• 대한공간정보학회지
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• 제17권1호
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• pp.141-147
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• 2009

상점의 정보, 서비스업 등을 영위하기 위한 공간입지에 대한 정보(인구생태학적 변수, 사회생태학적 변수)의 탐색적 자료 분석을 위해 공간 특성분석이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 지리적 공간상에서 공간객체간의 상호의존성과 상호작용과 통계적 상관분석을 이용하여 서비스업종간의 상관분석법을 제시하고자 하며, 또한 근린상권의 업종 간 상관관계분석의 도출을 통하여 공간특성에 대한 분석을 하기 위함이다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.128-132
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• 2002

One of the fundamental components important to the analysis of spatial objects is to represent topological relationships between spatial features. Users of geographic information systems retrieve a lot of objects from spatial database and analyze their condition by means of topological relationships. The existing methods that represent these relationships have the disadvantage that they have limited information in $R^2$. In this paper, we represent and define the topological relationships between 3-dimensional spatial objects using the several representing methods of 2-dimensional features. We use the diverse representing methods, which include the 4-, 9-intersection, dimension extended and calculus-based method. Furthermore, we discuss OGC's topological relationships and operators for 3-dimensional spatial data.

• Spatial Information Research
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• 제6권1호
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• pp.11-23
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• 1998

GIS 분야에서 지도 일반화는 공간자료의 상세도를 결정하여 효과적으로 자료를 가시화(Visualixation)하거나 자료의 해상력을 변화시켜 변환하는 기능을 수행한다. 최근까지 지도 일반화는 선사상 (Line Features)에 집중되었고, 수치지도를 구성하고 있는 정보량과 그 중요성에 비하여 점사상 (Point Features)에 대한 연구는 상대적으로 미미하였다. 이러한 맥락에서 본 연구는 점사상에 대한 구체적인 일반화 방안을 모색하는데 목적을 둔다. 특히 점사상의 일반화에서 원자료의 기하학적 특성을 파악하는데 가장 중요하게 고려한 요소로 점사상의 분포패턴을 선정하였다. 즉 'Grieg-Smith방법'을 활용한 방격분석 (Quadrat Analysis)과 최근린분석 (Nearest-Neighbour Analysis)를 통해 점사상이 갖고 있는 분포패턴의 특성을 찾아낸 다음, 이를 변형시키지 않도록 일반화의 기준거리(Threshold)를 설정하여 점사상을 제거하는 방법을 통해 점사상의 일반화를 시도하였다. 따라서 이 연구에서 제시한 점사상의 일반화 방안은 원래 점사상이 갖고 있는 기하학적 특성을 최대한 유지한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제8권3호
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• pp.84-95
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• 2005

본 논문은 가시권역의 최대화를 만족하는 가시권 분석에 있어 지형요소가 어떻게 이용될 수 있으며 이러한 최적 다중 가시점 탐색 문제에 있어 지형요소의 이용이 얼마나 효과적인지를 살펴보는 연구이다. 이를 위하여 다양한 지형상태를 반영하는 지역의 DEM 자료와 각 DEM자료에 대한 지형요소 (peak, pass, pit)의 특정을 반영한 여섯 종류의 탐색방법을 제시하고 전통적인 공간 휴리스틱 (spatial heuristic)과의 비교 분석 (계산 시간과 총 가시권역 크기)을 통해서 지형요소를 이용한 방법의 효율성과 적용 가능성을 살펴보았다. 연구결과로써, 가시구역의 중복을 최소화하기 위해 제시된 버퍼링을 이용한 방법의 경우, 비록 공간 휴리스틱 방법에 비해 적은 가시구역 면적을 제시하였지만, 컴퓨팅 시간적인 측면에서 많은 이점을 제공하고 있음을 볼 수 있다. 또한 연구지역의 DEM상의 각각의 개별 그리드 셀을 대상으로 전체 DEM에 대해 계산된 가시구역을 이용한 방법의 경우, 비록 부가적인 계산 시간이 소요됨에도 불구하고 단순한 지형요소를 이용한 방법보다 향상된 분석 결과를 제시하였음을 알 수 있다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.648-650
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• 2003

Efficient multi-resolution image fusion aims to take advantage of the high spectral resolution of Landsat TM images and high spatial resolution of SPOT panchromatic images simultaneously. This paper presents a multi-resolution data fusion scheme, based on multirate image representation. Motivated by analytical results obtained from high-resolution multispectral image data analysis: the energy packing the spectral features are distributed in the lower frequency bands, and the spatial features, edges, are distributed in the higher frequency bands. This allows to spatially enhancing the multispectral images, by adding the high-resolution spatial features to them, by a multirate filtering procedure. The proposed method is compared with some conventional methods. Results show it preserves more spectral features with less spatial distortion.

• 한국과학예술포럼
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• 제29권
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• pp.89-100
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• 2017

