• 대한공간정보학회지
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• 제22권1호
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• pp.63-70
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• 2014

본 연구는 국토교통부에서 제공하는 아파트 실거래가자료를 이용하여 2006~2010년까지 5년간의 서울시 아파트실거래가 변화패턴을 시공간적으로 분석하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 아파트별 평균 실거래가, 동별 평균 아파트 실거래가 자료를 위치정보자료와 연결하여 GIS데이터로 구축하였다. 분석방법으로는 먼저 공간보간기법 중 크리깅(kriging)을 이용하여 개별 아파트의 시기별/면적별 실거래가의 변화패턴을 분석하였다. 둘째 행정구역(행정동)별 아파트실거래가의 변화패턴을 분석하기 위해 단위 면적별 실거래가의 평균을 계산하여 Moran I 값으로 변환한 후 거래가격의 공간상의 군집도를 분석하였다. 이를 통해 시공간상의 분포패턴을 파악하고, 변화유형까지 유추할 수 있어 주택 및 지역정책에 기초자료로 활용할 수 있다. 시계열 자료를 바탕으로 종적인 변화패턴과 GIS를 이용한 횡적 변화패턴을 분석하기 때문에 아파트가격의 지역 불균형을 한눈에 살펴 볼 수 있다.

• 한국우주과학회:학술대회논문집(한국우주과학회보)
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• 한국우주과학회 2009년도 한국우주과학회보 제18권2호
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• pp.37.3-37.3
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• 2009

태양물리연구실에서는 춘 추분기를 전후한 일정 기간 사이에 수분 정도 발생하는 태양간섭 현상을 예측하기 위하여 프로그램을 개발하였다. TU 미디어에서 제공해준 3개의 통신위성 PAS-8, TELSTAR-10, MEASAT-1에 대한 2006, 2007년도 춘 추분기의 통신장애 자료와 계산한 자료를 비교 분석하였고, 이를 이용하여 2009년도 추분기의 태양간섭 현상 시간을 예측하였다. 태양위치변화 계산은 NASA/JPL에서 발행하는 DE406 역서 자료를 이용하여 정밀도를 높였으며, 지구 타원체 모델을 통해 기지국에서의 정확한 태양 및 위성의 고도, 방위각을 구하였다. 또한 기지국 안테나 이득률을 계산하여 기지국 안테나에서 예상 되는 태양 간섭 시간을 얻어 냈다. 기지국 안테나의 빔 패턴은 안테나의 중심 부근에서 가장 강하게 나타나며, 중심에서 멀어질수록 특수한 감쇄 형태를 보인다. 이러한 빔 패턴은 안테나의 이득률과 관련이 있으며, 빔 패턴의 적분을 통해 얻어진 이득률과 태양 디스크가 얼마나 안테나의 범위에 들어오는가에 따라 안테나에 수신되는 전파의 강도가 달라진다. 이러한 강도 변화량을 계산함으로써 태양 간섭 시간을 계산할 수 있다. 본래 안테나 빔 패턴은 개개의 안테나에 따라 다르며 직접 측정하여 얻을 수 있다. 사용한 빔 패턴 모델은 ITU에서 채택된 WARC-79 모델을 이용하였고 모든 위성 기지국 안테나의 빔 패턴은 이 모델에서 벗어나지 않는다. 이 연구에서는 빔 패턴 모델을 적용하여 기존의 TU미디어 성수기지국에서의 태양간섭 시간을 다시 계산하였다. 또한 새롭게 KT 용인 위성 관제센터의 자료를 추가하여 태양 간섭시간을 계산하고 예측하였다. 위성데이터는 기존의 PAS-8, TELSTAR-10, MEASAT-1 통신위성과 KT에서 운용하고 있는 무궁화 3호와 무궁화 5호 통신위성 자료를 사용하였다. 이러한 계산 방법은 전국 임의의 지역에서 춘 추분기에 발생할 수 있는 태양간섭 시간을 예측하고 적용할 수 있다.

• 대한교통학회지
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• 제26권3호
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• pp.75-84
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• 2008

2002년에 한국에 도입된 주 5일 근무제는 사람들의 주중 통행 및 주말 통행 패턴을 바꾸어 왔다. 이러한 변화가 교통 시스템에 미치는 영향을 파악하기 위하여 여러 연구들이 수행되었으나 이 연구들은 공간적 요소를 고려하지 않은 통행 패턴 변화에만 초점이 맞추어졌다. 즉, 개인 통행 패턴의 변화에 대한 연구는 많이 진행되었지만 이러한 변화에 대한 공간적 분석 기법의 부재로 인해 통행 패턴의 변화를 정확하게 분석하지는 못하였다. 본 연구는 주 5일 근무제가 도입된 뒤의 통행변화의 분석을 목적으로 하고 있으며, 이를 위해 통행 벡터 지표처럼 통행 패턴의 변화를 정량적인 관점만이 아닌 공간적인 관점에서 분석할 수 있는 새로운 지표를 이용하는데. 이 새로운 지표는 GIS 기술과 한국 고속도로의 TCS 자료를 이용한다. 본 연구의 결과는 고속도로 TCS 자료에 적용된 이 지표가 주 5일 근무제가 통행 행태에 영향을 미친다는 것을 보여주고 있고, 따라서 통행패턴의 변화를 분석하는데 매우 유용한 방법임을 보여준다.

