In this paper, we explore the utility of recently discovered multiple-antenna techniques (namely MIMO techniques) for medium access control (MAC) design and routing in mobile ad hoc networks. Specifically, we focus on ad hoc networks where the spatial diversity technique is used to combat fading and achieve robustness in the presence of user mobility. We first examine the impact of spatial diversity on the MAC design, and devise a MIMO MAC protocol accordingly. We then develop analytical methods to characterize the corresponding saturation throughput for MIMO multi-hop networks. Building on the throughout analysis, we study the impact of MIMO MAC on routing. We characterize the optimal hop distance that minimizes the end-to-end delay in a large network. For completeness, we also study MAC design using directional antennas for the case where the channel has a strong line of sight (LOS) component. Our results show that the spatial diversity technique and the directional antenna technique can enhance the performance of mobile ad hoc networks significantly.
The purpose of this research is to clarify the relationship between the location of markets and the spatial structure of historic center in Beijing of 18th century by network analysis method onto the historic map of Beijing 'Qianlong-Jincheng-Quantu(乾隆京城全圖)' produced in 1750. By categorizing the grade of each market, it is revealed that the location of markets in Beijing under Qing Dynasty was not only decided by the various factors as policy of the regime and traditional social usages but also by the spatial structure of urban space in historic part of the city. At the same time, the sociopolitical factors and the spatial structure of urban space might influence reciprocally in defining the physical state of urban space.
본 연구는 도시 간 상호작용 지수(지배력 지수, 상대적 강도 지수, 엔트로피 지수)를 활용하여 출근 흐름과 업무 흐름, 화물 흐름에 있어서 수도권 도시 네트워크의 구조적 특성을 분석하였다. 분석 결과는 수도권의 도시 네트워크가 흔히 네트워크형 도시체계론에서 말하는 수평적이고 상호보완적이며 양방향과 규모 중립적이기 보다는 매우 규모 의존적이고, 수직적이고 최고차 중심도시에 의존적하는 지배 종속적 구조를 가지고 있는 것으로 나타났다. 출근 업무 흐름에 비해 화물 흐름의 네트워크가 다소 균형적이기는 하지만, 상호작용의 계층 구조, 흐름의 상대적 강도, 균형성 등 모든 면에서 출근 업무 흐름이든, 화물 흐름이든 서울과의 상호작용이 결정적이다.
The purpose of this study is to develop landslide susceptibility analysis techniques using artificial neural network and to apply the developed techniques to the study area of janghung in Korea. Landslide locations were identified in the study area from interpretation of satellite image and field survey data, and a spatial database of the topography, soil, forest and land use were consturced. The 13 landslide-related factors were extracted from the spatial database. Using those factors, landslide susceptibility was analyzed by artificial neural network methods, and the susceptibility map was made with a e15 program. For this, the weights of each factor were determinated in 5 cases by the backpropagation method, which is a type of artificial neural network method. Then the landslide susceptibility indexes were calculated using the weights and the susceptibility maps were made with a GIS to the 5 cases. A GIS was used to efficiently analyze the vast amount of data, and an artificial neural network was turned out be an effective tool to analyze the landslide susceptibility.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.256-272
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2002
The purpose of this study is to develop landslide susceptibility analysis techniques using artificial neural network and to apply the newly developed techniques to the study area of Boun in Korea. Landslide locations were identified in the study area from interpretation of aerial photographs, field survey data, and a spatial database of the topography, soil type, timber cover, geology and land use. The landslide-related factors (slope, aspect, curvature, topographic type, soil texture, soil material, soil drainage, soil effective thickness, timber type, timber age, and timber diameter, timber density, geology and land use) were extracted from the spatial database. Using those factors, landslide susceptibility was analyzed by artificial neural network methods. For this, the weights of each factor were determinated in 3 cases by the backpropagation method, which is a type of artificial neural network method. Then the landslide susceptibility indexes were calculated and the susceptibility maps were made with a GIS program. The results of the landslide susceptibility maps were verified and compared using landslide location data. A GIS was used to efficiently analyze the vast amount of data, and an artificial neural network was turned out be an effective tool to maintain precision and accuracy.
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.
본 연구의 목적은 상세 레벨의 대규모 도로망 데이터를 대상으로 다양한 축척과 추상화 수준을 가진 상위 레벨의 소축척 도로 선형 사상을 유도하는 가변-축척 기반 네트워크 데이터의 생성 방안을 제시하는 것이다. 이를 위해 우선, 가변-축척 모델 구축을 위해 관련 용어의 정의와 모델 구축시의 이점과 구축 절차에 대해 살펴보았다. 둘째, 가변-축척 모델을 설계하기 위해 지도 표출을 위한 표현 레벨과 레이어 구성요소를 제시하였다. 또한 상위 LoD와 데이터 연계 방법과 인덱스 구조 생성을 위한 규칙을 정의 하였다. 마지막으로 설계된 모델의 구현과 검증을 위해 제시된 알고리즘을 실제적인 연구지역 도로망(제주도)에 적용하여 가변 축척 도로망을 유도하여 구축하고, 공간 데이터베이스(Oracle Spatial)에 저장한 후 성능 분석을 통해 모델의 효율성과 타당성을 검증하였다.
