• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.331-334
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• 2011

입력 데이터의 공통적인 특징을 찾아내는 방법은 기계 학습 분야의 중요한 분야이다. 일반적으로 입력 데이터의 형태적 패턴을 찾아내는 알고리즘들이 많이 연구되었는데, 최근에는 데이터의 입력 순서 또는 데이터 사이의 시간적 인과 관계와 같이 시간에 연관된 패턴을 찾는 방법이 주목을 받고 있다. 우리는 형태적 혹은 공간적 패턴 탐색에 뛰어난 성능을 보이는 하이퍼네트워크 모델을 확장하여 입력 데이터의 시공간적 패턴을 찾는 방법을 제시한다. 하이퍼네트워크는 두 개 이상의 변수를 하나의 엣지로 연결하여 문제공간을 탐색하는 모델로, 시간과 공간의 변수를 동시에 고려하여 데이터의 특성을 찾아내는 데에 적합하다. 이를 확인하기 위하여 사람의 EEG 신호를 분석하였는데, 시각적인 정보를 처리할 때와 언어적 정보를 처리할 때의 특징적인 패턴들을 찾았다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2008년도 공동춘계학술대회
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• pp.477-484
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• 2008

연쇄 살인과 같은 강력 범죄의 심각성이 사회적 이슈가 되면서 이에 대한 효과적인 과학 수사의 필요성이 증가되고 있다. 특히, 연쇄 범죄 데이타에 대한 공간 분석을 통해 범죄자의 거점 위치를 예측하는 지리적 프로파일링과 미래에 발생될 범행 장소의 위치, 즉 기존 범행에 이어 일어날 다음 범행 위치 예측에 관한 연구가 활발하다. 그러나, 이와 관련된 기존 연구는 물리적인 거리에 대한 통계적 기법을 적용하거나 단순한 공간적 분석만을 적용하므로 낮은 예측 정확도를 보이는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고 보다 효과적인 연쇄 범죄 수사를 지원하는 방법으로써 연쇄 범죄 발생에 대한 공간적 시간적 분포 특성에 따른 시공간 패턴을 기반으로 다양한 시공간 분석을 적용하는 거점 위치 예측 기법과 다음 범행 위치 예측 기법을 제안한다. 제안 기법은 중심축을 따라 나타나는 선형 분포의 연쇄 범죄에서도 정확도 높은 예측이 가능하고, 다수의 서로 다른 군집들에 대해 각 군집내 범행에 대한 지역적 예측과 대상 영역의 모든 범행에 대한 전역적 예측이 가능하다. 또한 방향 패턴을 활용하여 다음 범행 위치 예측 정확도도 개선하였다.

• 대한지리학회지
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• 제34권5호
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• pp.473-491
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• 1999

세균성 이질은 국내 제1종 법정 전염병으로 분류되어 관리되고 있는 질환으로서 1998년 이후 그 발병 사례가 급속히 증가하고 있다. 본 연구는 1999년 3월 부산시 사상구에서 집단 발병한 세균성 이질을 대상으로 하여, 각 환자들의 발병 시점과 장소의 분포패턴에 대한 지리학적 고찰을 목적으로 한다. 환자분포의 특징적 공간패턴과 그들의 시계열적 확산 양상 등을 탐색하기 위한 방법론은 보건지리학과 지도학 및 공간통계학에 기반을 둔 공간분석기법을 중심으로 설정하였다. 분석자료는 해당 지역의 수치지형도, 지적도, 인구 센서스 자료를 포함한 GIS 데이터베이스로 구축되었다. 인구분포를 감안한 밀도구분도를 바탕으로 개별환자의 위치자료와 동 단위로 집계된 자료를 자료의 형태에 따라 분석기법을 달리하였으며, 환자 발생 밀도, 상대적 위험지수 등을 지도화하여 역학자료의 시각적 통계적 분석을 수행하였다. 환자분포의 공간적 중심위치와 분산의 변화 등 기술적 통계분석과 함께 제1차 공간속성을 커널추정법으로 찾아보았다. 이와 더불어 ‘공간적 의존성’과 관련된 제2차 공간속성은 K-함수와 시뮬레이션을 통해 분석하여 군집성 등이 통계적으로 확인되었다. 본 연구를 통해 역학조사시 GIS의 활용사례가 제시되었으며, 모집단 인구를 고려한 확률지도 작성 기법과 다양한 데이터 가시화 방법, 그리고 시계열별 발생 환자들의 지리적 변이를 분석 하는데 따르는 문제들이 논의되었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.1516-1522
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• 2007

