본 연구에서는 국가물관리기본계획의 2030년 물부족량 전망자료를 이용하여 공간군집특성을 고려한 우리나라 물부족 핫스팟 지역을 분석하였다. 물부족 최심 군집지역 도출을 위하여 표준유역 기준의 과거 최대 가뭄(약 50년 빈도)에 대한 물부족량 자료를 이용하여, Local Moran's I와 Getis-Ord Gi* 통계량으로 공간군집분석을 수행하였다. 클러스터맵(Cluster Map)을 통해 물부족 공간군집 대상지역을 선정하고, 공간적 군집 특성은 p-값 및 모란 산점도를 통해 적정성을 검증하였다. 분석 결과, 한강권역 내 1개 군집[임진강하류(#1023) 및 주변]과 낙동강권역 내 2개 군집 [대종천(#2403) 및 주변, 가화천(#2501) 및 주변] 지역이 물부족이 심각한 핫스팟 지역으로 나타났으며, 한강권역 내 1개 군집[남한강하류 (#1007) 및 주변]과 낙동강권역 내 1개 군집[병성천(#2006) 및 주변] 지역이 물부족 HL (해당지역은 물부족량이 많고 주변지역은 물부족량이 적은) 지역으로 나타났다. 표준유역단위 공간군집분석을 수행할 경우 물부족 공간군집지역 전체가 통계량 기준을 100% 만족하여 통계적으로 유의미한 결과가 도출되었다. 이는 표준유역 단위로 공간군집분석을 할 경우 가변적 공간단위 문제를 일정 부분 해결한 것으로 공간군집분석의 정확성이 상대적으로 높아졌다.
부분 공간 군집화는 고차원 데이터에서 의미 있는 특징들을 선별 및 추출하여 저차원의 부분 공간에서 군집화 하는 것이다. 그러나 최근 딥러닝 활용한 부분 공간 군집화 연구들은 AutoEncoder을 기반으로 의미있는 특징을 선별하는 것이 아닌 특징 맵의 크기를 증가시켜서 네트워크의 표현 능력에 중점을 둔 연구되고 있다. 본 논문에서는 AutoEncdoer 네트워크에 Channel Attention 모델을 활용하여 Encoder와 Decoder에서 부분 공간 군집화를 위한 특징을 강조하는 네트워크를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 네트워크는 고차원의 이미지에서 부분 공간 군집화를 위해 강조된 특징 맵을 추출하고 이를 이용해서 보다 향상된 성능을 보여주었다.
본 논문에서는 Centroidal Voronoi Tessellation을 이용하여 군집로봇의 협조탐색을 위한 공간분할기법을 제안한다. 탐색공간은 Centroidal Voronoi Tessellation을 이용하여 분할한다. 전역 경로 계획 및 군집 로봇 간의 충돌 회피는 포텐셜 필드를 이용한다. 탐색공간에 밀도 함수를 사용하여 공간분할의 유동성을 부여한다. 마지막으로, 군집로봇의 협조탐색의 가능성을 시뮬레이션을 통하여 확인한다.
미국의 씬씨내티 대도시지역을 대상으로 인자분석 및 Hot Spot 분석에 의해 산업 군집과 그것의 경계가 확인되어졌다. 전통적 투입 산출 접근법이 비공간적 산업 군집을 추출하는 반면 이 연구는 전통적 접근을 GIS 기법과 결합하여 경계를 설정한다. 투입 산출 산업 군집의 결과를 선도산업 부문과 결합하여 5개 선도 산업 군집을 추출하였는데 그것은 음식료품, 화학, 금속, 금속제품, 기계공업 부분이다. 그리고 Hot Spot 기법을 이용하여 연구지역의 산업 군집을 Arcview에 통합하여 시각화하였다. 산업 군집의 공간적 결합정도와 공간적 한계를 결정하는 것은 경제의 공간구조의 효율성을 측정하는 부가적 접근이 될 수 있다. 산업 군집과 산업의 공간적 군집 접근은 하나의 공장이나 기업의 수준보다 집계적인 차원에서 산업의 공간적 배열의 새로운 모형 개발 기초의 가능성을 제시한다.
본 논문에서는 질병과 연관성을 갖는 국소 공간 군집을 검출할 수 있는 벌칙 가능도 방법을 제안한다. 핵심적인 계산 알고리즘은 Tibshirani와 Taylor (2011)에 의해 제안된 일반화된 라소(generalized lasso)에 기반한다. 제안된 방법은 현재 널리 사용되고 있는 국소 공간 군집 방법인 Kulldorff의 기법에 비해 두가지 주요 장점을 가지고 있다. 첫째로, 제안된 방법은 사전에 군집의 크기를 미리 결정해 줄 필요가 없다. 둘째로, 임의의 설명변수를 공간 군집 탐색 기법에 고려할 수 있기 때문에 인구학적인 변수를 보정하였을 때 나타나는 국소 공간 군집을 찾는 것이 가능하다. 우리는 제안된 방법을 서울시 결핵 자료를 사용하여 설명한다.
