• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.13 no.3
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• pp.14-28
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• 2010

The aim of this study is to investigate crime hotspot areas using the spatio-temporal cluster analysis which is possible to search simultaneously time range as well as space range as an alternative method of existing hotspot analysis only identifying crime occurrence distribution patterns in urban area. As for research method, first, crime data were collected from criminal registers provided by official police authority in M city, Gyeongnam and crime occurrence patterns were drafted on a map by using Geographic Information Systems(GIS). Second, by utilizing Ripley K-function and Space-Time Scan Statistics analysis, the spatio-temporal distribution of crime was examined. The results showed that the risk of crime was significantly clustered at relatively few places and the spatio-temporal clustered areas of crime were different from those predicted by existing spatial hotspot analysis such as kernel density analysis and k-means clustering analysis. Finally, it is expected that the results of this study can be not only utilized as a valuable reference data for establishing urban planning and crime prevention through environmental design(CPTED), but also made available for the allocation of police resources and the improvement of public security services.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2005.05a
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• pp.237-241
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• 2005

본 연구에서는 한국 남해해역의 해양환경 중 해수표면온도의 변화와 Cochlodinium polykrikoides 적조의 시공간 분포가 밀접한 관련성을 가지고 있음을 파악하였다. GIS와 원격탐사기술은 한국 중남부해역에 적용되었고, 이 지역은 매년 하계에 적조가 최초로 발생하는 지역이다. 해수표면온도를 포함한 적조의 이동 경향을 비교하기 위해 현장조사에 의한 적조 분포가 조사선에 의해 수집되어졌다. 또한, 적조의 위성영상과 해수표면수온 분포를 Landsat 위성자료를 통해 획득하였다. 위성자료에 의해 추정된 적조의 분포와 해수표면온도분포는 유사한 패턴을 나타내고 있음을 알 수 있었다. 여름철에 한반도 남동부 연안해역에서 나타나는 적조의 분포와 이동경향은 이 지역의 해수온도 분포의 시공간적인 분포에 밀접한 관계가 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.472-472
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• 2015

토양수분은 수문학에서의 물 순환을 비롯한 여러 다양한 자연과학적 분야에 중요한 인자로 활용되고 있다. 본 연구의 대상사면인 지형학적, 토양학적으로 복합적이고, 불균질한 작은 산지사면에서 토양수분의 시공간적 분포에 대한 지형, 토성인자의 영향에 대해 파악하고자 한다. 토양수분은 TDR방식의 모니터링 시스템을 통해 안정적으로 측정이 되었으며, 각 영향인자들은 사면의 지형분석 및 토성분석을 실시하여 확보되었다. 지형인자는 습윤지수, 기여사면면적, 지역적 경사 그리고 토양깊이 인자이며, 토성은 모래, 실트, 점토함량, 가밀도 값을 이용하였다. 사면의 측정된 토양깊이별 토양수분의 시공간적 변동에서의 각 인자와의 상관분석 및 다변량 분석을 통해, 각 영향인자들의 관련성 평가하였다. 사면 전체측정지점들의 토양수분의 시공간적 분포와 영향인자의 상관분석을 통해서 토양수분의 결정에는 지형보다는 토성의 영향이 지배적으로 나타났지만, 모래함량이 높은 토성을 가진 측정지점들에 한해 분석한 결과에서는 지형의 영향은 증가하였고, 토성의 영향은 오히려 줄어들었다. 토양깊이별 상관분석에서는 토양깊이 10cm의 각 인자와의 관련성이 30, 60cm보다 높은 것으로 나타났다. 토양수분변화에 따른 각 인자와의 상관계수 변화는 토양수분이 약 28~32%정도의 포화되기 전의 습윤한 조건일 때, 각 인자들과의 상관성이 증가한 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.593-597
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• 2008

유역에서의 강우사상에 따른 일련의 수문학적 과정의 규명과 수자원의 효율적 관리를 위한 토양함수량을 산정하는데 토양수분의 시공간적 분포특성을 파악하는 것은 매우 중요하다. 연구유역은 경기도 파주시 적성면 설마리의 설마천 유역 내에 위치한 소유역이다. 대상유역의 정밀측량을 하여 수치고도모형(DEM)을 획득 하였다. 이 수치고도모형에 사용하여 수치지형분석을 통해 총 21지점을 선정하였다. 토양수분의 연직방향 변화를 알아보기 위해 각 지점의 10, 30, 60cm 깊이에 센서를 설치하여 토양수분을 측정하는 TDR (Time Domain Reflectometry)방식인 MiniTRASE를 이용하여 총 50채널을 통해 매 2시간 간격으로 토양수분의 변동을 관측하였다. 토양수분의 시공간적 분포특성을 분석하기 위해 획득된 자료를 바탕으로 시계열의 공간 분석 및 통계분석을 수행하였다. 토양수분 시계열에 대한 공간분석은 토양수분의 사면에서의 공간적인 분포가 사면의 지형적인 형상에 의해서 영향을 받는다는 것을 보여주고 있다. 그리고 통계분석을 통해 평균치의 표준편차가 대상 기간 동안 일정한 것으로 나타났고, 이는 대상사면에서의 토양수분 분포 특성이 기후나 식생의 변동성에 영향을 받지 않고, 지형이나 토질 같은 정적인 인자에 주로 영향을 받는다는 가설을 뒷받침한다. 이 결과는 토양수분의 시공간적 분포양상의 파악과 국내 사면에서의 수문기작들을 규명하는데 기여를 할 것으로 판단된다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.30 no.2
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• pp.176-183
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• 2003

