공간상에 분포한 각종 지리사상들은 다양한 분석기법을 통하여 분포특성과 패턴이 파악된다. 이때 축척(scale)은 공간분석 기법에서 연구자가 고려해야 할 중요한 요인중의 하나이다. 이 연구에서는 해상도 저감에 따라 변화하는 공간 데이터의 구조특성을 표현할 수 있는 기법을 비교 분석하여 공간분석에 필요한 적정해상도의 모색과정에 이용하고자 한다. 순천만 해안습지의 LANSAT TM 데이터를 대상으로 하여, 데이터의 구조특성이 해상도에 따라 변화하는 특성을 살펴보고 이를 반영할 수 있는 해상도 특성 지수들을 비교평가 하였다. 기존에 개발된 국지적 분산(local variance)과 프랙탈차원을 적용하였고, 해상도 변화과정에서 파생되는 분산 데이터의 공간분포 패턴을 표현하는 지수로 공간적 자기관도인 Moran´s I를 측정하였다. 구조특성 분석기법을 적용한 결과 기존에 개발된 국지적 분산과 프랙탈 차원보다는 분산 데이터의 공간적 자기상관도가 구조특성을 분석하는 기법으로 적합하게 나타났다. 공간적 자기상관도가 정점인 해상도에서 공간 데이터의 변화가 심하게 나타나고 있다. 공간 데이터의 구조특성은 탐색하는 기법으로 분산 데이터의 공간적 자기상관도가 효과적인 지수로 작용할 수 있다.
The phase reconstruction process in digital holographic microscopy involves a trade-off between the phase error and the high-spatial-frequency components. In this reconstruction process, if the narrow region of the sideband is windowed in the Fourier domain, the phase error from the DC component will be reduced, but the high-spatial-frequency components will be lost. However, if the wide region is windowed, the 3D profile will include the high-spatial-frequency components, but the phase error will increase. To solve this trade-off, we propose the high-variance pixel averaging method, which uses the variance map of the reconstructed depth profiles of the windowed sidebands of different sizes in the Fourier domain to classify the phase error and the high-spatial-frequency components. Our proposed method calculates the average of the high-variance pixels because they include the noise from the DC component. In addition, for the nonaveraged pixels, the reconstructed phase data created by the spatial frequency components of the widest window are used to include the high-spatialfrequency components. We explain the mathematical algorithm of our proposed method and compare it with conventional methods to verify its advantages.
The Box-Cox power transformation is generally used for variance stabilization. Recently, Shin and Kang (2001) showed, under the Box-Cox transformation, invariant properties to the original model under the large mean and relatively small variance assumptions in time series analysis. In this paper we obtain some invariant properties in spatial statistics. Spatial statistics, Invariant Property, Variogram, Box-Cox power Transformation.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제17권3호
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pp.349-356
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2010
The ordinary least squares based estimator of the disturbance variance in a regression model for spatial panel data is shown to be asymptotically unbiased and weakly consistent in the context of SAR(1), SMA(1) and SARMA(1,1)-disturbances when there is measurement error in the regressor matrix.
Population is important as a fundamental element of local industry and economy, and census data is essential to regional planning and policy making. Although there have been many researches on population and regional planning, there are few studies on population considering spatial unit. In this study, the population of three spatial scales were compared in order to establish the spatial unit suitable for the rural planning. The study area is Gangwon, Chungcheong-Nam, Chungcheong-Buk, Jeolla-Nam, Jeolla-Buk, Gyeonsang-Nam, Gyeonsang-Buk and Jeju province. Population were compared using statistical data analysis, GIS visualization, and spatial statistics. The mean, maximum, minimum, and variance of population were calculated and the coefficient of variation according to spatial unit was compared. The mean, maximum, minimum, and variance of population were calculated and the coefficient of variation according to spatial unit was compared. As the results, the census output area unit is difficult to interpret spatial analysis results. Administrative district unit has the limit that includes areas where the population does not live. The grid unit is well suited to the geographical characteristics but has many disadvantages of the grid with small population. Therefore, It is necessary to complement the limits of the Eup and Myeon-dong administrative district through the grid unit data.
