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.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권5호
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pp.1193-1201
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2016
공간 또는 시공간 데이터에서 다른 지역에 비해 유난히 높은 위험률을 보이는 소위 핫 스팟 (hot spot)으로 불리는 클러스터 (cluster)를 찾으려고 하는 경우가 많다. 기존의 많은 방법들은 이러한 클러스터 패턴이 존재하는지에 대한 해답만 주었지만, 최근의 많은 방법들은 클러스터의 위치, 모양, 크기뿐만 아니라 찾아진 클러스터가 통계적으로 유의한지까지 검정해준다. 본 논문에서는 이러한 다양한 방법 중 가장 많이 사용되는 클러스터 탐색 방법 중 하나인 스캔 통계량을 이용한 방법을 소개하고 그 방법이 구현된 무료 소프트웨어 SaTScan을 이용한 결과를 보여주고 장단점을 논하고자 한다. 미국 국립암센터의 SEER 프로그램에서 제공하는 미국의 각 카운티별 암 사망자 자료 중 2006년 여성 폐암 사망자 데이터를 예시 데이터로 사용하여 스캔 통계량을 이용하여 구한 클러스터 탐색 결과를 제시하고 비슷한 연구를 하고자는 연구자에게 도움을 주고자 한다.
이 연구는 국내 우편물량 감소와 우편사업 경쟁력 강화를 위하여 GIS 및 시공간 마이닝 기술을 이용한 GIS 기반의 새로운 우편 마케팅 기법을 제안한다. 홍보를 원하는 기업체에게 의미 있고 정확한 마케팅 정보 제공을 위해서 Geo-Lifestyle 군집화를 적용한 인구 사회학적 마켓 세분화 기법과, 시간 공간 차원의 다차원적 분석을 통한 시공간 구매 소비 성향 예측 기법을 제안하였다. Geo-Lifestyle 군집분석 및 시공간 큐브 마이닝의 평가를 위해서 강남구, 송파구 지역의 내부 외부데이터를 사용하였고, 실험결과 14개의 최적 마케팅 클러스터를 생성하였으며 구매 소비 성향 예측을 위한 시 공간 패턴을 추출하였다.
최근 들어 이동통신 환경의 급격한 발달로 이를 활용한 위치기반 서비스에 대한 관심이 높아지고 있다. 효율적인 위치기반 서비스를 위해서는 실시간으로 위치를 변화시키는 이동객체에 대한 저장. 관리 및 질의를 담당할 수 있는 시공간 데이타베이스 관리 시스템의 존재가 필수적이다. 본 논문은 클러스터 기반 분산 컴퓨팅 구조를 바탕으로 제안된 시공간 데이타베이스 관리 시스템인 GALIS 구조 중에서 이동객체의 과거 위치 데이타를 디스크를 기반으로 저장 및 관리하는 노드인 LDP와 이동객체 데이터 생성기를 TMO 프로그래밍 스킴과 상용 데이타베이스 엔진을 사용하여 구현하였다. 제안 시스템은 대용량 이동객체의 효율적인 관리를 위한 실시간 엔진 개발에 활용될 수 있다.
무선센서네트워크 시스템들은 응용 어플리케이션에서 많은 노드들이 처리하고 분석하기 위해 요청한 실시간 센서 데이터를 수집하고 분석한다. 본 논문에서는 전라북도 군산시 지역에 여러 요소의 무선센서네트워크 클러스터를 구축하였다. 구축된 시스템을 이용하여 측정된 실시간 데이터를 도형화하고 분석하여 변화의 결과를 도출하고자 한다. 결과로 나온 분석 내용은 데이터의 시간적인 변화량과 공간적인 변화량 그리고 진행 방향성에 대해 시각적으로 나타내어 해석하기 쉬운 형태의 데이터를 생성한다. 이러한 분석 방법은 무선센서네트워크를 사용하여 분석하는 많은 사람들에게 보다 편리하게 해 줄 것이다.
무선 센서 네트워크에서 넓은 지역의 현상 및 움직임을 지속적으로 추적, 관찰하기 위해 에너지 효율성은 가장 중요한 요소이다. 이러한 망에서 에너지를 절약하기 위해 센서노드들에 대한 선택적 활성화 기법은 효과적인 방법이다. 그러나 이러한 선택적 활성화 기법을 적용한 기존의 대부분의 연구들은 침입자, 탱크와 같은 개별객체에 대해서만 고려했기 때문에 산불, 유독가스와 같은 연속객체에 대해서는 기존 기법을 적용하기 어렵다. 이는 연속객체들은 주변 환경의 영향에 상당히 민감하기 때문에 매우 유동적이고 불안정하여 이동할 다음 위치를 단순히 시공간 기법만을 가지고 예상할 수 없지 때문이다. 따라서 본 논문에서는 망의 센서노드들이 충분히 밀집한 경우 보다 정밀한 예측을 위해 객체가 퍼지거나 수축될 것으로 예상되는 지역의 센서들을 클러스터 단위로 활성화 시키는 클러스터 기반의 선택적 활성화 기법을 제안한다. 또한, 본 방안은 예측을 위한 계산이 동시에 수행될 필요가 없기 때문에 예측을 함에 있어 비동기식 기법을 적용한다.
