• 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.

• 한국게임학회 논문지
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• 제13권4호
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• pp.25-34
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• 2013

3D 게임에서 충돌 탐지를 효과적으로 하기 위해 구성하는 공간 분할 트리는 분할 평면을 결정하는데 트리 밸런스와 분할 평면과 겹치는 폴리곤의 개수 등을 고려해야 한다. 본 논문에서는 3D 게임 공간 분할 트리에서 트리 빌드 조건에 대한 가중치를 제어하는 휴리스틱 알고리즘을 제안하였다. 가중치의 변화에 따라서 트리 빌드 시간, 분할 평면과 겹치는 폴리곤을 쪼갤 때 시각적 불일치를 유발할 수 있는 T-junction 의 제거 시간, 트리 밸런스에 따른 렌더링 속도(frame per second) 등을 3D 게임 시뮬레이션을 통하여 분석하였다.

• 대한물리의학회지
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• 제7권2호
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• pp.205-212
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• 2012

Purpose : The aim of this study was to investigate the relationship between weight-supporting asymmetry and gait symmetry in patients with stroke. Methods : Sixty two stroke patients with hemiplegia stood quietly with eye opens on a force platform to calculate weight-supporting asymmetry from vertical reaction force. The GAITRite was used to evaluate their gait parameters. The data were analyzed using Pearson correlation. Results : The results of this study was showed that the medio-lateral index (ML) was correlated with symmetry rate (SR), symmetry index (SI), and Gait asymmetry (GA) of step time and length but stronger correlation with spatial gait symmetry than temporal symmetry. In gait symmetry, step length has stronger correlation with weight-supporting asymmetry than step time. Conclusions : The results of this study shows weight-supporting asymmetry was correlated with more spatial gait symmetry than temporal symmetry.

• 지능정보연구
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• 제8권2호
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• pp.177-187
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• 2002

공간 데이터 마이닝이란 공간 데이터베이스 내에 함축적으로 존재하는 흥미 있는 관계와 특징을 발견하는 과정이다. 많은 공간 클러스터링 알고리즘이 개발 되었으나, 공간 속성을 기준으로 클러스터링을 수행하면서 동시에 오브젝트의 비 공간적 속성에 대하여 가중치를 부여하는 방법에 대한 연구는 부족하였다. 본 논문은 새로운 공간 클러스터링 알고리즘인 DBSCAN-W를 제안하였다. DBSCAN-W는 밀도 기반 클러스터링 알고리즘인 DBSCAN을 확장한 알고리즘이다. 기존의 DBSCAN에서는 클러스터링을 위해 오브젝트의 위치 속성만을 고려한 반면, DBSCAN-W는 오브젝트의 위치 속성 뿐 아니라 주어진 응용과 관련된 오브젝트의 비 공간 속성들을 함께 고려한다. DBSCAN-W에서 각 오브젝트들은 다양한 크기의 원으로 표현되는 영역을 갖는다. 이때 원의 반지름은 해당 응용 시스템에서 오브젝트가 갖는 중요도를 반영한다 또한 실험을 통하여 DBSCAN-W알고리즘이 사용자의 의도를 반영한 다양한 클러스터를 효과적으로 생성하는 결과를 보였다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제11권2호
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• pp.27-33
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• 2009

The emergences of GeoSensor and researches about GIS have promoted many researches of u-GIS. The disaster application coupled in the u-GIS can apply to monitor accident area and to prevent spread of accident. The application needs the u-GIS DSMS technique to acquire, to process GeoSensor data and to integrate them with GIS data. The u-GIS DSMS must process big and large-volume data stream such as spatial data and multimedia data. Due to the feature of the data stream, in u-GIS DSMS, query processing can be delayed. Moreover, as increasing the input rate of data in the area generating events, the network traffic is increased. To solve this problem, in this paper we describe TRIGGER ACTION clause in CQ on the u-GIS DSMS environment and proposes data source management. Data source weight table controls GES information and incoming data rate. It controls incoming data rate as increasing weight at GES of disaster area. Consequently, it can contribute query processing rate and accuracy

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.419-424
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• 2019

본 논문에서는 광대역 재밍 신호 환경에서 원하는 목표물을 추정하기 위한 알고리즘을 제안 한다. 재밍 신호를 억제하는 방법으로, 본 연구에서는 시공간적응 알고리즘과 QR분해를 사용하여 최적의 가중치를 획득한다. 시공간적응 알고리즘은 적응배열안테나시스템에서 탭 지연 신호에 복소 가중치를 곱하여 가중치를 생성하고, 역행렬로 인한 전력소모를 최소화하기 위해서 QR분해를 이용하여 최적의 가중치를 획득한다. 모의실험을 통하여, 본 연구에서 제안한 알고리즘과 기존 알고리즘의 성능을 비교 분석한다. [-40o,0o,+40o]의 목표물 추정에서 본 연구에서 제안 한 알고리즘이 3개의 목표물을 모두 추정하였지만 기존 알고리즘은 재밍 신호 때문에 [0o]에서만 추정하였다. 본 연구의 제안 알고리즘이 재밍 신호를 제거하고 원하는 목표물을 정확히 추정하여 성능이 향상되었음을 입증하였다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2003년도 공동 춘계학술대회 논문집
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• pp.71-76
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• 2003

