• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제17권4호
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• pp.1271-1278
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• 2006

Recently, a profit analysis in hospital management is considered as an important marketing concept. When spatial variability is presented, we must analyze the hospital data with spatial statistical methods. In this study, we present a regression model using spatial covariance for adjustment. And we compare the nonspatial model with spatial model.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.274-276
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• 2003

The traditional crop productivity simulations based on crop models are normally site-specific. To simulate regional crop productivity, the spatial crop model is developed in this study by integrating Geographical Information System (GIS) with Erosion Productivity Impact Calculator (EPIC) model. The integration applied a loose coupling approach. Data are exchanged using ASCII or binary data format between GIS and EPIC model without a common user interface. The spatial EPIC model is conducted to simulate the average corn and wheat productivity of 1980s in North China. The results show that the simulation accuracy of the spatial EPIC model is acceptable. The simulation accuracy can be improved by using the detailed crop management information, such as irrigation, fertilizer and tillage schedule.

• Spatial Information Research
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• 제5권1호
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• pp.77-88
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• 1997

본 논문에서는 객체관계형 지리정보 시스템의 설계 및 구현에 대하여 논한다. 본 지리정보 시스템은 상용의 객체관계형 데이터베이스 시스템을 하부 구조로 사용하며, 객체지향 데이터 모델에 근거한 공간 객체모델, 공간 질의어 및 시각적 사용자 인터페이스를 제공하고 있다. 특히 본 시스템에서는 데이터베이스 상의 주색인(primary index)기법으로 적용 가능한 DOT 공간 색인 기법을 이용하여 효율적인 공간 질의 처리를 수행한다. 또한 본 시스템에서는 SDTS데이터 모델을 개념적 모델로 사용하며, SDTS의 공간 객체에 관한 개념적 모델은 지리정보 시스템 내에서 내부 데이터 모델인 객체지향 데이터 모델로 전환된다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제18권1호
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• pp.79-87
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• 2011

공간적, 시간적으로 퍼져나가는 전염성이 강한 질병인 수두자료를 이용하여 공간 시계열 자료를 분석하는데 있어 일반적으로 알려진 ARIMA 모형에 적합하여 분석을 행하면 공간적인 정보를 반영하지 못하기 때문에 기존에 시간만을 고려한 시계열 분석방법에 공간통계의 공간적 정보를 반영한 공간시계열 모형을 고려한다. 공간시계열 모형에서 공간의 위치 및 영향은 시계열 모형에 공간적 정보로써 가중치행렬을 더 함으로써 처리 가능해진다. 가중치행렬은 지리적으로 인접한 지역일수록 공간의존도가 높다는 것을 반영한 것이며 공간시계열 모형의 연구에서 가중치행렬은 인접한 지역들은 동일한 영향을 줄 것이라 가정하였다. 따라서 본 논문에서는 공간시계열 모형인 STARMA 모형과 STBL 모형에 대한 식별방법, 통계적 추론 및 예측력 비교에 대해 연구하였고 특히, 모수추정의 알고리즘 비교와 공간시계열 모형의 예측력 비교를 통해 Kalman-Filter 방법의 우수성을 보이고자 한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제6권1호
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• pp.1-10
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• 2000

Spatial analysis in GIS provides an important way that helps the end-users decision-making. For such a reason, query model for analysis should be able to support the users view conceptually in constructing query statements. The traditional approaches in design of query model used to extend the functionality of model that basically designed for manipulation of attribute-operations by appending operators for spatial operations to the query statements of model. However, by the reason of spatial operation's characteristics that are different from those of attribute operations In nature, the structures of query statements in previous approaches are unnatural, inconsistent, and therefore those query models in previous approaches are not able to support the users view in retrieving analysis. In this paper, we proposed the methodology for constructing of user query and internal processing this query based on object-oriented paradigm, in the view of spatial operations by using the basic concept that spatial query is a methodology for spatial analysis. In addition, we presented a strong possibility of designing spatial query model that might actively have interaction with its user by implementing CIW(Class-Information Window) query interface corresponded with the methodology proposed in this paper.

