해양환경의 시공간적 분포 패턴을 정량적으로 분석하기 위해 남해 광양만 해양환경 관측 자료를 이용하여 글로벌 및 국지적 공간자기상관 통계를 적용하였다. 연구지역 전체의 해양환경 분포 패턴을 이해하기 위해 Moran's I, General G와 같은 글로벌 공간자기상관 지수를 사용하였으며, 대상 피쳐(feature)와 이웃 피쳐들과의 유사성 정도를 측정하고 hot spot 및 cold spot을 탐지하기 위해 국지적 Moran's I ($I_i$), $G_i{^*}$와 같은 LISA(local indicators of spatial association)를 사용하였고, 공간 군집 패턴의 신뢰성은 Z-score를 통한 통계적 유의성 검증을 수행하였다. 공간 통계 결과를 통해 년 중 해양환경 공간분포 패턴의 변화를 정량적으로 알 수 있었는데, 일반 해양수질, 영양염, 클로로필 및 식물플랑크톤은 여름철에 강한 군집 패턴을 보였다. 글로벌 지수에서 강한 군집 패턴을 보였을 때 속성 값의 공간적인 변화가 심한 음적 $I_i$ 값을 가지는 전선지역이 탐지되었다. 또한, 글로벌 지수에서 임의적 패턴을 보였을 때 국지적 지수인 $G_i{^*}$에서는 좁은 지역에서 hot spot과(또는) cold spot이 탐지되었다. 따라서 글로벌 지수는 연구 지역 전체 군집 패턴의 강도와 시계열적 변화 과정 탐지에, 국지적 지수를 통해서는 hot spot과 cold spot 위치 추적에 유용함을 알 수 있었다. 해양환경 공간분포 패턴과 군집 특성을 정량화는 것은 해양환경을 보다 깊이 이해할 수 있도록 할 뿐 아니라, 패턴의 원인을 찾는데도 중요한 역할을 할 것이다.
본 논문에서는 하드 디스크 드라이브(Hard Disk Drive, HDD) 생산 공정 과정에서 발생할 수 있는 불량 HDD의 결함 분포에 대해서 패턴을 자동으로 분류해주는 기법을 제시한다. 이를 위해서 표준 패턴 클래스로 분류되어 있는 불량 HDD의 각 클래스의 확률 모델을 GMM(Gaussian Mixture Model)로 가정한다. 실험은 전문가에 의해 분류된 실제 HDD 결함 분포로부터 5가지의 특징 값들을 추출한 후, 결함 분포의 클래스를 표현할 수 있는 GMM의 파라미터(Parameter)를 학습한다. 각 모델의 파라미터를 추정하기 위해 EM(Expectation Maximization) 알고리즘을 사용한다. 학습된 GMM의 분류 테스트는 학습에 사용되지 않은 HDD 결함 분포에서 5가지의 특징 값을 입력 값으로 추정된 모델들의 파라미터 값에 의해 사후 확률을 구한다. 계산된 확률 값 중 가장 큰 값을 갖는 모델의 클래스를 표준 패턴 클래스로 분류한다. 그 결과 제시된 GMM을 이용한 HDD의 패턴 분류의 결과 96.1%의 정답률을 보여준다.
클래스별 원형상(prototype)의 분포가 선형분리 불가능하고 동시에 분산이 서로 다르고 희박한 분포의 원형상에 있어서 입력패턴에 대한 고정밀도의 식별을 행하기 위해 클래스별 최근방 원형상과 그 k 근방 원형상에 있어서 노름(norm) 평균에 기초한 최근방 결정법에 의한 패턴식별방법을 제안한다. 제안하는 방법의 유효성을 평가하기위해 인공적인 패턴과 실제 패턴에 대해 일반적인 k-NN법, 매해라노비스 거리(maharanobis distance), CAP, kCAP, SVM의 각각에 기초한 방법과 제안하는 방법을 적용하여 식별률에 의한 평가를 행하였다. 그 결과 특히, 원형상의 분포가 희박한 경우 제안하는 방법이 다른 방법들에 비해 높은 식별률을 나타냈다.
