• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권5호
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• pp.1155-1168
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• 2016

기상 자료의 경우 한 지역의 기후가 인접지역의 기후와 비슷한 양상을 띄고 각 지역의 확률 밀도 함수 (probability density function)가 잘 알려진 확률 모형을 따르지 않는다는 것이 알려져 있다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 이상 기후 현상이 뚜렷히 나타나는 여름철 평균 극한 기온(extreme temperature)의 확률 밀도 함수를 추정하고자 한다. 이를 위하여 공간적 상관관계 (spatial correlation)를 고려하는 비모수 베이지안 (nonparametric Bayesian) 모형인 조건부 자기회귀 종추출 혼합모형 (mixtures of conditional autoregression species sampling model)을 이용하였다. 자료는 이스트앵글리아 대학교 (University of East Anglia)에서 제공하는 전 지구의 최대 기온과 최소 기온자료 중 우리나라에 해당하는 지역의 자료를 사용하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권5호
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• pp.1215-1224
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• 2016

고해상도 격자 단위 기후정보는 농업, 관광학, 생태학, 질병학 등 다양한 분야의 현상을 설명하는 중요 요인이다. 고해상도 기후정보는 동적 모형과 통계적 모형을 통해 얻을 수 있다. 통계적 모형은 동적 모형에 비해 계산 시간이 저렴하여 시공간 해상도가 높은 기후자료 생성에 주로 이용한다. 본 연구에서는 2003년부터 2012년까지 1월에 관측된 일 평균기온자료를 토대로 통계적 모형의 일 평균 기온을 생성하였다. 통계적 모형으로 선형모형을 기반으로한 일반선형모형, 일반화가법모형, 공간선형모형, 베이지안공간선형모형을 고려하였다. 예측성능평가를 위해 60개소의 지상관측소에서 관측된 일 평균기온을 모형적합 자료로 사용하여 352개소의 자동기상관측의 일 평균기온을 검증하였다. 평균제곱오차와 상관계수를 보면 베이지안공간모형의 예측성능이 다른 모형에 비해 상대적으로 우수하였다. 최종적으로 $1km{\times}1km$ 격자 단위 일 평균기온 지도를 생성하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권5호
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• pp.1169-1182
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• 2016

한국인의 전형적인 사망 원인인 암은 보건 분야에서 중요한 문제이다. 통계청이 제시한 Cause of death statistics (2014)에 따르면, 7대 광역시 중 부산의 표준화 사망률 (standardized mortality rate; SMR)이 가장 높게 나타났다. 이 논문에서는 부산지역암센터의 암등록자료를 이용하여 암발생률과 암사망률의 정도를 추정하고자 한다. 2003~2009년 자료를 대상으로 구/동과 같은 소지역 단위를 고려하였으며, 전체 암과 4대 주요암 (위암, 대장암, 폐암, 간암)에 대해 분석하였다. 공간 상관성을 고려한 공간 다수준 모형을 통해 모형 선택과 모수 추정을 수행하였다. 공간 효과에 대해서는 조건부 자기회귀 (conditional autoregressive; CAR)를 가정하였으며 WinBUGS를 이용하였다. 분석의 결과로 각 지역에서의 공간 효과를 어떻게 분석하고 해석하는지 제시하였다.

• Journal of Korea Trade
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• 제25권3호
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• pp.116-133
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• 2021

Purpose - Intra-industry trade of agricultural products can eliminate the disadvantage of Korea's traditional agriculture and improve its lack of comparative advantage. The main purpose of this paper is to measure the level and index of intra-industry trade of Korean agricultural products and to explore the spatial dependence and spillover effect associated with this type of trade. The main factors influencing intra-agricultural trade are analyzed from two perspectives: the population and the classification of agricultural products. Design/methodology - First, the level of intra-industry trade of Korean agricultural products is measured. Second, to obtain a more accurate estimate of the influence of various factors, and based on two types of weight matrices, a spatial econometric model is constructed from two aspects: population and classification of agricultural products. The status and the factors influencing intra-industry trade are also studied. Findings - It is concluded that there is a positive spatial correlation between Korea's intra-industry trade in agricultural products and that of its trading partners. The spatial spillover effect of this type of trade is verified by using the spatial autoregressive model (SAR). Labor-intensive agricultural products are found to have a positive spillover effect on intra-industry trade, while land-intensive products do not have a significant effect. Originality/value - In this paper, the two types of agricultural products are meticulously distinguished, and the spatial effect of the intra-industry trade of agricultural products as well as the influence of various factors are analyzed. In addition, the accuracy of the estimation of the coefficients of the factors by using the spatial econometric model is higher than that of the ordinary panel data model.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권9A호
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• pp.767-775
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• 2011

본 논문에서는 IEEE 802.16n 기반 단말간 직접통신을 위한 MIMO (multi-input multi-output) 채널 모델링 기법을 제안한다. 송신단과 수신단에 모두 이동성을 반영하기 위하여 기하학적 이중링 산란 환경을 적용하고 기존 802.16m에서 사용하는 채널 모델링 방식을 단말간 직접통신에 적합하도록 변형하여 새로운 채널 모델을 제안한다. 모의실험을 통해 시간영역 및 공간영역에서 제안된 채널 모델의 통계적 특성을 분석하고, 모의실험을 통해 기존 802.16m 기지국-단말간 채널 모델에서의 링크 성능과 제안된 채널 모델에서의 링크 성능을 비교한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제10권3호
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• pp.637-645
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• 2003

Small area estimation had been studied using data-based methods such as Direct, Indirect, Synthetic methods. However recently, model-based such as based on regression or time series estimation methods are applied to the study. In this paper we investigate a model-data based small area estimation which takes into account the spatial relation among the areas. The Economic Active Population Survey in 2001 are used for analysis and the results from the model based and model-data based estimation are compared with using MSE(Mean squared error), MAE(Mean absolute error) and MB(Mean bias).

