아지면서 이를 다양하게 응용하여 활용하고 있다. 그러나 대부분의 GIS연구는 밀도기반 군집화 방식인 DBSCAN 또는 개개의 데이터에 가중치를 부여하여 군집화한 DBSCAN-W 등 공간적 현상을 다루고 있으며 시간차원의 합리적 의사결정의 중요성은 간과되고 있다. 본 연구에서는 이와 같이 GIS를 기반으로 한 최적 공간선정을 위해 시간차원의 도입을 위해 시스템 다이내믹스(system dynamics) 이론을 접목하여 접근할 수 있는 방법을 제공하고자 한다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제25권1호
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• pp.41-55
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• 2022

Social interest in the fine particulate matter has increased significantly since the 2010s, and various efforts have been made to reduce it through environmental plans and policies. To support such environmental planning, in this study, spatial cluster characteristics of fine particulate matter (PM2.5) concentrations were analyzed in the metropolitan area to identify high-risk areas spatially, and the correlation with local environmental characteristics was also confirmed. The PM2.5 concentration for the recent 5 years (2016-2020) was targeted, and representative spatial statistical methods Getis-Ord Gi^* and Local Moran's I were applied. As a result of the analysis, the cluster form was different in Getis-Ord Gi^* and Local Moran's I, but they show high similarity in direction, therefore complementary results could be obtained. In the high concentration period, the hotspot concentration of the Getis-Ord Gi* method increased, but in Local Moran's I, the HH region, the high concentration cluster, showed a decreasing trend. Hotspots of the Getis-Ord Gi^* technique were prominent in the Pyeongtaek-Hwaseong and Yeoju-Icheon regions, and the HH cluster of Local Moran's I was located in the southwest, and the LL cluster was located in the northeast. As in the case of the metropolitan area, in the results of Seoul, there was a phenomenon of division between the northeast and southwest regions. The PM2.5 concentration showed a high correlation with the elevation, vegetation greenness and the industrial area ratio. During the high concentration period, the relation with vegetation greenness increased, and the elevation and industrial area ratio increased in the case of the annual average. This suggests that the function of vegetation can be maximized at a high concentration period, and the influence of topography and industrial areas is large on average. This characteristic was also confirmed in the basic statistics for each major cluster. The spatial clustering characteristics of PM2.5 can be considered in the national land and environmental plan at the metropolitan level. In particular, it will be effective to utilize the clustering characteristics based on the annual average concentration, which contributes to domestic emissions.

• 한국IT서비스학회지
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• 제11권sup호
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• pp.61-74
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• 2012

As the retail industry has been challenged by stiff competition, the retailer becomes more interested in better understanding consumers' in-store behavior to gain and sustain competitive advantage. Consumers' shopping paths provide valuable clues to understanding customers' in-store behavior, which has been a long standing research issue in business. This study is to explore the shopping path patterns in a grocery using RFID technology and clustering method. To this end, we designed the RFID systems, affixing active RFID tags to the bottom of grocery carts. The tag emit signal that is received by receptors installed at various location throughout the store. The RFID systems provide the time and location of the cart while consumers shop around the store. The point of sale data are matched with the cart movement records to provide a complete picture of each shopping path. To find the distinctive patterns of consumers' shopping paths, we proposed the distance-index matrix using dijkstra method and normalization method to conduct the clustering in order to handle the problem in measuring the similarity among shopping paths, which is raised by the spatial nature of consumer movement in a grocery. After analyzing the RFID data obtained in one of the groceries in a major Korean retailer, we could successfully identify several distinctive patterns of shopping paths, which prove to provide the valuable implications for store management.

• 한국경제지리학회지
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• 제14권1호
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• pp.33-51
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• 2011

본 연구의 목적은 우리나라에서 지역의 사회 경제적 속성에 결정적인 영향을 미치는 것으로 인식되고 있는 사교육 시설의 수요와 공급에 나타나는 공간적 특성을 분석하는 것이다. 이를 위하여 우리나라 전체 인구의 절반 정도가 거주하고 있으며, 사교육에 대한 수요와 공급이 집중되어 있는 수도권 지역을 대상으로 현재 우리나라 사교육 시설 중 가장 대표적인 사설학원의 유형별 수요와 공급의 공간적 분포 특성을 분석하였다. 특히 사교육 수요층을 기존의 초 중 고 학생뿐만 아니라 학령기 이전의 유치원생 및 대학생까지 확대하여 각 연령대별 그들의 거주지 분포와 관련 사교육 시설의 분포에 나타나는 공간적 특징을 분석하였다. 또한 공간적 자기상관 분석(LISA)을 통하여 사설학원의 유형에 따라 사설학원 수강자의 수요와 군집 패턴에 뚜렷한 차이가 있음을 확인하였고, 다중회귀분석을 통해 지역의 사설학원 유형별 시설 수 및 수강자의 분포에 영향을 미치는 유의미한 사회 경제적 설명변수를 도출하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제42권3호
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• pp.177-190
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• 2009

노후수도관 개량사업은 예산상, 시공상 등의 여러 제약조건에 의해서 장기적인 계획 하에 시행되게 된다. 본 연구에서는 연구대상지역에서 1992년부터 1997년 사이에 기록된 누수 위치좌표 약 8,000개를 이용하여 누수 위치들 간의 공간적 상관관계에 대한 계층적 군집분석을 수행한다. 계층적 군집분석방법 중 최단 연결법, 최장 연결법 및 평균 연결법을 적용하여 연구대상지역을 누수위치의 공간적 상관관계에 따라 분할하였으며, 각 군집 방법 별로 분할된 구역들을 비교하여 연구대상지역에 가장 적절한 군집 분석방법을 제시한다. 제시된 최적의 군집분석 방법을 이용하여 연구대상지역을 누수 위치들을 군집으로 분할한 후 군집으로 분할된 각 구역의 단위면적당 누수건수를 산정하고 이에 따라서 분할된 구역들에 대한 상수관망 유지관리 우선순위를 결정한다.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.95-118
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• 2017