FPA(Fixed Partition Averaging) 기법은 기억공간의 효율적인 사용과 분류성능의 향상을 위하여 제안되었던 메모리 기반 추론 기법으로 대상 패턴 공간을 분할 한 후 대표 패턴을 추출하여 분류 기준 패턴으로 사용한다. 이 기법은 메모리 사용 효율과 분류 성능 면에서 우수한 결과를 보인다. 그러나 여러 클래스가 혼합된 분할패턴공간의 경우에 원래의 패턴들을 그대로 저장하여 메모리와 분류성능에 부담으로 작용하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 여러 클래스가 혼합된 분할공간에서 패턴비율을 고려하여 고정분할을 반복적으로 실행하여 초월평면을 생성하고 분류하는 반복적 고정분할평균기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 기법은 기존의 k-NN 기법과 비교하여 현저하게 줄어든 대표패턴을 이용하여 유사한 분류 성능을 보여주며, NGE 이론을 구현한 EACH 시스템과 FPA 기법 등과 비교하여 탁월한 분류 성능을 보여준다.

• 한국지리정보학회지
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• 제15권4호
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• pp.90-103
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• 2012

만리포는 2007년 12월 허베이 스피리트호 유류유출 사고로 유류오염 피해를 입은 대표적인 해변이다. 본 연구는 만리포 전체 영역과 5개로 분할된 영역을 대상으로 유분(TPH: Total Petroleum Hydrocarbon)의 시 공간적 변화 패턴에 대해 두 계절(동계와 하계)의 차이를 비교하고자 한다. 만리포 전체 영역에서 4년간 시간에 따른 유분농도의 감소율은 동계가 하계보다 약 두 배 크게 나타났다. 유분농도의 가중공간중심(weighted mean center)과 가중표준거리(weighted standard distance)를 이용한 유분분포의 공간적 변화 패턴 분석 결과, 동계에는 유분이 만리포의 남서 해변으로 군집된 패턴을 보인 반면, 하계에는 전 영역으로 분산된 패턴을 보였다. 만리포 내 분할 영역에서 유분의 시간적 변동은 동계에 모든 영역에서 농도가 지속적으로 감소한 반면, 하계에는 2009년 이후 남서 해변을 제외한 모든 영역에서 농도 변화를 보이지 않았다. 따라서 유류오염의 진행 상황을 평가하고 예측하기 위해서는 동계와 하계와 같이 시기를 구분하여 공간분석 기법을 이용한 유분의 시 공간 변동 패턴 분석이 필요하다. 또한, 지역적으로 불균등한 유분분포의 시간적 변동 패턴을 해석하기 위해서는 전체 해변에서 보다는 공간분할을 통한 지역 규모에서의 시계열적 분석이 유용하다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 2부
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• pp.744-752
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• 2006

사이버 공간이 현실 생활의 일부분으로 통합되어가고 사이버 공간에서의 대인간 의사소통이 보편적인 현상으로 나타남에 따라 사이버 공간에서의 의사소통과 경험 그리고 그것의 영향력에 대한 논의는 그 동안 많이 있어왔다. 그러나 기존의 연구들은 사용자의 행동 특성에 따라 사이버 공간에서의 활동과 영향력, 그리고 그 의미가 달라진다는 점을 간과하였다. 따라서 본 연구에서는 동일한 커뮤니케이션 공간인 싸이월드도 그것에 부여하는 가치와 의미는 사람마다 다르고 따라서 행동도 다를 것이라는 가정하에, 싸이월드에서 나타나는 다양한 이용행동과 활동들을 유형으로 분류하고 그 유형에 따라 싸이월드에서의 의사소통 패턴과 경험, 활동에서의 차이를 살펴보고자 했다. 사전 연구로 진행되었던 사용자 인터뷰를 통해 정리된 행동문항을 전체 설문을 통해 분석한 결과 싸이월드에서 보이는 개인의 행동적 특성을 의미하는 5 개 요인(적극성.몰입, 낯선 사람과의 연결과 정보 추구, 사생활 보호, 단순한 연락 수단, 폐쇄성)이 확인되었고, 이렇게 추출된 행동 요인을 토대로 싸이월드에서 나타나는 3 개의 행동 유형(적극적 활용형, 폐쇄적. 다이어리 추구형, 새로운 관계.정보 추구형)이 구분되었다. 행동 요인의 차이로 표현되는 3 개의 행동 유형에 따른 싸이월드에서의 의사소통 패턴과 싸이월드에서의 활동 그리고 싸이월드 경험에 대한 평가를 분석한 결과 행동 유형간에 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 동일한 싸이월드라는 공간이 사용자가 추구하는 가치와 목적에 따라 각기 다른 공간으로 기능하고 있음을 보여주었다는 데에 의의가 있으며, 가치의 차이로 나타나는 행동 유형에 따라 싸이월드에서 소통하는 대상과 방식이 달라지고 경험의 의미 또한 달라질 수 있음을 시사하고 있다.

