• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.707-707
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• 2012

현재 농업용저수지 둑 높이기 사업이 전국 110개 저수지를 대상으로 추진되고 있다. 다양한 효과가 기대되고 있는 둑 높이기 사업과 더불어 농업생산기반시설 및 주변지역 활용에 관한 특별법의 시행으로 저수지 등 농업기반시설 및 그 주변지역을 본래의 기능을 유지하는 범위에서 개발할 수 있게 됨에 따라 다양한 시설물의 설치와 운영을 통해 지역의 수익창출이 가능하게 되었다. 그러나 저수지 수변지역으로 개발계획이 집중되어 있고 추가확보 되는 용수는 하천유지와 농업용수 공급에 주로 활용될 계획이므로 추가확보 용수의 보다 다양한 활용방안을 제고하여 더 많은 이익을 창출할 수 있는 방안이 요구되고 있다. 그 중 하나로 둑 하류지역 농경지의 관개배수체계를 정비하여 추가용수 이용의 효율을 향상시키고 농촌마을과 연계하여 친수공간을 조성함으로서 둑하류 농촌마을 주민의 삶의 질 향상과 경제적 이득을 창출할 수 있는 기회를 제공할 수 있을 것이다. 이와 같은 친수공간 개발은 둑높이기 저수지의 추가용수 확보규모 및 지역의 지형, 토지이용, 사회경제적 특성에 따라 달라질 수 있으나 유형화를 통해 대표적 특성에 대한 표준안을 개발 할 수 있을 것이다. 따라서 본 연구에서는 기초연구로서 둑 높이기 저수지의 특성 및 주변 현황자료를 수집하고 통계적인 기법을 이용하여 5개의 둑하류 농촌지역 친수공간 개발유형을 분류하였으며 지역 및 공간적 분포를 제시하였다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.35 no.1
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• pp.203-215
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• 2015

The study aims to identify the degree and types of spatial recessions in Si/Gun and Eup/Myun units within Chungcheong region in South Korea to contribute to the efforts being made to diagnose the rural recession and the potentials. To this end, we analyzed 27 Sis and Guns to identify the degree of recession and potentials of rural areas in Chungcheong region. We also carried out the diagnosis and K-Means Clustering on 274 Eups and Myuns, smaller administrative units, to figure out the types and characteristics of the rural recessions. In case of the analysis targeting the Sis and Guns, a relatively high degree of rural recession was found in Cheongyang, Seocheon and Taean for Chungcheongnam-do, and in Danyang and Goisan, as well as in Boeun, Okcheon and Youngdong - which are collectively called as 'Southern 3 Areas in Chungcheongbuk-do' as they are conventionally known by their high degree of rural recession. According to the results of the clustering analysis carried out on the 166 Eups and Myuns, there were five outstanding clusters. They were; areas with housing deterioration (29), areas with poor economic foundation (16), areas with poor accessibility to central areas (42), areas with poor residential environment (51) and areas with aged population (28). The findings and results of the present study are likely to serve as a basis for the design and enforcement of forthcoming rural area activation policies. Also, it would be highly recommended that a more comprehensive diagnosis is taken from a community-level perspective and policy suggestions and strategies tailored for rural communities are further discussed.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2008.06a
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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.

• The Sea:JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY OF OCEANOGRAPHY
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• v.22 no.1
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• pp.18-30
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• 2017

The East Sea is almost entirely composed of sandy facies, and the facies type is the major factor influencing benthic polychaete communities. There have been few studies of the effects of environmental factors on benthic polychaetes in thermal discharge areas consisting of different sediment types. This study identified the spatial distribution patterns based on the species composition and distribution of benthic polychaete communities, and the environmental factors influencing benthic polychaetes near power plants were investigated. The polychaete communities in the Uljin, Hupo, and Gori coastal areas near the power plants in the East Sea were seasonally investigated from August 2006 to February 2013. As a result, 283 species were collected. The dominant species were Spiophanes bombyx, Magelona japonica, Lumbrineris longifolia, and Sternaspis scutata. Spiophanes bombyx was the dominant species at Uljin and Hupo, but M. japonica was the dominant species at Gori. Two dominant species from the coastal waters of the East Sea, Lumbrineris longifolia and M. japonica, were rare in the power plant water intake or drainage areas. Cluster analysis was performed to divide the study area into groups by the total organic carbon content, sediment grain size and facies patterns. This study suggests that the community structures of polychaetes are more affected by the total organic carbon, grain size of sediment and facies than by disturbance from thermal discharge, which only affected the polychaete community near power plant drainage areas.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.18 no.3
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• pp.35-46
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• 2013

In order to develop an accurate analytical model for domestic electricity demand forecasting, we propose a prediction method of the electric power demand pattern by combining SMO classification techniques and a dimension reduction conceptualized subspace clustering techniques suitable for high-dimensional data cluster analysis. In terms of electricity demand pattern prediction, hourly electricity load patterns and the demographic and geographic characteristics can be analyzed by integrating the wireless load monitoring data as well as sub-regional unit of census information. There are composed of a total of 18 characteristics clusters in the prediction result for the sub-regional demand pattern by using census information and power load of Seoul metropolitan area. The power demand pattern prediction accuracy was approximately 85%.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.481-483
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• 2018

