• Computers and Concrete
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• 제10권5호
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• pp.457-467
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• 2012

Using appropriate raw materials for cement is crucial for providing the required products. Monitoring relationships and analyzing distributions in a cement material quarry are important stages in the process. CaO, one of the substantial chemical components, is included in some raw materials such as limestone and marl; furthermore, appraising spatial assessment of this chemical component is also very critical. In this study, spatial evaluation and monitoring of CaO concentrations in a cement site are considered. For this purpose, two effective regression-based models were applied to a cement quarry located in Turkey. For the assessment, some spatial models were developed and performance comparisons were carried out. The results show that the regression-based spatial modelling is an efficient methodology and it can be employed to evaluate spatially varying relationships in a cement quarry.

• 지적과 국토정보
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• 제54권2호
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• pp.19-32
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• 2024

본 연구는 인구통계지표와 지표면 온도간의 수치적인 관계에 대해 분석하고자 한다. 원격탐사기법을 이용하여, Landsat 7 ETM+ 영상으로부터 지표면온도를 추출하였고, 또한 집계구 통계자료를 이용하여 도시의 지표면온도 상승에 영향을 줄 수 있는 변수로 단위면적당 사업체 종사자 수와 인구밀도로 선정한 후, 지표면 온도와 이들 변수간의 선형회귀분석을 하였다. 먼저, OLS회귀분석을 실시하였으나, 결과가 OLS의 가정에 위배되어 공간회귀모델을 이용하여 분석하였다. 최종적으로 Spatial error model이 지표면온도와 인구변수와의 관계를 해석할 수 있는 최적모델로 선정되었고, 해당 모델 결과를 이용하여 추정회귀계수 분석과 잔차분포분석을 진행하였다. 그 결과 지표면 온도는 인구 변수와는 양의 관계가 있었으며 구체적으로 종사자수밀도가 10% 증가할 때 지표면 온도는 0.095% 증가하고, 인구밀도 10%가 증가할 때 지표면온도는 0.085%가 증가함을 보여 주었다. 하천과 산지 더미변수는 자연환경변수가 회귀모형에 과대추정을 하는데 영향을 주는 것을 통제하고자 추가하였으며, 지표면온도와는 음의 상관관계가 있음을 확인하였다. 또한, 잔차의 표준편차가 2.5이상인 지역은 지표면 온도가 상대적으로 높은 곳으로 특수시설지역(군시설, 공항, 주차장, 철도차량기지)이었고, 표준편차 -2.5이하 지역은 온도가 상대적으로 낮은 자연지역인 산지와 하천지역에 해당하는 것을 보여주었다.

• 응용통계연구
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• 제27권4호
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• pp.655-665
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• 2014

폭염, 폭우와 가뭄 등과 같은 이상 기후 현상에 대한 적절한 대응이 최근 많이 요구되고 있다. 이상 기후 현상을 분석하기 위해 극단값 분석 기법을 적용할 수 있는데, 본 논문은에서는 한국의 여름철 강수량 자료(1973년부터 2012년까지의 5월부터 9월)를 분계점 초과값 모형으로 분석해보았다. 분계점은 한국의 기상관측소들을 5개의 군집으로 나누어, 각 군집별로 지리 정보와 시간을 공변량으로 하는 분위수 회귀 방법을 통하여 추정하였다. Northrop과 Jonathan (2011)과 같이 극단값들이 시공간적으로 독립이라고 가정하고 분석한 후, 추정오차와 검정 과정에 공간 종속성을 반영하였다.

• 한국기후변화학회지
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• 제6권4호
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• pp.331-344
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• 2015

A long-term gridded historical data at 3 km spatial resolution has been generated for practical regional applications such as hydrologic modelling. However, overly high or low values have been found at some grid points where complex topography or sparse observational network exist. In this study, the Inverse Distance Weighting (IDW) method was applied to properly smooth the overly predicted values of Improved GIS-based Regression Model (IGISRM), called the IDW-IGISRM grid data, at the same resolution for daily precipitation, maximum temperature and minimum temperature from 2001 to 2010 over South Korea. We tested various effective distances in the IDW method to detect an optimal distance that provides the highest performance. IDW-IGISRM was compared with IGISRM to evaluate the effectiveness of IDW-IGISRM with regard to spatial patterns, and quantitative performance metrics over 243 AWS observational points and four selected stations showing the largest biases. Regarding the spatial pattern, IDW-IGISRM reduced irrational overly predicted values, i. e. producing smoother spatial maps that IGISRM for all variables. In addition, all quantitative performance metrics were improved by IDW-IGISRM; correlation coefficient (CC), Index Of Agreement (IOA) increase up to 11.2% and 2.0%, respectively. Mean Absolute Error (MAE) and Root Mean Square Error (RMSE) were also reduced up to 5.4% and 15.2% respectively. At the selected four stations, this study demonstrated that the improvement was more considerable. These results indicate that IDW-IGISRM can improve the predictive performance of IGISRM, consequently providing more reliable high-resolution gridded data for assessment, adaptation, and vulnerability studies of climate change impacts.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권9호
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• pp.30-40
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• 2024

