대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.213-217
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1998
This study overviews existing evaluation methods of classification accuracy using confusion matrix proposed by Cohen in 1960's, and proposes ISDd(Index of Spatial Distribution by distance) and ISDs(Index of Spatial Distribution by scatteredness) for the evaluation of spatial distribution of satellite image classification errors, which has not been tried yet. Index of spatial distribution offers the basis of decision on adoption/rejection of classification results at sub-image level by evaluation of distribution, such as status of local aggregation of misclassified pixels. So, users can understand the spatial distribution of misclassified pixels and, can have the basis of judgement of suitability and reliability of classification results.
본 논문의 공간색인을 사용하여 RFID 태그를 관리하는 태그색인 기법을 제안한다. 재고 관리 등에 사용되는 태그는 리더에 의해 위치가 결정된다. 즉, 태그가 부착된 제품이 리더에 인식됨으로써 제품의 위치가 생성되어 추적이 가능하다. 본 논문은 RFID 태그가 부착된 제품을 관리하는 혼합태그색인(hTag-tree: Hybrid Tag index)을 제안한다. hTag-tree는 태그의 특성을 반영하여 빠른 검색이 가능하도록 제안하는 새로운 색인이며 리더의 공간좌표를 이용하여 태그를 관리하는 태그 인덱스이다. 본 제안 색인은 동적환경에서 태그의 삽입, 삭제, 갱신에서 빠른 노드접근이 가능하며, 기존 기법에 비해 태그 검색시 노드접근 횟수를 최소화한다. 또한 기존 태그색인에서 MBR의 확장으로 인하여 조상 노드를 접근함으로써 탐색성능이 저하되는 것을 방지하였다. 제안한 색인의 실험은 태그 인덱스인 Fixed Interval R-tree와 기존의 공간색인인 R-tree를 비교 하였으며 결과적으로 데이터 탐색을 위한 노드접근횟수와 검색 시간에 있어서 hTag-tree가 더 향상된 시간을 나타낸다. 이는 제안 색인을 이용하면 다량의 RFID 태그를 보다 효율적으로 관리할 수 있다는 사실을 보여주고 있는 것이다.
Kim, Hyunji;Ryu, Jae-Hyun;Seo, Min Ji;Lee, Chang Suk;Han, Kyung-Soo
대한원격탐사학회지
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제30권3호
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pp.375-381
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2014
Soil moisture is an essential satellite-driven variable for understanding hydrologic, pedologic and geomorphic processes. The European Space Agency (ESA) has endorsed soil moisture as one of Climate Change Initiates (CCI) and had merged multi-satellites over 30 years. The $0.25^{\circ}$ coarse resolution soil moisture satellite data showed correlations with variables of a water stress index, Temperature-Vegetation Dryness Index (TVDI), from a stepwise regression analysis. The ancillary data from TVDI, Land Surface Temperature (LST) and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) from MODIS were inputted to a multi-regression analysis for estimating the surface soil moisture. The estimated soil moisture was validated with in-situ soil moisture data from April, 2012 to March, 2013 at Andong observation sites in South Korea. The soil moisture estimated using satellite-based LST and NDVI showed a good agreement with the observed ground data that this approach is plausible to define spatial distribution of surface soil moisture.
점차 중요성이 증가하고 있는 지리 정보 시스템의 효율적인 검색을 위해서는 공간 인덱스가 필요하다. 이를 위하여 본 논문에서는 기존에 개발한 지리 정보 시스템을 위한 데이타 관리기인GOOD 1.0에 공간 인덱스를 처리할 수 있는 공간 인덱스 처리 모듈을 추가하여 GOOD 2.0을 설계 및 구현한다. 즉, 공간 인덱스로는 R tree 및 R* tree를 지원하여 효율적인 검색이 가능하도록 한다. 그리고, 효율성의 향상 정도를 측정하기 위해 성능 평가를 길시하고 결과를 분석한다. 성능 평가 시에는 다양한 환경 요소들을 고려하여 지리 정보 시스템 관리자가 해당 도메인에 적합한 공간 인덱스를 선택하는데 기초 자료로서 사용될 수 있도록 한다.
In this study, we research about the relationships of human longevity and environments, inducted the significant factors of longevity from the statistical analysis, and represented spatial distribution of longevity using geographic information system. The factors confining human longevity can be categorized by geography/geology, climate/weather, economy, and social welfare. After analyzing statistical data, dependent variable which means the longevity index is defined by the ratio of population more than 85 years old among population more than 65 years old. The results of analysis show that longevity are related with waterworks ratio, temperature, local tax ratio, and latitude. In this study we discussed about the spatial characteristics which are represented by variance of the longevity index and described a spatial relationship between the longevity index and significant factors which are chosen by statistical analysis. In the further study, in order to sustain the longevity of a region, it is necessary for the effective rural planning to propagate a longevity of rural areas.