• 대한교통학회지
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• 제20권7호
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• pp.79-85
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• 2002

각 개인이 발생하는 통행 행태와 이들 가구 구성원간의 연관관계 및 영향에 대한 이해는 활동기반모형의 궁극적 목표라 할 수 있는 미래의 활동패턴 예측의 가장 기본이 되는 연구사항이라 할 수 있다. 일반적인 회귀 모형의 경우 개인의 활동/통행 패턴을 알아내기 위하여 모집단으로부터 수집되는 개인자료는 가구라는 부분모집단으로 세분화되어 계층적 구조(Hierarchical structure)의 성향을 고려하지 못하고 있어, 그 결과는 편이된 추정치를 낳는다. 따라서, 본 연구에서는 계층적 구조를 갖고 있는 자료를 이용하여 다수준 모형(Multi-Level Model)을 사용하여 개인의 활동/통행 패턴 영향을 규명해내고 활동/통행 패턴의 변화를 가구수준의 변동과 개인수준의 변동으로 나누어 분석하였다. 사용된 자료는 미국 Puget Sound 지역의 Transportation Panel 자료(PSTP)를 이용하였다. 분석 결과 개인의 통행사슬 발생모형에서 가구수준의 변동이 전체변동의 1/4를 차지하고 생계활동 지속시간 모형에서는 전체 변동의 1/8을 차지하는 등의 매우 큰 값을 나타내어 개인의 활동/통행 패턴 분석시 다수준 모형을 통한 분석의 필요성이 대두되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.198-198
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• 2012

본 연구에서는 서울지방의 최근 10년간 우기시 강우자료를 이용하여 시공간패턴에 따른 강수의 변화를 분석하였다. 이를 위하여 GIS 기법, 강우사상 구분법 및 공간의 상관성 분석 등을 적용하였다. 본 연구의 대상지역인 서울은 북위 $37^{\circ}$34', 동경 $126^{\circ}$59' 부근에 위치하며 남북방향으로 30.3 km, 동서방향으로 36.8km에 걸쳐 있으며 그 면적은 약 $605.41km^2$이다. 또 서울 중앙에서는 한강이 동쪽에서 서쪽으로 흐르며 서울을 강북과 강남으로 양분하고 있으며, 서울을 관통하고 있는 한강으로 수많은 지천이 합류하고 있다. 이러한 지리적 특성들로 인하여 서울 지역의 기후는 매우 복잡한 양상을 나타내고 있다. 과거에는 서울지역에 강우관측소의 수가 매우 적어 이러한 현상을 분석하는데 한계가 있었으나 최근에 자동기상관측소(AWS)들의 확충으로 인하여 자료의 양이 넓어졌다. 본 연구에서는 이러한 자료들을 사용하여 강수의 시공간 패턴을 분석하고자 한다. 이를 위하여 강수의 사상을 구분하기 위한 방법인 IETD법(Inter Event Time Definition)을 적용하였으며, 요인분석 및 군집분석을 이용하여 서울의 강수 지역 구분 및 패턴 분석을 실시하였다. 이러한 분석을 통하여 최종적으로 최근 10년간 서울지방의 강수의 시공간 패턴을 제시하고자 하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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• pp.69-74
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• 2007

플래시 메모리는 하드디스크와 다른 물리적 특성을 가지고 있다. 대표적으로 덮어쓰기가 되지 않고 데이터를 읽고 쓰는 단위와 지우는 단위가 서로 다르다. 이러한 물리적 제약을 소프트웨어적으로 보완해주기 위해서 플래시 메모리를 사용하는 시스템에서는 대부분 Flash Translation Layer (FTL)을 사용한다. 지금까지 FTL 알고리즘의 대부분이 임의 쓰기 패턴보다 순차 쓰기 패턴에 훨씬 더 효율적으로 작용한다. 그러나 B-트리와 같은 자료구조에서는 일반적으로 순차 쓰기 패턴 보다는 임의 쓰기 패턴이 발생된다. 따라서 플래시 메모리상에서 B-트리를 관리할 경우 FTL에 비효율적인 쓰기 패턴을 생성하게 된다. 본 논문에서는 플래시 메모리상에서 B-트리와 같은 자료구조를 효율적으로 저장 관리하기 위한 새로운 방식을 제안한다. 새로운 방식은 B-트리에서 발생되는 임의 쓰기를 플래시 메모리상의 버퍼를 이용하여 FTL에 효율적인 순차 쓰기를 발생시킨다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 방식은 기존의 방식보다 플래시 메모리에서 발생되는 쓰기 및 블록소거 연산 횟수를 60%이상 감소시킨다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 1호
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• pp.483-486
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• 1998

