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.
PURPOSE: Most gait assessment tools are expensive and require controlled laboratory environments. Tri-axial accelerometers have been used in gait analysis as an alternative to laboratory assessments. Many smartphones have added an accelerometer, making it possible to assess spatio-temporal gait parameters. This study was conducted to confirm the reliability and validity of a smartphone-based accelerometer at quantifying spatio-temporal gait parameters of stroke patients when attached to the body. METHODS: We measured gait parameters using a smartphone accelerometer and gait parameters through the GAITRite analysis system and the reliability and validity of the smartphone-based accelerometer for quantifying spatio-temporal gait parameters for stroke patients were then evaluated. Thirty stroke patients were asked to walk at self-selected comfortable speeds over a 10 m walkway, during which time gait velocity, cadence and step length were computed from smartphone-based accelerometers and validated with a GAITRite analysis system. RESULTS: Smartphone data was found to have excellent reliability ($ICC2,1{\geq}.98$) for measuring the tested parameters, with a high correlation being observed between smartphone-based gait parameters and GAITRite analysis system-based gait parameters (r = .99, .97, .41 for gait velocity, cadence, step length, respectively). CONCLUSION: The results suggest that specific opportunities exist for smartphone-based gait assessment as an alternative to conventional gait assessment. Moreover, smartphone-based gait assessment can provide objective information about changes in the spatio-temporal gait parameters of stroke subjects.
시공간 데이타베이스는 최근에 많은 주목을 받았지만, 영역 합 질의에 대한 연구는 그 중요성에 비하여 많이 부족하다. 영역 합 질의를 처리하기 위하여, 많은 양의 데이타에 대한 직접적인 접근은 엄청난 계산 비용을 야기하기 때문에, 최근에 기존 색인 기법을 활용한 materialization 방법이 제안되었다. 간단하면서 효과적인 방법은 시공간 조건을 가지는 윈도우 질의를 효율적인 처리하는 MVR-tree에 materialization 방법을 적용하는 것이다. 그러나, MVR-tree는 노드들 사이의 존재하는 원형 경로 때문에, 중간 노드에 미리 계산된 합을 유지하는 것이 불가능하다. 다른 색인 구조들에 기초한 집합적 구조(aggregate structures)는 만족스러운 질의 성능을 제공하지 못 한다. 본 논문에서는 적응적 분할 기법을 사용하는 새로운 색인 기법(Adaptive Partitioned Aggregate R-Tree, APART)과 다양한 환경에서 영역합 질의를 효율적으로 처리하는 질의 처리 알고리즘을 제안한다. 실험 결과는 APART의 성능이 다양한 상황에서 기존의 집합적 색인 기법들보다 2배 이상 우월하다는 것을 보여준다.
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.
본 연구는 대학 이러닝 학습자들의 학습 시 공간 데이터를 활용한 이러닝 학습패턴에 따라 학습자등의 출석률과 학업성취도 차이를 규명하였다. 연구대상은 3년간 총 68개 이러닝 강좌, 수강생 13,611명의 이러닝 데이터를 수집하였고, 자료분석은 t검증, 이원변량분석을 활용하였다. 본 연구결과는 다음과 같이 제시한다. 첫째, 대학 이러닝 학습자들의 학습공간에 따른 출석률과 학업성취도 차이를 분석한 결과 교내 주학습자가 출석률과 학업성취도에서 교외 주학습자들 보다 높은 점수를 보였고, 학업성취도는 통계적인 유의성이 나타났다. 둘째, 대학 이러닝 학습자들의 일 단위 학습시간대에서는 오전시간대 주학습자, 오후시간대 주학습자, 야간시간대 주학습자 순으로 출석률과 학업성취도가 높게 나타났으며, 모두 유의미한 차이가 있는 것으로 분석되었다. 주 단위 학습시간대에서는 평일시간대의 주학습자들이 주말시간대 주학습자들 보다 출석률과 학업성취도에서 더 높게 나타났으며, 통계적으로도 유의한 차이가 분석되었다.
