국제회계기준위원회(IASB)에서 규정한 R&D 산업은 다양한 분야에서 '연구'와 '개발'을 동시에 진행하는 3차 산업에 해당한다. R&D 산업과 관련한 기존 정성적 연구들은 공간군집 사례들을 기반으로 분류한 클러스터 유형 중 하나인 하이테크 혁신 클러스터로 취급하여 분석한다(Coe et al., 2007). 그러나 이는 다양한 R&D 산업의 공간군집 사례들을 일반화하는데 그쳤으며, 특히 클러스터 형성 과정에서 시간의 흐름을 고려하지 않은 R&D 클러스터가 시공간적으로 유의미한 것인지 알 수 없다. 이에 본 연구는 기존 공간적인 혹은 시간적인 측면만을 강조하는 클러스터 분석의 한계를 인식하고, 섬유 및 의복 제조업의 비교를 통해 R&D 시공간 클러스터를 탐색해본다. 연구방법으로는 시공간 클러스터의 발견 및 위치탐색을 위해 시공간 K-함수와 시공간 스캔통계를 이용하였다. 그 결과, R&D는 공간적 측면만 고려한 분석에서는 유의미한 클러스터가 발견되었지만, 공간적 분포와 시간적 흐름을 동시에 고려한 시공간 클러스터는 발견되지 않았다. 즉, 시간에 따른 R&D의 신설 과정은 이미 존재하는 R&D의 공간적 위치와 독립적인 것으로 나타났다. 반면 섬유 및 의복 제조업은 공간과 시공간 클러스터 모두 유의미한 클러스터를 발견했다.
본 논문에서는 공간통계 및 지리적 탐색 기법을 이용하여 공간연관성의 관점에서 서울대도시권 인구분포 변화를 분석하였다. 전역적 지수를 이용하여 1980년부터 2005년까지 25년간의 인구자료를 분석한 결과, 서울대도시권의 인구는 매우 강한 정적(+) 공간연관성을 나타내며 분포하고 있음이 확인되었다. 이는 각 지역의 인구분포가 주변지역의 인구분포에 영향을 받았음을 의미한다. 이어서 국지적 지수를 이용하여 실제 어떤 지역에 군집이 형성되고 있는지 분석하였으며, 서울시의 남쪽 및 서쪽, 즉 인천 및 경기지역으로 군집이 이동하고 있음이 확인되었다. 분석 결과는 향후 서울대도시권 관리 및 개발계획 수립의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
본 논문은 융복합을 위한 범주형 데이터의 부공간에 의한 군집화에 대해서 다룬다. 범주형 데이터는 수치형 데이터에만 국한되지 않기 때문에 기존의 범주형 데이터들의 평가척도들은 순서화(ordering)의 부재와 데이터의 고차원성과 희소성으로 인하여 한계를 가지기 마련이다. 따라서 각각의 군집에 존재하는 범주형 속성들의 상호 유사도을 보다 근접하게 측정할 수 있는 조건부 엔트로피 척도를 제안한다. 또한 군집의 최적화를 위하여 군집내의 발산을 최소화하고, 군집간의 독립성을 향상시킬 수 있는 새로운 목적함수를 제안한다. 제안된 알고리즘의 성능을 4개의 알고리즘과 비교검증하기 위하여 5가지의 데이터에 대하여 실험을 수행하였다. 비교검증을 위한 평가척도는 정확도, f-척도와 적응된 Rand 색인이다. 실험을 통하여 제안된 방법이 평가척도에 의한 결과에서 기존의 방법들보다 좋은 성능을 보였다.
개체들 사이의 관계를 저차원 공간에 매핑하는 다차원척도법을 수행하기 위한 다양한 방법과 알고리즘이 개발되어왔다. 그러나 PROXSCAL이나 ALSCAL과 같은 기존의 기법들은 50개 이상의 개체를 포함하는 데이터 집합을 대상으로 개체 간의 관계와 군집 구조를 시각화하는데 있어서 효과적이지 못한 것으로 나타났다. 이 연구에서 제안하는 군집 지향 척도법 CLUSCAL(CLUster-oriented SCALing)은 기존 방법과 달리 입력되는 데이터의 군집 구조를 고려하도록 고안되었다. 50명의 저자동시인용 데이터와 85개 단어의 동시출현 데이터에 대해서 적용해본 결과 제안한 CLUSCAL 기법은 군집 구조를 잘 식별할 수 있는 MDS 지도를 생성하는 유용한 기법임이 확인되었다.