AR은 VR과 달리 실세계 공간의 객체에 대한 서비스를 제공하므로 서비스 개발을 방해하는 많은 요인들이 발생한다. 이를 보완하기위해 비주얼 마커, SLAM, 객체인식 등 여러 AR 기술이 존재한다. 본 논문은 AR 기술 중에서 객체인식의 정확도 향상을 위해 지역가변 이진화(Local variable binarization)와 색상의 군집화를 사용해서 이미지에서 객체를 추출하는 방법을 제안한다. 지역 가변화는 픽셀을 순차적으로 읽어 들이면서 픽셀 주위의 값의 평균을 구하고, 이 값을 해당 픽셀의 임계 값으로 사용하는 알고리즘이다. 픽셀마다 주위 색상 값에 의해 임계 값이 변화되므로 윤곽선 표현이 기존의 이진화보다 뚜렷이 나타난다. 색상의 군집화는 객체의 중요색상과 배경의 중요색상을 중심으로 유사한 색상끼리 군집화 하는 것이다. 객체 내에서 가장 많이 나온 값과 객체 외에 가장 많이 나온 값을 각 각 기준으로 색조와 채도의 값을 Euclidean 거리를 사용해 객체의 색상과 배경 색상을 분리했다.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.7 no.3 s.15
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• pp.33-44
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• 2005

Recently, the weather has been influenced by the environmental pollution and the oil price has been risen because of the lack of resources. So, the weather and energy are influencing on not only enterprises or nations, but also individual daily life and economic activities very much. Because of these reasons, there are so many researches about management of solar radiation needed to develope solar energy as alternative energy. And many researchers are also interested in identifying the area according to changing characteristics of climate data. However, the researches have not developed how to apply the cluster analysis, retrieval and analytical results according to the characteristics of the area through data mining. In this paper, we design a data model of the data for storing and managing the climate data tested in twenty cities in the domestic area. And we provide the information according to the characteristics of the area after clustering the domestic climate data, using k-means clustering algorithm. And we suggest the way how to apply the department store and amusement park as an applied weather marketing. The proposed system is useful for constructing the database about the weather marketing and for providing the elements and analysis information.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.44 no.5
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• pp.605-623
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• 2009

This study is aimed to classify rainfall regions in Pakistan. Classification of rainfall regions is essential to understand rainfall patterns in Pakistan. Rainfall patterns have been investigated using a factor and cluster analysis technique by 10-days rainfall parameter. The data used here have been obtained from 32 specific weather stations of PMD (Pakistan Meteorological Department) for the period of January 1980 to December 2006. The results obtained from factor analysis provide three factors and these three factors accounts for 94.60% of the total variance. For a better understanding of rainfall regions, cluster analysis method has been applied. The clustering procedure is based on the Wards method algorithm. Overall, these rainfall regions have been divided into six groups. The boundary of the region is determined by the topology such as Baluchistan plateau, Indus plain, Hindu Kush and Himalaya ranges.

• Spatial Information Research
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• v.20 no.1
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• pp.81-90
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• 2012

When analyzing geographical phenomena, two properties need to be considered. One is the spatial dependence structure and the other is a variation or an uncertainty inhibited in a geographic space. Two problems are encountered due to the properties. Firstly, spatial dependence structure, which is conceptualized as spatial autocorrelation, generates heterogeneous geographic landscape in a spatial process. Secondly, generic statistics, although suitable for dealing with stochastic uncertainty, tacitly ignores location information im plicit in spatial data. GIS is a versatile tool for manipulating locational information, while spatial statistics are suitable for investigating spatial uncertainty. Therefore, integrating spatial statistics to GIS is considered as a plausible strategy for appropriately understanding geographic phenomena of interest. Geographic hot-spot analysis is a key tool for identifying abnormal locations in many domains (e.g., criminology, epidemiology, etc.) and is one of the most prominent applications by utilizing the integration strategy. The article aims at reviewing spatial statistical perspective for analyzing spatial processes in the framework of GIS by carrying out empirical analysis. Illustrated is the analysis procedure of using spatial scan statistic for detecting clusters in the framework of GIS. The empirical analysis targets for identifying spatial clusters of breast cancer incidents in Erie and Niagara counties, New York.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.46-46
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• 2017

지역가뭄빈도분석의 분위산정에 대한 신뢰성은 수문학적으로 균일한 지역으로 구분하기 위해 사용된 장기간의 과거 자료와 분석절차에 의해 결정된다. 그러나 극심한 가뭄은 매우 드물게 발생하며 신뢰 할 수 있는 지역빈도분석을 위한 지속기간이 충분치 않는 경우가 많이 발생한다. 이 외에도 우리나라의 복잡한 지형적 및 기후적 특징은 동질한 지역으로 구분하기 위한 통계적인 처리방법이 필요하였다. 본 연구에서 적용한 지역빈도분석은 여러 지역의 다양한 변수인 수문기상 특성을 분석하여 동질한 지역을 확인하고, 주요 가뭄변수(지속 시간 및 심각도)를 통합 적용하여 각각의 동질한 지역 분위를 추정함으로써 동질한 지역을 구분하는 해결책을 제시하였다. 본 연구에서는 가우시안 혼합 모형(Gaussian Mixture Model)을 기반으로 기반 군집분석 방법을 적용하여 최적의 동질한 지역을 구분하고 그 결과를 우도비검정 및 다른 유효성 검사 지수를 이용해서 확인하였다. 가우시안 혼합 모델에서 산정했던 매개변수를 방향저감 공간으로 표현하기 위해서 가우시안 혼합 모델방향 저감(GMMDR)방법을 적용하였다. 이 변수는 가뭄빈도분석을 위해 다양한 분포와 코풀라(copula) 적합도를 이용하여 추정 비교하였다. 그 결과 우리나라를 4개의 동질한 지역으로 나누게 되었다. 가우시안과 Frank copula를 이용한 Pearson type III(PE3) 분포는 우리나라의 가뭄 기간과 심각도의 공동 분포를 추정하는데 적합한 것으로 나타났다.