• 한국지리정보학회지
• /
• 제17권2호
• /
• pp.59-71
• /
• 2014

현재 우리나라는 총 인구 감소 속에서도 1인가구는 꾸준히 증가하는 추세를 보이고 있다. 1인 가구의 증가는 사회적, 제도적인 관심사로 부각되고 있으며 이에 따라 1인가구의 증가로 인하여 주택수요의 변화뿐만이 아니라 사회적 약자, 독거노인가구 등 생활 취약계층을 위하여 국가적 차원에서 사회 경제적 대응을 해야 할 필요성이 대두되었다. 이에 본 연구에서는 부산시 1인가구의 분포를 알아보기 위해 센서스 자료를 이용하여 1인가구의 증가지역, 고밀지역, 다수지역 등을 중심으로 접근하였다. 2000년, 2005년, 2010년 각 년도별 시계열적 변화에 따른 공간적 분포에 초점을 두어 주택특성을 고려한 1인가구 밀집지역을 중심으로 대상지를 선정하고 정책적 효율성 차원에서 우선적으로 지원해야 할 밀집지역 선정을 위하여 부산의 6066개의 집계구 데이터를 활용하여 파악하였다. 그 결과 젊은층의 1인가구는 대학가, 오피스시설, 역세권 주변에 많이 분포하고 있었으며 중장년층의 1인가구는 부산의 원도심 지역과 산복도로 상에 많이 분포하고 있는 것으로 나타났다. 이러한 특성들을 종합하여 군집 분석을 실시한 결과 부산의 1인가구 밀집지는 4개의 유형으로 나눌 수 있었다. 이러한 연구는 향후 1인가구의 주택수요 증가 대응방안이나 소형주택공급정책 측면의 업무를 지원하는 기초자료로서의 활용을 기대한다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제21권10호
• /
• pp.567-573
• /
• 2020

본 연구는 도시재생 활성화지역을 지정할 때 사용되는 기준인 도시재생 활성화지역 지정기준이 기본 범위인 읍면동 범위와 통계상 제공되는 공간적 범위의 최소 단위인 집계구 범위의 적용이 어떠한 차이의 결과를 나타내는지에 대하여 파악하는 것을 목적으로 한다. 공간적 범위의 차이에 의한 도시재생 활성화지역 지정기준의 적용 결과를 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 도시재생 활성화지역 지정기준의 기본 범위인 읍면동 단위의 공간적 범위가 집계구와 같은 보다 정확한 공간적 범위로 바뀌어야 한다. 둘째, 현재 도시재생 활성화지역 지정기준이 현재 세 가지 부문의 다섯 가지 세부기준에서 보다 정밀하게 부문과 세부기준을 세워야 한다. 셋째, 집계구와 같은 일정하지 않은 공간적 범위보다 격자형식과 같은 일정한 공간적 범위의 기준이 필요하다. 본 연구를 통해 도시재생 활성화지역을 지정 할 때 더욱 정확한 기준과 공간적 범위가 필요하다는 것이 예상되며, 향후 정밀한 공간적 범위를 선정하는 것과 도시재생 활성화지역 지정기준에 대한 세부적인 수치들에 대하여 후속 연구가 필요할 것으로 보여진다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제20권1호
• /
• pp.40-53
• /
• 2021

공유 전동킥보드는 기존 'station 기반의 공유 교통서비스에 비해 편리한 dockless 방식으로 제공되어 이용이 급격하게 증가하고 있다. 이에 따라 교통사고, 보행환경 저해 등 새로운 도시문제가 발생하고 있다. 본 연구에서는 서울시를 대상으로 최근 급격하게 성장하고 있는 공유전동킥보드의 이용 특성을 분석하고, 음이항 회귀모형을 통해 서울시 집계구 단위의 공유 전동킥보드 이용수요에 영향을 미치는 요인에 대하여 규명하였다. 이용특성 분석결과 평균 이용거리는 1.5km, 이용시간은 9.4분, 이동속도는 10.3km/h로 나타났다. 공유 전동킥보드의 이용수요에 대한 영향요인을 살펴보면, 인구지표, 교통시설지표, 토지이용지표, 기상지표가 통계적으로 유의하게 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 향후 공유 전동킥보드의 이용수요가 많은 지역에 대한 효율적인 운영 및 이용 활성화를 위한 교통정책 수립의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
• /
• 제32권4호
• /
• pp.372-382
• /
• 2005

