이 논문의 주된 목적은 국지적 공간 분리성 측도를 이용한 탐색적 공간데이터 분석을 통해 거주지 분화 연구에서 공간통계학적 접근이 가지는 의의를 논증하는 것이다. 탐색적 공간데이터 분석은 공간 데이터를 다양한 과학적 지도학적 시각화 방식을 통해 탐색함으로써 패턴을 발견해 내고, 의미 있는 가설을 수립하며, 더 나아가 공간 데이터에 대한 통계학적 모델을 평가하는 것을 주목적으로 한다. 이 연구는 국지 통계량에 기반한 탐색적 공간데이터 분석이 구체적인 연구 수행에서 실질적인 도움을 줄 수 있다는 믿음에 기반을 두고 진행된 것이다. 중요한 결과는 다음과 같다. 첫째, 이미 개발된 전역적 공간 분리성 측도로부터 국지적 공간 분리성 측도를 도출하였다. 둘째, 두 가지 유의성 검정을 위한 가정, 즉 총체적 랜덤화 가정과 조건적 랜덤화 가정에 기반한 가설검정 방법을 제시하였다 셋째, 측도와 유의성 검정을 바탕으로 한 탐색적 공간데이터 분석 기법으로 '공간 분리성 산포도 지도'와 '공간 분리성 이례치 지도'를 제시하였다. 부가적으로 각 인구 집단 별 집중도에 대한 표준화 지표도 제시되었다. 넷째, 개발된 기법을 우리나라 7대 도시의 고학력 집단과 저학력 집단간 거주지 분화에 적용한 결과, 특히, 이변량 공간적 클러스터와 공간적 특이점을 확인하는 데 유용성이 있는 것으로 드러났다.
센서 네트워크를 사용하는 응용분야에 따라 보다 고차원적인 데이타 처리를 필요로 하는 경우 모든 센서 노드의 수집 데이타를 싱크 노드로 전송한다. 수집된 데이타는 일반적으로 센서 네트워크의 환경적인 특성상 시간적으로 혹은 공간적으로 연관성을 지닌다. 이러한 연관성은 싱크 노드가 일부의 데이터만 수집하고도 모든 데이타를 복원할 수 있는 기회를 제공한다. 센서 네트워크에서는 데이타 수집을 위한 기법으로 클러스터링 기법을 널리 사용한다. 하지만 기존의 클러스터링 기법의 경우 수집한 데이타의 연관성을 고려하지 않고, 센서 노드의 지역성(locality)만을 고려하여 클러스터를 생성하기 때문에 이러한 기회를 활용하기에 비효율적이다. 본 논문에서는 수집된 데이타를 중심으로 클러스터를 생성하고, 싱크 노드로 전송되는 데이타의 크기를 획기적으로 줄일 수 있는 클러스터링 기법을 제안한다 제안하는 클러스터링 기법의 우수함을 보이기 위해 시뮬레이션을 통한 성능 평가를 수행하였으며, 그 결과 기존 기법들에 비해 네트워크 트래픽이 약 $4{\sim}40%$ 감소하고, 네트워크의 수명이 약 $20{\sim}30%$ 연장되었다.
Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
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제1권1호
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pp.31-40
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2020
The rapid development of technologies in unmanned aerial vehicles (UAVs) has led to their use in various areas. UAVs are mainly used for commercial purposes, but their utilization is increasingly important in other areas because their operation cost is less than satellites and aerial imaging. The utilization of UAVs in the environment/ecology area is relatively new. Therefore, identifying the trends of UAV-related spatial information is significant in basic research for UAV utilization. This study quantitatively identified domestic and international research trends related to UAV utilization and analyzed research areas. An attempt was also made to identify upcoming UAV-related topics in the environment/ecology research field using text mining to analyze the bibliographic information of global research literature. Domestic UAV-related studies were classified into seven clusters where basic research on "UAV technology/industry trends" was abundant, and studies on data collection and analysis through UAV remote sensing technology have increased since 2015. Eight clusters were identified for international studies where the most active research area international was "remote sensing technology/data analysis". In addition, Canopy, Classification, Forest, Leaf Area Index, Normalized Difference Vegetation Index, Temperature, Tree, and Atmosphere appeared as the main keywords related to environment and ecology. The appearance frequencies and association strengths were high because the advancement in UAV optical sensor technology and the rapid development of image processing technology enabled the acquisition of data that could not be obtained from existing spatial information. They are recognized as future research topics as related domestic studies have begun corresponding to international research.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권5호
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pp.1193-1201
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2016
공간 또는 시공간 데이터에서 다른 지역에 비해 유난히 높은 위험률을 보이는 소위 핫 스팟 (hot spot)으로 불리는 클러스터 (cluster)를 찾으려고 하는 경우가 많다. 기존의 많은 방법들은 이러한 클러스터 패턴이 존재하는지에 대한 해답만 주었지만, 최근의 많은 방법들은 클러스터의 위치, 모양, 크기뿐만 아니라 찾아진 클러스터가 통계적으로 유의한지까지 검정해준다. 본 논문에서는 이러한 다양한 방법 중 가장 많이 사용되는 클러스터 탐색 방법 중 하나인 스캔 통계량을 이용한 방법을 소개하고 그 방법이 구현된 무료 소프트웨어 SaTScan을 이용한 결과를 보여주고 장단점을 논하고자 한다. 미국 국립암센터의 SEER 프로그램에서 제공하는 미국의 각 카운티별 암 사망자 자료 중 2006년 여성 폐암 사망자 데이터를 예시 데이터로 사용하여 스캔 통계량을 이용하여 구한 클러스터 탐색 결과를 제시하고 비슷한 연구를 하고자는 연구자에게 도움을 주고자 한다.
