정보통신기술의 발달로 온라인 정보검색과 사회연결망을 통한 정보 교류가 빈번해지면서 오프라인 공간에서 교통망으로 주어지는 물리적 접근성을 근간으로 구축된 기존의 입지이론으로는 설명할 수 없는 상업 입지의 양상이 전개되고 있다. 본 연구는 도시민의 일상생활과 밀접하게 연관된 생활밀접형 업종 중 음식점을 대상으로 스마트폰 출시 이후 지난 10여 년 동안 서울시 소재 음식점 입지의 분포 변화와 입지 영향 요인을 실증 분석한다. 특히 SNS상에서 맛집 검색 등 온라인 검색 활동과 음식점 입지와의 관계도 파악한다. 이를 위하여 개업, 폐업, 영업 중인 음식점 입지의 커널밀도 및 모란지수를 측정하여 음식점 분포의 군집성과 군집 양상의 변화 추이를 살펴보고, 최적의 공간회귀모형을 추정하여 음식점 입지에 영향을 미치는 온·오프라인 속성을 파악한다. 본 연구의 분석 결과는 소비자의 장소 선택 의사 결정 과정에 있어 장소에 대한 정보검색 과정이 더해지는 초연결사회에서 음식점 입지를 계획하고 관련 정책을 수립하는 데 있어 중요한 기초자료가 될 것이다.
Al KhanbashI, Nuha;Al Sindi, Nayef;Ali, Nazar;Al-Araji, Saleh
ETRI Journal
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제38권4호
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pp.634-644
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2016
Channel-based radio-frequency fingerprinting such as a channel impulse response (CIR), channel transfer function (CTF), and frequency coherence function (FCF) have been recently proposed to improve the accuracy at the physical layer; however, their empirical performance, advantages, and limitations have not been well reported. This paper provides a comprehensive empirical performance evaluation of RF location fingerprinting, focusing on a comparison of received-signal strength, CIR-, CTF-, and FCF-based fingerprinting using the weighted k-nearest neighbor pattern recognition technique. Frequency domain channel measurements in the IEEE 802.11 band taken on a university campus were used to evaluate the accuracy of the fingerprinting types and their robustness to human-induced motion perturbations of the channel. The localization performance was analyzed, and the results are described using the spatial and temporal radio propagation characteristics. In particular, we introduce the coherence region to explain the spatial properties and investigate the impact of the Doppler spread in time-varying channels on the time coherence of RF fingerprint structures.
도시공간구조는 도시경제활등의 공간적 분포를 반영한다. 또한 공간분포는 개별 경제활동주체들의 입지 또는 재입지 행태의 집합적 표현에 다름 아니다. 이러한 견지에서. 개별기업의 공간행태에 영향을 주는 요인들을 검증해 보는 것은 도시공간의 포괄적인 이해를 위해 매우 중요하다. 집적경제는 대도시 지역 내에서 매우 두드러진 도시경제현상 중의 하나이다. 도시공간 내 대부분의 기업들은 경제활동의 공간적 집중을 통해 외부경제를 추구한다. 본 연구의 촛점은 도시내 경제구조의 분석을 통해 집적경제를 고찰하는 것이다. 많은 수의 기존 연구들이 보다 거시공간적 규모에서 도시간 집적경제의 패턴에 대해서는 분석을 하였으나 도시내 패턴에 대한 연구는 상대적으로 적다. 본 논문은 집적경제를 미시공간적 규모에서 고찰함으로써 경제부문간 및 부문내 집적경제의 공간적분포를 파악하고자 한다. 제조업, 소매업 및 서비스업이 분석대상으로 모형에 이용되었다. 분석모험은 공간 계량 경제학적으로 보정된 변수들을 이용하는 연립방정식 모형이 이용되었으며 회귀결과는 KRP 기법으로 추정되었다
본 연구의 목적은 한국의 도시들을 대상으로 산업의 공간분포특성을 규명하고 그 결과를 이용하여 산업분류를 수행하는 것이다. 이를 위해 본 연구는 15개 산업부문에 대하여 한국 내 82개 도시를 분석하였다. 분석에서는 지리적 및 비지리적 측정방식을 이용하여 산업부문의 집중과 산업 간의 연계패턴을 파악하였다. 집중과 연계도의 측정을 위해 입지지니계수, 모란지수, 상관계수, 이변량모란지수를 이용하였으며 이들의 추정값에 기초하여 15개 산업부문을 분류하였다. 연구의 결과 화학공업은 높은 수준의 지리적 및 비지리적 집중을 보인 반면 조립기계전자산업은 지리적 측면에서만 높은 수준의 집중도를 보였다. 인쇄출판업, 도매업, 사업서비스업은 비지리적 측면에서 다른 부문들과 높은 연계를 나타냈다. 한편, 그 밖에 10개 부문은 의미 있는 분포양상을 보이지 않았다. 본 연구는 산업의 공간적 분포패턴을 종합적으로 분석할 수 있는 방법론을 제공하였다는데 의의가 있으며 이를 통해 산업클러스터 등 산업입지정책을 집행하는데 있어 유용한 정보를 제공해 줄 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권1호
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pp.169-189
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2015
Detection of anomalous events from video streams is a challenging problem in many video surveillance applications. One such application that has received significant attention from the computer vision community is traffic video surveillance. In this paper, a Lossy Count based Sequential Temporal Pattern mining approach (LC-STP) is proposed for detecting spatio-temporal abnormal events (such as a traffic violation at junction) from sequences of video streams. The proposed approach relies mainly on spatial abstractions of each object, mining frequent temporal patterns in a sequence of video frames to form a regular temporal pattern. In order to detect each object in every frame, the input video is first pre-processed by applying Gaussian Mixture Models. After the detection of foreground objects, the tracking is carried out using block motion estimation by the three-step search method. The primitive events of the object are represented by assigning spatial and temporal symbols corresponding to their location and time information. These primitive events are analyzed to form a temporal pattern in a sequence of video frames, representing temporal relation between various object's primitive events. This is repeated for each window of sequences, and the support for temporal sequence is obtained based on LC-STP to discover regular patterns of normal events. Events deviating from these patterns are identified as anomalies. Unlike the traditional frequent item set mining methods, the proposed method generates maximal frequent patterns without candidate generation. Furthermore, experimental results show that the proposed method performs well and can detect video anomalies in real traffic video data.