본 연구의 목적은 한국의 도시들을 대상으로 산업의 공간분포특성을 규명하고 그 결과를 이용하여 산업분류를 수행하는 것이다. 이를 위해 본 연구는 15개 산업부문에 대하여 한국 내 82개 도시를 분석하였다. 분석에서는 지리적 및 비지리적 측정방식을 이용하여 산업부문의 집중과 산업 간의 연계패턴을 파악하였다. 집중과 연계도의 측정을 위해 입지지니계수, 모란지수, 상관계수, 이변량모란지수를 이용하였으며 이들의 추정값에 기초하여 15개 산업부문을 분류하였다. 연구의 결과 화학공업은 높은 수준의 지리적 및 비지리적 집중을 보인 반면 조립기계전자산업은 지리적 측면에서만 높은 수준의 집중도를 보였다. 인쇄출판업, 도매업, 사업서비스업은 비지리적 측면에서 다른 부문들과 높은 연계를 나타냈다. 한편, 그 밖에 10개 부문은 의미 있는 분포양상을 보이지 않았다. 본 연구는 산업의 공간적 분포패턴을 종합적으로 분석할 수 있는 방법론을 제공하였다는데 의의가 있으며 이를 통해 산업클러스터 등 산업입지정책을 집행하는데 있어 유용한 정보를 제공해 줄 수 있다.
본 연구의 주된 목적은 한국 지적 과학 분야 공동 저술 활동의 공간분포패턴을 식별하는 것이다. 분석 결과 소수의 연구자들이 한국 지적 공동 저작 네트워크에서 중요한 역할을 수행 한 것으로 나타났다. 특히 일부 저자는 네트워크의 다른 노드에 막대한 영향을 미쳤을 뿐만 아니라 연구자 간 중재자 역할을 충실히 수행하였다. 또한 한국 지적학 공동 저술 네트워크의 영향력 있는 연구자들은 특정 지역에 집중되어 있었다. 게다가, 연구자들 사이의 거리는 제한된 범위에서 공동 저작 결정에 영향을 미쳤다. 본 연구는 공간 분석 기법을 사용하여 공동 저작 활동의 공간 분포 패턴을 식별했다는 점에서 기존의 연구들과 큰 차이가 있다. 그러나 본 연구는 공동 저작 활동의 공간 분포 패턴을 식별하기 위해 2019년도 데이터만을 사용했다는 점에서 한계를 지니고 있다. 이러한 한계들은 우리가 향후 연구에서 복수 년도 자료를 이용하여 공동 저작 활동의 공간 분포 패턴을 분석한다면 극복할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 비닐 튜브의 결함검사에 이용하기 위한 이진화 임계치의 자동 결정방법과 패턴매칭에 이용되는 패턴 모델의 자동 친정방법에 대하여 기술한다. 256 Gray 영상을 받아 들여 이진화 임계치를 결성하기 위해서, 휘도치 분포 곡선에서 2개의 극대값을 찾고, 두 극대 위치의 중간위치를 이진화 임계치로 결정하는 방법을 이용하였다. 그리고 패턴 모델을 생성하기 위하여는 수직, 수평 방향의 누적함(Profile)을 이용하였다. 이 방법은 인쇄물 검사 시스템뿐 아니라 비슷한 휘도치 분포를 같는 반도체 자동 검사 시스템을 비롯한 일반적인 건사 시스템에 적용이 가능하다.
항로는 선박의 통항이 빈번하여 사고의 위험이 높은 지역이지만, 선박의 통항분포에만 초점을 맞춘 연구가 다수였으며, 항로의 특성과 선박의 크기별 통항패턴에 대한 연구는 부족하였다. 이에 본 연구에서는 3개의 주요 항로에서의 통항분포와 통항패턴을 분석하기 위해서 3일간의 선박의 통항현황을 조사하였다. 통항현황을 바탕으로 항로를 10개의 Gate line으로 구분하고 각 Gate line을 통과하는 선박크기를 소형선, 중형선, 대형선으로 세 분류하여 분석하였다. 각 항로의 통항분석을 바탕으로 각 Gate line에서의 통항분포에 대하여 ND-K-S(Normal Distribution-Kurtosis-Skewness)를 적용하여 평가하였다. ND 평가 결과 통항분포에서 대형선은 정규분포를, 중형선은 편도항로에서만 정규분포를 만족하고, 소형선은 정규분포를 만족하지 않는 것으로 평가되었다. K-S 평가 결과 통항패턴은 왕복항로와 편도항로에서 뚜렷한 구분을 보였다. K 평가의 결과 편도항로에서는 고루 항로를 이용하는 통항패턴을 가지지만, 왕복항로에서는 항로의 한 부분에 집중하는 통항패턴을 가지는 것으로 평가되고, S 평가의 결과 편도항로에서는 항로의 중앙을 따라 항행하는 통항패턴을 가지지만, 왕복항로에서는 항로의 우측에 치우치는 통항패턴을 가지는 것으로 평가되었다. 다만 본 연구는 3개의 주요 항로를 비교한 만큼 향후 다양한 환경에서의 항로분석이 필요할 것으로 판단된다.
