• Journal of Cadastre & Land InformatiX
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• v.50 no.1
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• pp.25-45
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• 2020

The primary purpose of this study is to compare and analyze the performance of local spatial autocorrelation techniques in identifying spatial distribution patterns of green spaces. To achieve the objective, this researcher uses satellite image analysis and spatial autocorrelation techniques. The result of the study shows that the LISA cluster map with the spatial outlier cluster is superior to other analytical methods in identifying the spatial distribution pattern of urban green space. This study can contribute to the related fields in that it uses several different research methods than the existing ones. Despite this differentiation and usefulness, this study has limitations in using low-resolution satellite imagery and NDVI among vegetation indices in identifying spatial distribution patterns of green areas. These limitations may be overcome in future studies by using UAV images or by simultaneously using several vegetation indices.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.42 no.4
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• pp.632-647
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• 2007

Lots of geographic phenomena have dynamic spatial patterns with time changes, and there have been lots of researches on exploring these dynamic spatial patterns. However, most of these researches focused on the static pattern analysis in a given period, rather than dealing with dynamic changes in the spatial pattern over time with the continual or cumulative perspective. For this reason, investigation of the inertia of spatial process in terms of temporal changes is needed. From this background, the purpose of this paper is to propose the methodology to explore the changes in spatial pattern cumulatively by considering the inertia of the spatial statistics over time, and to apply it to the case study That is, we introduce the new spatial statistic, and produce the z-values of the statistic using Monte Carlo Simulation, and then to explore the changes in spatial patterns over time cumulatively. To do this, the method to combine the J statistic with CUSUM statistic for exploring spatial patterns, and to apply it to the changes in the commercial landuse in Erie County, New York State. Through the proposed method for spatio-temporal Patterns, we could explore continual changes effectively in the spatial patterns reflecting the statistics by temporal spot cumulatively.

• Proceedings of the KGS Conference
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• 2003.05a
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• pp.207-210
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• 2003

지리학적 정보는 지구의 표면이나 가까이에 나타나는 현상과 사상에 대한 정보로서 정의된다(Goodchild et al., 1999). 지리학에서, 이러한 지리학적 정보는 특정한 현상을 연구하기 위한 공간자료로 이용되는데, 이는 공간적 패턴을 통해 유형화된다. 이러한 공간자료는 현지답사를 통해 수집ㆍ분석되며, 관찰자의 주관적 판단, 기술적인 오류로 인해, 오차의 필연적 발생 가능성을 안고 있다(Maffini, 1989; Bolstad, 1990; Dunn, 1990; Keeler, 1991). (중략)

• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
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• 2001.04a
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• pp.1-15
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• 2001

본 연구는 도시토지이용의 적합성분석을 실시하는 데 있어 GSIS와 인공신경망의 유기적인 결합을 시도해 보았다. 인공신경망은 학습이라는 과정을 통해 신경망 노드(node)간의 연결강도를 합리적으로 결정할 수 있는 이점이 있다. 이러한 점에서 공간분석에서 요구되는 인자간의 경중률과 신경망의 연결강도는 대체가 가능하리라 판단된다. 본 연구를 수행하기 위해 두 종류의 신경망을 구성하였다. 1차 신경망은 토지이용별 적합성 분석에 적용했으며, 2차 신경망은 최적의 토지이용패턴을 분석하기 위해 구성하였다. 이들 신경망은 C++로 작성된 프로그램에 의해 구현된 최급강하법에 의한 역전파 알고리즘에 의해 학습을 실시하였으며, 활성화 함수는 시그모이드 함수를 사용하였다. 분석결과는 현행 용도지역제에서 주거, 상업, 공업, 녹지에 대한 토지이용 적합도면과 4가지 유형의 토지이용에 대한 대상지역의 최적토지이용패턴을 제시한 도면으로서 Arc/Info의 Grid 형식으로 작성하였다. 또한 토지이용별 적합도면상에 나타난 적합지역과 최적토지이용패턴은 위치적인 면과 공간 구성에 있어 실제의 도시토지이용계획의 이론적인 개념에 매우 합치되는 분포형태를 보였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.11-14
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• 1998

