최근 들어 이동 객체의 이력 (history) 데이타에서 이동 객체의 이동 패턴, 즉 연속되는 시간 영역에서 반복적으로 발생되는 공간 이동 경로와 같은 다양한 지식을 추출하여 활용하는 응용 서비스의 활용성이 점점 증대되고 있다. 그러나 기존의 이동 패턴 추출 방법은 최소지지도(minimum support)가 낮은 경우에 많은 수의 후보 이동 패턴이 생성되고 이로 인하여 수행 시간과 소요 메모리가 급격히 증가하게 되는 단점이 있다. 본 논문에서는 대용량의 시공간 데이타 집합으로부터 이동 객체의 이동 패턴을 효율적으로 추출하기 위한 STMPE(Spatio-Temporal Moving Pattern Extracting) 알고리즘을 제안한다. STMPE 알고리즘은 시공간 데이타를 일반화시킴으로서 메모리 사용량을 최소화할 수 있으며, 단기 이동 패턴을 작성하여 유지하기 때문에 데이타베이스 스캔 횟수를 최소화할 수 있다. STMPE 알고리즘은 모든 부분에서 시간 정보를 갖는 다른 시공간 이동 패턴 추출 알고리즘보다 최소지지도가 낮아질수록, 이동 객체의 수가 증가할수록, 시간 분할 횟수가 많아질수록 더욱 뛰어난 성능을 보였다.
본 연구에서는 자녀의 연령대에 따라 남녀간 그리고 여성 집단간에 차별화된 도시기회 접근성 경험이 어떻게 나타나는가를 살펴보았다. 미국 Portland Metro의 개인통행자료를 이용해 시간지리학적 분석틀에 기초한 GIS-기반 지오컴퓨테이션을 통해 시 공간적 접근성을 측정하고, 접근성의 시 공간적 특성을 중심으로 젠더화된 접근성 경험 양상을 분석하였다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 여성이 남성에 비해 시간제근무 비율이 훨씬 높아 시 공간 재량권이 많을 것으로 예상되지만, 실제로는 남성보다 접근성 수준이 높지 않았다. 이는 여성에게 또 다른 제약조건이 존재한다는 것을 의미하며, 젠더 불평등에 기인하는 것으로 해석할 수 있다. 둘째, 여성의 전근성 공간이 남성에 비해 훨씬 집에서 가까운 거리에서 주로 형성되는 패턴은, 모든 여성집단에서 보편적으로 나타나는 것이 아니라, 집약적 육아부담을 갖는 영 유아기 자녀를 둔 여성에게서 관찰되었다. 남성은 자녀 유무나 연령대에 상관없이 일정한 패턴을 유지하여 여성과 대조를 이루었다. 자녀가 없거나 초등학생 이상의 자녀를 둔 여성은 남성과 유사한 접근성의 시 공간 패턴을 보여, 시 공간적 구속성(spatial-temporal entrapment)으로 특징지을 수 있는 여성의 접근성 경험은 성별 즉 남녀(sex)의 문제라기보다는 젠더(gender) 즉 사회적 성 역할(gender roles)과 연관된 문제임을 알 수 있다 셋째, 직장과 자녀의 탁아/교육시설은 집과 더불어 접근성 공간을 결정짓는 중요한 공간적 축인데, 영 유아기 자녀를 둔 여성은 남성에 비해 훨씬 집에서 가까운 직장을 다니며 또 그보다 더 집에서 가까운 탁아시설을 주요 축으로 접근성 공간이 형성됨으로써 시 공간적 구속성이 극대화되어 나타나게 된다는 것을 알 수 있다.