최근 도심을 중심으로 연립 다세대의 거래가 활성화되고 직방, 다방등과 같은 플랫폼 서비스가 성장하고 있다. 연립 다세대는 수요 변화에 따른 시장 규모 확대와 함께 정보 비대칭으로 인해 사회적 문제가 발생 되는 등 부동산 정보의 사각지대이다. 또한, 서울특별시 또는 한국감정원에서 사용하는 5개 또는 25개의 권역 구분은 행정구역 내부를 중심으로 설정되었으며, 기존의 부동산 연구에서 사용되어 왔다. 이는 도시계획에 의한 권역구분이기 때문에 부동산 연구를 위한 권역 구분이 아니다. 이에 본 연구에서는 기존 연구를 토대로 향후 주택가 격추정에 있어 서울특별시의 공간구조를 재설정할 필요가 있다고 보았다. 이에 본 연구에서는 연립 다세대 실거래가 데이터를 기초로 하여 헤도닉 모형에 적용하였으며, 이를 K-Means Clustering 알고리즘을 사용해 서울특별시의 공간구조를 다시 군집하였다. 본 연구에서는 2014년 1월부터 2016년 12월까지 3년간 국토교통부의 서울시 연립 다세대 실거래가 데이터와 2016년 공시지가를 활용하였다. 실거래가 데이터에서 본 연구에서는 지하거래 제거, 면적당 가격 표준화 및 5이상 -5이하의 실거래 사례 제거와 같이 데이터 제거를 통한 데이터 전처리 작업을 수행하였다. 데이터전처리 후 고정된 초기값 설정으로 결정된 중심점이 매번 같은 결과로 나오게 K-means Clustering을 수행한 후 군집 별로 헤도닉 모형을 활용한 회귀분석을 하였으며, 코사인 유사도를 계산하여 유사성 분석을 진행하였다. 이에 본 연구의 결과는 모형 적합도가 평균 75% 이상으로, 헤도닉 모형에 사용된 변수는 유의미하였다. 즉, 기존 서울을 행정구역 25개 또는 5개의 권역으로 나뉘어 실거래가지수 등 부동산 가격 관련 통계지표를 작성하던 방식을 속성의 영향력이 유사한 영역을 묶어 16개의 구역으로 나누었다. 따라서 본 연구에서는 K-Means Clustering 알고리즘에 실거래가 데이터로 헤도닉 모형을 활용하여 연립 다세대 실거래가를 기반으로 한 군집분류방법을 도출하였다. 또한, 학문적 실무적 시사점을 제시하였고, 본 연구의 한계점과 향후 연구 방향에 대해 제시하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.250-252
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• 2004

In this paper we apply several variations of independent component analysis( ICA) methods, such as spatial ICA (sICA), temporal ICA (tICA), and spatiotemporal ICA (stICA), to yeast cell cycle datasets, and compare their performance in finding components that result in gene clusters coherent with annotations and in extract ins meaningful temporal modes. It turns out that the results of tICA are superior to those of PCA, sICA, and stICA in terms of gene clustering and the temporal modes extracted by stICA highlights particular cellular processes.

• Spatial Information Research
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• 제13권3호
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• pp.239-252
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• 2005

본 연구는 대용량의 공간자료에서 의미 있는 지식을 탐색 및 발견하고, 인터넷 환경에서 공간적 의사결정과정을 지원하기 위한 방안을 설계하였다. 그리고 설계를 기반으로 실험적 원형 시스템(Pilot Tested System)을 구현하여 의사결정자와 분석가 사이에서 특정주제에 적합한 다차원적 분석을 위해 양방향 통신이 가능하도록 공간 데이터 웨어하우스의 눈송이 스키마모델(snowflake schema model)을 활용하였다. 눈송이 스키마는 공간자료와 연계할 경우 기존 스타 스키마모델(star schema model)보다 확장성과 유연성이 뛰어난 분석중심의 설계방안이다. 또한 눈송이 스키마모델의 평가를 위해 백화점 거래사례를 통해 실험적 시스템을 구현하여 평가하였다. 이 시스템의 목적은 목표마케팅 지역설정이며, 의사결정자와 분석가의 양방향통신이 가능한 인터넷상담시스템이다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제33권1호
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• pp.59-86
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• 2024

최근 도시가스 수요에 관한 연구는 광역별, 지역별로 각 지역 특성을 반영하여 미시적 관점에서 접근하는 경향이 확대되는 추세이다. 이때 인접지역이 가지는 사회구조의 유사성과 공급 인프라의 밀집성은 지역 간 미시적인 관계를 가지는 군집성과 공간적 상관성을 유도한다. 이에 민수용 도시가스 수요에 대해 34개 도시가스사의 관할지역을 기준으로 총 54개의 지역으로 구분한 후 공간 상관성을 분석한 결과 전역적, 국지적 관점에서 양의 공간적 상관성이 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 2014년 1월부터 2022년 12월까지 54개 지역에 대한 민수용 도시가스 수요를 패널데이터로 구성하여 공간패널회귀분석과 일반 패널회귀분석을 비교하였으며, 오차에 공간적 효과가 존재하는 공간오차모형(SEM)이 가장 적합한 모형임을 도출할 수 있었다. 이는 한 지역의 민수용 도시가스 수요가 인접지역과 유의한 관계가 있음을 확인함으로써 정책적, 실무적 시사점을 제시한다.