• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제10권2호
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• pp.63-79
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• 2008

고급 GIS 및 복잡한 공간 분석 기술이 발전함에 따라 다양한 의사 결정 지원 시스템에서 지리적 혹은 공간적 문제 해결을 위한 고급 지식을 지원하기 위해 더욱 강력한 기술이 필요하게 되었다. 또한, 법집행 기관 및 수사 기관 등을 중심으로 효율적인 수사 및 향후 범죄 예방을 위해 과학 수사, 법 과학에 관한 연구의 필요성이 증대되고 있다. 특히, 연쇄 범죄의 공간적 패턴을 분석함으로써 범죄자의 거점 위치를 예측하기 위한 지리적 프로파일링(Geographic Profiling)에 대한 연구가 활발하다. 그러나, 기존의 지리적 프로파일링 연구에서는 공간적 패턴 분석을 위해 단순히 통계적 방법만을 사용하고 있고, 연쇄 범죄에 대한 다양한 공간적, 시간적 분석 기술을 지원하지 않으므로 거점 예측시 낮은 정확도를 보인다. 그러므로, 본 논문에서는 범행 위치의 공간적 분포와 범죄 발생의 시간적 분포 특성에 따라 연쇄 범죄의 시공간 패턴을 유형화하고, 이를 기반으로 연쇄 범죄의 거점 위치를 보다 정확하게 예측하는 알고리즘으로 STA-BLP(Spatio-Temporal Analysis based Base Location Prediction)을 제안한다. STA-BLP는 하나의 거점으로부터 특정 방향을 선호하여 이동하며 발생되는 연쇄 범죄의 비등방성 패턴을 고려하고, 동일한 경로에 대한 반복 이동에 대한 범죄자의 학습 효과를 고려함으로써 예측 정확도를 개선시킨다. 또한, 다수의 군집화된 범행 위치들로부터 각 군집에 소속된 범행 위치들에 대한 지역적 거점 위치 예측과 모든 범행 위치에 대한 전역적 거점 위치 예측을 통해 거점이 다수 존재하는 연쇄 범죄의 경우에도 보다 정확한 예측을 수행한다. 마지막으로 다양한 실험을 통해 기존에 제시된 알고리즘과 STA-BLP의 예측 정확도를 비교하여 제안 알고리즘의 우수성을 입증하였다.

• 농촌계획
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• 제25권3호
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• pp.77-87
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• 2019

This study is to identify the factors affecting commuting time and modes in urban and rural areas using household traffic survey data. The findings indicated that commuting time using passenger car in rural areas was 1.6 times longer than those in urban areas. When citizen use public transportation, however, there was not much difference in commuting time in urban and rural areas. Among the various factors affecting commuting time in rural areas (13 factors have statistical significance), the most influential factors were that public transportation, managers and office workers, functional and device managers, and passenger car. In urban areas, the highly influential factors were public transportation and walking among the 16 affecting factors which have statistical significance. The commuting time in rural areas increased according to the occupation types, but the commuting time of full-time workers decreased. This phenomenom means that occupation groups with the full-time system prefer residential areas in the densely populated town.

• 응용통계연구
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• 제14권2호
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• pp.415-427
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• 2001

공간통계학에서는 다변량 공간자료에 대한 예측방법으로서 코크리깅 기법을 이용한다. 본 논문에서는 코크리깅을 위한 첫 번째 단계인 교차베리오그램의 추정에 대한 감도분석 대신에 일반통계학적 측면에서 주성분점수를 이용한 감도분석방법을 제안한다. 변수가 2개인 경우, 교차베리오그램에 대한 감조분석의 결과와 제안된 주성분점수를 이용한 감도분석의 결과를 비교해 본다. 모의실험을 통하여 제안한 방법의 타당을 검증하고, 실제 자료를 이용한 사례분석의 결과로써 재확인해 본다.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제13권1_2호
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• pp.335-351
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• 2003

Spatial distribution of groundwater contaminant concentration has special characteristics such as approximate symmetric profile, for example, in the transversal direction to groundwater flow direction, a certain ratio in directional propagation distances, etc. To obtain a geophysically appropriate semivariogram which is a key factor in estimation of groundwater contaminant concentration at desired locations, these special characteristics should be considered. In this paper, a method for finding appropriate symmetric axes is introduced. Statistical analyses for the choices of symmetric axes and mathematical models for semivariograrns are performed. After implementing symmetry, the corresponding semivariograrns, kriging variances, and final estimated results show significant improvement compared with those obtained by conventional approaches which usually do not account for symmetry.

• Spatial Information Research
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• 제3권1호
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• pp.81-90
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• 1995

산사태 데이타 베이스 시스템은 과거 산사태 발생자료축척과 통계분석에 의해 향후 산사태 재해대책 수립에 있어서 필요하다. 상기 데이타 시스템은 매년 발생하는 많은 양의 산사태자료를 효율적으로 관리하기 위하여 GIS의 이용이 강조되고 있다. 본 고에서는 과거 산사태 발생지 조사를 기초로 하여 산사태 발생 원인에 따른 산사태 데이타베이스 시스템의 중요성에 대해 설명하고, 산사태 예방을 위한 데이타 베이스 구축을 위해 GIS기술의 도입과 적극 활용에 대해서 기술하였다.

