• Title/Summary/Keyword: 공간적 패턴

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An Efficient Algorithm for Mining Sequential Patterns with Quantities (퀀터티가 있는 순차 패턴을 찾는 효율적인 알고리즘)

  • 임종화;심규석;김철연
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.04a
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    • pp.569-571
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    • 2003
  • 순차 패턴을 찾는 것은 데이타 마이닝 응용분야에서 중요한 문제이다. 기존의 순차 패턴 마이닝 알고리즘들은 아이템으로만 이루어진 순차 패턴만을 찾아 주었다. 하지만 아이템과 관련된 퀀터티 정보가 더욱 유용한 정보를 제공해 주는 경우가 많이 있다. 본 논문에서는 퀀터티가 있는 순차 패턴을 찾는 알고리즘을 소개한다. 기존 알고리즘을 초보적으로 확장한 알고리즘은 탐색 공간을 모두 다 검색하여 결과를 얻는 방법을 사용하기 때문에 결과적으로 나쁜 성능을 나타내었다. 이러한 단점을 없애기 위해 여과 과정과 샘플링 기반 알고리즘을 사용하여 검색해야 하는 후보 패턴의 수를 줄여줌으로써 알고리즘의 성능을 개선하였다. 실험 결과는 새로운 방법들이 초보적인 확장을 한 기존 알고리즘보다 훨씬 더 좋은 성능을 나타냄을 보여주었다.

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A Study on the Spatial Transparency: Focusing on Dominique Perrault's Projects (도미니크 페로의 프로젝트에 나타난 공간적 투명성에 관한 연구)

  • Kim, Eunice Ja-Young
    • Korean Institute of Interior Design Journal
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    • v.18 no.1
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    • pp.11-18
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    • 2009
  • 현대 건축은 시공 기술과 재료생산 및 개발의 발전을 바탕으로 점차적으로 투명성을 띄게 되었다. 이러한 건축적 투명성은 재료나 기술적인 발전도 많은 영향이 있었으나 그 보다 사용자들의 공간적 인지와 요구에 맞춰 생성되었다고 볼 수 있다 본 논문은 도미니크 페로의 프로젝트를 바탕으로 건축 공간적 투명성의 근본적 요소들을 분석하여 프로젝트에 나타난 공간적 구획과 인지에 대해 알아보았다. 도미니크 페로는 투명성을 건축적 구축방법 및 표현방법으로 사용하는 것으로 나타났고, 건축물이 하나의 고립된 물체로 보기 보다는 대지와 건축물의 구분이 불분명하여 공간적인 경험이 건축물과 대지의 경험을 넘나들게 만들어 진 것을 볼 수 있다. 실내공간의 투명성은 공간 구획에서 표현이 되었는데, 도미니크 페로의 대부분의 프로젝트에는 매우 간단하고 개방된 구획을 추구한 것을 미뤄 볼 때 실내 공간구획과 외부와의 밀접한 관계를 동시에 설계한 것을 알 수 있었다. 공간적으로나 표피적인 투명도가 높은 공간의 사용하는 사용자의 생활패턴이나 공간적 인지에 미치는 영향을 살펴보았을 때, 개방된 공간이나 공간적 노출에 의식하지 않고 자연스럽게 적응하는 것을 알 수 있었다. 현대건축 공간에 나타나는 투명성은 물리적인 영향보다는 사용자의 공간인식과 시각적 인지에 큰 영향을 미치는 것으로 판명되었다.

An ESDA Tool for Time-series Spatial Association (지역분석을 위한 시계열 공간연관성 탐색도구)

  • Ahn Jae-Seong;Park Key-Ho;Lee Yang-Won
    • Spatial Information Research
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    • v.14 no.1 s.36
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    • pp.163-176
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    • 2006
  • The concept of 'spatial association' explains spatial distribution pattern of geographical phenomenon based on similarity with neighborhoods, as in the Tobler's Law of Geography: 'Everything is related to everything else, but near things are more related than distant things.' In this study, we develop a time-series exploratory analysis tool for discovering temporal patterns of spatial association by combining spatial statistics and geo-visualization, and thus present a possibility to support spatial decision-making process. As for the spatial proximity weight matrix indispensable to measuring global and local spatial association, we employ a variety of flexible weighting schemes using geometric characteristics of areal unit. In addition, we renovate the existing visualization methods for more effective understanding of the procedures and results of time-series analysis on spatial association: for instance, temporal parallel coordinate plot with box plot, animated map for spatial association, and 3D Moran scatterplot. The feasibility of our system is verified by time-series analysis experiments on the spatial association of land price fluctuation rate for all administrative units in Korea, $1995{\sim}2004$.

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An Activity-Based Analysis of Contextual Information of Activity Patterns and Profiles (활동기반 접근법에 의한 활동패턴의 맥락적 정보분석과 프로파일)

  • Jo, Chang-Hyeon
    • Journal of Korean Society of Transportation
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    • v.25 no.6
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    • pp.171-183
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    • 2007
  • Urban transport demand is derived from activity participation. A variety of individual daily activities based on the decisions on activity participation result in collective spatial behavior. The travel derived from the effort to overcome the spatially distributed locations of adjacent activities represents the detailed structural relationships among activities. An activity-based approach provides an important framework of analyzing contemporary urban daily life in the sense that it studies the interaction between individuals' daily decision making and social practice in time and space, on the one hand, and socio-spatial environment on the other. The current study identifies representative patterns of urban daily activity implementations and analyzes the correlation between representative patterns and individuals' characteristics and contextual characteristics. The study shows that urban daily activity patterns can be grouped in a limited number of representative patterns, which are systematically correlated with socio-spatial characteristics. The results provide related transportation policy implications.