Understanding vegetation structure and the relationship with environmental factors has been crucial for restoration and conservation of riparian zones. In this study, we conducted field survey in a riparian zone of Namhan River in South Korea both before and after flooding in order to understand temporal and spatial variations of riparian vegetation. There were significant temporal and spatial variations in species composition, and distribution patterns of vegetation were different along a gradient of elevation above the water level. At low elevation, Zizania latifolia was dominant throughout the field survey periods, and Bidens frondosa began to grow late and dominated both in post-flooding 1 and 2. Prior to flooding, Scirpus radicans and Polygonum thunbergii were widely distributed at middle elevation, while Artemisia vulgaris, Phragmites australis, and Miscanthus sacchariflorus were dominant at high elevation. After flooding, P. thunbergii was dominant at middle elevation with most other species decreasing, and more invasive or pioneer plants, including Artemisia princeps, H. scandens, and Sicyos angulatus, were observed at high elevation. Species composition and distribution patterns were homogeneous at low elevation, whereas dynamic variations of vegetation were observed both temporally and spatially at higher elevations. Elevation and distance from the water front were the most principal factors governing vegetation structure. Furthermore, soil physicochemical properties were also found to determine species composition and distribution patterns. These results indicate that vegetation structure in the riparian zones is formed by the combined effects of hydrological regime and soil physicochemical properties, inherent characteristics of species, and interspecific competition. Understanding of temporal and spatial variations of riparian vegetation may provide useful insights into ecological restoration and conservation of the vegetation within the riparian zones.
효율적인 버퍼 관리는 시스템의 성능과 밀접한 관련이 있다. 따라서 다양한 버퍼 관리 기법들에 대한 많은 연구가 진행되어 왔다. 그러나 많은 제안된 기법들의 대부분은 시간 근접성만을 고려하고 있다. 공간 데이터베이스와 같은 환경에서는 시간 근접성뿐 만 아니라, 유사한위치에 있는 공간 객체들은 서로 같이 접근 될 가능성이 높다는 공간 근접성도 존재한다. 따라서, 본 논문에서는 공간 데이터베이스 환경에서 시간근접성과 공간 근접성을 같이 효과적으로 고려하는 버퍼 관리 기법인BEAT를 제안한다. 실제 데이터와 가상 데이터를 이용한 실험 결과는 BEAT의 효율성을 보인다.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.382-385
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2008
MODIS images have a great advantage of high temporal resolution to monitor land cover changes in a large area. The moderate and low spatial resolution satellite images are incomparably economic than high resolution satellite images. As diverse satellite images are provided recently, strategies using satellite images are necessary for continuous, effective and long-term land monitoring. This research purposed to use MODIS images to monitor land cover in Korean peninsula for long-term and continuous change detection. To maximize the advantages of high temporal resolution, the change detection was based on the MODIS temporal profiles of the surface reflectance for one year. In this study as the reflectance patterns of year 2005 were compared with the reflectance patterns of year 2007, the changed pixels could be detected during two years. To set up the threshold value for the decision of change, ASTER images with the higher spatial resolution, 15m, were used for this study. The test area covered the suburban area of metropolitan city, Seoul, where the landcover changes have been frequently happened.
Purpose: This study reports the basic reference data of the specific gait parameters for Korean normal adults. Methods: The basic gait parameters were extracted from 73 Adults (35 men and 38 women), 18 to 33 years of age, using a Vicon MX motion analysis system. The segment kinetics, such as joint moment and power, was analyzed at the hip, knee and ankle. Results: The motion patterns are typically associated with a specific phase of the gait cycle. The temporal-spatial gait parameters of Korean normal adults, such as cadence, walking speed, stride length, single support and double support, were similar to the other western reference data. The kinetic parameters of Korean normal adults, such as joint moments of force, joint mechanical power generation or absorption and ground reaction forces, were also similar to other western reference datasets. Conclusion: This study demonstrates that objective gait analysis can be used to document the gait patterns of normal healthy adults. The techniques of 3-dimensional temporal-spatial gait parameters and kinematic parameters analysis can provide a detailed biomechanical description of a normal and pathological gait.