최근의 위치 측위 기술과 무선 통신 기술의 발전에 따라 위치 기반 서비스에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 기존 연구의 단일 노드 기반 시스템으로는 휴대폰 사용자와 같은 대용량의 객체를 처리하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 대용량 이동 객체의 시공간 정보를 관리하기 위해 클러스터 기반 분산 컴퓨팅 구조로 제안된 GALIS(Gracefully Aging Location Information System)의 아키텍쳐 중 객체의 현재 위치 정보를 관리하는 SLDS(Short-term Location Data Subsystem)의 프로토 타입을 개발하였다. 본 논문에서 구현한 시스템은 메인 메모리 데이터 베이스를 사용하여 디스크 접근 시간이 없고 현재 정보와 과거 정보를 분리하여 빠른 검색이 가능하기 때문에 대용량 이동 객체를 관리하며 빠른 응답을 필요로 하는 상황에 효과적으로 대응할 수 있는 이점이 있다.
본 연구는 폭우로 인해 도로침수가 발생되고 그로 인한 교통상황 악화가 발생할 때, 도로이용자와 침수와 혼잡 상황을 관리하는 시의 관리자들에 필요한 정보를 생산하기 위한 방법론에 대한 연구이다. 홍수와 같은 재난상황에서, 도로이용자들의 2차 피해를 막고, 도로상황 악화를 방지하며 빠른 회복을 위해서는, 적절한 정보가 제공되어야 한다. 도시의 규모에 따라 차이가 있겠으나, 도시에 수천 개의 구간이 존재하고, 특히 홍수와 같은 상황에서 수백 개 내지 천개 이상의 혼잡구간이 존재할 때, 개별 구간단위 혼잡수준 정보는 재난상황관리에 더 이상 유용하지 않다. 본 연구에서는 홍수상황에 영향을 받는 링크들을 공간적으로 클러스터링하고, 클러스터에 포함되지 못하는 영향 링크들은 정보제공 대상에 열외 시켜 무의미한 정보는 제외될 수 있도록 하였다. 또한 클러스터의 시공간적 특성, 즉 시간적 지속성, 공간적 크기를 산정하여, 영향 지역의 심각도 정보가 제공될 수 있도록 하였다. 본 연구를 통하여 만들어진 정보는 도로 이용자와 도시 관리자 모두가 홍수로 파급된 도로네트워크 문제에 적절히 대응하게 하는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
투기가 발생할 가능성이 높은 지역은 일정지역 내의 대다수 경제주체가 적응적 소유자와 수요자일 때 형성된다. 이 지역의 가격변동은 타 지역에 비해서 가격상승 폭이 크고, 개별 부동산들의 주변 부동산들과 가격변동의 방향이 동질적인 특성을 가진 가격변동 핫스팟 패턴을 형성한다. 본 연구의 목적은 투기과열지역을 정량적으로 탐색하기 위한 가격변동 핫스팟 탐색법을 개발하는 것이다. 가격변동 핫스팟 탐색법은 크게 2단계로 구성된다. 첫째 단계는 정규모형의 공간스캔통계량을 이용하여 타 지역에 비해 높은 가격상승이 이루어진 공간클러스터를 탐색한다. 둘째 단계는 국지 모란 I를 이용하여 공간클러스터 내의 개별부동산들이 그 주변 부동산과의 가격변동 방향이 동질적인가, 즉 공간연관성을 가지는가를 평가한다. 개발된 방법을 공간적으로는 참여정부에서 부동산 문제의 중심으로 알려진 서울시 강남 서초 송파구에 적용하였고, 시간적으로는 참여정부 주요 부동산 대책의 하나인 10.20 대책을 전후로 한 2해3년 8,9,10,11월의 가격변동 자료에 적용하였다. 10.29 대책발표 전인 8,9월에는 개포동을 중심으로 가격변동 핫스팟이 발견되었고, 10월은 10.29 대책에 의해서 소강상태를 보이다가 11월에는 가격변동 콜드스팟이 발견되었다. 이 결과는 제안된 방법이 기존 단순 시각화만을 통해서 탐색할 수 없었던 투기과열지역을 정량적 방법을 통해서 시공간적으로 탐색할 수 있음을 보여준다.
최근 무선 기술과 측위 기술의 발전에 따라 위치 기반 서비스에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 기존 연구의 단일 노드 기반 시스템으로는 처리하기 힘든 휴대폰 사용자와 같은 최소 백만 단위 이상의 대용량의 객체를 처리하기 위해 클러스터 기반 분산 컴퓨팅 구조로 GALIS가 제안되었다. GALIS는 이동 객체의 현재 위치정보를 관리하는 SLDS와 과거 시간의 흐름에 따라 과거 위치정보를 관리하는 LLDS로 구성된다. SLDS와 LLDS는 분산된 다수의 노드로 구성되며 각 노드는 독립된 지역에 위치한 이동객체의 정보를 관리한다. 본 논문에서는 GALIS 프로토타입에 모니터링 기법을 적용하여 각 노드가 관리하는 이동 객체수의 변동에 따른 위치 정보관리 및 시공간 질의 처리시 각 노드에 걸리는 부하를 모니터링 함으로써 각 노드의 역할을 동적으로 조정할 수 있게 각 노드별 이동 객체 처리상황 및 부하를 관리한다. 또, GALIS 질의 처리 서브시스템 성능 향상을 위해 질의 처리 결과를 버퍼링하여 연속된 질의 처리시 발생할 수 있는 중첩된 질의 영역을 관리하는 버퍼링 기법을 제안한다. 버퍼링 기법을 통해 수행되는 질의는 중첩된 질의 영역을 제외한 부분으로 나누어 수행하기 때문에 시스템으로부터 구해야 하는 결과 세트의 크기를 줄여주는 역할을 하여 질의 처리 수행시간이 감소하도록 질의 처리 과정을 개선한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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