As the retail industry has been challenged by stiff competition, the retailer becomes more interested in better understanding consumers' in-store behavior to gain and sustain competitive advantage. Consumers' shopping paths provide valuable clues to understanding customers' in-store behavior, which has been a long standing research issue in business. This study is to explore the shopping path patterns in a grocery using RFID technology and clustering method. To this end, we designed the RFID systems, affixing active RFID tags to the bottom of grocery carts. The tag emit signal that is received by receptors installed at various location throughout the store. The RFID systems provide the time and location of the cart while consumers shop around the store. The point of sale data are matched with the cart movement records to provide a complete picture of each shopping path. To find the distinctive patterns of consumers' shopping paths, we proposed the distance-index matrix using dijkstra method and normalization method to conduct the clustering in order to handle the problem in measuring the similarity among shopping paths, which is raised by the spatial nature of consumer movement in a grocery. After analyzing the RFID data obtained in one of the groceries in a major Korean retailer, we could successfully identify several distinctive patterns of shopping paths, which prove to provide the valuable implications for store management.
Recently, RFID has become popular in the field of remote sensing applications. Location awareness is one of the most important keys to deploying RFID for advanced object tracking. Generally, multiple reference RF stations or additional sensors are used for the location sensing with RFID, but, particularly in indoor environments, spatial layout and cost problems limit the applicability of those approaches. In this paper, we propose a novel method for location sensing with active RFID systems not requiring the need for reference stations or additional sensors. The system triangulates the position of RF signal source using the signal pattern of the loop antenna connected to the power detector. The power detector consists of a signal strength detector and a signal analysis unit. The signal analysis unit indicates the signal strength and serial number using the signal from the strength detector, and provides the direction of the signal to the application target. We designed three different signal analysis units depending on the threshold type. The developed system can sense the direction to the transponder located over 10 m away within the maximum error of $5^{\circ}$. It falls within a reasonable range in our normal office environment.
본 연구의 목적은 캠퍼스 내 설치된 CCTV의 현황과 설치환경을 파악하고, CCTV의 설치위치 주변 환경 기계적 성능 동을 고려하지 않을 때 발생하는 방범용 CCTV의 설치 및 운용에 문제점을 평가하는데 있다. CCTV의 설치 위치 평가를 위해 네트워크 분석을 활용 했으며, CCTV의 설치환경 분석을 위해서 기계적재원의 확인과 가로등 및 보안등의 조도측정이 이루어졌다. 그 결과 경북대학교 CCTV의 문제점은 크게 학생들의 보행패턴과 무관한 곳에 설치된 지역, 야간 촬영 시 요구되는 조도가 부족한 지역에 설치되어 있음이 확인 되었고, 44대의 CCTV 중 25대만이 범죄 예방이라는 소기의 목적을 위해 활용될 수 있음이 확인되었다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자에게 최적의 서비스를 제공하기 위해서는 객체 그리고 사용자의 행위와 밀접한 연관이 있는 시공간 정보를 고려하는 것이 중요하다. 이를 위해 이 논문에서는 사용자의 상황을 고려하기 위한 시공간 온톨로지를 설계하고 이를 이용하여 사용자의 행동 및 서비스 패턴을 능동적으로 마이닝할 수 있는 시스템 구조를 제안한다. 제안된 시스템은 사용자의 시간에 따른 위치 및 객체와의 연관성을 고려하여 사용자의 행동과 서비스 패턴을 지능적으로 마이닝 하기 위한 프레임워크이고 트리거 시스템을 기반으로 한다.
This study analyzes areas, traffic lines and characteristics of block of traditional villages in order to suggest how to build urban village in the way that can solve problems occurring in residential areas these days. The study showed the following results: 1) Traditional villages have definite boundary and entrance, and the community area for the villages is close to the entrance to encourage community activities of villagers. 2) With an access in the form of a blind alley branched from the main road, traditional villages form a small-sized clustering and encourage community activities in a natural way. 3) Formed of block with a pattern of net, blind alley or standing in a line on both sides, traditional villages help residents to form close relations between. These findings suggest that for building desirable urban villages, 1) they should have definite boundary, 2) size and location of community area should be determined in the way to activate community activities of residents, 3) roads inside the village should have branched form rather than standardized check pattern so that small-sized clustering could be formed along the branched inner roads, and 4) clustering in villages should be arranged in a line on both sides or in the form of a blind alley giving consideration to the length and width of roads. The roads should be also of a closed type so that residents could create strong bonds with their neighbors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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