일반적으로 음성전화망에서 수학적 모델을 사용하여 트래픽 분석을 수행하는 경우 호 도착 시간과 채널 보류 시간은 지수 분포라고 가정한다. 본 논문에서는 이동전화망을 구성하고 있는 교환기에서 추출한 과금 데이터를 이용하여 호 발생으로 인해 집계되는 호량애 관한 호 도착 시간과 채널 보류 시간이 나타내는 분포를 알아본다. 또한 분석된 확률 분포를 통계적 검정 방법을 이용하여 경험분포함수에 대한 기대 분포함수의 적합성을 판별한다.
본 연구에서는 경기도 설마천 지역에 위치한 독립사면에서 토양수분을 연속측정한 결과를 분석하였다. 관측망의 설계를 통하여 선정한 위치에 탐침을 매설하고 공간적인 분포를 가진 시계열 형태의 데이터를 10cm 깊이에서 수집하였다. 전이함수 모형을 사면에서의 토양수분 전이과정에 대응하고, 이를 실제 측정한 데이터에 의해서 분석한 결과와 비교해 보았다. 전이 함수 모형은 강우 데이터를 입력변수로 하고 토양수분 시계열 데이터를 반응 변수로 하여 전개하였고, 시계열 모형의 전개는 크게 자료전처리, 모형구조의 규명, 모수추정, 모형진단 등의 과정을 통해서 적합한 모형을 도출하였다. 산지 사면에서의 토양수분을 전이함수에 의하여 전개한 모형은 토양수분의 깊이별 변화와 지형적 분포 양상에 따라 특색을 나타내었다. 또한 2003년 가을과 2004년 봄의 전이함수 모형 추정을 통하여 계절별 특성이 나타남을 알 수 있는데, 봄의 토양수분의 분포는 가을의 토양수분에 비하여 큰 변동성과 고차항의 반응양상을 보인다. 본 연구는 전이함수를 이용한 토양수분의 시계열 분석이 사면에서의 토양수분 변동특성을 지형적, 계절적 특성과 연계하여 이해하고 특성화하는 과정의 적절한 도구가 될 수 있음을 보여주고 있다.
인공위성 데이터를 이용한 원격탐사 기술과 지형공간정보시스템의 통합에 의한 도시에의 활용은 도시 계획뿐 만 아니라, 환경정비와 유지 관리 측면 등에서 중요한 역할을 하고 있다. 본 연구는 대상지역의 Landsat TM 영상자료를 이용하여 보정과정을 수행하고, GSIS 시스템의 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)식을 이용하여 식생지수를 추출하였다. 산출된 식생지수를 5개 등급으로 분류하여 비 식생지역과 식생이 활발한 지역을 구분하여 분석하였고, 인공위성 데이터의 밴드간 비연산 처리를 실시하여 식물의 건강상태를 나타내는 NDVI를 위성 데이터를 이용하여 추출함으로써, 시가지내의 녹지분포에 대한 시계열적 변화를 분석하였다. 이 결과 도심주변지역에 분포하는 낯은 구릉지에서 점차적으로 도시화가 이루어짐을 알 수 있었고, 전체 면적별 녹지분포가 높은 구릉지 및 산악지역의 3, 4, 5등급지역 면적 비율이 68.9%에서 37.2%로 감소한 것으로 나타났다.
본 논문은 학제간 연구의 대표적인 사례인 빅데이터 연구가 어떤 주제로 구성되어 있는지를 상향식 접근법을 이용하여 분석한다. 분석을 위해서 연구재단에서 제공하는 학술지 인용색인시스템을 이용하였다. 영문 키워드 "big data"로 모든 등재지와 등재후보지를 대상으로 검색을 하여 이것을 원천 데이터로 하였다. 논문 저자가 직접 제공하는 키워드를 본 연구에서 사용하기 위해서 정제작업을 거친 후, 주요 키워드 분포, 참여 저널의 성격 분포, 참여저자 수의 분포, 연도별 키워드 분포 등을 이용하여 빅데이터 연구주제의 구조를 설명하였다. 식별된 주요 키워드들은 사회네트워크 분석, 하둡, 맵리듀스, 개인정보/보호, 클라우드 컴퓨팅, 시각화, 데이터마이닝 등이다. 또한 빅데이터가 지속가능하고 융복합적인 경영혁신 도구로 사용되기 위해 향후 추가적으로 보완되어야 할 연구 키워드들을 제안한다.
최근 기후변화 및 사회구조 변화에 따라 신종 또는 복합재난 발생빈도가 증가하고 있으며 재난예방의 중요성이 증가하고 있다. 중앙 및 지방정부에서의 재난예방활동 중 가장 대표적인 시설 안전관리에 대한 유용한 정보를 제공하기 위해 국민안전처의 "안전신문고" 주요처리사례 데이터를 활용하여 주민이 신고한 위험시설 신고내용의 키워드를 파악하여 시설간 계절 및 지역별 신고 분포 현황을 분석하였다. 이를 위해 사회 연결망 분석기법을 활용하여 시설 키워드를 중심으로 1-mode, 2-mode를 구성하였으며 계절별, 지역별로의 분포 차이를 분석하였다.
