• Spatial Information Research
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• 제17권4호
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• pp.405-416
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• 2009

도시의 패러다임이 변화하고 이에 따라 u-City의 수요가 급증하고 있다. 우리나라에서만 2009년 5월을 기준으로 54개 지역에서 u-City가 구축되고 있다. 이렇게 급증하는 u-City의 성패를 좌우하는 중요 요소 중 하나가 바로 u-City에서 제공하고자 하는 u-서비스라고 할 수 있겠다. 현재의 u-서비스는 센서네트워크를 기반으로 하는 도시 관리 위주의 모니터링 서비스가 대부분이다. 유비쿼터스의 본질적 의미인 '언제 어디서나'의 u-서비스를 구현하기 위해서는 공간정보의 활용이 필수적이다. 공간정보와 센서정보의 결합은 공간인지(spatial awareness) 를 가능케 하여, 모니터링서비스에서 보다 나아가 공간분석이 가능한 서비스로의 발전을 도모할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 1) u-서비스에서 spatial awareness는 어떤 의미 인지를 명확히 하고, 2) spatial awareness를 가능케 하기 위해 공간정보, 센서정보, 기타 정보들이 어떻게 융합 (Spatial Embedding) 되어야 하는지 논하고, 3) U-GIS를 기반으로 한 u-서비스 시나리오 4가지를 제안하고, 4) 현재의 기술개발 현황에 대해 분석해 보고자 한다.

• 한국주거학회논문집
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• 제22권3호
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• pp.73-82
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• 2011

The purpose of this study was to develop the curriculum of spatial convergence studies for the major field of housing and interior design. Documentary research and content analysis methods were used in this study. Data drawn from internet homepage of each universities which were 20 colleges the major field of housing and interior design and 160 colleges of architectural design, and public institutions the MLTM and the KRIHS. The major results of this study were as follows. 1) Government has been supported the specialized graduate school of spatial information and the university which they have spatial information curriculum during 5 years. 2) The department of spatial information has been educated the theory and practice about spatial issues in order to train the spatial specialist helpful to the new growing industry. 3) There were little changed curriculum which has related to the department of housing and interior design. The half of their curriculum were housing project and interior design. The spatial convergence studies educational program should be grow up step by step. The first is basic level to learn the basic theory of spatial studies for example the spatial introduction or the housing and the second is low level to learn the depth theory of spatial studies for example the design I or the housing development. The third is middle level to apply the depth theory of spatial studies for examples the design II, III or housing policy and institutions. And the last is high level to practice the depth theory of spatial studies for example housing construction or internship.

• Spatial Information Research
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• 제19권1호
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• pp.117-126
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• 2011

최근 스마트폰 기반의 공간정보를 서비스하는 증강현실 응용들이 보편화되고 있다. 이러한 공간정보 증강현실 응용들은 현재 위치를 기반으로 공간정보를 검색하게 되며, 이 때 카메라 뷰 앵글에 보이는 공간정보가 일차적인 중요성을 갖는다. R-tree 등 현재까지 공간 데이터베이스 분야에서 제안된 공간색인들 대부분은 최소경계사각형을 이용한 검색 알고리즘을 수행한다. 이는 전통적인 지리정보시스템, 위치기반서비스들에서는 유용하지만 증강현실 응용에서 사용되는 뷰 앵글 기반의 공간질의 특성을 반영하진 못한다. 즉, 증강현실 응용에서의 공간질의는 비 단말 노드의 최소 경계 사각형과 질의 영역사이의 데드 스페이스 영역이 발생할 가능성이 높다. 제안된 알고리즘은 삼각형 노드 필터링 기법을 사용함으로서 이러한 데드 스페이스를 검색에서 배제한 공간 검색을 수행함으로써 검색의 효율성을 높였다. 이 논문에서는 제안된 알고리즘을 PostgreSQL/PostGIS 상에서 구현하였으며, 실제 POI 데이터베이스를 이용하여 실험하였다. 실험결과 제안된 알고리즘을 사용한 공간 감액이 최소 경계 사각형을 사용하는 검색 알고리즘보다 뚜렷한 성능 향상이 있었음을 확인할 수 있었다.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제16권3호
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• pp.303-313
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• 2013

공간능력은 수학의 직관적 관점과 수학적 이해 및 수학적 성취도와도 밀접한 관련이 있다는 점에서 매우 중요한 능력으로 평가될 수 있다. 본 연구에서는 초등학교 4, 5, 6학년 학생 1228명을 대상으로 공간시각화능력을 조사하였다. 이를 통하여 다음과 같은 연구결과를 얻을 수 있었다. 첫째, 공간시각화 능력과 수학성취도, 공간시각화 능력과 공간시각화 검사시간 사이에 상관관계가 있다. 둘째, 공간능력은 남녀 사이에 차이가 있었으며, 남학생이 여학생보다 더 높게 나타났다. 셋째, 공간능력은 학년수준에서 4학년보다는 5학년이 높았으며, 5학년보다는 6학년이 더 높게 나타났다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권7호
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• pp.452-457
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• 2015

