미국의 씬씨내티 대도시지역을 대상으로 인자분석 및 Hot Spot 분석에 의해 산업 군집과 그것의 경계가 확인되어졌다. 전통적 투입 산출 접근법이 비공간적 산업 군집을 추출하는 반면 이 연구는 전통적 접근을 GIS 기법과 결합하여 경계를 설정한다. 투입 산출 산업 군집의 결과를 선도산업 부문과 결합하여 5개 선도 산업 군집을 추출하였는데 그것은 음식료품, 화학, 금속, 금속제품, 기계공업 부분이다. 그리고 Hot Spot 기법을 이용하여 연구지역의 산업 군집을 Arcview에 통합하여 시각화하였다. 산업 군집의 공간적 결합정도와 공간적 한계를 결정하는 것은 경제의 공간구조의 효율성을 측정하는 부가적 접근이 될 수 있다. 산업 군집과 산업의 공간적 군집 접근은 하나의 공장이나 기업의 수준보다 집계적인 차원에서 산업의 공간적 배열의 새로운 모형 개발 기초의 가능성을 제시한다.
본 연구는 우리나라 패션산업의 집중이 강하게 나타나고 있는 수도권 지역을 대상으로 패션산업의 공간분포를 파악하고, 그 특성을 분석한다. 특히, 우리나라 패션산업을 기존의 노동집약적인 저수익의 봉제의류산업에서 디자인을 통한 고부가가치 창출이 가능한 지식기반산업으로 전환시키고자 하는 상황에서 우리나라 패션산업이 집중되어 있는 서울의 패션제조업 분포에 지식기반산업들이 보이는 특성이 나타나는가에 초점을 두고 분석하였다. 이를 위하여 공간적 자기상관 분석을 이용하여 직능별 패션산업의 공간적 군집여부를 탐색하고, 그 분포양상을 바탕으로 수도권 패션산업의 클러스터를 구분 짓고 그 특성을 파악하였다. 또한 직능 간 연계성을 파악하기 위하여 이항 로지스틱 회귀분석을 통해 직능별 패션산업의 공간적 군집 형성에 영향을 주는 타 직능 변수와의 관계식을 도출하였다.
부산시의 도심(축)에 속하는 15개 동을 대상으로 2000년, 2005년 두 개 연도를 LQ지수와 군집분석을 통해 도심의 공간기능에 대하여 연구하였다. 2000년도의 LQ지수를 분석한 결과 2차산업은 재래시장과 대규모 상권이 형성된 지역에 특화되어 나타나고 있으며, 3차산업은 금융권이 집중되어 있는 지역에서 특화되어 나타나고 있다. 2005년도의 LQ지수는 2000년도의 LQ지수와 거의 변화가 없었으나, 3차산업에 속하는 도심의 중심업무기능이 구도심에서 급격히 쇠퇴하고 신도심으로 대변되는 서면지역에서 높게 나타나 특화되고 있었다. 이는 과거 구도심의 중심업무기능이 신도심으로 이동함에 따라, 구도심의 도심의 성격을 지닌 주요 기능이 쇠퇴하고 있음을 나타낸다. 그 다음으로 LQ지수를 이용하여 군집분석을 실시한 결과, 3개 군집으로 분류 할 수 있었다. 먼저 1군집은 도심 쇠퇴현상이 나타나는 구도심지역이고, 2군집은 주거기능이 강하게 나타나는 지역이며, 3군집은 현재, 도심의 공간기능이 매우 활발히 일어나고 있는 지역이다. 이에 본 연구에서는 다음과 같은 결과가 도출되었다. 첫째, 구도심의 쇠퇴를 억제할 수 있는 다양한 도심재생방안 수립과 신도심에 대한 종합적이고 체계적인 계획의 수립이 필요할 것이다. 둘째, 산업별 특화도에 따라서 도심 공간기능이 배치되므로 이에 지역에 적합한 산업의 도입과 함께 발전을 할 수 있는 기반의 조성이 필요할 것이다.
국내 전력 수요량 예측을 위한 정확한 분석 모델을 개발하기 위하여 고차원 데이터 군집 분석에 적합한 차원 축소 개념의 부분공간 군집 기법과 SMO 분류 기법을 결합한 전력 수요 패턴 예측 방법을 제안하였다. 전력 수요 패턴 예측은 무선부하감시 데이터 뿐 아니라 소지역 단위의 센서스 정보를 통합하여 시간대별 전력 부하 패턴 분석과 인구통계학 및 지리학적 특성 분석이 가능하다. 서울지역 대상의 센서스 정보 및 전력 부하를 이용한 소지역 전력 수요 패턴 예측 결과 총 18개의 특성 군집을 구성하였으며, 전력 수요 패턴 예측 정확도는 약 85%를 보였다.
교통사고의 발생요인에는 다양한 원인들이 있지만 본 연구에서는 공간적으로 접근하여 사고유형별 분포특성을 도출하기 위해 공간적 자기상관성 분석을 수행하였다. 논문에서는 2012년부터 2014년까지 울산광역시에서 발생된 교통사고를 대상으로 분석을 수행하였다. 그 결과 울산시 전체 교통사고 약 53%는 안전운전불이행이며 다음으로는 안전거리미확보, 신호위반 순으로 나타났다. 밀도분석 결과는 사고유형별로 분포가 차이가 있었으며 안전운전불이행의 경우 가장 큰 군집은 중심시가지인 달동과 삼산동 중심에 나타났으며 중앙선침범은 도시의 중심부 보다는 면지역에 넓게 퍼져서 발생되었으며 산업단지가 있는 동구지역에 군집이 크게 나타났다. 따라서 읍면동별 공간적 특성을 파악하기 위해 Moran's I분석과 LISA분석을 수행한 결과 안전운전불이행, 안전거리미확보, 신호위반, 교차로운행방해 모두 중심시가지인 신정동, 달동, 삼산동이 공간적 자기상관성이 높았으며 중앙선침범의 경우 밀도분석 결과와 마찬가지로 중심시가지 이외에 읍면 지역도 자기상관성이 더 높게 나타났다. 이를 통해 사고유형별 공간의존성 및 이질성을 파악하여 교통사고 다발지역을 도출하고 이를 토대로 지역특성에 맞는 저감 대책 마련에 활용되고자 한다.
