• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제17권2호
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• pp.193-204
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• 2010

최근들어 공간적으로 분석을 필요로 하는 여러 분야에서의 연구자들은 공간통계학에 많은 관심을 가지게 되었다. 그리고 통계학 분야 역시 공간상에서 얻어진 데이터에 공간자기상관이 존재할 경우 공간적으로 분석해야 한다는 주장과 함께 많은 연구가 진행되고 있다. 공간통계학에서 다루고 있는 데이터 중에서 '공간 격자데이터 분석'은 (1) 공간이웃의 정의, (2) 공간이웃 가중치의 정의, (3) 공간모형의 적용 등의 단계를 거쳐서 행해진다. 본 연구에서는 이상치가 존재하는 공간 격자데이터를 분석할 경우 절사평균제곱오차를 이용하여 분석함으로써 예측적인 측면에서 공간통계학적 방법이 일반통계학적 방법보다 더 우수함을 보인다. 본 연구에 대한 내용의 타당성을 보이기 위해서 시뮬레이션을 통하여 공간통계학적인 방법과 일반통계학적인 방법을 비교하였다. 그리고 부산진구의 실제 범죄데이터를 이용한 적용사례를 통하여 절사평균제곱오차를 사용한 공간통계학적 방법의 유용성을 알아보았다.

• Spatial Information Research
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• 제9권2호
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• pp.171-184
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• 2001

현재 진행중인 정보화의 추세 속에서 도시계획 과정에서의 의사결정을 지원하기 위해 다양한 지식기반 공간분석 시스템이 개발되었으나 비구조화된 도시계획 문제의 특성으로 인해 그 적용이 어렵다. 이같은 문제의 해결을 위해 본 연구에서는 사례기반 추론에 의한 공간분석 시스템을 개발하고 이를 택지개발사업시 토지이용계획 과정에 도입하여 그 활용 가능성을 탐색해 보았다. 사례연구를 통한 실험의 결과, 개발된 공간분석 시스템의 적용 가능성이 확인되었다. 그러나 보다 충분한 양의, 건전한 내용의 사례 축적이 병행된다면 더욱 효과적인 추론을 수행할 수 있을 것이다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제9권2호
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• pp.81-91
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• 2007

본 논문에서는 공간 데이터 웨어하우스에서 시공간 분석지원을 위한 공간 데이터의 비중복 적재 기법을 제안한다. SDW는 이기종의 다양한 서비스를 지원하는 SDBMS로부터 공간 데이터를 추출한다. 제안 기법에서는 SOW에 소스로 참여하는 SDBMS에서 변경된 부분만을 추출하고, 이를 공간연산을 통해 중복된 데이터를 제거한 후 통합된 형태로 적재함으로써 빠른 공간 데이터 분석을 지원할 수 있으며, 저장 공간의 낭비를 줄일 수 있다. 이는 공간 마이닝등의 시간에 따른 분석 및 예측 분야에 효율적인 형태로 공간 데이터를 적재한다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제9권3호
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• pp.1-16
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• 2007

공간 데이터 웨어하우스는 공간 의사결정을 지원하는 시스템으로 공간 데이터 큐브를 이용한다. 공간 데이터 큐브에는 분석의 기준이 되는 공간 차원테이블과 분석의 대상이 되는 공간 사실테이블들로 구성되는데 의사결정 지원을 위해서는 공간 차원테이블의 개념계층 지원과 공간 사실테이블의 요약정보 제공이 필요하다. 그러나 기존의 연구들은 공간 개념계층에 대해서만 연구하였을 뿐 공간 요약정보에 대한 연구가 미비하였다. 따라서 본 논문에서는 공간 데이터 웨어하우스에서 공간 공간 요약정보를 위한 공간 집계연산에 대하여 제안한다. 본 논문에서는 공간 집계연산을 숫자화 집계연산과 객체화 집계연산으로 나누어 제안한다. 숫자화 집계연산은 공간 분석의 결과로 숫자 형태의 데이터를 반환하며, 객체화 집계연산은 공간 객체 형태로 결과를 반환한다. 본 논문에서는 확장된 공간 데이터 자료구조를 제공하여 공간 집계연산의 효율성을 높인다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제13권2호
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• pp.105-112
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• 2015

