본 연구에서는 경기도 지역을 중심으로 관측자료로 부터 아울러 포아송 과정을 적용하여 가뭄의 재현 및 지속특성을 정량화하고 그 공간분포를 비교 분석해 보았다. 본 연구에서는 관측된 월 강수량 자료를 가뭄지수인 SPI로 변환하여 분석에 이용하였다. 특히, 가뭄의 공간분포 특성 파악을 위해 관측길이가 서로 다른 자료에 포아송 과정을 적용하는 경우의 장ㆍ단점 등을 파악해 보고자 하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. (1) 포아송 과정을 이용한 가뭄의 정량화는 특히 관측기록이 짧은 경우에 유리한 것으로 나타났다. 공간적으로 가까운 위치에 있는 두 지점의 특성이 관측기록의 길이에 덜 민감해 짐에 따라 전체적으로 유사한 특성을 나타냄을 확인할 수 있었다. (2) 지점별 관측기록의 길이가 크게 다른 경우 모형에 의한 가뭄의 공간적 특성 파악이 단순히 관측자료를 이용한 경우에 비해 우월할 수 있다. 본 연구의 경우에 있어서도 모형을 이용한 경우 가뭄의 공간분포가 관측을 직접 분석하여 얻은 가뭄의 공간분포보다 뚜렷하게 나타남을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 정보통신정책연구원에서 실시하고 있는 미디어패널조사에서 얻어진 미디어 이용자들의 미디어 다이어리 데이터에서 미디어 수용자들의 활동공간 이용 시공간 정보를 추출하고, 이를 활용하여 도시 실시간 인구분포를 산정하는 방법론을 제시하고자 한다. 이를 위하여 도시민의 시공간 정보가 상대적으로 다양하여 비교검토가 가능한 서울시를 연구대상 지역으로 선정하고, 서울시 미디어 이용자들이 도시민들의 주요 활동공간인 주거, 업무, 교육, 교통, 상거래 등 다양한 활동공간별로 하루 중 시간 흐름에 따라 머무는 비율의 변화를 분석한다. 활동공간에 따라 하루 중 시간 흐름에 따라 머무는 인구비율은 상당한 차이를 보인다. 이러한 미디어 이용자의 시공간 정보 활용의 타당성을 확보하기 위하여 서울시 대중교통이용자의 시공간적 이동 정보를 담고 있는 교통카드 데이터에서 얻어진 내용과 비교한다. 도시민의 활동공간을 주거, 업무, 상거래의 활동공간으로 범주화하여 활동공간 범주별 실시간 인구 분포률을 산정하고, 이에 서울시 각 동별 거주 인구수 및 관련 산업별 고용자 수를 결합하여 서울시 동별 실시간 인구수를 산정한다. 서울에서 낮과 밤의 인구 분포에 나타나는 공간적 특성을 파악하기 위하여 주거 공간에 머무는 인구수에 가장 큰 격차를 보이는 오전 3시와 오후 3시 두 시점의 각 활동공간 범주별 및 이들을 총합한 실시간 인구수를 GIS를 활용 하여 지도화 하였다. 도시민의 대부분이 거주지를 떠나 일상과 관련된 활동공간에 머무르고 있는 오후 3시의 서울 실시간 인구분포는 업무공간과 상업공간의 분포가 결정적인 역할을 한다는 것을 확인할 수 있다. 반면에 밤 시간대의 인구분포는 주거공간 인구 분포와 거의 유사한 양상을 나타나고 있다.
