When a spatial regression model that uses kernel density values as a dependent variable is applied to retail business data, a unique model cannot be selected because kernel density values change following kernel bandwidths. To overcome this problem, this paper suggests how to use the point pattern analysis, especially the L-index to select a unique spatial regression model. In this study, kernel density values of retail business are computed by the bandwidth, the distance of the maximum L-index and used as the dependent variable of spatial regression model. To test this procedure, we apply it to meeting room business data in Seoul, Korea. As a result, a spatial error model (SEM) is selected between two popular spatial regression models, a spatial lag model and a spatial error model. Also, a unique SEM based on the real distribution of retail business is selected. We confirm that there is a trade-off between the goodness of fit of the SEM and the real distribution of meeting room business over the bandwidth of maximum L-index.
본 연구는 네눈쑥가지나방 유충의 공간분포 특성을 분석하여 산란처와 관련된 유충의 감귤원 내로 정착과정을 이해하고자 실시하였다. 노지와 하우스 모두 감귤나무에서는 알이 발견되지 않았고, 부지화 시설재배 하우스의 방충망에서 발견되었다. 시설재배 부지화에서 네눈쑥가지나방 유충은 통계적으로 유의하게 집중분포를 보였다. 온주밀감 노지재배원에서 분산지수(ID)는 전체적으로 1.0내외로 약한 집중 정도를 나타냈다. 하지만, 검정통계량인 d-값은 대부분 조사일에 -1.96에서 1.96 사이에 있어 임의분포가 통계적으로 유의하였다. 집중정도를 나타내는 GI 지수는 전체적으로 낮아 집중정도가 약하였으며, 집중분포로 검정된 경우에도 집중정도는 크지 않았다. 네눈쑥가지나방 유충수의 빈도분포는 포아송(임의분포)과 음이항 분포(집중분포)를 동시 만족시키는 경우가 많았다. 또한 유충 공간분포의 시간적 변화는 초기 정착지점에서 분산하는 양상이 아니라 무작위로 외부로부터 비산하여 새로 정착되는 양상을 보였다. 기타 시설과 노지감귤원에서 네눈쑥가지나방 유충 공간분포 양상의 차이에 대하여 고찰하였다.
Nowadays, urbanized area expands its boundary, and distribution of urbanized area is gradually transformed into more complicated pattern. In Korea, SMA(Seoul Metropolitan Area) has outstanding urbanized area since 1950s. But it is ambiguous whether urban distribution is clustered or dispersed. This study aims to show the way in which expansion of urbanized area impacts on spatial distribution pattern of urbanized area. We use quadrat analysis, nearest-neighbor analysis and fractal analysis to know distribution pattern of urbanized area in time-series urban growth. The quadrat analysis indicates that distribution pattern of urbanized area is clustered but the cohesion is gradually weakened. And the nearest-neighbor analysis shows that point patterns are changed that urbanized area distribution pattern is progressively changed from clustered pattern into dispersed pattern. The fractal dimension analysis shows that 1972's distribution dimension is 1.428 and 2000's dimension is 1.777. Therefore, as time goes by, the complexity of urbanized area is more increased through the years. As a result, we can show that the cohesion of the urbanized area is weakened and complicated.
본 연구의 목적은 창업기업의 생성과 소멸이라는 생애주기 변화와 관련하여 나타나는 공간분포 패턴의 차이를 확인하는 것이다. 이를 위하여, 본 연구에서는 전국기업체총람과 폐업기업정보를 활용하여, 2007년부터 2009년까지 수도권에서 창업한 기업의 위치정보와 생성시점, 그리고 소멸시점을 파악하였다. 창업기업의 생멸분포 패턴에 대한 분석은 공간상의 분석단위에 대한 분포패턴을 정량적으로 분석하는 방법론인 평균점, 표준거리, 타원형 표준편차, 그리고 공간자기상관도 분석기법이 적용되었다. 분석 대상 창업기업 5,810개 중, 1,322개 기업이 5년 내에 소멸함으로써 77.25%의 5년 생존율이 산정되었다. 지역별 생멸분포 패턴의 분석 결과, 수도권 전체, 서울, 그리고 인천 경기 모두에서 기업의 생성분포에 비해 소멸분포가 분산의 정도가 큰 것으로 나타났다. 또한, 기업속성별 생멸분포 패턴 분석결과, 기업의 규모와 업종에 따라 창업기업의 생성과 소멸분포에 차이가 있는 것으로 확인되었다.
Data missing in optical satellite images caused by natural variations have been a crucial barrier in observing the status of marine surfaces. Although there have been many attempts to fill the gaps of non-observation, there is little research to analyze the ratio of missing grids to overall sea grids and their seasonal patterns. This report introduces the method of quantifying the distribution of missing points and then shows how the missing points have spatial correlation and seasonal trends. Both temporal and spatial integration methods are compared to assess the effectiveness of reducing missing data. The temporal integration shows more outstanding performance than the spatial integration. Moran's I and K-function with statistical hypothesis testing show that missing grids are clustered and there is a non-random distribution from daily integration. The result of the seasonality test for Moran's I through a periodogram shows dependency on full-year, half-year, and quarter-year periods respectively. These analysis results can be used to deduce appropriate integration periods with permissible estimation errors.
