본 연구는 질병역학의 관점에서 2014년 발생한 HPAI(H5N8)의 시간적 분포와 공간적 분포 그리고 시 공간을 동시에 고려한 분포를 지리정보시스템과 연계하여 분석함으로써 2014년 발생한 HPAI의 전파 및 확산 특징을 알아보고자 한다. 분석 결과 2014년 HPAI는 시간적으로는 모두 3 번의 파동을 형성하였으며, 공간적으로는 경기도 충청북도 충청남도가 인접하는 지역, 전라북도의 곰소만 일대, 전라남도의 영암과 나주 등 영산강과 인접한 지역에서 높은 밀도를 보였다. 시 공간적으로도 공간 밀도가 높은 충청북도 음성지역, 전라북도 부안 고창지역, 나주지역에서 군집이 형성되었다. 다만, 충청북도 음성 진천, 충청남도 천안, 경기도 안성 이천 지역과 전라남도 영암 지역에서는 공간적인 밀도는 높음에도 불구하고 시간적인 범위가 넓음으로써 시 공간 군집이 형성되지 못하였다. 이는 이들 지역의 방역에 문제가 있음을 의미한다. 반면에 곰소만과 인접하고 있는 전라북도 부안 고창 장수 지역은 시 공간 군집이 형성됨으로써, 상대적으로 효과적인 방역이 수행되었다고 볼 수 있다.
This study aimed to provide a basic information for managing the water quality of national and regional 1st rivers in Gyeongnam by analyzing the emerging hot spot patterns in BOD, T-P, and TOC, and by grouping the changing trends into clusters. The emerging hot spot analysis for each water quality item was implemented in ArcGIS Desktop with monthly water quality data from 96 water environmental monitoring stations in Gyeongnam, and then four patterns of water quality change were classified by the K-mean cluster analysis. As for BOD, persistent cold spot pattern covered about 42.9% of target rivers, and T-P concentration tended to be low or be getting lower at over 70% of target rivers. While, for TOC, about 70% of target rivers resulted in oscillating hot spots. In addition, the cluster analysis showed that the downstream of Nakdong river had the top priority in terms of water quality management because of the increasing concentration for all the three water quality.
고급 GIS 및 복잡한 공간 분석 기술이 발전함에 따라 다양한 의사 결정 지원 시스템에서 지리적 혹은 공간적 문제 해결을 위한 고급 지식을 지원하기 위해 더욱 강력한 기술이 필요하게 되었다. 또한, 법집행 기관 및 수사 기관 등을 중심으로 효율적인 수사 및 향후 범죄 예방을 위해 과학 수사, 법 과학에 관한 연구의 필요성이 증대되고 있다. 특히, 연쇄 범죄의 공간적 패턴을 분석함으로써 범죄자의 거점 위치를 예측하기 위한 지리적 프로파일링(Geographic Profiling)에 대한 연구가 활발하다. 그러나, 기존의 지리적 프로파일링 연구에서는 공간적 패턴 분석을 위해 단순히 통계적 방법만을 사용하고 있고, 연쇄 범죄에 대한 다양한 공간적, 시간적 분석 기술을 지원하지 않으므로 거점 예측시 낮은 정확도를 보인다. 그러므로, 본 논문에서는 범행 위치의 공간적 분포와 범죄 발생의 시간적 분포 특성에 따라 연쇄 범죄의 시공간 패턴을 유형화하고, 이를 기반으로 연쇄 범죄의 거점 위치를 보다 정확하게 예측하는 알고리즘으로 STA-BLP(Spatio-Temporal Analysis based Base Location Prediction)을 제안한다. STA-BLP는 하나의 거점으로부터 특정 방향을 선호하여 이동하며 발생되는 연쇄 범죄의 비등방성 패턴을 고려하고, 동일한 경로에 대한 반복 이동에 대한 범죄자의 학습 효과를 고려함으로써 예측 정확도를 개선시킨다. 또한, 다수의 군집화된 범행 위치들로부터 각 군집에 소속된 범행 위치들에 대한 지역적 거점 위치 예측과 모든 범행 위치에 대한 전역적 거점 위치 예측을 통해 거점이 다수 존재하는 연쇄 범죄의 경우에도 보다 정확한 예측을 수행한다. 마지막으로 다양한 실험을 통해 기존에 제시된 알고리즘과 STA-BLP의 예측 정확도를 비교하여 제안 알고리즘의 우수성을 입증하였다.