이 논문의 목적은 2000년대 중반이후 부각된 클러스터와 지역혁신체계의 '세계적-지방적 연결성'(global-local connectivity) 개념에 초점을 두고 3가지 측면에서 이론적 쟁점들을 고찰하는 데 있다. 첫째, 클러스터, 로컬 버즈(local buzz), 글로벌 파이프라인(global pipeline) 간의 관계를 중심으로 '지리적 근접성'(geographical proximity)이 지역산업 발전에 미치는 중요성에 관하여 논한다. 둘째, 세계적-지방적 연결성의 매개 고리로 작용하는 '지식 문지기'(knowledge gatekeeper)와 '일시적 클러스터'(temporary cluster) 개념을 살펴본다. 마지막으로, 세계적-지방적 연결성 개념이 지니는 정책적 함의를 제시하고자 한다. 이 논문에서 필자들은 다음과 같이 주장한다. 첫째, 지리적 근접성에 기초한 지역산업 클러스터를 더욱 활성화시키기 위해서 공간적 범위를 초월한 관계적 근접성이 확보되어야 한다. 이는 지역산업 클러스터 발전을 위해서 '지리적 편리성'과 '지리적 불편성'이 동시에 필요함을 의미한다. 둘째, 세계적-지방적 연결성의 토대는 사회자본과 착근성이며, 이는 관계적 접근성이 다양한 공간 규모에서 나타나는 문화와 관습에 정착한다는 점을 이해할 필요가 있다. 마지막으로, 세계적-지방적 연결성 맥락에서 기업 간 분업의 공간적 위계를 극복하기 위해서 클러스터의 개방성과 폐쇄성, 세계적-국가적 차원에서 기업 간 공간분업의 수직적 수평적 위계성, 클러스터 발전에 있어서 중앙 또는 지방정부의 정책적 포섭과 배제의 범위 등이 복합적으로 고려될 필요가 있다.
Polymerase chain reaction-restriction fragment length polymorphism (PCR-RFLP) and subsequent sub-cloning and sequencing were used in this study to analyze the molecular phylogenetic diversity and spatial distribution of bacterial communities in different spatial locations during the cooling stage of composted swine manure. Total microbial DNA was extracted, and bacterial near full-length 16S rRNA genes were subsequently amplified, cloned, RFLP-screened, and sequenced. A total of 420 positive clones were classified by RFLP and near-full-length 16S rDNA sequences. Approximately 48 operational taxonomic units (OTUs) were found among 139 positive clones from the superstratum sample; 26 among 149 were from the middle-level sample and 35 among 132 were from the substrate sample. Thermobifida fusca was common in the superstratum layer of the pile. Some Bacillus spp. were remarkable in the middle-level layer, and Clostridium sp. was dominant in the substrate layer. Among 109 OTUs, 99 displayed homology with those in the GenBank database. Ten OTUs were not closely related to any known species. The superstratum sample had the highest microbial diversity, and different and distinct bacterial communities were detected in the three different layers. This study demonstrated the spatial characteristics of the microbial community distribution in the cooling stage of swine manure compost.