• Spatial Information Research
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• 제3권2호
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• pp.191-204
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• 1995

데이타 모델(data model)이란 실세계에 대한 공간 및 비공간적 특성(feature)을 추상화한 시스템 모델이다. 각 시스템들을 고유한 데이타 모델을 통해 외부 세계에 대한 내부 표현및 외부 세계와의 접속관계에 대한 틀(framework)을 정의하게 되며, 공간 질의어는 지리 정보시스템에서 정의하고 있는 외부 세계화의 접속 관계를 우한 효과적인 틀의 하나이다. 기존의 지리 정보 시스템에서는 관계형 데이타 모델에 기반한 공간 데이타 모델들이 주로 사용되었으므로 데이타 추상화(abstraction)및 상속 (inheritance)을 통한 복합 객체의 표현에 문제점이 있었다. 본 논문에서는 ODMG의 객체 모델을 기반으로 평면 위상 모델 (planar topological model)을 수용하여 객체지향 데이타 모델인 위상 객체 모델(Topological Object Model : TOM)을 제안하고, 이를 기반으로 객체지향 공간 질의어인 OQL/Geo을 설계하였다. OQL/Geo은 ODMG에 의해 개발된 질의어인 OQL을 기반으로 하여 위상 객체 모델을 효과적으로 표현할 수 있도록 확장하였으며, 기하연산, 위상연산및 가시연산등의 풍부한 연산자들을 제공하고 있으며, 복잡한 공간 분석에 대한 요구 뿐 아니라 질의 결과에 대한 출력 형식도 다양하게 표현할 수 있도록 하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.834-836
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• 2003

Recently, web services concept is rapidly rising as new solution to solve the integration problem among heterogeneous application systems . This web servic es concept is adaptable in the field of 4S application systems integration that handles the spatial information of GIS, SIIS, GNSS and ITS. So, this paper suggests a new 4S web services model for the infrastructures of nationwide spatial clearinghouse, which is mainly based on the OGC and W3C web services specifications. Conclusively, this proposed model that could serve various spatial data and services has some advantages of being flexibly and powerfully capable of integrating the 4S application systems owing to adapting the international standard specifications of OGC and W3C.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.278-287
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• 2019

공간 정보 추출은 자연어 텍스트에 있는 정적 및 동적인 공간 정보를 공간 개체와 그들 사이의 관계로 명확히 표시하여 추출하는 것을 말한다. 이 논문은 2단계 양방향 LSTM-CRF 앙상블 모델을 사용하여 한국어 공간 정보를 추출할 수 있는 심층 학습 방법을 제안한다. 또한 공간 개체 추출과 공간 관계 속성 추출을 통합한 모델을 소개한다. 한국어 공간정보 말뭉치(Korean SpaceBank)를 사용하여 실험한 결과 제안한 심층학습 방법이 기존의 CRF 모델보다 우수함을 보였으며, 특히 제안한 앙상블 모델이 단일 모델보다 더 우수한 성능을 보였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제29권3호
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• pp.373-391
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• 2022

The distribution of observations in most econometric studies with spatial heterogeneity is skewed. Usually, a single transformation of the data is used to approximate normality and to model the transformed data with a normal assumption. This assumption is however not always appropriate due to the fact that panel data often exhibit non-normal characteristics. In this work, the normality assumption is relaxed in spatial mixed models, allowing for spatial heterogeneity. An inference procedure based on Bayesian mixed modeling is carried out with a multivariate skew-elliptical distribution, which includes the skew-t, skew-normal, student-t, and normal distributions as special cases. The methodology is illustrated through a simulation study and according to the empirical literature, we fit our models to non-life insurance consumption observed between 1998 and 2002 across a spatial panel of 103 Italian provinces in order to determine its determinants. Analyzing the posterior distribution of some parameters and comparing various model comparison criteria indicate the proposed model to be superior to conventional ones.

• ETRI Journal
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• 제43권2호
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• pp.272-287
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• 2021

This article presents a multi-dimensional spatial pattern analysis of crime events in San Francisco. Our analysis includes the impact of spatial resolution on hotspot identification, temporal effects in crime spatial patterns, and relationships between various crime categories. In this work, crime prediction is viewed as a classification problem. When predictions for a particular category are made, a binary classification-based model is framed, and when all categories are considered for analysis, a multiclass model is formulated. The proposed crime-prediction model (HotBlock) utilizes spatiotemporal analysis for predicting crime in a fixed spatial region over a period of time. It is robust under variation of model parameters. HotBlock's results are compared with baseline real-world crime datasets. It is found that the proposed model outperforms the standard DeepCrime model in most cases.