본 연구의 목적은 전시홀 공간특성의 구성요소를 도출하고 그 요소들이 참관객 태도에 어떠한 영향을 미치는지에 관하여 이론적 모텔을 정리하고 이를 실증적으로 분석함으로써 전시주최자가 전시참관객을 유치하기 위해 전략을 수립하는 데에 시사점을 제시하고자 실행되었다. 본 연구의 목적 달성을 위해 연구와 관련된 이론을 정립하기 위한 문헌연구 고찰과 이를 토대로 연구모형을 설계하여 실증분석을 실시하였다. 설문조사는 2016년 10월 28일부터 11월 5일까지 서을 COEX에서 개최한 전시회를 방문한 참관객을 대상으로 총 320부의 설문지를 배부하였고 전부 회수되었으며 최종적으로 총 303부가 실증분석에서 사용되었다. 실증분석은 SPSS 24.0으로 구현되었다. 연구결과는 전시홀 공간특성의 각 구성요소들은 참관객 지각적태도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며 참관객 행동적 태도에 일부 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 전시홀 공간특성의 각 요인들은 접근성, 심미성, 쾌적성, 편리성 순으로 참관객 지각적 태도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과를 반영하여 향후 전시홀 내의 부스배치, 사설물 배치, 실내 공간의 매력, 실내 온도와 조명 등의 장점을 더욱 강화시키고 실내 휴식공간 등의 부족한 부분을 개선해나가면 더 많은 참관객 유치 가능성이 높아질 것으로 유추해 볼 수 있다. 이상과 같이 본 연구는 전시홀 공간특성이 참관객 태도에 미치는 영향을 실증 분석하여 보다 더 매력적이고 쾌적하고 접근성이 좋은 전시홀 환경을 제공할 수 있는 전시홀 공간의 전략적 경영방안을 마련하는데 지침을 제공하였다는데 의미가 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제17권4호
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• pp.1181-1190
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• 2006

Statistical analyses for spatial data are important features for various types of fields. Spatial data are taken at specific locations or within specific regions and their relative positions are recorded. Lattice data are synoptic observation covering an entire spatial region, like cancer rates corresponding to each county in a state. Until now, the echelon analysis has been applied only to univariate spatial data. As a result, it is impossible to detect the hotspots on the multivariate spatial data In this paper, we expand the spatial data to time series structure. And then we analyze them on the time space and detect the hotspots. Echelon dendrogram has been made by piling up each multivariate spatial data to bring time spatial data. We perform the structural analysis of temporal spatial data.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권5_1호
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• pp.681-692
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• 2019

이 논문에서는 작물 분류를 목적으로 작물의 시공간 특징을 고려할 수 있는 딥러닝 모델 2D convolution with bidirectional long short-term memory(2DCBLSTM)을 제안하였다. 제안 모델은 우선 작물의 공간 특징을 추출하기 위해 2차원의 합성곱 연산자를 적용하고, 추출된 공간 특징을 시간 특징을 고려할 수 있는 양방향 LSTM 모델의 입력 자료로 이용한다. 제안 모델의 분류 성능을 평가하기 위해 안반덕에서 수집된 다중시기 무인기 영상을 이용한 밭작물 구분 사례 연구를 수행하였다. 비교를 목적으로 기존 딥러닝 모델인 2차원의 공간 특징을 이용하는 2D convolutional neural network(CNN), 시간 특징을 이용하는 LSTM과 3차원의 시공간 특징을 이용하는 3D CNN을 적용하였다. 하이퍼 파라미터의 영향 분석을 통해, 시공간 특징을 이용함으로써 작물의 오분류 양상을 현저히 줄일 수 있었으며, 제안 모델이 공간 특징이나 시간 특징만을 고려하는 기존 딥러닝 모델에 비해 가장 우수한 분류 정확도를 나타냈다. 따라서 이 연구에서 제안된 모델은 작물의 시공간 특징을 고려할 수 있기 때문에 작물 분류에 효과적으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국실내디자인학회논문집
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• 제23권2호
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• pp.90-98
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• 2014

This study has analyzed the meaning of observation time in the course of acquiring the information of subjects who observed the space of hall in subway stations to figure out the process of spatial information excluded and the features of intensive searching. The followings are the results from the analysis of searching process with the interpretation of the process for information acquirement through the interpretation of observation area and time. First, based on the general definition of observation time, the reason for analyzing the features of acquiring spatial information according to the subjects' observation time has been established. The feature of decreased analysis data reflected that of observation time in the process of perceiving and recognizing spatial information, which showed that the observation was focused on the enter of the space during the time spent in the process of observing the space and the spent time with considerable exclusion of bottom end (in particular, right bottom end). Second, while the subjects were observing the space of hall in subway stations, they focused on the top of the left center and the signs on the right exit the most, which was followed by the focus on the both side horizontally and the clock on the top. Third, the analysis of consecutive observation frequency enabled the comparison of the changes to the observation concentration by area. The difference of time by area produced the data with which the change to the contents of spatial searching in the process of searching space could be known. Fourth, as the observation frequency in the area of I changed [three times -> six times -> 9 times], the observation time included in the area increased, which showed the process for the change from perception to recognition of information with the concentration of attention through visual information. It makes it possible to understand that more time was spent on the information to be acquired with the exclusion of the unnecessary information around.

• Spatial Information Research
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• 제17권3호
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• pp.277-285
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• 2009

효율적으로 데이터를 관리, 분석, 유지하기 위해서는 각 시스템의 목적에 맞는 데이터 모델이 필요하다. 데이터 모델에 따라 해당하는 활용 시스템의 활용 범위가 결정되며, 각각의 활용 시스템에 맞는 데이터 모델이 개발되고 있는 상황이다. GIS 분야에서도 각 GIS 응용시스템에 맞는 다양한 공간정보 데이터 모델들이 개발 되었으며, 제공하고자 하는 서비스에 따라 공간정보 데이터 모델이 만들어지고 있다. 어플리케이션의 효율적인 활용을 위해서는 공간정보 데이터의 정확성과 최신성등이 중요하지만 특히 공간정보 데이터 구조를 만드는 데이터 모델링이 중요하다. 그러므로 본 연구는 1)국내외 공간정보 데이터 모델의 공간정보를 표현하는데 있어 기하학적 모델, 위상학적 모델과 3차원 공간정보 가시화 방법 등의 항목별로 비교하고 2)각각의 데이터 구조를 분석하여 데이터 모델의 특징을 비교한다. 마지막으로 3)공간정보 데이터 모델을 선정하여 정량적인 분석을 통해 데이터 구조에 따른 특징을 분석한다.