한국해양연구소 온누리호에 장착된 에어건 배열에서 건 간격에 따른 빔 패턴 변화를 확인하였으며 남극해역에서 획득된 탐사자료와 비교하였다. 컴퓨터 모의과정과 배열 이론을 이용하여 신호진폭 및 빔 폭 변화 등을 시간 및 주파수 영역에서 분석하였다. 154 Hz에서 송이배열 (cluster array) 및 폭 배열 (wide array)의 빔 폭 변화는 배열 형태보다는 건 간격에 큰 영향을 받고 있어 배열 형태가 달라도 빔 폭은 서로 유사하게 변한다. 건 간격이 클수록 송이배열이 90$^{\circ}$의 빔 패턴에서 주엽 (mainlobe)이 최대치가 되는 것과는 달리 폭배열은 0$^{\circ}$에서 최대치를 나타내며 부엽 (sidelobe)은 건 간격과 무관하게 나타난다. 두 배열의 선형간섭이 점차 줄어드는 건 간격은 2.43 m이다. 남극해 탐사자료는 건 간격이 증가함에 따라 주신호 진폭은 약하게 기포는 강하게 증가한다. 이러한 결과는 빔 패턴 변화에서도 마찬가지로 나타나는데 건 간격이 클수록 주엽의 빔 폭이 점차 좁아져 강한 빔 패턴을 나타냄으로서 남극 탐사자료와 서로 잘 일치한다.

• 응용통계연구
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• 제7권1호
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• pp.131-140
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• 1994

패턴분류대상이 되는 자료로부터 패턴식별함수를 찾고 패턴분류에 적용시키기 위하여, 우선 이러한 자료에 몇 개의 패턴이 존재하는지를 알아야 하는 문제점에 대하여 고려하였다. 수집된 자료가 단일분포로부터 발생하였는지 또는 두 개의 혼합분포로부터 발생하였는지를 판단하는 기준을 표본분산의 특성값인 분산의 부트스트랩 추정값 (bootstrap estimate)으로 설정하였다. 새로운 판단기준의 특성에 대하여 살펴보고 시뮬레이션을 통하여 판단기준의 적합성을 연구하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.357-357
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• 2012

우리나라는 기후변화로 추정되는 폭우, 폭설 등과 같은 기존의 강우의 패턴과는 다른 현상들이 잦아지고 있다. 최근 발생하는 기상이변은 예측 할 수 없고 단시간에 많은 양의 강우로 인하여 큰 피해가 발생하며 수공구조물에도 많은 영향을 미친다. 또한 장 단기 수자원계획과 수공구조물의 설계를 위하여 확률강우량의 산정은 매우 중요한 과정 중의 하나이다. 즉, 과거의 여러 수문 사상에 대한 통계적인 분석을 통해서 수공구조물들의 설계빈도를 결정하는 우리나라의 현실에서 사용된 수문 사상의 자료기간에 따라 확률 값은 큰 차이를 보일 수 있기 때문에 관측 자료 기간을 달리하여 빈도 해석한 결과를 비교함으로서 우리나라의 확률강우량의 변화 특성을 파악 할 수 있으며 미래 강우 형태를 파악하는데 기여 할 수 있다. 본 논문에서는 우리나라 기상청 강우자료를 사용하여 기초 통계량의 변화와 강우 발생의 패턴을 분석하고자 한다.

• 대한교통학회지
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• 제16권4호
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• pp.153-166
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• 1998

본 연구에서는 도시 가로망에서의 구간 통행시간을 예측하기 위하여 time-frequency 분석의 일종인 웨이브렛변환과 RBF신경망 모형을 이용한 예측모형을 개발하였다. 웨이브렛 변환을 이용한 시계열 자료 분석을 통해서 통행시간에 내재되어 있는 다양한 패턴의 특징을 추출함으로써 오전/오후의 첨두현상, 신호교차로의 현시주기 등 주기적으로 발생되는 요인들에 의해서 통행시간 시계열 자료의 패턴에 나타나는 규칙성을 분석해 내었다. 분석된 패턴정보에 대한 규명은 카오스 이론을 근간으로한 시간지연좌표를 이용하여 시계열 자료의 규칙성을 시각적으로 판별하여 예측모형 구축에 활용하도록 하였다. 또, RBF신경망을 이용하여 예측범위의 공간적/시간적 확대에 따른 모형 구축에 소요되는 시간을 최소화하도록 하였으며, 시내버스 노선의 정류장간 운행시간 예측을 통해서 기존 연구에서 제기되었던 현실세계의 단순화, 다단계 예측시 정확성 등의 문제를 해결하였다. 예측실험결과 웨이브렛 변환을 데이터의 전처리 과정에 삽입하여 링크 통행시간의 패턴정보 예측에 활용할 경우, 기존의 예측모형에 비해서 훨씬 정확한 예측이 가능한 것으로 나타났으며, RBF 신경망은 짧은 학습시간에도 불구하고 역전파 신경망보다 우수한 예측력을 갖고 있는 것으로 밝혀졌다.