본 연구의 목적은 공간적 분포 특성만을 고려하고 있는 기존의 핫스팟분석에 대한 대안적인 방법으로서 공간상에서 나타나는 사건간의 인과관계를 시간영역으로까지 확장하여 동시적 분석이 가능한 시공간분석 방법을 제안하는 것이다. 분석방법으로는 먼저 지리정보시스템을 이용하여 지방중소도시인 M시의 범죄자료를 데이터화 하였고, Ripley K함수와 시공간검정통계량 분석을 통해 M시의 범죄분포 패턴을 지도화 하였다. 연구결과, 범죄위험도가 유의미하게 높은 지역들이 나타났으며, 이들 시공간적 범죄 집중지역들은 기존의 공간분포만을 고려한 범죄분포 패턴과는 다소 차이가 있음을 발견할 수 있었다. 본 연구결과는 시공간적인 범죄분포 특성에 맞는 맞춤형의 경찰 인력 배치와 배분, 그리고 치안행정 서비스 등의 조정을 위한 참고자료로서, 또한 시공간적인 집중을 보이는 이들 지역을 중심으로 물리적 환경 변화의 유도와 공간이용의 개선 효과를 통해 범죄율을 줄여나가는 범죄예방 활동 및 정책수립을 위한 기초자료로도 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
무선센서네트워크 시스템들은 응용 어플리케이션에서 많은 노드들이 처리하고 분석하기 위해 요청한 실시간 센서 데이터를 수집하고 분석한다. 본 논문에서는 전라북도 군산시 지역에 여러 요소의 무선센서네트워크 클러스터를 구축하였다. 구축된 시스템을 이용하여 측정된 실시간 데이터를 도형화하고 분석하여 변화의 결과를 도출하고자 한다. 결과로 나온 분석 내용은 데이터의 시간적인 변화량과 공간적인 변화량 그리고 진행 방향성에 대해 시각적으로 나타내어 해석하기 쉬운 형태의 데이터를 생성한다. 이러한 분석 방법은 무선센서네트워크를 사용하여 분석하는 많은 사람들에게 보다 편리하게 해 줄 것이다.
In light of recent social concerns related to issues such as water supply pipe deterioration leading to problems like leaks and degraded water quality, the significance of maintenance efforts to enhance water source quality and ensure a stable water supply has grown substantially. In this study, scan statistic was applied to analyze water quality complaints and water leakage accidents from 2015 to 2021 to present a reasonable method to identify areas requiring improvement in water management. SaTScan, a spatio-temporal statistical analysis program, and ArcGIS were used for spatial information analysis, and clusters with high relative risk (RR) were determined using the maximum log-likelihood ratio, relative risk, and Monte Carlo hypothesis test for I city, the target area. Specifically, in the case of water quality complaints, the analysis results were compared by distinguishing cases occurring before and after the onset of "red water." The period between 2015 and 2019 revealed that preceding the occurrence of red water, the leak cluster at location L2 posed a significantly higher risk (RR: 2.45) than other regions. As for water quality complaints, cluster C2 exhibited a notably elevated RR (RR: 2.21) and appeared concentrated in areas D and S, respectively. On the other hand, post-red water incidents of water quality complaints were predominantly concentrated in area S. The analysis found that the locations of complaint clusters were similar to those of red water incidents. Of these, cluster C7 exhibited a substantial RR of 4.58, signifying more than a twofold increase compared to pre-incident levels. A kernel density map analysis was performed using GIS to identify priority areas for waterworks management based on the central location of clusters and complaint cluster RR data.
In order to determine the spatio-temporal distribution of macrobenthic faunal communities in Jinhae Bay, quantitative faunal samples were collected seasonally at 23 sites in Jinhae Bay from February, 2011 to November, 2012. Sediment facies were found to be mud except for those at Chilcheon-do near Geoje Island. Mean values of TOC (%) ranged between 1.3 and 3.6%, and these are the highest values recorded excluding special management areas in Korea. Hypoxia occurred every summer in the whole areas of Jinhae Bay except around Geoje Island in the bay mouth. Due to the summer hypoxia, species richness, density and biomass also declined during the summer in Jinhae Bay. Opportunistic species such as Paraprionospio patiens, Sigambra bassi, Nectoneanthes oxypoda and Theora fragilis occurred as the dominant species before and after the hypoxia. However, Capitella capitata appeared as a dominant species only during the winter-spring season every year. From cluster analysis, Jinhae Bay could be divided into two sites groups: one group occupied the normoxic zone and the other one located in the hypoxic zone.