이동행태를 분석하기 위해 시.공간이론 중 3가지 제약조건인 능력제약, 조합제약, 권위제약이 공간특성에 따라 성별, 연령이 이동에 어느 정도 영향을 주는지를 분석하고 적 정 이동군집수를 결정하고자 한다. 이중 권위제약은 사회적 제약조건으로서 도시시설물이나 교통수단의 이용에 있어 사회적 신분이나 규약에 의해 이동영역이 통제되는 것을 의미한다. 공간특성에 의한 이동의 통제는, 도시와 농촌으로 구분하였을 때 도시지역 사람들은 농촌지 역 사람들에 비해 첨두시간대의 이동 참여율이 높으며, 이동군집수 결정에 있어서도 여러 연령층이 유사한 이동행태를 지니고 있음을 알 수 있다. 도시지역 사람들은 공간특성상에 따른 이동의 다양성이 군집수 결정에 상관되었으며, 이는 공간특성에 따라 이동행태가 달라 질 수 있다고 볼 수 있다. 성별 및 연령에 의한 통제 역시 사회적 제약조건으로서 이동행태 에 영향이 있음을 알 수 있다.
본 연구의 목적은 지속 가능한 도시성장 관리를 위한 일환으로 도시균형발전을 위해 공간모델링 기법을 이용하여 도시공간 구조 진단하는 것이다. 도시공간구조는 다양한 활동의 상호작용이므로 공간구조 요소들의 패턴 변화 분석과 함께 요소들의 분석 결과를 연계하여 살펴볼 필요가 있다. 이를 위해 본 연구에서는 인구, 교통 분야에 대하여 접근하였으며, 대상지의 관련 법령에 따라 정의된 다양한 생활권별 공간구조를 분석하였다. 인구는 시계열별 변화 데이터를 공간통계기법인 Getis-Ord Gi* 기법에 적용함으로써 인구 집중지역에 대한 군집 변화를 분석하였으며, 교통은 출퇴근 교통 O-D 데이터를 Social Network Analysis 기법에 적용함으로써 중심성 변화를 분석하였다. 분석결과 대상지 전체적으로 불균형이 심화되고 있었으며, 중심성의 변화가 분석되었다. 분석 결과는 다른 공간요인과 연계하여 해석함으로써 생활권별 도시공간구조를 전망하고 지속 가능한 도시성장관리를 위한 방향을 제시할 수 있었다. 이러한 결과는 해당 도시에서 진행되고 있는 도시정책뿐만 아니라, 전 세계 많은 도시에서도 급속한 도시발전과 통제할 수 없는 개발에 대응하기 위하여 도입하고 있는 다양한 도시 성장 관리 정책의 의사결정을 위한 도구로 활용할 수 있을 것이다.
본 연구는 주거지 내 상업화가 활발하게 일어나고 있는 가로수길을 대상으로 제인제이콥스의 활성화 가로 요인을 적용하여 활성화 요인들의 공간적 상관관계를 분석하였으며, 동질성을 갖는 특성들끼리 군집을 이루고 있는 유형을 분류하였다. 연구결과를 바탕으로 다음과 같은 연구의 시사점을 도출할 수 있다. 첫째, 가로수길은 의류 및 잡화 등 패션가로의 주된 장소성 기능이 집중되어 특색있는 가로를 형성하고 있었고, 주변 식음용도의 상점들이 그 기능을 받쳐주는 요인이 되고 있다는 것을 알 수 있었다. 둘째, 건축면적 외 공지의 활용여부를 보면, 메인가로는 쇼윈도 진열 및 상품의 적재가 이루어지고 내부의 음식점 및 카페는 테라스형 좌석 조성, 그리고 간선도로변은 보행공간으로서 이용되고 있는 것으로 나타났는데, 간선가로와 메인가로는 물판 위주 및 통과공간으로서의 기능이 강화되고 휴식을 취하거나 체류할 수 있는 공간은 내부 블록에서 형성된다는 것을 알 수 있다. 셋째, 가로수길 내에서 건축물의 신축과 공실이 이어지는 소모적인 현상은 도심공동화와 가로가 가지는 자체의 정체성을 상실하는 주거환경의 부정적인 효과로 이어질 수 있어서 주거민과 상인이 협력하여 발전시킬 수 있는 노력이 필요할 것이다.