Research on the Analysis of Maritime Traffic Pattern using Centroid Method (중심점 기법을 이용한 통항패턴 분석에 관한 연구)

  • Kim, Hye-Jin;Oh, Jae-Yong
    • Journal of Navigation and Port Research
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    • v.42 no.6
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    • pp.453-458
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    • 2018
  • The analysis of maritime traffic refers to the processes that are used to analyze the environmental characteristics of the target area and, based on this analysis, predict the traffic pattern of the vessels. In recent years, maritime traffic analysis has become significant with increase maritime traffic volume and expansion of VTS coverage area. In addition, maritime traffic analysis is also applicable in the safety assessment of port facilities and the VTS (Vessel Traffic Service). In this paper, we propose a method to analyze the vessels' traffic pattern by using the heat map and the centroid method. This method is efficient for the analysis of the vessel trajectory data where spatial characteristics change with time. In the experiments, the traffic density and centroid by time have were analyzed. Trajectory data collected at Mokpo harbor was adopted. Finally, we reviewed the experimental results to verify the feasibility of the proposed method as a maritime traffic analysis method.

An Algorithm for Identifying the Change of the Current Traffic Congestion Using Historical Traffic Congestion Patterns (과거 교통정체 패턴을 이용한 현재의 교통정체 변화 판별 알고리즘)

  • Lee, Kyungmin;Hong, Bonghee;Jeong, Doseong;Lee, Jiwan
    • KIISE Transactions on Computing Practices
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    • v.21 no.1
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    • pp.19-28
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    • 2015
  • In this paper, we proposed an algorithm for the identification of relieving or worsening current traffic congestion using historic traffic congestion patterns. Historical congestion patterns were placed in an adjacency list. The patterns were constructed to represent spatial and temporal length for status of a congested road. Then, we found information about historical traffic congestions that were similar to today's traffic congestion and will use that information to show how to change traffic congestion in the future. The most similar pattern to current traffic status among the historical patterns corresponded to starting section of current traffic congestion. One of our experiment results had average error when we compared identified changes of the congestion for one of the sections in the congestion road by using our proposal and real traffic status. The average error was 15 minutes. Another result was for the long congestion road consisting of several sections. The average error for this result was within 10 minutes.

Extraction of Optimal Moving Pattern using Maximum Frequent 2-Sequence (최대 빈발 2-시퀀스를 이용한 최적 이동 패턴 추출)

  • Lee, Yon-Sik;Ko, Hyun;Kim, Kwang-Jong
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2008.06d
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    • pp.367-372
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    • 2008
  • 최근 사용자들의 특성에 맞게 개인화되고 세분화된 위치 기반 서비스를 개발하기 위한 목적으로 이동 객체의 다양한 패턴들 중 의미있는 지식인 유용한 이동 패턴을 탐사하는 문제가 주요 이슈로 부각되고 있다. 이에 본 논문에서는 방대한 이동 객체의 이력 데이터 집합으로부터 특정 지점들 간의 최적 이동 경로나 정해진 시간내의 스케줄링 경로 탐색과 같이 복합적인 시간 및 공간 제약을 갖는 최적 이동 패턴을 탐사하는 문제에 대해 정의하고, 다양한 이동 패턴들 중 가장 빈발하게 발생하는 패턴이 최적의 비용을 소요할 것이라는 가정을 기반으로 최대 빈발 2-시퀀스를 추출하는 방법을 제안한다. 후보 시퀀스 집합으로부터 지지도 계산을 통해 추출되는 빈발 2-시퀀스들의 순차적인 조합은 패턴 탐사를 수행하는 각 패스 진행 시 후보 시퀀스 항목의 차수가 점차 감소하여 최적 이동 패턴 탐사 방법에 효과적으로 적용된다.

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Travel Patterns of Transit Users in the Metropolitan Seoul (서울시 대중교통 이용자의 통행패턴 분석)

  • Lee, Keum-Sook;Park, Jong-Soo
    • Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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    • v.9 no.3
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    • pp.379-395
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    • 2006
  • The purpose of this study is to analyze the spatial characteristics of travel patterns and travel behaviors of transit users in the Metropolitan Seoul area. We apply the data mining techniques to explore the travel patterns of transit users from the T-money card database which has been produced over 10,000,000 transaction records per day. The database contains the information of locations and times of origin, transfer, and destination points for each transaction as well as the informations of transit modes taken via the transaction. We develop an data mining algorithm to explore traversal patterns from the enormous information. The algorithm determines the travel sequences of each passenger, and produce the volumes of support on each points (stops) of transportation networks in the Metropolitan Seoul area. In order to visualize the spatial patterns of travel demands for transit systems we apply GIS techniques, and attempt to investigate the spatial characteristics of travel patterns and travel demand. Subway stops located in the Gangnam area appear the highest peak for the travel origin and destination, while the CBD in the Gangbuk stands at the second position. Two or three sub-peaks appear at the densely populated residential areas developed as the high-rise apartment complex. Subway stations located along the Subway Line 2, especially from Guro to Samsung receive heavy travel demand (total support), while bus stops located at the CBD in the Gangbuk stands the highest travel demand by bus.

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