This study analyzes the effects of road transportation networks on the local economy in korea. The analysis methods are SNA and spatial panel regression model. The subjects of this study are inland areas of Korea, and the research period is from 2010 to 2019. The network analysis showed that the connection centrality of Gyeongg-do was high internally and externally. Gyeonggi-do has played a central role in the domestic road freight transportation industry. The results of spatial panel regression analysis showed that there was economic competition between regions. Domestic road transportation industry has been competitive among regions and has economic ripple effect. And Internal cargo has been shown to boost the economy of the region. But internal cargo has been shown to lower the economy of surrounding regions, but external cargo has been shown to increase the economy. In order to revitalize the local economy, it is necessary to increase road cargo.
National Geographic Information System(NGIS) should be designed on the assumption that geographic data collected by each national organization should be integrated into geographic database systemically. To achieve this object, NGIS database would be better connected to National Very High-Speed Communication Network. In the process of research, some problems related to Korean NGIS are found. These are standardization, compatibility, extension, issue of making and opening digital map, and issue related to land information. So, it is required that pilot project apply National Geographic Information System in terms of National Very High-Speed computer network project. This project is to contain two main theme building of physical network and special management of network which is related with NGIS.
공간정보 및 속성정보를 저장 및 관리하여 서비스하는 지리정보시스템은 최근 네트워크 및 분산환경의 기술개발과 더불어 급격히 변화하고 있다. 이러한 지리정보시스템은 컴포넌트 기반 기술로 자리매김하고 있으며 OGC(OpenGIS Consortium)에서는 지리정보시스템의 설계 및 구현에 대한 다양한 사양과 토픽을 제시하고 있다. OGC의 사양을 충족하는 개방형 지리정보시스템은 다양한 컴포넌트들로 구성되어 있으며, 이러한 컴포넌트 기반의 시스템에 추가적인 요소로써 공간분석 컴포넌트를 구현하였다. 지리정보시스템에서 공간분석기능은 중요한 요소 중 하나이며 전체 시스템의 성능적, 기능적 평가 기준이 되기도 한다. OGC에서 제시하는 기본 공간데이터 모델인 Geometry 모델은 기본 기하공간객체를 관리하는 모델이며, 다양한 분석 컴포넌트들의 연동을 위하여 확장이 필요하다. 즉 기본 기하공간데이터 모델뿐 아니라, 기본 위상공간데이터 모델을 제공해야 하며 또한 이러한 기본 위상공간모델을 다양한 분석기능에 맞게끔 확장이 필요하다. 본 논문에서는 개방형 GIS컴포넌트의 전체 아키텍쳐와 이와 연동되는 분석 컴포넌트로써 네트?p 분석, TIN 분석 컴포넌트에 대하여 살펴보고 또한 기본 기하 데이터 모델인 OGC Simple Feature Geometry의 확장과 연등방법에 대하여 논의해 볼 것이다.
Spatial resolution of land covers from remotely sensed images can be increased using super-resolution mapping techniques for soft-classified land cover proportions. A further development of super-resolution mapping technique is downscaling the original remotely sensed image using super-resolution mapping techniques with a forward model. In this paper, the model for increasing spatial resolution of remote sensing multispectral image is tested with real SPOT 5 imagery at 10m spatial resolution for an area in Bac Giang Province, Vietnam in order to evaluate the feasibility of application of this model to the real imagery. The soft-classified land cover proportions obtained using a fuzzy c-means classification are then used as input data for a Hopfield neural network (HNN) to predict the multispectral images at sub-pixel spatial resolution. The 10m SPOT multispectral image was improved to 5m, 3,3m and 2.5m and compared with SPOT Panchromatic image at 2.5m resolution for assessment.Visually, the resulted image is compared with a SPOT 5 panchromatic image acquired at the same time with the multispectral data. The predicted image is apparently sharper than the original coarse spatial resolution image.
영상 보간은 기존에 존재하는 화소의 정보로 빈 화소를 계산하여 영상을 확대하는 방법이다. 자연 영상은 다양한 공간 주파수 성분을 포함하기 때문에 하나의 영상 보간 방법으로 다양한 주파수 성분에 대한 보간을 모두 수행하기에는 어려운 점이있다. 본 논문에서는 공간 주파수 특성을 가지는 다중 신경회로망 구조를 이용하여 영상을 보간하는 방법은 제안한다. 입력 영상은 국부 분산에 의해 공간 주파수에 따라 분리되어 공간 주파수 대역 별로 설정된 신경회로망을 통하여 보간 된다. 제안 방법은 deinterlacing에서의 적용성 때문에 관심이 커지고 있는 2배의 영상 보간에 적용되었다. 모의 실험에서 제안 방법은 기존의 알고리즘들뿐 아니라 단일 신경 회로망을 사용하는 방법보다 개선된 PSNR 성능을 보여주었다.