비정형 데이터의 대표적인 형태 중 하나인 텍스트 데이터 기계학습은 다양한 산업군에서 활용되고 있다. NOTAM 은 하루에 수 천개씩 생성되는 항공전문으로써 현재는 사람의 수작업으로 분석하고 있다. 기계학습을 통해 업무 효율성을 기대할 수 있는 반면, 축약어가 혼재된 단문이라는 데이터의 특성상 일반적인 분석에 어려움이 있다. 본 연구에서는, 데이터의 크기가 크지 않고, 축약어가 혼재되어 있으며, 문장의 길이가 매우 짧은 문서들을 군집화하는 방법을 제안한다. 주제를 기준으로 문서를 분류하는 LDA 와, 단어를 k 차원의 벡터공간에 표현하는 Word2Vec 를 활용하여 잡음이 포함된 단문 데이터에서도 효율적으로 문서를 군집화 할 수 있다.
본 연구에서는 군집 로봇 체계에서 next-best-view(NBV)의 결정과 경로 계획(path planning)을 동시에 수행하는 효율적인 3차원 탐사 알고리즘을 제안한다. NBV 결정 및 경로 계획을 동시에 수행하는 단일 로봇 탐사 알고리즘에는 최근에 제안된 RH-NBVP[1]가 있다. 우리는 각 로봇에게 효율적으로 탐사 영역을 분배하는 Voronoi-biased multi-RRTs(VB-MRRTs)를 제시하며, 이를 통해 군집 로봇 체계에 RH-NBVP를 적용한다. 제시한 VB-MRRTs가 공간을 얼마나 점유하는지 분석하였으며, 3차원 시뮬레이션 상의 군집 로봇 체계에서 VB-MRRTs가 적용된 RH-NBVP의 탐사율 향상을 확인하였다.
최근 기후변화로 인해 설계 빈도 이상의 강우가 빈번하게 발생하고 있으며 이러한 집중호우에 의한 피해는 지역별로 토지이용, 사회 환경적인 조건에 따라 차이가 있다. 특히 인구와 경제 제반 시설이 밀집되어 있는 도시지역의 경우 홍수가 발생하게 되면 피해가 과거에 비해 큰 규모로 나타나고 있다. 현재 각 지자체는 홍수 대응을 위해 기상청에서 제공하고 있는 6시간, 12시간 강우량을 기준으로한 호우주의보 및 경보를 사용하고 있다. 하지만 도시지역의 경우 지속시간이 1~2시간인 짧은 호우에서 피해가 발생하여 기상청에서 제공하고 있는 홍수특보를 활용하는데 있어 한계가 있다. 또한 이러한 기준은 각 지역별 사회 경제적 특성을 반영하지 않아 지역별 실질적인 홍수 대응에 효과적이지 않다. 따라서 각 지역별로 특성을 파악하여 홍수에 대한 피해를 저감하기 위한 대책 수립이 필요한 실정이다. 본 연구의 공간적 범위로 한강권역에서 서울시와 인천시의 경우 '구 단위', 경기도와 강원도, 충청북도는 '시 군 단위'로 총 88개 행정구역으로 하고 도시별 특성에 따라 군집화를 위해 환경적, 사회적 및 경제적 특성 중 홍수에 대한 취약성을 반영할 수 있는 인자를 선정하였다. 선정된 인자들을 주성분분석을 통해 공통된 특성이나 유사한 성질에 따라 공통인자를 추출하고 이를 이용하여 각 도시별 군집분석을 시행하였다. 그 후 각 도시 군집별 특성에 따라 홍수에 의한 피해를 가장 잘 나타낼 수 있는 인자를 위험영향(Risk Impact)으로 산정하였다. 이때 위험영향은 강우규모에 따른 잠재 피해 정도를 나타내며 홍수위험도표를 작성하기 위해서는 이러한 위험영향을 정량적으로 설명할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 각 도시 군집별 특성에 따른 위험영향의 임계값을 추정하고 그에 따른 홍수위험도표를 작성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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