근접 4점법을 이용하여 음원으로부터 측정점까지 음파가 전달되어 오는 공간상의 반사음 패턴을 구할 수 있다. 그러나 차량과 같이 협소한 공간에서는 반사음간의 시간차가 매우 작게 되고 따라서 단지 몇 개의 초기 반사음을 제외하고는 측정이 어렵게 된다. 본 연구에서는 측정에 사용된 스피커의 특성을 역필터링하여 차실 내의 펄스 반사음 자체 특성만을 추출함으로써 좁은 공간에서도 반사음 패턴의 측정이 가능하도록 하였다. 실내 반사음 패턴은 음파의 경로를 보여 주는 것이므로 본 측정법은 차량의 실내 음향 특성 파악과 음질 개선에 중요한 도구로 활용될 수 있다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.05b
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• pp.630-633
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• 2010

입지분석은 공간 및 비공간적 특성이 중요하게 다루어져야 함에도 불구하고 공간데이터 타입(spatial data type), 공간관계(spatial relationship), 그리고 공간 자기상관성(spatial autocorrelation)의 복잡성에 기인한 처리의 어려움으로 인해 기하학적거리나 공간적 위치와 같은 단순 공간적 특성만 이용되었다. 본 연구에서는 서울시 대형할인점을 사례로하여로 GIS에 의한 공간데이터와 비공간데이터(인구통계 등)를 통합 구축한 후, 공간데이터마이닝 기법을 이용하여 입지패턴(location pattern)을 분석 추출하여 보고자 한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.10 no.11
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• pp.1516-1522
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• 2007

We had proposed the FPA(Fixed Partition Averaging) method in order to improve the storage requirement and classification rate of the Memory Based Reasoning. The algorithm worked not bad in many area, but it lead to some overhead for memory usage and lengthy computation in the multi classes area. We propose an Repetitive FPA algorithm which repetitively partitioning pattern space in the multi classes area. Our proposed methods have been successfully shown to exhibit comparable performance to k-NN with a lot less number of patterns and better result than EACH system which implements the NGE theory.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.241-244
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• 2002

본 논문은 다치(MVL : Multiple Valued Logic) 신경망의 BP 알고리즘을 이용하여 패턴 인식에 응용하는 방법을 제안한다. 패턴처리에 필요한 원 패턴에 대한 물체 농도의 특징을 추출하고, 물체 농도의 특징을 다치로 사상시킨다. 또한 다치 신경망을 이용하여 원 패턴을 학습을 시킨 다음, 노이즈 패턴을 제거하여 원 패턴에 근접한 패턴을 인식하게 되므로, 패턴에 필요한 시간 및 기억 공간을 최소화할 수 있다.

• Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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• v.25 no.1
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• pp.1-11
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• 2023

In this study, the stability of the room-and-pillar underground method was investigated using numerical analysis method. In-situ geotechnical investigation was conducted, and a supporting pattern was selected based on the geotechnical investigation data. For the supporting pattern, Type-1, 2, 3 were selected for each ground condition. A 3D numerical analysis model was developed for effective simulation as the room-and-pillar underground method consist of a pillar and room. As a review of numerical analysis, it was confirmed that the crown settlement, convergence, shotcrete and rock bolt were all stable in all supporting patterns. As a result of the analysis by the construction stage, it was confirmed that excessive stress was generated in the room when the construction stage of forming pillar. So, precise construction is required during the actual construction stage of the pillar formation.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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• v.35C no.6
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• pp.88-98
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• 1998

Subspace classifier is a popular pattern recognition method based on Karhunen-Loeve transform. This classifier describes a high dimensional pattern by using a reduced dimensional subspace. Because of the loss of information induced by dimensionality reduction, however, a subspace classifier sometimes shows unsatisfactory recognition performance to the patterns having quite similar principal components each other. In this paper, we propose the use of multiple novelty neural network classifiers constructed on novelty vectors to adopt minor components usually ignored and present a method of improving recognition performance through combining those with the subspace classifier. We develop the proposed classifier on handwritten numeral database and analyze its properties. Our proposed classifier shows better recognition performance compared with other classifiers, though it requires more weight links.