Building an accurate 3-D spatial road network model has become an active area of research now-a-days that profess to be a new paradigm in developing Smart roads and intelligent transportation system (ITS) which will help the public and private road impresario for better road mobility and eco-routing so that better road traffic, less carbon emission and road safety may be ensured. Dealing with such a large scale 3-D road network data poses challenges in getting accurate elevation information of a road network to better estimate the CO₂ emission and accurate routing for the vehicles in Internet of Vehicle (IoV) scenario. Clustering and regression techniques are found suitable in discovering the missing elevation information in 3-D spatial road network dataset for some points in the road network which is envisaged of helping the public a better eco-routing experience. Further, recently Explainable Artificial Intelligence (xAI) draws attention of the researchers to better interprete, transparent and comprehensible, thus enabling to design efficient choice based models choices depending upon users requirements. The 3-D road network dataset, comprising of spatial attributes (longitude, latitude, altitude) of North Jutland, Denmark, collected from publicly available UCI repositories is preprocessed through feature engineering and scaling to ensure optimal accuracy for clustering and regression tasks. K-Means clustering and regression using Support Vector Machine (SVM) with radial basis function (RBF) kernel are employed for 3-D road network analysis. Silhouette scores and number of clusters are chosen for measuring cluster quality whereas error metric such as MAE ( Mean Absolute Error) and RMSE (Root Mean Square Error) are considered for evaluating the regression method. To have better interpretability of the Clustering and regression models, SHAP (Shapley Additive Explanations), a powerful xAI technique is employed in this research. From extensive experiments , it is observed that SHAP analysis validated the importance of latitude and altitude in predicting longitude, particularly in the four-cluster setup, providing critical insights into model behavior and feature contributions SHAP analysis validated the importance of latitude and altitude in predicting longitude, particularly in the four-cluster setup, providing critical insights into model behavior and feature contributions with an accuracy of 97.22% and strong performance metrics across all classes having MAE of 0.0346, and MSE of 0.0018. On the other hand, the ten-cluster setup, while faster in SHAP analysis, presented challenges in interpretability due to increased clustering complexity. Hence, K-Means clustering with K=4 and SVM hybrid models demonstrated superior performance and interpretability, highlighting the importance of careful cluster selection to balance model complexity and predictive accuracy.

• Journal of the Korean Data Analysis Society
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• 제20권6호
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• pp.2829-2840
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• 2018

음이 아닌(non-negative) 측정값을 가지는 확률변수에 있어서, 영(0)이 과도하게 측정되는 자료를 반연속형(semi-continuous) 자료와 영-과잉(zero-inflated) 자료로 구분한다. 이러한 자료에서는 특정 확률 분포(probability distribution) 하에서의 확률보다 훨씬 큰 확률로 0을 관측하게 되는데, 연속형(continuous) 확률분포를 고려하는 경우에는 반연속형으로, 이산형(discrete) 확률분포를 고려하는 경우에는 영-과잉이라고 한다. 본 연구에서는 경계값(0)의 측정 여부에 관한 모형과 0보다 큰 확률변수에 대한 확률분포를 활용한 모형 등 두 개의 부문으로 이루어진 모형, 즉 2-부문 모형(two-part model)을 소개하고자 한다. 특히, 이산형 확률분포 중 포아송 분포와 음이항 분포를 고려한 영-과잉 회귀모형(regression model)을 설명하고 그 특성을 파악하고자 한다. 실증연구에서는 이러한 영-과잉 회귀모형을 활용하여 지난 10년(2009년부터 2018년) 간 한국의 여름철(6-8월) 폭염주의보(heat-wave advisory) 및 폭염경보(heat-wave warning) 발생일수를 적합하였다. 또한 공간예측기법 중 하나인 범용크리깅(universal kriging)을 이용하여 적합결과를 바탕으로 한 폭염 발생일수에 대한 예측지도를 작성하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제47권11호
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• pp.1095-1105
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• 2014