미국선녀벌레(Metcalfa pruinosa)는 2009년 국내에 최초로 보고된 이후 남부지역 단감 과원을 중심으로 다양한 농작물에 경제적 피해를 야기한다. 미국선녀벌레는 기주 범위가 넓고 다양하여 농경지뿐 아니라 산림지역에도 존재하여 과수원 인근 산림에서 농경지로 유입되는 개체로 인하여 효율적인 방제를 위한 시간적, 공간적 범위를 결정하는데 어려움이 많다. 본 연구에서는 투명 점착트랩을 이용하여 단감원에서 미국선녀벌레의 발생 양상과 유입 및 유출 경향을 조사하였고, SADIE(Spatial Analysis by Distance Indices)를 사용하여 공간분포를 조사하였다. 또한 조사 시점간 공간분포의 상관관계를 분석하여, 분포의 패턴의 변화하는 시점들을 확인하였다. 단감원에서 미국선녀벌레의 발생 최성기는 5월 중순과 8월 중순으로 5월에는 약충이, 8월에는 성충이 발견되었다. 10월 이후에는 발견되지 않았다. 5월 중하순경 부화한 약충은 임의분포 하였으나 포장 외부로 분산한 후 집중 분포하는 패턴을 보였다. 성충은 다시 포장으로 유입된 후 임의분포하였다. 트랩 높이별 채집 정도는 약충기에는 상대적으로 아래쪽 트랩에서, 성충기에는 위쪽 트랩에서 많이 채집되었다. 이러한 경향성은 포장 내부와 주변부의 밀도 변화에서도 확인할 수 있었고, 포장 내 단감에서의 미국선녀벌레 실제 밀도와도 매우 유사한 경향을 보였다.
대규모 채석을 위한 최적 발파 패턴은 파쇄 입도의 분포에 따라 추산된 최소 발파 비용에 기초하여 결정될 수 있다. 따라서 파쇄 입도의 분포를 예측하는 문제는 매우 중요하다. 파쇄 입도 분포의 예측에 사용된 모델은 현장 시험발파로부터 얻은 발파석에 대한 입도 분포와 비교 검토하여 선택하였다. 그 결과 Kuz-Ram 모델을 파쇄 입도 모델로 선정하였으며, 이 모델은 현지 암반의 상태를 고려할수 있는 발파암 계수라는 지배적 인자를 사용한다. 전체 생산 비용 산정을 위해 발파암 계수의 3차원 공간 분포의 추정은 매우 중요한 문제라 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 대규모 발파 예정 대상 구역 전체의 발파암 계수에 대한 3차원 공간 분포를 추정하기 위해 순차적 지시 시뮬레이션을 적용하였다. 순차적 지시 시뮬레이션은 조건부 시뮬레이션의 한 종류로서, 크리깅 기법에 비해 높은 변동도 모델 재현성과 취득된 조사 자료의 분포 모델에 관한 정보를 활용함으로써 추정치에 대한 불확실성을 보다 줄일 수 있는 장점을 가진다. 발파암 계수의 3차원 분포로부터 대상 구역 전체의 발파암 TYPE을 분류할 수 있었으며, 각 TYPE별 최적 발파 패턴을 설계할 수 있었다. 또한, 지반고별 발파암 계수의 분포에 대한 정량적 정보를 제공함으로써 각 공정단계별 비용을 추산하여 공정계획을 세우는데 도움이 될 수 있다.
In general, spatial filtering method was proposed to simplify measurement system through parallel Processing hardware. Spatial filtering is a method of detection that we can get a spatial pattern information, as we process a special space pattern, to say, as we process spatial parallel process by using the spatial weighting function. The important processing characteristics will be depended in according to how ire design a spatial weighting function, a spatial sensitive distribution. The form of the weighting function which is realized from the generally used spatial filtering is fixed and the weighting value was already became a binary-value. In this paper, we propose a new method in order to construct adaptive measurement systems. This method is a weighting function design to make multi-valued and variable.
This study was carried out to investigate the characteristics of spatial distributon patterns of users by each type of recreational activities at lawn areas in the parks. Study sites were lawn areas at Kyungju World and Seorabul Plaza in Bomun Resort Complex in Kyungju, Korea. Space types by each recreation activities are Repose Type, Sports Type, Play Type and Strolling Type. Main results are as follows ; 1. Sport Type activities were mainly distributed at the central areas of each lawn areas. 2.The density of Sports Type activities were affected by the form of lawn areas. For natural control of excess dynamic activities, Complex Form has more advantage in the distribution of dynamic activities. So, as the form of lawn areas in the parks, complex form is more desirable. 3.Repose Typo activities were distributed at marginal areas of lawns and surrounding woods. These, the static activities, were affected by Edge Effect in spatial distribution of activities. 4.Play Typo activities also were distributed at marginal areas of lawns. It was also affected by Edge Effect in spatial distribution. 5.Strolling Type activities were distributed evenly over all lawn areas.
In the background of rapid urbanization and frequent earthquakes, earthquake disaster prevention planning has become an important topic of current research. Universities are irreplaceable disaster shelter, as they are public institutions with a lot of open space. This article puts forward the concept of "disaster prevention campus". With the refuge behavioral and psychological characteristics of people in the campus when the earthquake happens, it integrated uses GIS spatial analysis technique, takes Shandong Agricultural University as an example, and studies the spatial pattern of earthquake disaster prevention planning in campus from five aspects. The aspects include building distribution, population distribution, analysis of service radius, infrastructure configuration and choice of the optimal refuge path. On the basis of researches above, reform proposals and specific strategies are put forward to build the safe and harmonious disaster prevention campus.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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