• 한국지리정보학회지
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• 제11권1호
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• pp.155-166
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• 2008

마산만의 해양 수질과 영양염에 대한 정량적인 이변량 공간패턴 분석을 수행하기 위하여 비공간 상관성 측정 방법으로 Pearson's r, 공간적 연관성 측정 방법으로 Moran's I 및 이 두 지수를 통합한 L 지수를 각각 적용하였다. L 지수에 내포된 비공간 상관성과 공간 연관성의 특성을 파악하기 위해 Pearson's r와 Moran's I 지수를 각각 3가지 유형으로 구분한 후, 이들을 조합하여 9가지 유형으로 정의하였다. 또한 L 지수의 사분위수를 이용하여 9가지 유형에 대해 중복되지 않는 L 지수의 범위를 도출한 결과 9가지 유형이 5개의 그룹으로 분류되었다. 이러한 L 지수를 마산만 해양환경패턴에 적용한 결과에 의하면 이변량의 해양수질과 영양염이 2월과 7월에는 공간적인 연관성과는 무관하게 비공간적으로 상관성이 없는 패턴을 보였지만, 5월과 11월에는 정적 또는 부적 상관성이 있으면서 공간적으로는 군집된 패턴을 보였다. L 지수로 이변량의 비공간 상관성과 공간적 연관성을 해석하기 위한 지침을 제시한 본 연구의 결과는 향후 정량적인 지수를 이용한 해양환경패턴 분석에 도움을 줄 것으로 기대한다.

• 한국경제지리학회지
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• 제10권3호
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• pp.319-331
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• 2007

도시화 지역은 지역발전과 더불어 공간적 범위가 확대되고 있다. 수도권 역시 예외는 아니어서 1960년대 이후 우리나라의 경제개발을 주도하며 도시화 지역의 공간적 범위가 확대일로에 있다. 그러나 도시화 지역의 공간적 분포를 평가함에 있어 그 분포 양상이 집적형태인지 임의적 형태인지 아니면 분산된 형태인지는 정확히 판단하기 어렵다. 즉, 시기가 지남에 따라 도시화 지역이 확대되기는 하지만 정량적으로 그 분포를 판단하기란 쉽지 않다. 본 연구는 GIS의 통계적 분석 기법을 이용하여 도시화 지역의 확대와 성장이 도시화 지역의 분포 패턴에 어떠한 영향을 주었는지를 살펴보고자 하는 것이다. 시계열적 도시성장 과정에서 수도권 내 도시화 지역의 분포패턴을 파악하고자 래스터 기반의 GIS 분석방법, 방격 분석(quadrat analysis), 그리고 최근린 분석(nearest neighbor analysis)을 사용하였다. 실험 결과 수도권의 도시화 지역의 집적정도는 1980년대 초반까지는 증가하다가 그 후로는 약화되는 것으로 분석되었다. 또한 1980년대 중반 이후 수도권 내에서는 외연적 성장이 약화되고 비지적 도시성장 또는 도로망과 연계한 소규모 개발이 증가함을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권7호
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• pp.1103-1114
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• 2003

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.

• 한국측량학회지
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• 제39권1호
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• pp.29-40
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• 2021

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.