Various techniques including histograms, sampling and parametric techniques have been proposed to estimate query result sizes for the query optimization. Histogram-based techniques are the most widely used form for the selectivity estimation in relational database systems. However, in the spatio-temporal databases for the moving objects, the continual changes of the data distribution suffer the direct utilization of the state of the art histogram techniques. Specifically for the future queries, we need another methodology that considers the updated information and keeps the accuracy of the result. In this paper we propose a novel approach based upon the duality and the marginal distribution to construct a histogram with very little time since the spatio-temporal histogram requires the data distribution defined by query predicates. We use data synopsis method in the dual space to construct spatio-temporal histograms. Our method is robust to changing data distributions during a certain period of time while the objects keep the linear movements. An additional feature of our approach supports the dynamic update incrementally and maintains the accuracy of the estimated result.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.32 no.3
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• pp.249-264
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• 2011

A multi-Gaussian kriging approach extended to space-time domain is presented for uncertainty modeling as well as time-series mapping of environmental variables. Within a multi-Gaussian framework, normal score transformed environmental variables are first decomposed into deterministic trend and stochastic residual components. After local temporal trend models are constructed, the parameters of the models are estimated and interpolated in space. Space-time correlation structures of stationary residual components are quantified using a product-sum space-time variogram model. The ccdf is modeled at all grid locations using this space-time variogram model and space-time kriging. Finally, e-type estimates and conditional variances are computed from the ccdf models for spatial mapping and uncertainty analysis, respectively. The proposed approach is illustrated through a case of time-series Particulate Matter 10 ($PM_{10}$) concentration mapping in Incheon Metropolitan city using monthly $PM_{10}$ concentrations at 13 stations for 3 years. It is shown that the proposed approach would generate reliable time-series $PM_{10}$ concentration maps with less mean bias and better prediction capability, compared to conventional spatial-only ordinary kriging. It is also demonstrated that the conditional variances and the probability exceeding a certain thresholding value would be useful information sources for interpretation.

• Journal of the Korean association of regional geographers
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• v.17 no.4
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• pp.432-442
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• 2011

Climatic variables such as temperature and precipitation tend to vary both in space and in time simultaneously. Thus, it is necessary to include space-time autocorrelation into conventional spatial interpolation methods for reliable time-series mapping. This paper introduces and applies space-time variogram modeling and space-time kriging to generate time-series temperature maps using hourly Automatic Weather System(AWS) temperature observation data for a one-month period. First, temperature observation data are decomposed into deterministic trend and stochastic residual components. For trend component modeling, elevation data which have reasonable correlation with temperature are used as secondary information to generate trend component with topographic effects. Then, space-time variograms of residual components are estimated and modelled by using a product-sum space-time variogram model to account for not only autocorrelation both in space and in time, but also their interactions. From a case study, space-time kriging outperforms both conventional space only ordinary kriging and regression-kriging, which indicates the importance of using space-time autocorrelation information as well as elevation data. It is expected that space-time kriging would be a useful tool when a space-poor but time-rich dataset is analyzed.

• 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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1196-1200
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• 2010

본 논문에서는 지점 강우의 결측치를 추정하기 위해 전통적인 통계학적 내삽기법을 이용한 역거리가중치법(IDWM), 역지수가중치법(IEWM), 상관계수가중치법(CCWM)과 패턴 인식의 일종인 인공신경망(ANN)기법 그리고 시공간적 강우분포의 측정이 가능한 레이더 자료를 이용해 결측치를 추정하여 각각의 방법을 비교하였다. 임진강 유역의 15개 지상관측소를 대상으로 교차검정(Cross validation) 분석을 실시해 본 결과, CCWM 방법과 ANN기법에 의한 RMSE가 0.46~1.79의 범위를 보였고, 보정레이더를 이용하여 결측치를 추정한 경우RMSE가 0.05~2.26의 범위를 보여 기존의 전통적 결측치 추정방법보다 실측치에 가까운 결과를 보였다. 이는 레이더자료가 지점 강우자료와는 달리 강우의 시공간적 변동성을 고려한 공간분포의 정보를 지니고 있기 때문인 것으로 판단된다.

• Spatial Information Research
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• v.14 no.2 s.37
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• pp.223-234
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• 2006

In order to examine spatio-temporal characteristics of coastal water quality, we applied GIS spatial analysis to the water quality data collected from observation points located on Korean coastal area during 1997$\sim$2004. The water quality parameters measured included: chlorophyll-a, pH, DO, COD, SS, dissolved inorganic nitrogen, dissolved inorganic phosphorous, salinity, temperature. The water quality data used in this paper was obtained only at selected sites even though they are potentially available at any location in a continuous surface. Thus, it is necessary to estimate the values at unsampled locations so as to analyze spatial distribution patterns of coastal water quality, Owing to this reason, we applied IDW(inverse distance weighted) interpolation method to water quality data and evaluated the usefulness of IDW method. After IDW interfolation method was applied, we divided the Korean coastal area into 46 sections and examined spatio-temporal patterns of each section using GIS visualization technique. As a result of evaluation, we can blow that IDW interpolation and GIS are useful for understanding spatial and temporal distribution characteristics of coastal water quality data which is collected from a wide area far many years.