본 논문에서는 감성 공간에서 mean shift clustering과 user feedback을 이용하여 영상 검색 결과를 개선하기 위한 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 사용자 인터페이스, 감성 공간 변환, 검색결과 순위 재지정(re-ranking)으로 구성된다. 사용자 인터페이스는 텍스트 형태의 질의 입력과 감성 어휘 선택에 따른 user feedback에 의해 개선된 검색결과를 보인다. 사용된 감성 어휘는 고바야시가 정의한 romantic, natural, casual, elegant, chic, classic, dandy, modern 등의 8개 어휘를 사용한다. 감성 공간 변환 단계에서는 입력된 질의에 따라 웹 영상 검색 엔진(Yahoo)에 의해 검색된 결과 영상들에 대해 컬러와 패턴정보의 특징을 추출하고, 이를 입력으로 하는 8개의 각 감성별 분류기에 의해 각 영상은 8차원 감성 공간으로의 특징 벡터로 변환된다. 이때 감성 공간으로 변환된 특징 벡터들은 mean shift clustering을 통해 군집화 되고, 그 결과로써 대표 클러스터를 찾게 된다. 검색결과 순위 재지정 단계에서는 user feedback 유무에 따라 대표 클러스터의 평균 벡터와 user feedback에 의해 생성된 사용자 감성 벡터에 의해 검색 결과를 개선할 수 있다. 이때 각 기준에 따라 유사도가 결정되고 검색결과 순위가 재지정 된다 제안된 시스템의 성능을 검증하기 위해 7개의 질의의 각 400장, 총 2,800장에 대한 Yahoo 검색 결과와 제안된 시스템을 개선된 검색 결과를 비교하였다.
본 연구는 한반도 위성 영상자료에 다단계 계층군집 영상분류법을 적용하여 관측지역의 피복특성을 분석한다. 다단계 계층군집 영상분류는 크게 두 단계로 이루어진다. 첫 번째 단계는 계층군집에 의해 공간적으로 근접하고 있는 이웃집단간의 결합을 하는 공간확장 영상분할 단계이고 두번째 단계는 결합지역의 공간적 제약 없이 영상분할 단계에서 분할된 집단을 계층군집에 의해 적은 한정적인 수의 클래스로 분류하는 과정이다. 계층군집 영상분류는 수치영상의 계층구조에 근거하여 매 단계 두 개의 집단을 한 개의 집단으로 합병하므로 클래스 수에 따른 분류집단 간의 관계를 나타내는 계층나무를 구성할 수 있다. 실험결과는 계층군집 영상분류에 의해 구성된 계층나무는 토지사용간의 계층구조를 자세히 밝혀주고 토지 피복 특성의 정확한 분석에는 좀 더 자세한 분광정보가 필요함을 보여주고 있다.
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.
소프트웨어 기업들은 산업발전 초기에 서울의 중심업무지구와 강남을 중심으로 집적하였다. 그러나 초고속통신망의 확산, 집적지의 환경변화, 정부의 산업단지 조성정책 등과 같은 요인으로 기업들의 입지는 변화하고 있다. 본 연구에서는 1997년과 2007년에 조사된 기업편람을 이용하여 소프트웨어 산업의 집적지 변화와 기업이동의 특성을 분석하였다. 분석을 위해서 기존의 면형 자료를 이용한 공간패턴 분석의 단점을 보완하는 점형자료를 이용한 공간군집화 분석을 적용하였다. 연구결과, 형태적으로 소프트웨어 기업의 분포범위는 확장되었으나 집적정도에 있어서는 큰 차이가 나타나지 않았다. 집적지의 변화에 있어서 기업들은 기존의 도심지에서 이탈하여 도시외곽의 집적지들로 변화가 발생하였고 이러한 과정에서 기업의 규모에 따른 집적지 선택의 차이와 기업의 제품주기에 따른 집적지 선택의 양상을 확인하였다.
본 논문은 중국의 청도 가전산업이 군집되는 과정에서 나타나는 연구개발(R&D) 네트워크의 구조와 공간적 특징을 분석하고자 했다. 청도 가전산업의 연구개발 네트워크 분석 결과는 다음과 같다. 청도 가전산업은 정부 주도하의 대기업을 중심으로 인근 지역에 하청업체들이 집적을 이루고 있었지만, 청도 가전산업의 주요 기술혁신 요인인 대기업의 기업내부 자체 개발, 지역 내 타 기업과의 협력, 지역 내의 대학 및 공공연구기관과의 협력 수준은 낮게 나타났다. 청도 가전산업 대기업은 이와 같은 단점을 극복하기 위하여 지역적 협력보다는 지역 외 기업과의 협력을 적극 도모하고, 지역 외의 대학 및 연구기관과의 협력을 강화하는 전략을 선택하고 있다. 이는 청도 가전산업의 산학연 협력 네트워크가 아직 활성화되지 않았음을 의미한다. 청도에 가전산업을 중심으로 한 지역혁신체계가 구축되기 위해서는 지역 내 기업-대학-공공연구기관 간 긴밀한 네트워크가 이루어져 공동체적 지역 산업 분위기가 형성되어야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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