본 연구의 목적은 GIS기술을 이용하여 적조의 시공간적인 분포를 분석하는 것이다. 적조에 의해 발생하는 피해는 적조 생물종에 따라 다양하게 나타난다 때문에 적조의 피해를 저감하기 위해서는 시-공간적인 적조 생물종의 분포특성을 파악하는 것이 중요하다. 이러한 관점에서 우리는 최초의 적조발생지역, 공간적 발생빈도, 적조의 이동 등을 분석하였다. 본 연구에서 사용된 공간자료는 적조 속보 보고에 의해 공간분포를 디지타이징하였고, 적조데이터베이스를 구축하기 위해 적조 생물종, 생물 밀도, 수온 등의 다양한 속성자료를 구성하였다. 적조의 시-공간적 분포 특성을 분석하기 위해 다양한 공간분석기법을 적용하였다. 이러한 공간분석 결과로부터 남해에서의 시-공간 적이 적조 공간 정보를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 잡음에 강인한 음성인식을 위하여 고유공간에 기반을 둔 새로운 특징 정규화 기법을 제안한다. 일반적으로 평균과 분산의 정규화 (MVN)는 켑스트럼 상에서 수행된다. 그러나 최근에 고유공간을 이용한 MVN기법이 소개되었고, 그 고유공간 정규화 기법에서는 하나의 고유공간을 이용하였다. 이 과정에는 켑스트럼 상의 특징 벡터를 선형 주성분 분석 (PCA)행렬을 통하여 고유공간으로 변환시킨 후 MVN을 수행하는 과정이 포함된다. 이 방법에서는 전체 39차의 특징분포를 하나의 고유공간으로 표현하였다. 그러나 이 기법의 경우 전체 특징 분포를 표현함에 세밀함이 떨어지기 때문에 더욱 세밀한 분포의 표현을 위해 본 논문에서는 static 특징, 1차 미분 계수, 2차 미분계수에 각각 유일하고 독립적인 분리된 고유공간을 적용하는 것을 제안하였다. 또한 고유공간에서 정규화 된 훈련 데이터를 이용하여 모델을 만든다. 마지막으로 훈련 데이터의 분포와 잡음환경에서의 테스트 데이터의 분포 특성의 차이를 줄이기 위해 켑스트럼 상에서의 회전 기법을 적용시킨다. 그 결과, 기본적인 고유공간 정규화 기법보다 향상된 성능을 얻을 수 있었다.
본 연구는 소나무림과 참나무류림의 공간분포 패턴을 규명하기 위하여 수행하였다. 공간분석을 위한 기초 자료로 수치 임상도와 현존식생도를 활용하여 $100m{\times}100m$ 격자 단위로 전국 단위의 소나무림과 참나무류림 분포도를 제작하였다. 또한 $100m{\times}100m$ 래스터 격자 단위의 지형, 기후, 토양 관련 주제도를 제작하였다. 이상의 소나무림과 참나무류림의 분포도와 주제도간의 GIS 기반 공간 분석을 실시하여 지형, 기후, 토양 등의 환경 인자에 따른 소나무림과 참나무류림의 공간분포 특성을 분석하였으며, 이러한 공간분포 특성을 활용하여 소나무림과 참나무류림의 출현빈도모델을 제시하였다. 소나무림의 경우 참나무류림에 비하여 상대적으로 표고가 낮고 경사도가 완만하며 기온이 높은 지역에 많이 분포하고 있는 것으로 나타났다. 또한, 소나무림은 양토, 보통 이하의 얕은 토심지역이며 배수가 양호한 화성암 지역에 주로 분포한 반면, 참나무류림은 사양토, 보통 이하의 얕은 토심지역이며 배수가 양호한 변성암 지역에 주로 분포하고 있는 것으로 나타났다. 이상과 같은 지리형태학적 인자에 따른 소나무림과 참나무류림의 공간분포 패턴을 회귀식으로 도출한 결과 통계적 유의성이 매우 높게 나타났다. 본 연구 결과는 지형, 기후, 토양 등의 환경 요소를 고려한 소나무림과 참나무류림 임분의 합리적인 관리에 기여할 것으로 기대된다.
한반도는 삼면이 바다로 둘러싸여 있으며, 많은 강과 하천이 바다와 연결되어 있기 때문에 육상에서의 쓰레기 유입이 되기 쉽다. 또한 해상에서는 활발한 수산업 활동과 다양한 레저 활동으로 인해 쓰레기 유입이 많다. 바다에 유입된 쓰레기는 시간이 지남에 따라 무게가 가해져 가라앉아 해저에 침적하게 되며, 해저에 산재되어 있기 때문에 직접 확인이 불가능하고 수거에 어려움이 있다. 수거되지 못한 해양침적쓰레기는 해저 생태계 및 수질에 영향을 미치게 되며, 특히 폐그물로프와 폐어구로 인한 유령어업과 선박사고가 발생할 수 있다는 점이 있다. 따라서 해당 성상의 쓰레기들(폐그물로프와 폐어구)은 우선적으로 수거가 이루어져야하기 때문에 분포 특성을 파악할 필요가 있다. 그 일환으로 본 연구에서는 국내 39개 항을 대상으로 해양에 침적되어 있는 쓰레기 조사를 실시했다. 그 중 동해에 대해서 GIS 기반의 공간 분석을 통해 해양침적쓰레기 성상별 분포 지도를 작성하고, 분포 특성을 파악하였다. 결과적으로 동해에서 폐타이어가 58 %로 구성되었고, 방파제 및 선박 접안 시설에 분포가 밀집되었다. 그리고 폐합성수지가 26 %로 구성되어 항외에도 분포가 있었다. 각 성상별 뚜렷한 분포 특성을 파악하기는 어려웠지만 폐합성수지가 다른 성상들과 비교해 항외에 분포되는 특성이 있었다. 본 연구는 이와 같은 분포 특성을 통해서 해양침적쓰레기 수거에 도움이 될 기초 자료로 제공될 수 있다.