본 연구에서는 Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) 3B43 V7 (25 km)의 월 누적 격자 강우량을 1 km 해상도로 상세화하기 위해 Support Vector Machine (SVM) 회귀를 활용한 상세화 기법을 제안하였다. 비선형 예측모델인 SVM은 상세화의 기반이 되는 다양한 수문기상인자와 강우 발생간의 월별 상관성 구축에 효율적으로 활용되었다. 상세화된 격자 강우는 전국에 고루 분포한 64개 지점 관측 강우와의 비교 분석을 통해 상세화 이전의 격자 강우 보다 다소 개선된 정확도를 지니는 것으로 확인되었다. 특히, 상세화 이전 격자 강우가 지니는 양의 Bias가 효과적으로 개선되었다. 상세화 전후의 공간분포 비교에서 두 분포는 평균적으로 유사했으나, 상세화 이전 강우의 공간분포에서 나타나지 않았던 강우의 국지적 특성이 상세화된 공간분포를 통해 잘 표현되는 것을 확인할 수 있었다. 특히, 일부 지점의 과소 및 과대산정이 상세화를 통해 개선되어 전반적인 정확도 향상에 기여하였음을 확인했다. 본 연구에서 제안된 상세화 기법이 적용된 격자 강우는 모델의 정확도 향상을 위한 고해상도 입력자료로 활용될 수 있으며, 추후 연구에서는 SVM 외에 다른 회귀 방식을 활용하여 최적의 강우 상세화 기법 개발에 기여할 수 있을 것으로 보인다.

• 대한공간정보학회지
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• 제18권3호
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• pp.49-56
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• 2010

본고에서 적용한 유전자 알고리즘(GenAlg)은 다윈의 유전적 진화이론에 기반한 적정해 탐색기법으로써 공간연구에 있어서도 다양한 응용연구가 선행된 바 있다. 본 연구는 최근 신도시 개발과 함께 택지개발사업 등이 활발히 진행되고 있는 화성시 동부권을 사례대상지로 GIS 툴을 이용하여 격자인구자료를 구축하고 자연환경변수와 함께 개발 촉진형 및 규제형 용도지역지구 지정현황 등 주요 인구동태 결정요인에 관한 공간정보를 구축한 다음 GenAlg 모형을 추정하고 이를 동일 설명변수를 사용한 회귀분석 결과와 비교해 봄으로써 GenAlg기법의 유용성을 정량적으로 비교분석해 보았다. 분석결과 회귀분석과 유사하게 설명변수들에 대해 비교적 일관되고 설득력 있는 계수 값들이 도출되었고 이로써 GenAlg모형은 적자생존의 유전학적 원리를 기반으로 도시현상과 관련한 제반 문제의 적정해를 찾는 유용한 학제적 탐색기법임을 확인할 수 있었다.

• 지적과 국토정보
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• 제47권2호
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• pp.19-37
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• 2017

VIIRS-DNB 데이터는 기존의 DMSP-OLS 데이터에 비해 야간에 발생하는 빛의 밝기를 측정하는데 더 우수한 성능을 보여준다. 하지만 지금까지 우리나라에서 VIIRS-DNB 데이터를 이용해 야간 빛의 분포 변화를 분석한 연구는 상당히 드물다. 이 연구에서는 우리나라의 수도권을 대상으로 2013~2016년간의 야간 빛의 분포 및 변화 패턴을 파악하고, 공간회귀모델을 통해 그 요인을 분석하였다. 이를 위해 두 시점 간의 변화를 살펴봄은 물론 계절간 변화 양상 또한 함께 분석하였다. 주요한 결과는 다음과 같다. 첫째, 2013년과 2016년 두 시점 모두 야간 빛은 서울과, 인천, 그리고 서울과 인접한 경기도의 도시에 집중되어 인구밀도 및 주거지관련요인, 경제토지이용관련요인 등과의 연관성을 나타내었다. 둘째, 2013년과 2016년을 비교해보면 야간 빛의 강도는 특히 서울에서 약화되는 경향을 보이고 있는데, 이는 인구밀도의 변화 및 산업용 건물의 비중과 관련된 것으로 나타났다. 셋째, 서울, 그리고 인천과 경기도의 주변 지역들은 야간 빛의 계절 변동성이 높게 나타났는데, 겨울(12월, 1월, 2월) 및 가을(10월, 11월)에 빛의 강도가 가장 강하게 나타났다. 넷째, 야간 빛의 계절간 변동은 적설면적 변화와 유의미하게 양적 상관관계 나타났고, 알베도의 변화와 유의미하게 음적 상관관계 나타났다.