행정구역과 같은 공간 단위로 합산된 카운트 데이터는 지리학 연구에 있어 가장 기본적인 데이터이다. 카운트 데이터를 대상으로 하는 공간 군집 분석 연구가 지속적으로 수행되어 왔으나 상대적으로 큰 관심을 받지 못하였을 뿐만 아니라 여러 분야에서 산발적으로 이루어지면서 그 흐름은 물론 주요한 성과와 과제를 제대로 파악하기가 어려운 실정이다. 이 연구에서는 최근 20여 년 동안 이루어진 카운트 데이터 기반의 공간 군집분석 연구를 대상으로 동향과 방법론적 특성을 살펴본 후 이슈와 과제를 검토함으로써 지리학 연구에 시사하는 바를 파악하고자 한다. 지리학은 물론 보건이나 범죄 등의 영역에서 다양한 방법들이 사용되고 있는데, 이들은 그 목적이나 방법론적 특성이 비교적 뚜렷이 구분될 뿐만 아니라 통계학적 신뢰성과 관련된 이슈 또한 존재한다. 따라서 분석의 실행시 방법론에 대한 면밀한 검토가 필요하며, 향후 방법론과 관련된 실증 연구 및 분석 도구의 개발이 요구된다.
Li, Shunlong;Dong, Jialin;Lu, Wei;Li, Hui;Xu, Wencheng;Jin, Yao
Smart Structures and Systems
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제20권6호
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pp.769-780
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2017
Cable force monitoring is an essential and critical part of the safety evaluation of cable-supported bridges. A reasonable cable force monitoring scheme, particularly, sensor placement related to accurate safety assessment and budget cost-saving becomes a major concern of bridge administrative authorities. This paper presents optimal sensor placement for cable force monitoring by selecting representative sensor positions, which consider the spatial correlativeness existing in the cable group. The limited sensors would be utilized for maximizing useful information from the monitored bridges. The maximum information coefficient (MIC), mutual information (MI) based kernel density estimation, as well as Pearson coefficients, were all employed to detect potential spatial correlation in the cable group. Compared with the Pearson coefficient and MIC, the mutual information is more suitable for identifying the association existing in cable group and thus, is selected to describe the spatial relevance in this study. Then, the bond energy algorithm, which collects clusters based on the relationship of surrounding elements, is used for the optimal placement of cable sensors. Several optimal placement strategies are discussed with different correlation thresholds for the cable group of Nanjing No.3 Yangtze River Bridge, verifying the effectiveness of the proposed method.
범죄, 화재, 교통사고 등 국민의 안전을 위협하는 위험인자들은 지역적 맥락과 공간적 특성을 가지고 있다. 지역마다 서로 다른 위험환경을 가지고 있으므로 교통사고, 화재, 범죄, 생활안전 분야별로 위험요소의 공간적 패턴을 분석할 필요가 있다. 본 연구는 전국 기초자치단체를 대상으로 분야(교통사고, 화재, 범죄, 생활안전, 자살, 감염병)별 안전등급을 측정한 지표인 지역안전지수의 공간적 분포 패턴을 분석하는데 연구의 목적이 있다. 지역안전지수의 공간적 자기상관성 분석을 위해 전역적 공간자기상관분석(Global Moran's I)과 Local Moran's I를 활용한 LISA(Local Indicators of Spatial Association) 분석, Getis-Ord's G⁎i 분석을 실시하였다. 분석결과 교통사고, 화재, 자살의 안전지수 분포는 범죄, 생활안전, 감염병의 안전지수보다 공간적으로 집중(clustered) 경향을 보였다. 지역간 유의미한 공간적 연관성을 분석한 LISA 분석결과에 따르면, 수도권 지역이 다른 도시에 비하여 지역안전통합지수를 기준으로 비교적 안전한 지역인 것으로 나타났다. 또한 Getis-Ord's G⁎i 통계값을 활용한 핫스팟분석 결과 안전 취약지역의 군집인 3개의 핫스팟(강원도 삼척시, 경상북도 청송군, 전라북도 김제시)과 전반적인 안전 수준이 높은 군집인 15개의 콜드스팟이 도출되었다. 이러한 연구 결과는 안전 수준 취약지역의 공간적 분포와 패턴을 파악하여 안전 지수 개선을 위한 정책 수립시 기초자료로 활용될 수 있다.
Science and technology parks have been popular among policy-makers at several spatial levels to promote innovation and economic growth of certain localities. However, this mainly property-led policy tool has been criticised for two reasons. First, it often failed to successfully support regional networking and technology transfer to regional firms. Only unplanned science and technology parks, such as Silicon Valley, seem to have been successfully fostering regional networking and technology transfer which has led, in turn, to the development of competitive innovative clusters. Secondly, it has too often bet on the same horses and become too specialised in the same fields, such as in micro-electronics or in biotechnology. This specialisation has been theoretically supported by the cluster concept. It has led to both a zero sum game of competition between locations as well as potentially negative path dependence and lock-ins. This paper suggests increasingly supporting diversification in science and technology parks by bringing together hitherto unconnected technologies. Several recently discussed concepts could be used to support diversification, such as related variety (Frenken et al. 2007), regional branching (Boschma and Frenken 2011), regional innovation platforms (Harmaakorpi et al. 2011) and transversality (Cooke 2011).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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