The estimation of missing sensor values is an important problem in sensor network applications, but the existing approaches have some limitations, such as the limitations of application scope and estimation accuracy. Therefore, in this paper, we propose a new estimation model based on a spatial-temporal correlation analysis (STCAM). STCAM can make full use of spatial and temporal correlations and can recognize whether the sensor parameters have a spatial correlation or a temporal correlation, and whether the missing sensor data are continuous. According to the recognition results, STCAM can choose one of the most suitable algorithms from among linear interpolation algorithm of temporal correlation analysis (TCA-LI), multiple regression algorithm of temporal correlation analysis (TCA-MR), spatial correlation analysis (SCA), spatial-temporal correlation analysis (STCA) to estimate the missing sensor data. STCAM was evaluated over Intel lab dataset and a traffic dataset, and the simulation experiment results show that STCAM has good estimation accuracy.

• 지적과 국토정보
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• 제50권2호
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• pp.81-100
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• 2020

본 연구는 풍수해로부터 발생 가능한 피해를 추정하기 위한 공간정보 DB 활용 방안과 공간정보의 품질 점검 기준을 제안하고자 하였다. 국가재난관리정보시스템, 국가공간정보통합체계 공개자료 목록을 대상으로 공간정보 DB 중 풍수해 피해 추정을 위해 활용될 수 있는 데이터를 피해유형별로 매핑하였으며, 해당 데이터를 활용하여 피해 분석을 위한 품질 점검 기준 항목을 제안하였다. 본 연구를 통해 풍수해 피해 추정을 위한 공간정보 DB 활용이 가능할 것이며, 품질 점검 기준을 통해 분석 결과의 신뢰성을 담보할 수 있을 것이다.

• Spatial Information Research
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• 제10권2호
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• pp.233-246
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• 2002

본 연구에서는 GIS의 공간통계분석을 활용하여 지가 연구에 일반적으로 활용되고있는 특성가격모형에서 입지적 특성이 갖는 영향력을 계량적으로 설명하기 위한 분석방법을 제시하였다. 여기에는 GIS 공간분석방법 가운데 중첩과 내삽 기능을 이용한 공간자료의 처리 과정이 포함되었다. 사례연구를 위해 동대문구 회기동의 1421개 개별지가에서 54개 표준지들을 추출하여 표준지의 중심좌표를 구하고, 이 벡터 자료점들과 공간적 관련성에 기초하여 조사되지 않은 지점의 지가 예측값을 확률적으로 평가할 수 있는 크리깅 분석방법을 적용하였다. 특히 이러한 분석 과정에서 변동도를 통해 분석한 공간적 자기상관관계는 공간 의존성의 형성과정을 추정할 때 장점이 있음을 밝혔다.

• 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.

• 한국환경보건학회지
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• 제38권5호
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• pp.369-379
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• 2012

Objectives: Spatial analysis is useful for understanding complicated causal relationships. This paper focuses trends and appling methods for spatial analysis associated with environmental asbestos exposure. Methods: Literature review and reflection of experience of authors were conducted to know academic background of spatial analysis, appling methods on epidemiology and asbestos exposure. Results: Spatial analysis based on spatial autocorrelation provides a variety of methods through which to conduct mapping, cluster analysis, diffusion, interpolation, and identification. Cause of disease occurrence can be investigated through spatial analysis. Appropriate methods can be applied according to contagiousness and continuity. Spatial analysis for asbestos exposure source is needed to study asbestos related diseases. Although a great amount of research has used spatial analysis to study exposure assessment and distribution of disease occurrence, these studies tend to focus on the construction of a thematic map without different forms of analysis. Recently, spatial analysis has been advanced by merging with web tools, mobile computing, statistical packages, social network analysis, and big data. Conclusions: Because the trend in spatial analysis has evolved from simple marking into a variety of forms of analyses, environmental researchers including asbestos exposure study are required to be aware of recent trends.

• 대한공간정보학회지
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• 제24권2호
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• pp.63-70
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• 2016

A housing market in an urban area is not just a single market but a combination of regionally different submarkets. This study begins with a critical mind that previous researches did not consider the spatial autocorrelation of each area where the housings are located. The clustering analysis of housing submarket which considers spatial autocorrelation is performed as it follows. First, 4 housing market attribute variables are reducted to 1 variable by principle component analysis. Then, after calculating $Gi^*max$ by AMOEBA, 7 housing submarkets which have similar characteristics based on $Gi^*max$ are classified. The characteristics of each submarket are investigated, then political implication is deduced as the following. Different level of housing policy should be made to each cluster because each cluster has different level of spatial autocorrelation.