범죄, 화재, 교통사고 등 국민의 안전을 위협하는 위험인자들은 지역적 맥락과 공간적 특성을 가지고 있다. 지역마다 서로 다른 위험환경을 가지고 있으므로 교통사고, 화재, 범죄, 생활안전 분야별로 위험요소의 공간적 패턴을 분석할 필요가 있다. 본 연구는 전국 기초자치단체를 대상으로 분야(교통사고, 화재, 범죄, 생활안전, 자살, 감염병)별 안전등급을 측정한 지표인 지역안전지수의 공간적 분포 패턴을 분석하는데 연구의 목적이 있다. 지역안전지수의 공간적 자기상관성 분석을 위해 전역적 공간자기상관분석(Global Moran's I)과 Local Moran's I를 활용한 LISA(Local Indicators of Spatial Association) 분석, Getis-Ord's G⁎i 분석을 실시하였다. 분석결과 교통사고, 화재, 자살의 안전지수 분포는 범죄, 생활안전, 감염병의 안전지수보다 공간적으로 집중(clustered) 경향을 보였다. 지역간 유의미한 공간적 연관성을 분석한 LISA 분석결과에 따르면, 수도권 지역이 다른 도시에 비하여 지역안전통합지수를 기준으로 비교적 안전한 지역인 것으로 나타났다. 또한 Getis-Ord's G⁎i 통계값을 활용한 핫스팟분석 결과 안전 취약지역의 군집인 3개의 핫스팟(강원도 삼척시, 경상북도 청송군, 전라북도 김제시)과 전반적인 안전 수준이 높은 군집인 15개의 콜드스팟이 도출되었다. 이러한 연구 결과는 안전 수준 취약지역의 공간적 분포와 패턴을 파악하여 안전 지수 개선을 위한 정책 수립시 기초자료로 활용될 수 있다.
The exceptional development of electronic device technology, the miniaturization of mobile devices, and the development of telecommunication technology has made it possible to monitor human biometric data anywhere and anytime by using different types of wearable or embedded sensors. In daily life, mobile devices can collect wireless body area network (WBAN) data, and the co-collected location data is also important for disease analysis. In order to efficiently analyze WBAN data, including location information and support medical analysis services, we propose a geohash-based spatial index method for a location-aware WBAN data monitoring system on the NoSQL database system, which uses an R-tree-based global tree to organize the real-time location data of a patient and a B-tree-based local tree to manage historical data. This type of spatial index method is a support cloud-based location-aware WBAN data monitoring system. In order to evaluate the proposed method, we built a system that can support a JavaScript Object Notation (JSON) and Binary JSON (BSON) document data on mobile gateway devices. The proposed spatial index method can efficiently process location-based queries for medical signal monitoring. In order to evaluate our index method, we simulated a small system on MongoDB with our proposed index method, which is a document-based NoSQL database system, and evaluated its performance.
Journal of Construction Engineering and Project Management
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제2권4호
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pp.32-41
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2012
In recent times, multi-centralization and decentralization as well as large Capital area and suburbanization in the spatial structure of capital area. With rapid growth, urbanization and industrialization are unsystematic, and growth inequality between regions caused negative effects such as discordant centralization and decentralization, fluctuating land value, and gap between living conditions. Accordingly, this study analyzed urban spatial indexes by the self-governed body in the capital area such as Seoul, Incheon, and Gyeonggi province for the analysis of the regional inequality phenomenon. We examined the characteristics of temporal and spatial changes in urban spatial structure in the capital area by utilizing the distribution pattern and density of city indexes such as population, employment, etc, and then drew the commonality of those factors through factor analysis. We evaluated the drawn results through the city standard index by each city, conducted factor score analysis, and identified the interaction between each factor and Housing Purchase Price Composite Indices index, housing rent price index(Housing Jeonse Price Composite Indices), land price fluctuation rate, diffusion ratio of house, and financial independence.
최근 모바일 환경의 급속한 발달로 이동 중인 사용자의 위치에 기반한 다양한 서비스가 가능하게 되면서 모바일 기기에서 지도를 처리하는 모바일 소프트웨어의 개발이 증대되고 있다. 본 논문은 지도를 처리하는 모바일 소프트웨어에서 성능을 결정짓는 가장 중요한 요소인 공간 인덱스를 효율적으로 구성하는 새로운 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 $AR^*$-tree는 기존의 $R^*$-tree를 변형하여 2차원 공간 데이터의 x축 및 y축에 면적 (a) 축을 추가하여 3차원 데이터를 저장한다. 그리고, 검색 시에도 면적 축에 대한 조건을 추가함으로써 작은 화면을 갖는 모바일 기기에서의 지도 가독성을 증대시키고 시간 효율성도 동시에 향상시킨다.
The purpose of this study is to assess spatiotemporal variation of coastal water quality according to time and location changes. For this we developed numerical marine trophic index base on four water quality components (chlorophyll, suspended solids, dissolved inorganic nitrogen and phosphorus) and applied this index to the water quality data measured in the korean coastal zone for the 7-years period from 1997 to 2003. Water quality data are obtained only at selected sites even though they are potentially available at any location. Therefore, in order to estimate spatial variation of coastal water quality, it is necessary to estimate the unknown values at unsampled locations based on observation data. In this study, we used IDW (Inverse Distance Weighted) method to predict water quality components at unmeasured locations and applied marine trophic index to predicted values obtained by IDW interpolation. The results of this study indicate that marine trophic index and spatial interpolation are useful for understanding spatiotemporal characteristics of coastal water quality.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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