본 연구에서는 시.공 복합적인 선형 점 자료를 대상으로 시간과 공간을 함께 고려했을 때 자료 내에 군집(cluster)-시.공 복합 군집(space-time cluster)-이 존재하는 가를 검증하는 방법에 대해 논의하고, 실제 교통사고지점의 분포자료를 분석하여 군집의 유무를 통계적으로 검증하였다. 통계 분석의 결과 다음과 같은 사실이 확인되었다. 첫째, Knox의 분할표 방법과 Mantel의 역수 변환을 이용한 일반화된 회귀분석방법 모두 임계 거리 및 임계 시간 간격의 선택이 분석결과에 영향을 미친다. 둘째, 이러한 임의성을 극복하기 위해 다양한 임계 거리 및 임계 시간 간격(혹은 부가 상수)에 대해 반복 실험한 결과, 일부 임계값의 조합에서 시간과 공간이 서로 독립적이라는 귀무가설을 기각할 수 있는 증거가 발견되었다. 셋째, 시.공 복합 군집의 파악에 가장 적합한 임계 거리와 임계 시간 간격은 공간적으로는 7000m, 시간적으로는 14일 혹은 21일이다. 마지막으로, 통계 분석과정에서 자료에 존재하는 중복 기록 사고들의 존재가 밝혀짐으로써 시.공 복합군집 검증이 탐험적 자료 분석(exploratory data analysis)의 도구로서 가지는 가치를 확인할 수 있었다.
본 연구의 목적은 GIS와 공간 데이터마이닝 방법을 이용하여 교통사고의 공간적 패턴을 살펴보고 이웃한 공간 객체와의 공간적 연관성을 탐색하는 것이다. 이를 위하여 서울시 강남구 교통사고 데이터를 이용하여 공간적 경향 분석, 군집 분석 및 군집의 특성 기술, 이웃한 공간 객체와의 연관 분석을 실시하였다. 그 결과, 강남구의 교통사고는 특징적인 4개의 군집 유형을 통해 분류될 수 있으며, 각 군집별로 차별적인 특성들을 보여주고 있다. 또한, 교통사고의 발생 위치와 이웃한 공간 객체들과의 연관성에서는 공간 객체들의 개념수준이나 공간적 관계의 수준에 따라 다양한 규칙들이 발견되었다. 이러한 규칙들은 모두가 유의미하거나 흥미로울 수는 없지만, 맥락에 따라 다양하게 해석될 수 있으며, 보다 심화된 인구를 위한 새로운 가설들로 사용될 수 있을 것이다.
문서 군집화를 통하여 문서를 효율적으로 조직, 관리, 검색 할 수 있다. 일반적으로 문서 군집화는 많은 단어와 개념들을 포함하고 있기 때문에 차원이 큰 벡터 공간 모델에서 군집화를 수행한다. 본 논문에서 문서 집합에 대응하는 온톨로지를 이용하여 문서 벡터 공간의 차원을 줄여 효율적으로 군집화하는 방법을 제안하고, 실험을 통하여 기존 방법보다 우수함을 보인다.
본 연구에서는 2009년 강원도 읍면동 주민등록 데이터와 탐구적 공간데이터 분석 방법의 하나인 Getis - Ord $Gi^*$를 이용하여 강원도 남녀 장수인구의 공간적 분포패턴을 분석하였다. 분석결과는 강원도의 남성인구와 여성인구의 지역적 장수도에 공간적 군집이 존재하며 장수도가 높은 지역의 군집의 경우 남성과 여성 사이에 커다란 차이가 존재함을 보이고 있다. 남성의 경우 장수도가 높은 지역이 영서지역의 접경지역을 중심으로 군집하는 반면 여성의 경우 장수도가 높은 지역이 영동 해안지역 중심으로 군집하여 분포하였다. 이 결과는 장수에 영향을 미치는 환경적(자연환경적, 사회적) 요인이 남녀에 선별적으로 작용하고 있음을 암시한다.
본 연구는 지가의 공간분포 분석(spatial data analysis)을 통하여 합리적인 표준지 선정 방안을 제시하고자 하였다. 우리나라의 경우 개별 공시지가는 표준지 공시지가로부터 비교해서 산정된다. 때문에, 표준지는 개별지의 지가를 산정하는데 편리할 수 있도록 선정되어야 한다. 이를 위하여 표준지를 선정할 때, 개별지의 지가와 토지특성을 고려하여 표준지의 수와 공간적 분포를 결정하여야 한다. 본 연구에서는 지가의 공간적 분포를 해석하기 위하여 군집분석(cluster analysis) 개념을 활용하였다. 이를 통하여 유사 지가구획을 정의하였고, 지가구획의 계층적 해석을 시도하였다. 또한, 군집분석을 반복적으로 수행하고 군집수의 변화에 따른 군집별 지가분포의 특성을 해석함으로써 적정표준지 수를 추정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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