각 센서들이 측정한 데이타의 평균값 등을 구하는 집계연산은 센서 네트워크에서 자주 사용되는 응용이다. 센서 네트워크를 구성하는 센서는 작은 배터리로 작동되기 때문에 센서의 에너지 소모를 줄이는 것은 센서 네트워크의 중요한 문제이다. 센서의 에너지 소모를 줄이기 위한 가장 중요한 요소는 전송되는 메시지 수를 줄이는 것인데, 네트워크 내 집계연산과 데이타 필터링이 집계연산 시 전송되는 메시지 수를 줄이기 위한 효과적인 방법이라고 알려져 있다 네트워크 내 집계연산과 데이타 필터링을 동시에 수행하면 더 많은 메시지글 줄일 수 있으며, 최근에 이 방법을 근간으로 한 연구가 있었다. 본 논문에서는, 기존의 데이타 필터링 방법보다 더 효율적이고 효과적인 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 센서 노드의 자기 조정에 기반하고 있기 때문에 더 쉽고 간단하다. 다양한 실험을 통해서, 본 논문에서 제안하는 방법이 다른 방법들보다 더 많은 메시지를 줄이는 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제14권1호
• /
• pp.217-228
• /
• 2009

데이터에 내재되어 있는 특이 패턴을 찾고자 데이터 분석을 할 때에 보통 다차원적인 데이터 집계를 하는데, 이때에 표준 SQL 쿼리를 사용해도 좋지만 쿼리가 아주 복잡해진다는 단점이 생기게 된다. 쿼리가 복잡해지면 표준 테이블을 여러 번 참조해야 되고 결과적으로 쿼리의 성능이 저하된다는 뜻이다. OLAP 쿼리는 복잡한 것이 대다수이기 때문에 SQL 쿼리를 대신할 새로운 집계용 연산자인 데이터 큐브를 간단히 불러 큐브를 만들 필요가 생기는 것이다. 집계를 하고, 부분 합을 구하는 것과 같은 OLAP 업무를 지원해 주는 것이 데이터 큐브이다. 이러한 데이터 큐브를 작성하는데 관련된 집계함수에는 여러 가지가 있는데, 이를 분배적 함수, 대수적 함수 그리고 전체관적 함수의 3가지로 분류할 수 있다. 이 중, SUM, COUNT, MAX, MIN과 같은 분배적 함수는 데이터 큐브를 작성하는 데에 직접사용 할 수 있고, AVG와 같은 대수적 함수는 매개함수를 활용하면 사용가능 하다고 알려져 있다. 즉, AVG 자체는 분배적 함수가 아니지만, (SUM, COUNT)와 같은 매개함수로 분배적 함수가되기 때문에 매개함수를 이용하여 구하면 된다는 뜻이다. 그러나 본 연구에서는 (SUM, COUNT)와 같은 매개함수를 통해 AVG를 구하는 것이 OLAP 큐브 작성에 적용시킬 수 없다는 사실을 확인했으며, 결과적으로 이 매개함수를 활용하면 잘못된 결론에 다다르고 그릇된 의사결정을 하게 된다는 사실을 확인하게 되었다. 따라서 본 연구에서는 집계함수 AVG를 OLAP 큐브에 적용시켰을 때의 여러 문제점을 밝혀내고 또한 이들 문제점을 해결할 방안을 찾고자 하는 데에 목적을 두고 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제27권2호
• /
• pp.363-372
• /
• 2016

우리나라 가구조사는 흔히 통계청의 조사구를 집락으로 사용한 이단추출의 자체가중 표본설계의 형태로 진행된다. 집락구조는 모집단내 개체변동성을 집락간과 집락내 분산으로 분해되기 때문에 이와 연관된 표본집락수와 집락내 표본수의 결정은 표본추정에 영향을 미치게 된다. 하지만 조사구의 규모, 노후화, 가구명부 접근불가 등의 여러가지 이유로 집계구와 같은 대안적 집락선택이 고려되기도 한다. 또한 2015 인구주택총조사부터는 전통적 가구방문조사 방식에서 행정자료를 이용한 등록센서스 형태로 바뀜에 따라 기존 조사구의 형태나 규모의 변경되어 구축되는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 집락추출을 반영한 설계효과식을 통해 계통적 혹은 내포적 구성을 갖는 집락들의 선택이 주는 분산식 차이를 유도하고, 주어진 표본크기에서 동일한 분산을 갖는 집락구조별 표본할당에 대해 살펴보았다. 미국 매릴랜드주 앤어룬델 카운티 자료를 사용하여 우리나라 조사구와 집계구와 다소 유사한 사례연구를 포함하였다. 조사변수별로 집락통합이 주는 동일성 계수의 변화는 같지 않으며 이에 따라 집락구조에 따른 표본할당이 집락표본수와 더불어 종합적으로 고려되어야 할 것이다.