• 대기
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• 제23권2호
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• pp.237-243
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• 2013

A set of scripts for GrADS (Grid Analysis and Display System) and R was implemented to produce agricultural climate information using the future climate scenarios based on the Representative Concentration Pathways. The GrADS script was used to calculate agricultural climate indices including growing degree days and cooling degree days. The script generated agricultural climate maps of these indices, which are compatible with common Geographic Information System (GIS) applications. To perform a statistical analysis using the agricultural climate maps, a script for R, which is open source statistical software, was used. Because a large number of spatial climate data were produced, parallel processing packages such as SNOW, doSNOW, and foreach were used to perform a simple statistical analysis in the R script. The parallel script of R had speedup on workstations with multi-CPU cores.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제31권3호
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• pp.349-363
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• 2024

Compositional data refers to data where the sum of the values of the components is a constant, hence the sample space is defined as a simplex making it impossible to apply statistical methods developed in the usual Euclidean vector space. A natural approach to overcome this restriction is to consider an appropriate transformation which moves the sample space onto the Euclidean space, and log-ratio typed transformations, such as the additive log-ratio (ALR), the centered log-ratio (CLR) and the isometric log-ratio (ILR) transformations, have been mostly conducted. However, in scenarios with sparsity, where certain components take on exact zero values, these log-ratio type transformations may not be effective. In this work, we mainly suggest an alternative transformation, that is the square-root transformation which moves the original sample space onto the directional space. We compare the square-root transformation with the log-ratio typed transformation by the simulation study and the real data example. In the real data example, we applied both types of transformations to the USG% data obtained from NBA, and used a density based clustering method, DBSCAN (density-based spatial clustering of applications with noise), to show the result.

• 대기
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• 제24권2호
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• pp.245-251
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• 2014

Statistical trajectory analysis has been widely used to identify potential source regions for chemically and radiatively important chemical species in the atmosphere. The most widely used method is a statistical source-receptor model developed by Stohl (1996), of which the underlying principle is that elevated concentrations at an observation site are proportionally related to both the average concentrations on a specific grid cell where the observed air mass has been passing over and the residence time staying over that grid cell. Thus, the method can compute a residence-time-weighted mean concentration for each grid cell by superimposing the back trajectory domain on the grid matrix. The concentration on a grid cell could be used as a proxy for potential source strength of corresponding species. This technical note describes the statistical trajectory approach and introduces its application to estimate potential source regions of $CO_2$ enhancements observed at Korean Global Atmosphere Watch Observatory in Anmyeon-do. Back trajectories are calculated using HYSPLIT 4 model based on wind fields provided by NCEP GDAS. The identified $CO_2$ potential source regions responsible for the pollution events observed at Anmyeon-do in 2010 were mainly Beijing area and the Northern China where Haerbin, Shenyang and Changchun mega cities are located. This is consistent with bottom-up emission information. In spite of inherent uncertainties of this method in estimating sharp spatial gradients within the vicinity of the emission hot spots, this study suggests that the statistical trajectory analysis can be a useful tool for identifying anthropogenic potential source regions for major GHGs.

• 한국의료질향상학회지
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• 제20권1호
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• pp.60-73
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• 2014

Objectives: This study aims at decreasing spatial dose rate through work improvement whilst spatial dose rate is the cause of increasing personal exposure dose which occurs in the process of handling radioisotope. Methods: From February 2013 until July 2013, divided into "before" and "after" the improvement, spatial dose rate in laboratory of nuclear medicine was measured in gamma image room, PET/CT-1 image room, and PET/CT-2 image room as its locations. The measurement time was 08:00, 12:00 and 17:00, and SPSS 21.0 USA was opted for its statistical analysis. Result: The spatial dose rate at distribution worktable, injection table, the entrance to the distribution room, and radioisotope storage box, which had showed high spatial dose rate, decreased by more than 43.7% a monthly average. The distribution worktable, that had showed the highest spatial dose rate in PET/CT-1 image room, dropped the rate to 42.3% as of July. The injection table and distribution worktable in the PET/CT-2 image room also showed the decline of spatial dose rate to 89% and 64.4%, respectively. Conclusion: By improving distribution process and introducing proper radiation shielding material, we were able to drop the spatial dose rate substantially at distribution worktable, injection table, and nuclide storage box. However, taking into account of steadily increasing amount of radioisotope used, strengthening radiation related regulations, and safe utilization of radioisotope, the process of system improvement needs to be maintained through continuous monitoring.

• 지역연구
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• 제34권2호
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• pp.49-64
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• 2018

본 연구에서는 수도권의 통근통행에 기초하여 중심지의 설정방법론을 제시하고, 기존의 중심지 설정방법과 비교 분석하였다. 이를 위해 수도권의 행정동을 대상으로 지역 간 통근통행량을 이용하여 요인분석 및 공간적 자기상관분석을 수행함으로써 중심지를 도출하였다. 또한 선행연구의 중심지 설정 방법론을 특성에 따라 단일지표 기반의 방법, 다수지표 기반의 방법, 비모수적 분석방법, 공간통계 분석방법의 네 가지로 분류하여 각각의 방법론을 적용한 결과를 비교분석하였다. 분석결과, 서울의 주요한 중심지를 포함하여 일부 유사한 중심지가 도출되었으나 각 방법론마다 상이한 결과가 나타났고, 수도권의 다핵 중심지를 설정하는데 한계가 있음을 보여주었다. 이 연구를 통해, 이미 다핵 도시공간구조의 수도권이 이제는 광역도시권의 맥락에서 논의되고 있는 상황에서 새로운 중심지 체계에 기반한 공간구조계획의 수립 보완이 필요함을 재확인할 수 있다.