• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
• /
• v.22 no.1
• /
• pp.63-70
• /
• 2014

This study is to analyze impact of geography and timing on the real transactions prices of apartment complexes in Seoul using data provided by the Ministry of Land, Infrastructure and Transport. The average real transactions and location data of apartment complex was combined into the GIS data. First, the pattern of apartment real transaction price change by period and by area was analyzed by kriging, the one of the spatial interpolation technique. Second, to analyze the pattern of apartment market price change by administrative district(administrative 'Dong' unit), the average of market price per unit area was calculated and converted to Moran I value, which was used to analyze the clustering level of the real transaction price. Through the analysis, spatial-temporal distribution pattern can be found and the type of change can be forecasted. Therefore, this study can be referred as of the base data research for the housing or local policies. Also, the regional unbalanced apartment price can be presented by analyzing the vertical pattern of the change in the time series and the horizontal pattern of the change based on GIS.

• Bulletin of the Korean Space Science Society
• /
• 2009.10a
• /
• pp.37.3-37.3
• /
• 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.

• Journal of Korean Society of Transportation
• /
• v.26 no.3
• /
• pp.75-84
• /
• 2008

In 2002, the 5-day workweek policy was effective in Korea. As we have expected, the 5-day workweek policy has changed people's travel behavior during weekdays and weekends. Several studies have been done to understand these changes and impacts on transportation systems. However, these studies have only focused on travel pattern changes without considering spatial factors. Said in another way, although individual travel pattern changes are usually investigated, indices adopted cannot describe travel pattern changes in a proper way due to lack of the spatial distribution measure. This study aims to analyze travel change since the 5-day work week policy in effect using a new index (i.e. Travel Vector Index) developed in this study, which can explain travel pattern changes in terms of magnitude and spatial point of views. The new index uses a GIS technology and TCS (Toll Collection System) databases in Korea. The results in this study show that the index is very useful and reliable to measure the travel patterns changes. They are applied to TCS data set and the results show that the 5-day workweek policy significantly affects on travel behaviors.

• Journal of Korean Society of Transportation
• /
• v.20 no.7
• /
• pp.79-85
• /
• 2002

In this paper, multilevel models are adopted to identify interactions among household members in trip making behaviors. The multilevel approach is a proper methodology to handle samples, which are extracted from a hierarchical structure universe. PSTP dataset is used in developing models and understand proportion of variations among individuals and household. The results of this study show that for activity participation and travel behavior household level variance is more than 1/4 of person level variance and therefore not negligible. The results confirm the importance of multilevel model in travel behavior analysis.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2012.05a
• /
• pp.198-198
• /
• 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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2007.06c
• /
• pp.69-74
• /
• 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.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
• /
• 1998.06c
• /
• pp.483-486
• /
• 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.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.7 no.1
• /
• pp.131-140
• /
• 1994

In order to find the identification function from data and to apply the identification function for the pattern classification, we consider the existing problem of the number of patterns in such data. In this paper, a new criteria for the identification of Gaussaian mixture distribution could be established as a charateristic of the sample variance, which is a bootstrap estimate of the sample variance. We examine the properties and fittness of the criteria through a large scale of computer simulations.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2012.05a
• /
• pp.357-357
• /
• 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.

• Journal of Korean Society of Transportation
• /
• v.16 no.4
• /
• pp.153-166
• /
• 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.