본 논문에서는 공간 데이터 웨어하우스에서 시공간 분석지원을 위한 공간 데이터의 비중복 적재 기법을 제안한다. SDW는 이기종의 다양한 서비스를 지원하는 SDBMS로부터 공간 데이터를 추출한다. 제안 기법에서는 SOW에 소스로 참여하는 SDBMS에서 변경된 부분만을 추출하고, 이를 공간연산을 통해 중복된 데이터를 제거한 후 통합된 형태로 적재함으로써 빠른 공간 데이터 분석을 지원할 수 있으며, 저장 공간의 낭비를 줄일 수 있다. 이는 공간 마이닝등의 시간에 따른 분석 및 예측 분야에 효율적인 형태로 공간 데이터를 적재한다.
Air quality planning and management requires accurate and consistent records of the air quality parameters. Limited number of monitoring stations and inconsistent measurements of the air quality parameters is a very serious problem in many parts of India. It becomes difficult for the authorities to plan proactive measures with such a limited data. Estimation models can be developed using soft computing techniques considering the physics behind pollution dispersion as they can work very well with limited data. They are more realistic and can present the complete picture about the air quality. In the present case study spatio-temporal models using Linear Genetic Programming (LGP) have been developed for estimation of air quality parameters. The air quality data from four monitoring stations of an Indian city has been used and LGP models have been developed to estimate pollutant concentration of the fifth station. Three types of models are developed. In the first type, models are developed considering only the pollutant concentrations at the neighboring stations without considering the effect of distance between the stations as well the significance of the prevailing wind direction. Second type of models are distance based models based on the hypothesis that there will be atmospheric interactions between the two stations under consideration and the effect increases with decrease in the distance between the two. In third type the effect of the prevailing wind direction is also considered in choosing the input stations in wind and distance based models. Models are evaluated using Band Error and it was observed that majority of the errors are in +/-1 band.
GIS 서비스는 최적의 서비스를 위해 최신의 시공간 데이터를 제공해야 한다. 시공간 데이터의 양방향 동기화 기법은 최신의 데이터를 제공하기 위해 모바일 단말기를 이용하여 현장에서 변경된 시공간 데이터를 수집하고, 무선네트워크를 이용하여 서버로 수집된 데이터를 갱신한다. 그러나 여러 클라이언트의 동기화 작업을 순차적으로 수행하기 때문에 동기화 요청 순서가 늦은 클라이언트들이 오랜 대기시간을 가진다. 이 논문에서는 다중 큐를 이용하여 여러 클라이언트의 동기화 요청이나 대용량의 동기화 작업으로 발생하는 대기 시간을 감소시킬 수 있는 동시 동기화 기법을 제안한다. 또한, 제안한 기법과 순차적 동기화 기법을 각각 구현하여 성능을 비교한 결과 제안한 동시 동기화 기법이 순차적인 기법보다 31%정도 대기시간이 감소함을 확인하였다.
SIMS는 지역 정보 관리 환경을 지원하기 위한 통합 관리 시스템으로써 다양한 지역 및 비지역 자료를 관리하고 여러 응용작업을 지원한다. 본 논문에서는 지역데이터에 대한 질의를 처리하기 위해서 기존에 개발된 지역데이터 마이닝 질의 언어에 대한 모델과 지역 서술자를 기반으로 SQL형태의 객체 질의어를 새로이 정의한다. 또한 자동 데이터 수집, 인공위성 측위 서비스, 원격탐사, GPS, 모바일 컴퓨팅 등의 다양한 자료와 시지역(Spatio-Temporal)자료로부터 유용한 정보를 발견 할 수 있도록 SIMS를 기반으로 한 지역 데이터 마이닝 질의 언어를 설계하였다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 GIS 서비스는 모바일 기기를 이용하여 언제 어디서나 공간데이터를 이용할 수 있다. GIS 서비스는 최적의 서비스를 제공하기 위해 주기적으로 공간데이터를 최신의 데이터로 갱신한다. 모바일 환경에서는 이를 위해 변경데이터를 CD로 배포하거나 유선 네트워크를 이용한 업데이트 서비스를 제공한다. 그러나 이러한 배포방식은 실제 세계의 변경이 사용자에게 전달되기까지 오랜 시간이 소모되는 문제가 있다. 이 논문에서는 사용자까지 변경 데이터가 도달하는 시간을 최소화 하기위한 동기화 시스템을 제안한다. 이 동기화 시스템은 모바일 기기를 이용하여 현장에서 변경된 데이터를 수집하고, 수집된 데이터를 무선네트워크를 이용하여 실시간으로 서버와 동기화한다. 이를 위하여 무선 네트워크 모듈과 변경 데이터를 갱신하는 동기화 모듈을 설계 및 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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