• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.721-723
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• 2003

Aggregation is an operation that returns a result value through a computational process on the data which satisfy a certain condition. Recently many applications use aggregation to analyze spatiotemporal data. Although spatiotemporal data change its states over time, previous aggregation works have only dealt with spatial or temporal aspect of object. In this paper we propose spatiotemporal aggregate functions that operate on spatiotemporal data. The proposed algorithms are evaluated through some implementation results. The experiment results show that the proposed aggregate functions are applicable to spatiotemporal data efficiently.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.213-217
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• 1998

This study overviews existing evaluation methods of classification accuracy using confusion matrix proposed by Cohen in 1960's, and proposes ISDd(Index of Spatial Distribution by distance) and ISDs(Index of Spatial Distribution by scatteredness) for the evaluation of spatial distribution of satellite image classification errors, which has not been tried yet. Index of spatial distribution offers the basis of decision on adoption/rejection of classification results at sub-image level by evaluation of distribution, such as status of local aggregation of misclassified pixels. So, users can understand the spatial distribution of misclassified pixels and, can have the basis of judgement of suitability and reliability of classification results.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.69-76
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• 1999

최근에 공간 데이타 웨어하우스에서 자주 사용되어지고 질의 응답 시간이 많이 걸리는 복잡한 공간 집계 질의들은 미리 그 결과를 계산하여 실체화시키는 방법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 기존의 선택적 실체화 알고리즘에 대한 개선 방안으로 공간 뷰의 공간 측정에 대한 공간 연산의 계산 시간과 접근 빈도를 고려하여 선택적 실체화에 대한 방법을 제시하고 개선된 선택적 실체화 알고리즘을 제안한다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제13권1호
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• pp.38-50
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• 2018

Spatio-temporal load forecasting (STLF) is a foundation for building the prediction-based power map, which could be a useful tool for the visualization and tendency assessment of urban energy application. Constructing one point-forecasting model for each electricity cell in the geographic space is possible; however, it is unadvisable and insufficient, considering the aggregation features of electricity cells and uncertainties in input variables. This paper presents a new STLF method, with a data-driven framework consisting of 3 subroutines: multi-level clustering of cells considering their aggregation features, load regression for each category of cells based on SLS-SVRNs (sparse least squares support vector regression networks), and interval forecasting of spatio-temporal load with sampled blind number. Take some area in Pudong, Shanghai as the region of study. Results of multi-level clustering show that electricity cells in the same category are clustered in geographic space to some extent, which reveals the spatial aggregation feature of cells. For cellular load regression, a comparison has been made with 3 other forecasting methods, indicating the higher accuracy of the proposed method in point-forecasting of spatio-temporal load. Furthermore, results of interval load forecasting demonstrate that the proposed prediction-interval construction method can effectively convey the uncertainties in input variables.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.1647-1658
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• 2016

RGB+D database has been widely used in object recognition, object tracking, robot control, to name a few. While rapid advance of active depth sensing technologies allows for the widespread of indoor RGB+D databases, there are only few outdoor RGB+D databases largely due to an inherent limitation of active depth cameras. In this paper, we propose a novel method used to build outdoor RGB+D databases. Instead of using active depth cameras such as Kinect or LIDAR, we acquire a pair of stereo image using high-resolution stereo camera and then obtain a depth map by applying stereo matching algorithm. To deal with estimation errors that inevitably exist in the depth map obtained from stereo matching methods, we develop an approach that estimates confidence of depth maps based on unsupervised learning. Unlike existing confidence estimation approaches, we explicitly consider a spatial correlation that may exist in the confidence map. Specifically, we focus on refining confidence feature with the assumption that the confidence feature and resultant confidence map are smoothly-varying in spatial domain and are highly correlated to each other. Experimental result shows that the proposed method outperforms existing confidence measure based approaches in various benchmark dataset.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제11권2호
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• pp.99-110
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• 2009

현재, 센서네트워크 기술을 이용한 많은 응용들이 개발되고 있다. 이러한 많은 응용 가운데 이동객체 트래킹 기법은 중요한 이슈 중에 하나이다. 그러나 현재 이에 대한 연구는 많은 연구가 이루어지지 않은 상태이며, 존재하는 연구는 다음과 같은 2가지 문제점을 가지고 있다. 첫째, 이동객체의 트래킹을 위해 반복적으로 센서노드를 방문해야하는 오버헤드가 발생한다. 둘째, 여러 이동객체를 동시에 지원하지 못한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 시그니처 기반의 효율적인 데이터 집계를 이용한 이동객체 트래킹 기법(SigMO-TRK)을 제안한다. 이를 위해, 첫째, 공간 필터링 방법을 이용하여 효과적으로 이동객체들의 궤적을 집계하기 위한 지역적 라우팅 계층트리를 구성한다. 둘째, 시그니처를 사용하여 효율적으로 모든 이동객체들의 궤적에 대한 트래킹을 수행한다. 또한, SigMO-TRK를 확장하여 주어진 질의에 대한 이동객체의 유사궤적을 검색한다. 마지막으로, TOSSIM 시뮬레이터를 사용하여 제안하는 이동객체 트래킹 기법이 기존의 트래킹 기법보다 에너지 효율성 측면에서 우수함을 보인다.