본 논문에서 우리는 공간객체를 취급하는 새로운 동적 공간색인구조인 PR-화 일과 계층별 공간국부성 측도인 변형된 계층분산을 제안한다. 다차원 검색공간이 순환 도메 인을 갖는다는 가정하에서, PR-화일은 공간적으로 이웃하는 객체들을 결집시키기 위해 변형된 계층분산을 이용한다. PR-화일의 삽입과 분할 알고리즘은 객체의 분포 형태에 관계없이 낮은 계층분산값을갖는 색인을 유지시킨다. 실험 결과에 의하면, PR-화일은 낮은 계층분산값을 갖는 색인을 사용함으로써 객체의 검색시 적중율을 높이며, 버켓의 용량이 커질수록 버켓 이용율을 향상시키는 특성을 보인다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제2권2호
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pp.296-302
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1995
When heteroscedasticity occurs in random effects linear model, the error variance may depend on the values of one or more of the explanatory variables or on other relevant quantities such as time or spatial ordering. In this paper we derive a score test as a diagnostic tool for detecting non-constant error variance in random effefts linear model based on the model expansion on error variance. This score test is compared to loglikelihood ratio test.
Precipitation time series is a mixture of complicate fluctuation and changes. The monthly precipitation data of 61 stations during 36 years (1973-2008) in Korea are comprehensively analyzed using the EOFs technique and CSEOFs technique respectively. The main motivation for employing this technique in the present study is to investigate the physical processes associated with the evolution of the precipitation from observation data. The twenty-five leading EOF modes account for 98.05% of the total monthly variance, and the first two modes account for 83.68% of total variation. The first mode exhibits traditional spatial pattern with annual cycle of corresponding PC time series and second mode shows strong North South gradient. In CSEOF analysis, the twenty-five leading CSEOF modes account for 98.58% of the total monthly variance, and the first two modes account for 78.69% of total variation, these first two patterns' spatial distribution show monthly spatial variation. The corresponding mode's PC time series reveals the annual cycle on a monthly time scale and long-term fluctuation and first mode's PC time series shows increasing linear trend which represents that spatial and temporal variability of first mode pattern has strengthened. Compared with the EOFs analysis, the CSEOFs analysis preferably exhibits the spatial distribution and temporal evolution characteristics and variability of Korean historical precipitation.
최근 립리딩에 대한 연구는 음성인식방법에 있어서 부가적인 정보를 제공하여 잡음환경에서 견인한 음성 인식을 하거나 음성정보의 부가적인 특징벡터로 사용하기 위한 방법으로 연구되고 있다. 그러나 립리딩 연구의 대부분은 실험실 환경하의 제한된 결과로서, 실제 다양한 동적 환경에서의 견인성에 대해서는 연구된 바가 없다. 현재 우리는 입술정보만을 이용한 자동22단어 인식기를 만들었으며, 이미지 기반 립리딩의 성능은 53.54%의 성능을 가지고 있다. 본 연구에서는 기 구현된 립리딩 시스템을 기반으로 하여, 립리딩 성능이 환경 적인 변화에 대해서 얼마나 안정할 수 있는지, 그리고 립리딩의 인식성능 저하를 일으키는 주요 요인이 무엇인지에 대하여 연구하였다. 입술이미지의 동적 변이로서는 이동, 회전. 크기변화와 같은 공간적 변화와 빛에 의한 조명변화를 고려하였다. 실험용 데이터로는 영상변환에 의한 시뮬레이션 된 데이터와 동적 변화가 심한 자동차 환경에서 수집한 데이터를 사용하였다. 실험결과 입술의 공간 변화가 인식성능 저하의 한가지 요인으로 작용함을 발견하였다. 그러나 실제적으로 공간변화보다 더 심각한 성능저하 원인은 시간흐름에 따른 조명조건의 변화로써 70%이상의 왜곡이 발생했다. 따라서 신뢰할 수 있는 립리딩 시스템 구현을 위해서 고려해야 할 가장 큰 요인은 빛의 변화임을 발견할 수 있었다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제12권3호
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pp.653-657
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2005
Eigenstructure of a spatial design matrix of Matheron's variogram estimator in $R^1$ is derived. It is shown that the spatial design matrix in $R^1$ with n/2$\le$h < n has a nice spectral decomposition. The mean, variance, and covariance of this estimator are obtained using the eigenvalues of a spatial design matrix. We also found that the lower bound and the upper bound of the normalized Matheron's variogram estimator.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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