• 한국측량학회지
• /
• 제24권4호
• /
• pp.343-350
• /
• 2006

인구통계와 같이 임의의 공간 단위로 집계되는 통계자료를 위성영상이나, 여타 다른 GIS 도형정보와 통합하여 활용하기 위해서는 상호간의 공간 단위를 일치시켜야 한다. 밀도구분도 매핑 기법은 집성된 통계자료를 분해하여 세밀한 공간 단위로 나누거나, 행정구역과 같은 객체 단위의 데이터를 연속된 표면 모델로 만드는데 적용 가능한 기법으로 제안되고 있다. 본 연구에서는 밀도구분도 매핑의 유효성을 평가하기 위해 1) 연구대상지역의 사업체 정보를 행정동 단위의 통계로 집계하고, 2) 행정동 통계에 밀도구분도 매핑 기법을 적용하여 사업체의 분포를 구하고, 3) 공간 내삽에 의해 구해진 사업체의 분포와 원 정보로부터 구해진 분포를 비교하여 알고리즘의 성능을 평가하였다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제19권4호
• /
• pp.118-129
• /
• 2016

미세먼지($PM_{10}$)의 건강영향에 대한 많은 연구들은 정부의 대기오염 측정자료를 이용해서 악영향을 보고했다. 정부 대기오염 측정자료가 제한된 수의 측정소에서 생산되는 반면, 사망률이나 유병률과 같은 정부생산 건강결과 자료는 지역별로 집계되어 공개된다. 따라서 정부에서 생산하는 건강통계자료를 이용해서 건강영향을 분석하기 위해서는, $PM_{10}$ 농도의 지역적인 대푯값을 산출할 필요가 있다. 본 연구에서는 서울특별시를 대상으로 이전 연구에서 개발된 점 사상에 대한 $PM_{10}$ 농도 예측 모형을 이용하여 구별 대푯값을 산정하였다. 이를 위해, 세 가지 종류의 위치들을 대상으로 지점들을 생성한 후, 그 지점들에 예측한 $PM_{10}$ 농도의 구별 평균으로 구별 대푯값을 구했다. 세 가지 위치는 16,230개 집계구 내 가장 넓은 주거지역의 중심점, 424개 동 주민센터, 610개 1km 격자의 중심점이었다. 위치별 구별 대푯값들을 비교하기 위하여 측정치와의 관련성 및 추정치 간 관련성을 탐색하였다. 측정치와의 비교 결과, 측정치와 세 가지 구별 대푯값 추정치들 간의 관련성은 위치의 인구 대표성이 높아짐에 따라 향상되었고($R^2=0.06-0.59$), 상호비교에서는 격자 중심점을 이용한 추정치가 다른 추정치들과의 관련성이 상대적으로 낮았다(0.35-0.47). 본 연구는 $PM_{10}$의 지역별 평균 농도를 추정함으로써 향후 정부 통계에 기반한 전국 규모의 지역 단위 건강영향분석 연구에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
• /
• pp.1584-1587
• /
• 2013

도시재생정책과 계획수립 지원을 위한 도시재생종합정보시스템이 지구단위로서 읍면동 및 집계구 단위로 구축되었다. 이를 이용하여 지표별 진단과 복합쇠퇴진단을 통한 관심지역 추출로 보다 상세한 도시쇠퇴 진단이 가능하다. 이 시스템을 정부정책에 이용하는 것뿐만 아니라 주민의 지역문제 확인 및 해결방안 모색을 위한 도구로 적극 활용되어야 할 것이다. 또한 데이터를 지자체에 직접 입력하게 하여 신속한 정보갱신과 비용절감이 가능한 유지관리방안의 검토가 필요하다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
• /
• 제29권4호
• /
• pp.247-261
• /
• 2002

온라인 분석처리(On-Line Analytical Processing: OLAP)에서 집계 연산은 중요한 기본 연산이다. 본 논문에서는 OLAP에서의 집계 질의 중 영역-그룹화(range-groupby)라는 새로운 클래스의 질의를 정의하고, 이 질의의 처리 방법을 제시한다. 영역-그룹화 질의는 n-차원 데이타 큐브의 임의의 영역에 속한 셀들에 대하여 주어진 그룹화 속성들의 조합에 따라 집계 값을 구하는 질의이다. 이 질의는 관심의 대상이 되는 임의의 영역 내에서의 경향을 다각적인 측면에서 분석하기 위해서 OLAP에서 자주 사용되는 질의이다. 일반적으로, OLAP에서는 질의를 빠르게 처리하기 위하여 전방-합 배열(prefix-sum array)이라 불리는 집계 결과를 미리 계산하여 유지하는 선계산 기법이 실제적으로 널리 사용되고 있다. 그런데, 영역-그룹화 질의의 경우에는, 그룹화 속성들의 모든 조합에 대하여 집계 결과를 저장해야 하기 때문에, 저장 공간 오버헤드가 너무 크다. 본 논문에서는 가능한 적은 공간 오버헤드를 가지고 영역-그룹화 질의를 빠르게 처리할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 단지 하나의 전방-합 배열만을 유지하면서도, 가능한 모든 그룹화 속성의 조합에 대하여 영역-그룹화 질의를 효율적으로 처리한다. 이 방법은 가능한 모든 그룹화 속성들의 조합에 대하여, 전방-합 배열을 선계산하여 유지하는 방법과 비교할 때 액세스되는 셀의 개수는 비슷하면 서 공간 오버헤드는 (equation omitted)(n은 디멘젼의 개수)로 줄인다.