• Applied Biological Chemistry
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• 제29권2호
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• pp.198-206
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• 1986

정제인삼(精製人蔘)사포닌의 수용액을 분자투석막(分子透析膜)(분자량(分子量) 12000)을 통(通)하여 투석(透析)하거나 Bio-Gel P-2(분자량(分子量) $200{\sim}2000$)gel을 통과시켜 분취(分取)하고 HPLC로 ginsenoside를 분석(分析)하였다. Ginsenoside는 분자결합양상(分子結合樣相)과 분자내(分子內) 친수성기(親水性基)의 공간배열(空間配列)에 따라 3군(群)으로 분류(分類)되었다. 제(第) I 군(群)은 거대(巨大)미셀 형성자(形成者)로 결합분자수(結合分子數)가 10이상이며 I면친수기형(面親水基形)이고 panaxadiol인 $Ginsenoside\;Rb_1$, $Rb_2$, Rc 및 Rd가 포함된다. 제(第)II군(群)은 소(小)미셀형성자(形成者)로 결합분자수(結合分子數)가 10이상(以上)에서 1까지이고 불완전(不完全) 양면친수기형(兩面親水基形)이며 triol인 $Rg_2$와 Rf 및 diol인 $Rg_3$가 포함된다. 제(第)III군(群)은 단분자(單分子)로 존재(存在)하며 양면친수기형(兩面親水基形)이고 triol인 Re와 $Rg_1$을 포함한다.

• 원예과학기술지
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• 제32권1호
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• pp.84-90
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• 2014

우리나라에서 먹넌출은 안면도 지역에서만 소나무 숲에서 제한적으로 분포하는 덩굴성 식물이다. 본 연구는 먹넌출 집단의 분포형태와 특성, 유전다양성 및 공간분포에 따른 유전구조를 파악하는데 있다. 선발된 8개 I-SSR primer에서 총 50개의 I-SSR 증폭산물을 얻었으며 37개의 단형성 증폭산물을 제외한 13개의 다형적 증폭산물을 분석에 이용하였다. 공간적 자기상관 분석을 위한 조사구 $90m{\times}70m$내에 총 39개체의 먹넌출이 자생하고 있었으며, 군집지수(aggregation index)는 0.706으로 집중분포(clumped distribution)하는 공간분포를 나타냈다. I-SSR 표지자 분석 결과 39개체 중 유전자형이 서로 다른 21개의 유성생식체(genet)가 식별되었으며, 유전자형 비율(G/N)은 53.8%, 유전자형 다양성(D)은 0.966, 유전자형 균등도(E)는 0.946으로 각각 나타났다. Shannon의 다양성지수(I = 0.598)는 적은 개체수와 제한적 분포에도 불구하고 다른 수종들에 비해 비교적 높은 유전다양성을 나타냈다. Tanimoto distance를 이용한 공간적 자기상관 분석 결과 안면도 먹넌출의 현지외 보존을 위한 표본 추출 전략은 6m 이상의 간격을 두고 개체를 선발하는 것이 타당한 것으로 나타났다.

• 지적과 국토정보
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• 제47권1호
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• pp.277-292
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• 2017

기반시설부담구역제도(DIF)는 상당 수준 난개발이 이미 진행되고 있는 지역에서 바람직한 도시환경을 사전에 계획적으로 확보하기 위한 매우 공익적 제도이다. 그러나 제도 유용성이 확보되기 위해서는 효율적 구역경계지정 기준과 방법론이 매우 필수적이라 하겠다. 본 연구는 이러한 맥락에서 현행 국토부 지침 상 기반시설부담구역 제1단계구역 지정시 공간분석에 적용토록 하고 있는 50m 격자규모의 적정성을 시험해 봄과 동시에 분석기법에서도 현행 합역(Aggregate)을 통한 구역지정방법 외 우수한 하나의 대안으로서 핫스팟(Hot Spot) 분석방법을 비교 시연해 보았다. 검토결과 인구증가율을 적용할 때와는 달리 개발행위허가건수 증가율을 기반시설부담구역 지정기준으로 적용할 경우, 현행제도에서 양자 간 구분 없이 제시하는 50m 단일 격자규모의 획일적 적용은 제한적일 수 있다는 점과, 합역 및 핫스팟 분석 등 채택 방식별로 적정 격자규모가 다르게 나타날 수도 있다는 점을 확인할 수 있었다. 따라서 향후 후속연구를 통해 제도개선을 위한 보다 합목적적 격자규모 기준과 구역지정 방법론을 추가 검토할 필요가 있다고 여겨진다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제57권4호
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• pp.361-372
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• 2018

비래해충 개체군은 중국 남쪽에서 제트기류를 타고 한국으로 유입되는 해충이다. 애멸구(Laodelphax striatellus), 벼멸구(Nilaparvata lugens), 흰등멸구(Sogatella furcifera), 멸강나방(Mythimna separata), 혹명나방(Cnaphalocrocis medinalis)은 주요 비래해충 5종으로 주요 작물인 벼에 피해를 주기에 중요하다. 이 연구는 2016년 7월 하순에서 9월 상순, 2017년 7월에서 8월까지 전라도의 벼논에서 하였다. 멸강나방과 혹명나방은 페로몬 트랩을 사용하여 채집하였고, 벼멸구, 흰등멸구, 애멸구는 육안 조사, 포충망 조사, 끈끈이 트랩을 사용하여 채집하였다. 비래해충을 분석하기 위해 공간통계학 중 SADIE (Spatial Analysis by Distance IndicEs)를 사용하였다. SADIE는 사용하여 공간분포 및 집중지수 $I_a$를 분석하였고, 클러스터지수 $V_i$, $V_j$를 사용하여 공간분포를 조사하였다. 또한, 클러스터지수는 red-blue plot를 사용하여 지도 위에 나타내었다. 멸강나방과 혹명나방은 SADIE 공간 집중 분석, red-blue plot 분석에서 다른 분포를 보였다. 애멸구와 다른 멸구의 초기 공간분포는 표본 추출 위치와 시간이 다르게 나타났다.