고병원성 조류인플루엔자(Highly Pathogenic Avian Influenza: HPAI)는 전염력이 매우 높아 발병 시 전국적으로 확산되어 막대한 사회경제적 피해를 유발하는 제1종 법정가축전염병이다. 국가동물방역통합시스템(Korea Animal Health Integrated System: KAHIS)은 축산차량등록제를 통하여 축산관련차량의 축산관련시설 출입정보를 실시간으로 기록함으로써 가축질병 발생 시 신속한 방역업무를 지원하기 위하여 구축한 통합시스템이다. KAHIS는 가축질병 발생 시 차량이동에 의한 확산경로를 효과적으로 추적하기 위한 시공간 정보를 포함한다. 이러한 시공간 정보를 바탕으로 시설들 간 연결 관계를 나타내는 접촉 네트워크를 구축할 경우 가축질병의 시공간 확산과정 추론에 유용하게 활용할 수 있다. 본 연구의 목적은 가축질병 방역활동 지원을 위하여 KAHIS에 내재된 시공간 정보를 접촉 네트워크로 구축하여 일차적 활용방안을 실증적으로 제시하는 것이다. 구축한 접촉 네트워크를 토대로 가축질병의 확산이 이루어지는 잠재적 시공간적 권역을 추정함으 로써 차단 방역 관련 의사결정을 돕기 위한 분석정보를 도출하고 해석을 통하여 정책적 함의를 제시하였다. 아울러 좀 더 고도화된 의사결정 지원정보 도출을 위한 접촉 네트워크의 심층적 활용 방안을 제시하였다.
무선 센서 네트워크에서 공간적-시간적 상관관계에 따른 중복 데이터의 발생은 데이터 전송 시에 불필요한 에너지를 소모하여 네트워크 수명을 감소시킨다. 본 논문에서는 먼지 센서를 통한 데이터 수집 실험을 진행하여 공간적-시간적 데이터 중복을 확인하고 이를 해결하기 위해 데이터 전송 허용범위 설정 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 클러스터 내의 통합 평균값을 이용하여 데이터 전송 허용범위를 설정한다. 설정된 허용범위는 멤버 노드의 중복 데이터를 감소시키며 클러스터 헤드에서 허용범위 재설정을 통해 수집 데이터의 가변적인 환경에서도 중복 데이터 감소가 가능함을 보인다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권5호
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pp.1909-1928
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2020
Predicting human mobility has always been an important task in Location-based Social Network. Previous efforts fail to capture spatial dependence effectively, mainly reflected in weakening the location topology information. In this paper, we propose a neural network-based method which can capture spatial-temporal dependence to predict the next location of a person. Specifically, we involve a graph convolutional network (GCN) based on a seq2seq framework to capture the location topology information and temporal dependence, respectively. The encoder of the seq2seq framework first generates the hidden state and cell state of the historical trajectories. The GCN is then used to generate graph embeddings of the location topology graph. Finally, we predict future trajectories by aggregated temporal dependence and graph embeddings in the decoder. For evaluation, we leverage two real-world datasets, Foursquare and Gowalla. The experimental results demonstrate that our model has a better performance than the compared models.
Changes in consumer purchasing patterns due to construction of large Western-style commercial buildings and introduction of new purchasing methods in South Korea in the 1990s led to a gradual decline in traditional markets. Under such a new environment, Yukgeori market, one of Korea's exemplary markets, has continued to develop and survive, while maintaining the traditional market form of Korea, both physically and operationally. Therefore, to find the characteristics of spatial configurations supporting the revitalization of traditional market, we deduced social attributes of spaces in street network of Cheongju city and the neighborhood including Yukgeori market by calculating the depths of nodes in the network using analysis models based on space syntax. The results illustrated that long street with the function to attract people and acts as a bridge of traffic and communication between highly modernized commercial area and traditional market can lead to continuous win-win development of both areas and the revitalization of traditional market through the promotion of social activities in the market. We expect that sound and sustainable development of contemporary cities, which lost tradition, will be achieved through the results of this study.
본 연구에서는 공간 분포의 해석을 위하여 일반적으로 사용되어 오던 Thiessen 또는 Kriging 법들을 대체할 수 있는 새로운 모형인 SANN(Spatial-Analysis Neural-Network)을 소개한다. 이 모델은 신경망 기법을 이용한 비매개 변수법의 일종으로 미측정 기점의 평균값 뿐만 아니라 분산, 왜도 등의 고차 통계치를 제공하여 준다. 또한 어떤 기점에서의 공간변수의 값이 그 심각도에 따른 미리 지정된 여러 분류들 중 각각의 분류에 속할 확률값과 전체 공간을 각 분류에 따라 가장 최적하게 분류경제(class boundary)를 선정하여줄 수 있는 Bayesian 계급분류기(Classifier)를 제공하는 의사결정(decision-making) 역할도 수행할 수 있다. 본 연구에서는 제안된 SANN모형의 외삽기(interpolator)를 사용하여 관측 기점의 연평균 강우량을 대상 유역 전체의 공간적으로 분포시키고 또한 각 지점의 예측 오류를 산정하며, Bayesian 분류기를 사용하여 대상유역을 가장 적절하게 건조, 보통, 습윤 지역으로 분류하는 방법을 제시하여 본다. 본 연구에서는 39개 강우 계측 지점을 이용하여 우리나라의 연평균 강우의 공간 해석에 응용하여 본다. 결과적으로 연평균 강우량의 공간 분포, 표준편차, 그리고 확률도를 얻었다. 더불어 우리나라 전역을 건조, 보통, 습윤 지역으로 분류하여 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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