• 농촌계획
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• 제30권2호
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• pp.1-11
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• 2024

Farmland transaction prices are affected by various factors such as politics, society, and the economy. The purpose of this study is to identify multiple factors that affect the farmland transaction price due to changes in the actual transaction price of farmland by farmland unit from 2016 to 2020. There are several previous studies analyzed the determinants of farmland transaction prices by considering spatial dependency. However, in the case of land transactions where the time and space of the transaction affect simultaneously, if only spatial dependence is considered, there is a limitation in that it cannot reflect spatial dependence that occurs over time. In order to solve these limitations, To address these limitations, this study builds a spatio-temporal autoregressive model that simultaneously considers spatial and temporal dependencies using farmland transactions in Jinju City as an example. As a result of the analysis, it was confirmed that there was significant spatio-temporal dependence in farmland transactions within the previous 30 days. This means that if the previous farmland transaction was carried out at a high price, it has a spatio-temporal spillover effect that indirectly affects the increase in the price of other nearby farmland transactions. The study also found that various location attributes and socioeconomic attributes have a significant impact on farmland transaction prices. The spatio-temporal autoregressive model of farmland prices constructed in this study can be used to improve the prediction accuracy of farmland prices in the farmland transaction market in the future, and it is expected to be useful in drawing policy implications for stabilizing farmland prices

• 한국지리정보학회지
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• 제26권2호
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• pp.20-41
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• 2023

최근 저출산·고령화에 따른 도시축소 현상과 지방도시의 쇠퇴는 빈집이라는 새로운 도시문제를 낳고 있다. 본 연구는 전국 시·군·구를 대상으로 2015년부터 2019년까지 수집한 공간 패널 데이터를 이용하여 빈집 분포를 살펴보고 시공간적 종속성을 고려한 공간패널모형을 이용하여 빈집발생의 요인을 추정하는 것이 목적이다. 분석 결과 빈집은 시공간적으로 종속성이 있었으며, OLS 모형에 비해 시공간적 종속성을 고려하여 빈집 발생 요인을 추정하는 것이 타당함을 확인하였다. 동적공간패널모형을 이용하여 분석한 결과 빈집발생의 가장 큰 영향요인은 주택관련요인인 것으로 나타났다. 이 결과는 빈집 발생의 관리를 위해서는 인구이동, 양호하지 못한 인프라 등 뿐만 아니라 주택 공급량에 대한 정책적 고려가 필요함을 시사한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권12호
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• pp.1365-1375
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• 2016

일상생활 환경 속에서 자율적으로 동작하는 서비스 로봇에게 가장 필수적인 능력 중 하나가 동적으로 변화하는 주변 환경에 대한 올바른 상황 인식과 이해 능력이다. 다양한 센서 데이터 스트림들로 부터 신속히 의사 결정에 필요한 고수준의 상황 지식을 생성해내기 위해서는, 멀티 모달 센서 데이터의 융합, 불확실성 처리, 기호 지식의 실체화, 시간 의존성과 가변성 처리, 실시간성을 만족할 수 있는 시-공간 추론 등 많은 문제들이 해결되어야 한다. 이와 같은 문제들을 고려하여, 본 논문에서는 지능형 서비스 로봇을 위한 효과적인 동적 상황 관리 및 시-공간 추론 방법을 제시한다. 본 논문에서는 상황 지식 관리와 추론의 효율성을 극대화하기 위해, 저수준의 상황 지식은 센서 및 인식 데이터가 입력될 때마다 실시간적으로 생성되지만, 반면에 고수준의 상황 지식은 의사 결정 모듈에서 요구가 있을 때만 후향 시-공간 추론을 통해 유도되도록 알고리즘을 설계하였다. Kinect 시각 센서 기반의 Turtlebot를 이용한 실험을 통해, 제안한 방법에 기초한 동적 상황 관리 및 추론 시스템의 높은 효율성을 확인할 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권8호
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• pp.4026-4040
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• 2019

In this paper, we present an approach for detecting slide transitions in lecture videos by introducing the spatio-temporal residual networks. Given a lecture video which records the digital slides, the speaker, and the audience by multiple cameras, our goal is to find keyframes where slide content changes. Since temporal dependency among video frames is important for detecting slide changes, 3D Convolutional Networks has been regarded as an efficient approach to learn the spatio-temporal features in videos. However, 3D ConvNet will cost much training time and need lots of memory. Hence, we utilize ResNet to ease the training of network, which is easy to optimize. Consequently, we present a novel ConvNet architecture based on 3D ConvNet and ResNet for slide transition detection in lecture videos. Experimental results show that the proposed novel ConvNet architecture achieves the better accuracy than other slide progression detection approaches.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 2007년도 GIS 공동춘계학술대회 논문집
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• pp.280-285
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• 2007

Since the human civilization, people's livelihood is dependent on natural resources primarily on forest. Human dimensions such as population, poverty, agricultural expansion and infrastructure development are some of the underlying factors and their interrelated associations which could play a vital role in deforestation and forest degradation. This process is not only related to the human population but also connected to the various socioeconomic factors. This paper focuses to link the spatio-temporal extent of population, poverty incidence and forest dependency and their severity on Terai forest of Nepal. Secondary data on censuses were used. ArcGIS and descriptive statistics were also used for data analysis. Based on analysis & literature review we concluded that population, poverty and forest dependency have largely expanded over time in Terai and their interrelated associations substantively influence on deforestation. However, the direct relationship of such factors with deforestation and forest degradation found to be incompatible, complex and hard to perceive with fragmented and inconsistency censuses data. So, deforestation and forest degradation issues intertwined with socioeconomic factors need detailed analysis to comprehend where these linkages are still unravel.

• 방송공학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.796-806
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• 2009

SVC(Scalable Video Coding)는 시간-공간-화질의 다양한 스케일러빌러티를 통하여 이종의 망과 다양한 단말 환경에서 컨버전스 미디어 서비스를 제공하기 위한 새로운 비디오 부호화 표준이다. 본 논문에서는 IP 망에서의 패킷 손실(packet loss)로 인한 SVC의 성능을 분석하고 이를 바탕으로 버퍼 넘침(buffer overflow)으로 인한 패킷 손실에 대한 효과적인 SVC 적응(adaptation) 기법을 제시 한다. 특히, IP 망을 통하여 전송되는 SVC는 시간, 공간 스케일러빌리티뿐만 아니라 많은 수의 화질 계층을 포함하여 패킷 기반의 적응에 효과적인 MGS(Medium-Grained Scalability) 기반의 화질 스케일러빌리티를 포함하는 것으로 가정한다. MGS를 포함한 SVC의 패킷 손실로 인한 품질의 영향을 분석한다. 본 논문의 MGS SVC 적응 기법은 접근단위(AU: Access Unit) 또는 GOP 단위로 적응단위를 설정하고 적응단위의 지연이 허용된다는 가정 하에 적응단위내에서 패킷 간의 의존성이 낮은 패킷부터 선택적으로 제거함으로써 패킷 손실로 인한 화질 열화를 최소화하도록 한다. 모의실험을 통하여 패킷 손실로 인한 품질 성능을 정량적으로 분석하고 제안한 적응 기법이 패킷 손실에 효과적으로 대응할 수 있음을 보인다.