The purpose of this study is the development, application and assessment of probability and artificial neural network methods for assessing landslide susceptibility in a chosen study area. As the basic analysis tool, a Geographic Information System (GIS) was used for spatial data management. A probability method was used for calculating the rating of the relative importance of each factor class to landslide occurrence, For calculating the weight of the relative importance of each factor to landslide occurrence, an artificial neural network method was developed. Using these methods, the landslide susceptibility index was calculated using the rating and weight, and a landslide susceptibility map was produced using the index. The results of the landslide susceptibility analysis, with and without weights, were confirmed from comparison with the landslide location data. The comparison result with weighting was better than the results without weighting. The calculated weight and rating can be used to landslide susceptibility mapping.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.63-69
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• 2012

Noise is regarded as an unwanted component of the image because it significantly reduces image quality. And image is often corrupted by mixed noise. In this paper an efficient modified weighted filter algorithm which combines spatial weight and intensity weight is proposed for removing mixed noise. In the proposed method, the filtering mask is separated into the four sub-windows and the parameters of the weights are confirmed by calculating local standard deviation and the mean of four sub-windows' standard deviations. Considering the spatial information and intensity information, the proposed method has good performance on not only noise elimination but also preservation of details. Simulation results demonstrate that the proposed method performs better than conventional algorithms.

• Spatial Information Research
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• 제14권1호
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• pp.129-150
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• 2006

본 연구에서는 GIS 및 확률 기법을 이용하여 광상의 위치와 지질, 지화학 및 지구물리 자료들 간의 상관관계를 분석하고, 광상부존가능도(Mineral potential map) 작성 및 검증을 수행하였다. 연구지역은 1:25만 강릉도폭지역 a이며, 구축된 데이터베이스 자료는 1:25만 광상분포도, 지화학도, 지질도, 부우게 중력이상도, 자력이상도이다. 본 연구에 사용된 광상은 퇴적기원의 비금속광상(고령토, 도석, 규석, 운모, 연옥, 석회석, 납석)이다. 원소별 지화학도 작성은 채취된 각 시료 3,595개의 원소별 분석치를 이용하여 IDW 보간법으로 만들었다. 구축된 지화학도는 Al, Alkalinity, As, Ba, Ca, Cd, Co, Cr, Cu, Fe, K, Li, Mg, Mn, Mo, Na, Ni, Pb, Si, Sr, V, W, Zn, $Cl^-,\;F^-,\;{NO_2}^-,\;{NO_3}^-,\;{PO_4}^{3-},\;{SO_4}^{2-}$, pH, Eh 및 Conductivity로 총 32개이다. 이러한 광상과 관련 요인들 간의 상관관계는 확률기법인 weight of evidence를 적용하여 계산하였고, 이를 바탕으로 광상부존가능도를 작성하였다. 광상부존가능도는 wieght of evidence의 W+와 W- 값을 GIS 중첩분석에 적용하여 작성하였다. 계산된 광상부존가능지수는 기존 광상부존가능성을 정량적으로 설명하고 표현하며 검증할 수 있는 값이다. 각 기법을 이용하여 작성한 광상부존가능도의 검증결과는 85.66%의 정확도를 나타내었다.

• 대한건축학회논문집:계획계
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• 제34권6호
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• pp.3-14
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• 2018

The aim of this study is to propose a method for calculating the weight of walking energy in ERAM model by calculating it for the analysis of vertical and horizontal spaces in a building. Conventional theories on the space analysis in the field of architectural planning predict the pedestrian volume of network spaces in urban street or in two-dimensional plane within a building, however, for vertical and horizontal spaces in a building, estimates of the pedestrian volume by those theories are limited. Because in the spatial syntax and ERAM model have been applied weights such as the spatial depth, adjacent angles, and physical distances available only to the two-dimensional same layer or plane. Therefore, the following basic assumptions and analysis conditions in this study were established for deriving a predictor of pedestrian volume in vertical and horizontal spaces of a building. The basic premise of space analysis is not to address the relationship between the pedestrian volume and the spatial structure itself but to the properties of spatial structure connection that human beings experience. The analysis conditions in three-dimensional spaces are as follows : 1) Measurement units should be standardized on the same scale, and 2) The connection characteristics between spaces should influence the accessibility of human beings. In this regard, a factor of walking energy has the attributes to analyze the connection of vertical and horizontal spaces and satisfies the analysis conditions presented in this study. This study has two implications. First, this study has shown how to quantitatively calculate the walking energy after a factor of walking energy was derived to predict the pedestrian volume in vertical and horizontal spaces. Second, the method of calculating the walking energy can be applied to the weights of the ERAM model, which provided the theoretical basis for future studies to predict the pedestrian volume of vertical and horizontal spaces in a building.