학문적 및 사회적으로 인간의 위치 예측이 높은 가치를 가지고 있다. 위치 예측을 실현시키기 위해 많은 노력을 기울이고 있으며, 이의 기본으로 인간 이동 속도의 분포가 요구된다. 이 논문에서 단순위치, 장소 데이터 분석이 아닌 위치 데이터에서 파생된 인간의 이동속도를 전체구간, 즉 정지상태의 속도부터 충분히 나올 수 있는 최대속도까지가 아닌 이동 시 나올 수 있는 유효한 속도를 활용하여 분석하였다. 이 논문에서는 이러한 인간 속도의 빈도를 계산하여 속도가 어떠한 확률분포를 따르는지, 그리고 확률 분포들 중 비교적 계산이 용이한 지수 분포와 어느 정도의 유사도를 가지는지 분석할 것이다.
지상에 설치된 우량관측소를 통해서 자료가 수집되는 강우자료는 공간적으로 분포하고 있는 공간자료(spatial data)이며, 지점자료(point data)이다. 공간자료(spatial data)는 공간적으로 분포되지 않는 일반 데이터와는 다른 속성을 가지고 있으며 공간적인 위치가 데이터 발생의 중요한 변수로 적용될 수 있고, 인접 데이터와의 상관관계가 고려되어야 한다. 본 연구는 공간분석기법을 이용하여 보다 효과적인 강우분석을 하기 위한 것으로서, 우리나라 총 679개 우량관측소의 2008년 강우자료를 바탕으로 티센(Thiessen) 기법, IDW(Inverse Distance Weighted), 스플라인(Spline) 등과 공간통계학적 방법인 크리깅(Kriging)을 이용하여 주요 유역별 면적 강우량 산정 및 미계측 지역의 강우량 추정을 모의하였다. 본 연구결과 유역별 면적강우량 추정시 티센 및 경향면 분석법, Natural Neighbor 방법은 일부 과다 추정되는 것으로 나타났고, IDW, RBF, 크리깅의 방법은 큰 차이를 보이지 않았으나, 미계측 지역의 강우량 추정에는 일반크리깅의 정확도가 비교적 높은 것으로 나타났다.
본 논문에서는 병렬 DBMS를 사용하는 데이터 웨어하우스의 성능을 개선하기 위한 새로운 다차원 데이터 분할 기법을 제안한다. 데이터 웨어하우스는 많은 양의 데이터를 저장하는 대용량 데이터베이스이며 분석적인 정보를 얻기 위한 다차원 범위 질의가 대부분을 차지한다. 단일 차원분할 기법으로는 다차원 질의를 효과적으로 처리하기 어렵고 기존의 다차원 분할 기법은 임의의 알 수 없는 분포를 가진 데이터에 대해 균등한 분할을 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 hB-tree 구조를 이용하여 균등한 분할을 보장하는 다차원 분할 기법을 제안하고 그 성능을 측정하기 위한 시뮬레이터 결과를 보인다. 시뮬레이션에서 hB-tree 분할 기법은 균등 분포뿐만 아니라 비균등 분포 데이터 집합에 대해서도 균등한 분할을 보인다.
공간분석에서는 사용되는 공간데이터 종류에 따라, 각각의 특징있는 분석법을 요구하므로, 다양한 접근법을 필요로 한다. 특히, 두 종류의 상이한 공간데이터 집합이 공존하는 경우, 어느 한 공간객체의 분포에 영향을 끼치는 다른 공간객체 집합에 대한 부분집합을 추출하여, 공간객체간의 관계성을 규명할 수가 있다. 지리정보시스템 등의 공간객체 분석기술의 발달로, 시각적으로도 간단히 공간객체간의 관계성을 파악할 수 있으나, 데이터의 양이 방대해지는 추세에서는, 지리정보시스템 (geographical information system)상에서 시각화된 공간객체 정보만으로는 서로 다른 공간객체간의 분포에서 상호관계성을 정량적으로 분석하기 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 정량적 기준을 통해, 서로 다른 두 공간객체 간의 관계성 분석을 주목적으로 한다. 모델화된 정량적 기준의 평가를 위해 분석에 사용되는 실제 데이터는, 소규모 소매점포의 매출데이터를 사례로 들기로 한다. 데이터 수집에 제한이 있다는 특수환경으로 인해, 본 연구에서 사용되는 모델은 로짓모델을 기반으로 한 미지파라미터 추정이 가능하도록 구성되어있다. 제안된 모델을 사용하여, 대상점포의 매출분포에 큰 영향을 끼치는 것으로 판단되는 경쟁점포를 일련의 경쟁점포 집합에서 추출하며, 그 결과의 타당성을 검증하도록 한다.
본 연구에서는 신뢰성 개념을 도입하여 최근 10년간의 수원과 의정부 지역의 일반국도 아스팔트 포장구간의 수명 데이터를 기반으로 적합한 모수적 수명분포 선정과 헤저드 함수 및 생존확률을 추정하였다. 최적 수명분포형을 찾기 위해 확률지 개념을 이용하여 모수를 추정하였으며 적정 확률분포형태의 결정은 Anderson-Darling 통계값을 이용하였다. 그 결과 분석 대상 지역 포장의 수명 데이터를 가장 잘 설명하는 수명분포는 대수정규(Lognormal)분포인 것으로 분석되었다. 또한 본 연구에서 제안한 대수정규분포에 의해 추정된 생존확률함수는 실제 관측값과 차이가 거의 없음을 확인하였다. 본 연구에서 제안한 신뢰성 개념을 이용한 분석 방법은 포장관리 및 유지보수 데이터가 축적되어감에 따라 비교적 용이하게 계속 update가 가능하며 따라서 보다 정확한 포장수명에 대한 신뢰도 값에 접근해 갈 수 있는 이점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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