본 논문에서는 광대역 다중경로 채널에서 스마트 안테나를 적용한 W-CDMA 시스템의 성능을 서로 다른 대역폭(1.25㎒, 5㎒)과 서로 다른 환경(도심지역, 교외지역)에서 분석하였다. 스마트 안테나 시스템의 성능을 분석하기 위해서는 광대역 채널을 시ㆍ공간(Spatio-Temporal) 상관특성을 갖는 시변 선형 필터로 모델링하고, 공간 정보를 고려하기 위하여 배열 응답 벡터(array response vector)를 삽입하여 시간과 공간 정보를 갖는 벡터 채널 모델을 사용해야 한다. 이 때 공간적으로는 일정량의 각도 퍼짐을 갖는 부다중경로 성분으로 구성된 한 개의 반사파가 한 방향으로부터만 수신된다는 클러스터(cluster) 현상을 가정하였다. 광대역 CDMA의 경우에는 칩구간(Chip duration)이 보다 짧기 때문에 다중 경로 현상이 협대역의 경우와는 다르다. 본 논문에서는 한 칩 내에 들어오는 다중경로 성분은 분리하여 가장 큰 신호 성분만을 찾아내어 원하는 사용자의 신호로 사용하는 방법으로 모의 실험을 실행하였다. 모의실험 결과. 협대역 CDMA를 사용하는 스마트 안테나 시스템보다 광대역 CDMA를 사용하는 스마트 안테나 시스템의 성능이 더 좋게 보임을 확인할 수 있었다. 또한 스마트 안테나는 2D-RAKE 수신기를 사용했을 때 도심지역에서 보다 더 효과적임을 착안할 수 있었다.
지진은 지체 구조, 지구조 응력, 지각 성분 및 구성 요소 간의 상호 작용을 통해 발생하는 복잡한 현상으로 이해하기 매우 어려운 시스템이기 때문에 예측하기가 쉽지 않다. 우리나라는 평균 M 2.3의 비교적 안전한 지역으로 볼 수 있으나 지진에 대한 대중의 관심이 높아짐에 따라, 한반도의 지진현상을 분석하기 위하여 딥러닝 기반의 Facebook's Prophet 모델을 이용한 시간에 따른 지진패턴의 변화 및 공간과 규모에 따른 지진예측을 시도하였다. 또한, 진앙분포도 군집분석 방법인 DBSCAN과 비교 및 토의하였다. Prophet 지진 예측 모델링 결과 향후 경상북도뿐만 아니라 충청북도, 경기도 및 서울권역에서 지진이 발생할 것으로 예측되었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권5호
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pp.1133-1144
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2017
기상자료를 이용한 군집분석은 기상 특성에 근거한 기상 지역의 세분화를 가능하게 하고 군집을 이루는 지형별 기상 특성의 파악을 용이하게 한다. 이때 기상관측자료를 이용한 군집분석은 관측지점의 밀도가 다르기 때문에 우리나라의 기상특성이 고르게 반영되지 못할 수 있다. 반면 수치모델 격자자료는 $5km{\times}5km$ 간격으로 조밀하고 고른 자료의 생산이 가능하므로 우리나라의 기상 특성을 고르게 반영할 수 있다. 본 연구에서는 기온과 강수량의 수치모델 격자자료를 이용하여 군집분석을 수행하고, 그 결과를 바탕으로 기상관측지점에 대한 군집을 결정하였다. 기상 특성이 월별로 상이할 수 있기 때문에 군집분석은 월별로 수행하였으며, K-Means 군집분석 방법의 단점을 보완하고자 계층적 군집분석 방법인 Ward 방법과 결합하여 적용하였다. 그 결과 우리나라 기상관측지점들에 대해 시 공간적으로 세분화된 군집화가 이루어졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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