The characteristics of neighborhood correlation images for change detection were explored at different spatial resolution scales. Bi-temporal QuickBird datasets of Las Vegas, NV were used for the high spatial resolution image analysis, while bi-temporal Landsat $TM/ETM^{+}$ datasets of Suwon, South Korea were used for the mid spatial resolution analysis. The neighborhood correlation images consisting of three variables (correlation, slope, and intercept) were evaluated and compared between the two scales for change detection. The neighborhood correlation images created using the Landsat datasets resulted in somewhat different patterns from those using the QuickBird high spatial resolution imagery due to several reasons such as the impact of mixed pixels. Then, automated binary change detection was also performed using the single and multiple neighborhood correlation image variables for both spatial resolution image scales.
Precipitation time series is a mixture of complicate fluctuation and changes. The monthly precipitation data of 61 stations during 36 years (1973-2008) in Korea are comprehensively analyzed using the EOFs technique and CSEOFs technique respectively. The main motivation for employing this technique in the present study is to investigate the physical processes associated with the evolution of the precipitation from observation data. The twenty-five leading EOF modes account for 98.05% of the total monthly variance, and the first two modes account for 83.68% of total variation. The first mode exhibits traditional spatial pattern with annual cycle of corresponding PC time series and second mode shows strong North South gradient. In CSEOF analysis, the twenty-five leading CSEOF modes account for 98.58% of the total monthly variance, and the first two modes account for 78.69% of total variation, these first two patterns' spatial distribution show monthly spatial variation. The corresponding mode's PC time series reveals the annual cycle on a monthly time scale and long-term fluctuation and first mode's PC time series shows increasing linear trend which represents that spatial and temporal variability of first mode pattern has strengthened. Compared with the EOFs analysis, the CSEOFs analysis preferably exhibits the spatial distribution and temporal evolution characteristics and variability of Korean historical precipitation.
현재의 이동객체를 기반으로 하는 다양한 시공간 응용환경에서의 서비스 지원 시스템 개발을 위하여 중요한 문제 중의 하나는 방대한 이동객체의 위치 이동 데이터로부터의 의미 있는 지식인 시공간 이동 패턴을 탐사하는 것이다. 이를 위하여 시간적 위상관계, 공간적 위상관계 그리고 시공간적 위상관계에 대한 접근이 지식 탐사를 위하여 고려되어야 한다. 이 논문에서는 효율적인 시공간 이동 패턴 탐사 기법인 MPMine 알고리즘을 제안하였다. 제안한 기법은 시간 제약조건과 공간 제약조건 등을 함께 괴려하며 또한 공간 위상 연산인 contain()을 이용한 공간 개념화를 수행할 수 있다. 제안한 기법은 기존의 일반적인 시간 패턴 탐사 기법과 달리 이동객체 데이터 집합으로부터 위치 및 일반화를 통하여 탐색 공간을 줄일 수 있어 효율적으로 유용한 이동 패턴을 탐사할 수 있다.
기존의 패턴 탐사 기법들은 대부분 객체가 갖는 공간 정보의 연속적인 변화에 대한 패턴 탐사는 가능하나, 추출하고자 하는 패턴에 반드시 포함되어야 하는 공간 정보에 대한 제약이 없어 특정 지점들 사이의 최적 경로 탐색 문제나 단위기간 동안 이동 객체가 순회해야 하는 지점들에 대한 경로 예측 문제 등에 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 Road Network 상의 특정한 지점들 사이를 이동한 객체의 위치 데이터들 중 최다 빈발 패턴과 시간 및 비용 등의 가중치를 복합적으로 고려하여 최적의 이동 경로를 탐색하는 방법(Spatial-Temporal Optimal Moving Pattern(with Frequency & Weight) algorithm)[13]을 이용하여, 공간 개념 계층에 따른 경로 탐색의 정확도를 분석한다. 분석의 결과는 패턴 탐사 과정에 있어 공간 제약을 적용하여 검색 데이터 범위를 축소함으로써 데이터베이스 검색 시간을 최소화함을 보이고, 또한 공간 추상 계층의 각 계층별 영역 내 포함여부를 고려함으로써 효율적으로 최적 이동 패턴을 탐색하여 제공하도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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