• Spatial Information Research
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• 제20권5호
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• pp.49-56
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• 2012

최근 건물정보를 다루는 BIM(Building Information Modeling)과 공간정보를 다루는 GIS(Geographic Information System) 간의 연계 또는 통합을 시도하는 다양한 연구가 이루어지고 있다. 특히, BIM의 표준 데이터모델인 IFC(Industry Foundation Classes)와 GIS 표준 데이터모델인 CityGML 간의 변환에 대한 연구가 시도되었지만, 두 데이터의 특성과 사용목적이 많이 달라서 그 연구결과를 활용하기에는 아직 미미한 실정이다. 이에 본 연구에서는 BIM과 GIS의 상호연계의 가능성을 파악하기 위하여 IFC와 CityGML의 LOD(Level of Detail)별 객체 간의 특성을 분석하였으며, 이러한 분석 내용을 바탕으로 빌딩 관점에서 IFC와 CityGML의 객체 간의 매핑을 수행함으로써 IFC와 CityGML 간의 연관성을 분석하였다. 이러한 연관성 분석 결과를 기반으로 본 연구에서는 IFC와 CityGML 간의 좀 더 효율적인 연계방안을 제시하였다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권2호
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• pp.79-84
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• 2022

본 논문은 문서의 보안과 손실 및 오염에 대하여 복원능력을 향상시키는 방안을 제안한다. 이를 위해서 암호화로 DnCNN(DeNoise Convolution Neural Network)을 제시한다. 암호화 방법을 구현하기 위하여 2D이미지정보를 광학에 사용되는 공간주파수 전달함수(Spatial Frequency Transfer Function)의 수학적 모델을 적용한다. 공간 주파수 전달함수를 사용하여 광학적 간섭 패턴을 암호화로 사용하고 공간 주파수 전달함수의 수학적 변수를 복호화하는 암호로 사용하는 방법을 제안하였다. 또한, 딥러닝을 적용한 DnCNN 방법을 적용하여 노이즈 제거하여 복원 성능을 개선한다. 실험결과, 65%의 정보 손실이 있는 경우에도 Pre-Training DnCNN Deep Learning을 적용한 결과 공간 주파수 전달함수만을 활용한 복원 결과 와 비교하여 PSNR(Peak Signal-to-noise ratio)을 11% 이상 우수한 성능을 확인할 수 있다. 또한, CC(Correlation Coefficient)의 특성도 16% 이상 우수한 결과를 보이고 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.132-132
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• 2021

Access to accurate spatial precipitation in many hydrological studies is necessary. Existence of many mountains with diverse topography in South Korea causes different spatial distribution of precipitation. Rain gauge stations show accurate precipitation information in points, but due to the limited use of rain gauge stations and the difficulty of accessing them, there is not enough accurate information in the whole area. Weather radars can provide an integrated precipitation information spatially. Despite this, weather radar data have some errors that can not provide accurate data, especially in heavy rainfall. In this study, some location-based variable like aspect, elevation, plan curvature, profile curvature, slope and distance from the sea which has most effect on rainfall was considered. Then Automatic Weather Station data was used for spatial training of variables in each event. According to this, K-fold cross-validation method was combined with Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System. Based on this, 80% of Automatic Weather Station data was used for training and validation of model and 20% was used for testing and evaluation of model. Finally, spatial distribution of precipitation for 1×1 km resolution in Gwangdeoksan radar station was estimates. The results showed a significant decrease in RMSE and an increase in correlation with the observed amount of precipitation.

• Earthquakes and Structures
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• 제26권2호
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• pp.87-96
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• 2024

This paper proposes a logistic multinomial regression approach to model the spatial cross-correlation of damage probabilities among different damage states in an expanded transportation network. Utilizing Bayesian theory and the multinomial logistic model, we analyze the damage states and probabilities of bridges while incorporating damage correlation. This correlation is considered both between bridges in a network and within each bridge's damage states. The correlation model of damage probabilities is applied to the seismic assessment of a portion of Tehran's transportation network, encompassing 26 bridges. Additionally, we introduce extra daily traffic time (EDTT) as an operational parameter of the transportation network and employ the shortest path algorithm to determine the path between two nodes. Our results demonstrate that incorporating the correlation of damage probabilities reduces the travel time of the selected network. The average decrease in travel time for the correlated case compared to the uncorrelated case, using two selected EDTT models, is 53% and 71%, respectively.