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.
지리정보시스템과 같이 방대한 양의 공간데이터를 다루는 응용시스템에서 공간데이터베이스로부터 규칙적인 특성이나, 혹은 관심 있는 지식을 추출해내는 공간데이터마이닝의 역할은 매우 중요하다. 이를 위해 지금까지 이루어진 방법들에는 여러 가지가 있지만 그 중에서 대표적인 방법이 클러스터링으로 이는 단지 기하학적인 거리에 기반을 둔 공간적인 집중성과 분포도를 찾는 데에만 한정되어 있다. 그러나, 공간데이터마이닝을 위해서는 공간클러스터가 형성된 원인을 분석하는 것 또한 필요하다. 따라서 본 연구에서는 공간 클러스터링에서 얻어진 결과를 다른 공간적인 객체와의 연관성을 분석하여 공간적 집중성과 분포도를 유발하는 원인을 찾는 방법을 다룬다. 우선 몇 가지의 거리를 정의하는 것에 의해 클러스터와 공간객체사이의 연관성을 분석하는 방법을 제시하고, 생성된 공간 클러스터가 다수의 공간객체에 영향을 받을 경우, 그 공간 클러스터를 각각 단위클러스터로 분리하는 방법을 제시한다.
최근 공간 정보는 생산 되는 양과 데이터의 생성 빈도 및 다양성으로 인해 기존의 공간 데이터베이스 시스템에서 처리하기 어렵다. 그래서 공간 정보는 빅데이터와 연계에 관한 시도가 활발히 진행되고 있다. 그러나 효율적인 단일할당, 다중할당 색인기반 공간 연산에 대한 연구는 거의 없다. 이 논문에서는 공간 연산 중 비용이 매우 큰 공간 조인을 빅데이터 시스템에서 처리하기 위한 고려요소를 제시하고자 한다. 구체적으로 맵리듀스 시스템의 태스크 할당을 위한 단일 할당 공간 색인방안을 설명하고, 불균일 분포가 심한 공간 정보의 특성을 고려한 부하 균등화 시 고려 요소를 제시하고자 한다. 맵리듀스와 같은 병렬 공간 데이터베이스 시스템에서의 두 가지 문제인 데이터 불균일 분포 문제와 경계 겹침 색인의 문제와의 연관성을 기술한다.
이 연구에서는 횡등방성 암석파괴함수의 개발에 활용할 수 있는 3가지 강도정수 공간분포함수를 제안하였다. 제안된 분포함수는 편구(oblate spheroid)분포함수, 지수분포함수, 강도정수텐서 방향투영함수이며 모두 2개의 모델파라미터로 정의된다. 제안된 분포함수들을 점착력과 마찰각의 공간분포함수로 활용하여 횡등방성 Mohr-Coulomb 파괴함수를 유도한 후 이를 활용하여 수치삼축시험을 모사하였다. 연약면의 경사각과 구속압의 변화에 따른 파괴축응력 변화 및 파괴면 방향 변화를 계산한 결과 3개의 분포함수을 적용한 경우 모두 실제 실험에서 관찰되는 이방성 파괴특성을 재현하고 있음을 확인하였다. 3개의 분포함수 중 강도정수텐서 방향투영함수를 채용한 경우가 가장 큰 파괴축강도를 계산하였으며 지수분포함수, 편구분포함수 순으로 낮은 파괴축강도 값을 예측하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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