동사패턴은 원시 언어 분석을 위해 동사와 동사의 격성분 및 의미제약을 기술하고, 목적언어 생성을 위해 동사의 대역어 및 격성분들의 생성 위치정보를 기술한다. 이러한 동사패턴의 구축은 시간적, 경제적 부담이 큰 작업이며, 동사패턴 구축의 자동화 혹은 반자동화에 대한 요구는 크다. 본 논문에서는 서술성 명사와 결합하여 동사를 생성하는 접사들인 '-하-, -되-, -받-, -당하-, -드리-'에 대해, 이들 간의 상호 변환 규칙을 이용하여 수동으로 구축된 동사패턴으로부터 새로운 동사패턴을 자동으로 생성한다. 변환 규칙에서는 명사 어휘별 접사 분포 정보와 함께, 접사와 결합된 파생동사의 구문정보가 요구된다. 그러나, 기존의 사전에는 서술성 명사들의 '-하다, -되다' 분포 및 구문정보만이 기술되어 있고, '-받다, -당하다, -드리다'에 대해서는 기술되어 있지 않다. 본 논문에서는 서술성 명사들의 접사 분포 정보 및 구문정보를 파악하고, 이들 간의 상호 변환 규칙을 도출하여 새로운 동사패턴을 생성화는 2단계 작업을 수행한다.
본 연구의 주된 목적은 녹지의 공간 분포 패턴을 식별하는데 있어 국지적 공간자기상관 기법들의 성능을 비교하고 분석하는 것이다. 이 연구목적을 달성하기 위해 본 연구는 위성영상분석기법과 공간자기상관기법들을 이용하였다. 분석의 결과 공간 특이치 군집을 갖는 LISA 군집지도가 도시녹지의 공간 분포 패턴을 식별하는 데 있어서 다른 분석기법들보다 우수함이 확인되었다. 본 연구는 기존의 연구들과는 다른 몇 가지 연구방법을 이용했다는 점에서 관련분야에 기여할 수 있다. 이러한 차별성과 유용성에도 불구하고 본 연구는 녹지의 공간적 분포패턴을 식별하는 있어서 저해상도 위성영상을 이용했다는 점과 식생지수들 중에서 NDVI만을 이용했다는 점에서 한계를 지닌다. 이러한 한계들은 향후연구에서 UAV영상을 이용하거나 또는 여러 가지 식생지수들을 동시에 이용한다면 극복될 수 있을 것이다.
청주시 주차장의 공간적 분포 패턴은 상업.업무기능이 집중된 도심에서 동심일 패턴이 주변지역으로 확대되고 있다. 그리고 운영주체별 주차장의 분포는 도심에 공영.민영.건축물 부설 주차장을 중심으로 동심원상으로. 그 인접지역은 공영.건축물 부설 주차장이 분포하고, 선형상으로 공영주차장, 민영.건축물 부설 주차장, 건축물 부설 주차장이 분포하고 있다. 시설구조에 의한 주차장 분포는 청주시 반 이상이 건축물 부설 자주식 주차장을 가지며. 도심에는 건축물 부설 자주식, 노상평면 자주식, 건축물 부설 기계식, 노외평면 자주식 등이 결합된 다양한 주차시설 구조를, 도심 인접지역과 주변지역은 동심원 패턴을 나타내고 있다 또 계약형태별 주차장의 분포는 도심을 중심으로 남서부로는 시간제 지불과 월별 지불의 주차장이. 북동부에는 무료주차장이 주로 분포하고 있다. 이와 같은 주차장의 공간적 분포 패턴은 사업체와 주택의 지역적 분포를 잘 반영하는 것이라고 생각한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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