본 논문에서는 공간 객체들 간의 위상 관계와 방향 관계에 관한 다양한 정성적, 정량적 질의 처리 기능을 제공할 뿐만 아니라, 초기 지식 베이스에 관한 공간 추론을 통해 보다 풍부한 질의 결과를 도출할 수 있는 공간 질의 처리기인 SQUERY를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 공간 질의 처리기는 풍부한 질의 결과 도출을 위해, 초기 공간 지식베이스에 전향 공간 추론을 수행하여 공간 지식베이스를 미리 확장해둔다. 또한, 본 시스템은 공간 객체들 간의 위상 및 방향 관계를 나타내는 정성적 공간 지식들뿐만 아니라, 개별 공간 객체의 기하학적 데이터를 포함하는 정량적 공간 지식들도 기하학적 연산을 통해 공간 질의 처리에 이용할 수 있는 기능을 제공한다. OSM(Open Street Map) 공간 지식 베이스를 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 공간 질의 처리기의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제17권2호
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• pp.193-204
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• 2010

최근들어 공간적으로 분석을 필요로 하는 여러 분야에서의 연구자들은 공간통계학에 많은 관심을 가지게 되었다. 그리고 통계학 분야 역시 공간상에서 얻어진 데이터에 공간자기상관이 존재할 경우 공간적으로 분석해야 한다는 주장과 함께 많은 연구가 진행되고 있다. 공간통계학에서 다루고 있는 데이터 중에서 '공간 격자데이터 분석'은 (1) 공간이웃의 정의, (2) 공간이웃 가중치의 정의, (3) 공간모형의 적용 등의 단계를 거쳐서 행해진다. 본 연구에서는 이상치가 존재하는 공간 격자데이터를 분석할 경우 절사평균제곱오차를 이용하여 분석함으로써 예측적인 측면에서 공간통계학적 방법이 일반통계학적 방법보다 더 우수함을 보인다. 본 연구에 대한 내용의 타당성을 보이기 위해서 시뮬레이션을 통하여 공간통계학적인 방법과 일반통계학적인 방법을 비교하였다. 그리고 부산진구의 실제 범죄데이터를 이용한 적용사례를 통하여 절사평균제곱오차를 사용한 공간통계학적 방법의 유용성을 알아보았다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제11권2호
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• pp.119-132
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• 2009

GIS 기술의 발달로 많은 양의 공간 데이터가 축적됨에 따라 공간 데이터 마이닝의 중요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 새로운 공간 데이터 마이닝 시스템 SD-Miner를 제안한다. SD-Miner는 크게 입력과 출력을 담당하는 사용자 인터페이스, 공간 데이터 마이닝 기능을 처리하는 데이터 마이닝 모듈, DBMS를 이용하여 데이터를 저장하고 관리하는 데이터 저장 모듈의 세 부분으로 구성된다. 특히, 데이터 마이닝 함수 모듈에서는 공간 데이터 마이닝의 주요 기법인 공간 클러스터링, 공간 분류, 공간 특성화, 시공 간 연관규칙 탐사 기능을 제공한다. SD-Miner는 다음과 같은 특징을 가진다. SD-Miner는 사용자로 하여 금 공간 데이터 마이닝뿐만 아니라 비 공간 데이터에 대한 마이닝도 가능하게 하며, 각 마이닝 함수들을 라이브러리 형태로 제공하기 때문에 다른 시스템에서도 쉽게 사용 가능하다. 또한, 마이닝 매개 변수들을 테이블의 형태로 입력받기 때문에 시스템의 범용성이 높다. 개발된 SD-Miner의 실용성을 규명하기 위하여 실제 공간 데이터를 이용한 데이터 마이닝을 수행함으로써 여러 가지 의미있는 결과를 도출한다.