본 연구의 목적은 지속 가능한 도시성장 관리를 위한 일환으로 도시균형발전을 위해 공간모델링 기법을 이용하여 도시공간 구조 진단하는 것이다. 도시공간구조는 다양한 활동의 상호작용이므로 공간구조 요소들의 패턴 변화 분석과 함께 요소들의 분석 결과를 연계하여 살펴볼 필요가 있다. 이를 위해 본 연구에서는 인구, 교통 분야에 대하여 접근하였으며, 대상지의 관련 법령에 따라 정의된 다양한 생활권별 공간구조를 분석하였다. 인구는 시계열별 변화 데이터를 공간통계기법인 Getis-Ord Gi* 기법에 적용함으로써 인구 집중지역에 대한 군집 변화를 분석하였으며, 교통은 출퇴근 교통 O-D 데이터를 Social Network Analysis 기법에 적용함으로써 중심성 변화를 분석하였다. 분석결과 대상지 전체적으로 불균형이 심화되고 있었으며, 중심성의 변화가 분석되었다. 분석 결과는 다른 공간요인과 연계하여 해석함으로써 생활권별 도시공간구조를 전망하고 지속 가능한 도시성장관리를 위한 방향을 제시할 수 있었다. 이러한 결과는 해당 도시에서 진행되고 있는 도시정책뿐만 아니라, 전 세계 많은 도시에서도 급속한 도시발전과 통제할 수 없는 개발에 대응하기 위하여 도입하고 있는 다양한 도시 성장 관리 정책의 의사결정을 위한 도구로 활용할 수 있을 것이다.
교통정책과 계획수립을 위한 교통수요의 합리적인 분석을 위해서는 현실적이고 신뢰성 있는 교통자료의 구축이 요구된다. 또한 교통계획 및 운영의 측면에서 복잡한 교통문제를 쉽게 전달할 수 있는 사용자 위주의 시스템이 필요하다 일반적으로 교통 분석 존에 대한 사회${\cdot}$경제적 특성 자료를 수집하고 분석용 네트워크를 구축하는 과정은 교통계획모형 수립과정에서 가장 중요한 부분으로 많은 시간과 노력이 요구된다. 또한 수집된 데이터를 통합하고 이용 가능한 형식으로 변화하기 위해서는 상당한 비용이 든다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 자료를 효과적으로 선택, 수정, 가시화할 수 있고, 네트워크의 특성 변화를 보다 효율적으로 파악할 수 있도록 GIS를 도입하는 것이 바람직하다. 교통계획과정에 GIS의 기능이 특히 중요시되어지고 있지만 교통문제에 GIS를 이용하는 것은 초보적인 단계이다. 본 연구는 GIS의 공간표현, 분석기능을 바탕으로 다양한 교통정보를 제공하고 교통계획을 가능하게 하기 위한 GIS-T 통합시스템 구현에 목적을 두었다. 이를 위해 교통분석용 패키지와 GIS 환경사이에 양방향 데이터 교환이 가능하게 하고, 네트워크 수정${\cdot}$편집${\cdot}$검수기능 등 보다 효율적인 교통네트워크 관리를 위한 인터페이스를 설계하였다. 또한 GIS가 가지는 공간 데이터의 효과적인 처리에 활용가능 하도록 교통정보 처리모듈을 개발하여 통합시스템에 추가하였다. 이러한 GIS-T 통합시스템은 네트워크의 편집과 분석에 효율적인 환경을 제공하여 보다 현실적인 교통망 모델링을 반영할 수 있으며, 다양한 교통문제 분석에 효과적인 도구로 활용될 수 있을 것이다.
This study introduces how GISs (Geographic Information Systems) are used to assess spatial disparities in urban green spaces in the Chicago. Green spaces provide us with a variety of benefits, namely environmental, economic, and physical benefits. This study seeks to explore socioeconomic relationships between green spaces and their surrounding communities and to evaluate spatial disparities from a variety of perspectives, such as health-related, socioeconomic, and physical environment factors. To achieve this goal, this study used spatial statistics, such as optimized hotspot analysis, network analysis, and space-time cluster analysis, which enable conclusions to be drawn from the geographic data. In particular, 12 variables within the three factors are used to assess spatial disparities in the benefits of the use of green spaces. Finally, the variables are standardized to rank the community areas and identify where the most vulnerable community areas or parks are. To evaluate the benefits given to the community areas, this study used the z- and composite scores, which are compared in the three different combinations. After identifying the most vulnerable community area, crime data is used to spatially understand when and where crimes occur near the parks selected. This work contributes to the work of urban planners who need to spatially evaluate community areas in considering the benefits of the uses of green spaces.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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