• 대한지리학회지
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• 제42권4호
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• pp.616-631
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• 2007

거주지 분화 현상은 도시적 삶의 공간성을 파악하는데 본질적인 요소이기 때문에 도시학 연구에서 오랫동안 주목을 받아왔다. 거주지 분화 현상에 대한 연구 과제 중의 하나가 상이한 두 집단이 얼마나 공간적으로 분리되어 있는지를 측정하는 문제이다. 이러한 측면에서 가장 널리 사용되어온 것이 상이지수(index of dissimilarity)인데, 이 지수는 거주지 분리의 '불균등성(unevenness)'은 측정할 수 있지만, 공간적 '집중도(clustering)'는 측정하지 못하는 단점을 갖고 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해 제안되어 온 '공간적 격리 지수(spatial indices of segregation)' 역시 가설검정 절차를 제시하지 못하고 최근의 공간통계학 연구 성과를 수용하지 못하는 등의 단점을 가지고 있다. 이러한 의미에서 본 논문의 주된 연구 목적은 새로운 '공간 분리성 측도(spatial separation measure)'를 개발하는 것이다. 이 공간 분리성 측도는 상이한 인구 집단이 거주 공간에 얼마나 불균등하게 분포하고 있는지에 대한 것뿐만 아니라 그러한 불균등 분포가 보여주는 공간적 의존성의 정도까지도 측정하는 새로운 통계량이다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 기존의 '공간 연관성 측도(spatial association measures)'와 '공간적 카이-스퀘어 통계량(spatial chi-square statistics)'을 통합하여 새로운 측도를 개발했으며, 일반화된 랜덤화 검정법을 적용해 측도에 대한 유의성 검정법을 제시하였다. 둘째, 개발된 측도와 유의성 검정법을 우리나라 7대 도시의 학력 집단 간 거주지 분리 현상에 적용함으로써, 연구방법론으로서의 유용성을 확인하였다.

• Spatial Information Research
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• 제21권2호
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• pp.23-33
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• 2013

최근 IoT (Internet of Things) 기술의 발전과 더불어 무선 환경에서 특정 영역에 위치하는 센서노드의 위치-센서정보를 에너지 효율적으로 수집하는 센서 네트워크 기반 공간질의처리에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 그리하여 센서노드에서 공간 필터링을 직접 수행하여 센서노드들 간의 통신 횟수를 감소시켜 에너지 소모를 최소화하는 다양한 공간질의처리 알고리즘 및 분산 공간색인방법들이 제안되어 왔다. 그러나 단일 공간질의처리 최적화에 중점을 두었던 기존 공간색인방법 및 알고리즘들은 IoT 환경에서 다수 사용자에 의하여 요청되는 다중 공간질의를 최적화하여 수행하기에는 한계가 있었다. 이에 본 논문에서는 센서 네트워크에서 다중 공간질의를 에너지 효율적으로 처리할 수 있는 최적화 알고리즘을 제안하고 있다. 제안된 다중 공간질의 최적화 알고리즘은 인접 영역에 주어지는 공간질의들을 통합하여 수행하는 '질의통합' 개념을 기본으로 하고 있다. 최적화 과정에서 질의들의 통합 또는 개별 수행에 대한 판단은 각 수행비용을 예측하여 결정하며, 본 논문에서는 질의처리 비용 예측 방법을 추가적으로 제안하고 있다. 끝으로, 성능평가에서는 GR-tree, SPIX, CPS의 공간색인방법에 대한 비교 실험을 통하여 제안된 알고리즘의 성능 분석결과를 제시하고 있다.

• 대한공간정보학회지
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• 제25권1호
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• pp.29-36
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• 2017

본 논문은 인 메모리 시스템인 Spark에 기반 한 공간 빅 데이터 분석 프로토타입을 구현하고, 이를 기반으로 공간 분할 알고리즘에 따른 성능을 비교하였다. 클러스터 컴퓨팅 환경에서 빅 데이터의 컴퓨팅 부하를 균형 분산하기 위해, 빅 데이터는 일정 크기의 순차적 블록 단위로 분할된다. 기존의 연구에서 하둡 기반의 공간 빅 데이터 시스템의 경우 일반 순차 분할 방법보다 공간에 따른 분할 방법이 효과적임이 제시되었다. 하둡 기반의 공간 빅 데이터 시스템들은 원 데이터를 그대로 공간 분할된 블록에 저장한다. 하지만 제안된 Spark 기반의 공간 분석 시스템에서는 검색 효율성을 위해 공간 데이터가 메모리 데이터 구조로 변환되어 공간 블록에 저장되는 차이점이 있다. 그러므로 이 논문은 인 메모리 공간 빅 데이터 프로토타입과 공간 분할 블록 저장 기법을 제시하였다, 또한, 기존의 공간 분할 알고리즘들을 제안된 프로토타입에서 성능 비교를 하여 인 메모리 환경인 Spark 기반 빅 데이터 시스템에서 적합한 공간 분할 전략을 제시하였다. 실험에서는 공간 분할 알고리즘에 대한 질의 수행 시간에 대하여 비교를 하였고, BSP 알고리즘이 가장 좋은 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있었다.