• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권5호
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• pp.1225-1239
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• 2016

We investigate pediatric tumor incidence data collected by the Florida Association for Pediatric Tumor program using various models commonly used in disease mapping analysis. Particularly, we consider Poisson normal models with various conditional autoregressive structure for spatial dependence, a zero-in ated component to capture excess zero counts and a spatio-temporal model to capture spatial and temporal dependence, together. We found that intrinsic conditional autoregressive model provides the smallest Deviance Information Criterion (DIC) among the models when only spatial dependence is considered. On the other hand, adding an autoregressive structure over time decreases DIC over the model without time dependence component. We adopt weighted ranks squared error loss to identify high risk regions which provides similar results with other researchers who have worked on the same data set (e.g. Zhang et al., 2014; Wang and Rodriguez, 2014). Our results, thus, provide additional statistical support on those identied high risk regions discovered by the other researchers.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.473-475
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• 2003

To overcome the limitation that traditional GISs lose much information for the real world, 4-dimensional GIS has the additional reference systems including object's height and temporal dimension. This paper describes the 4-dimensional geometric object model and components. The prototype for 4-dimensional GIS consists of the data provider, manager, and renderer components. We show the virtual city that its database contains topographic maps, buildings, roads and temporal history data. This provides spatial, temporal operations and analysis functions.

• 산업기술연구
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• 제24권B호
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• pp.29-36
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• 2004

The wind and wind-induced dynamic wind pressures fluctuate irregularly according to time and space. In this study, the proper orthogonal decomposition(POD) technique is applied to wind pressures acting on a tall tower model, and the following results are found: the along-wind and across-wind forces can be reconstructed by only four dominant POD modes, and the reconstructed errors are 4.71% and 22%, respectively for across-wind and along-wind directions. The physical meanings for dominant modes are also presented in the paper. The POD analysis can compress complex wind pressure data only by a few dominant modes and interpret spatio-temporal characteristics of wind pressure by novel way while existing statistical methods do not have such benefits.

• 한국IT서비스학회지
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• 제9권1호
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• pp.127-139
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• 2010

Due to the development of information technology and business related to geographical location of customer, the need for the storage and analysis of geographical location data is increasing rapidly. Geographical location data have a spatio-temporal nature which is different from typical business data. Therefore, different methods of data storage and analysis are required. This paper proposes a multi-dimensional data model and data visualization to analyze geographical location data efficiently and effectively. Purchase order data of an online farm products brokerage business was used to build prototype datamart. RFM scores are calculated to classify customers and geocoding technology is applied to display information on maps, thereby to enhance data visualization.

• 한국농림기상학회지
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• 제15권3호
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• pp.161-170
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• 2013

이 논문에서는 산지사면에서 나타나는 수문과정의 이해를 증진하기 위해서 관측된 토양수분의 분포와 거동을 수치지형분석을 통한 지형요소와의 상관관계를 연구하였다. 계절에 따른 강우 및 토양구조의 차이가 영향을 주는 사면 깊이 별 토양수분의 변동을 상관성 분석을 통해 도출하였다. 경기도 파주시 설마천 유역에 위치하고 있는 사면에서 봄, 여름, 가을 등 각 3계절을 대상으로 4월, 7월, 10월 기간의 토양수분 시계열 관측 자료를 사용하여, 지표면과 기반암의 표고 모형을 사용하여 다방향 흐름 알고리즘과 경사도, 곡률 등 18개 요소와의 상관관계를 분석하였다. 도출된 지형과 토양수분의 상관관계는 계절별로 강우의 양상과 토양 깊이에 따라 상이한 양상을 보여 주고 있다. 이러한 상관관계를 통해 사면에서 토양수분의 분포 및 흐름선을 예측하여 공간적인 분석을 도모하고, 토양수분의 거동을 가장 적합하게 모사하는 모형과 지형요소를 평가하고 도출할 수 있을 것이다.

• 대한공간정보학회지
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• 제19권4호
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• pp.3-12
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• 2011

침전물 변화의 이해는 수질모니터링에 있어서 중요한 요소이다. 수질 변수는 시공간에 의해 변하므로 시간분석이나 공간분석 한 가지만으로는 모형화하거나 명확히 설명하기 어렵다. 본 연구에서는 1985년부터 2005년까지 메콩강 하류 유역에서 수집된 침전물 기록과 공간 자료를 근거로 온도, 페하 수준 및 용존산소 수준을 파악하고, 역거리가중법을 이용하여 시공간 경향과 시각 분석을 평가하고자 한다. 그 결과, 온도와 페하의 최대값은 이 기간 동안 큰 변화없이 나타났고 최대 용존산소는 2002년까지 점점 증가하여왔다. 최소 페하와 용존산소는 이 기간 동안 불안정한 경향으로 변화하였다. 역거리가중법 보간을 이용한 경향 분석에서는 연구 지역의 전반적인 수온이 계속 증가했다는 것을 보여주었고, 페하는 1993년부터 2005년 동안 감소하는 경향을 나타냈다. 용존산소농도는 1989년 이후 증가하였고 2002년부터는 많이 확산되지 않았다.

• 한국지리정보학회지
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• 제13권3호
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• pp.14-28
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• 2010

본 연구의 목적은 공간적 분포 특성만을 고려하고 있는 기존의 핫스팟분석에 대한 대안적인 방법으로서 공간상에서 나타나는 사건간의 인과관계를 시간영역으로까지 확장하여 동시적 분석이 가능한 시공간분석 방법을 제안하는 것이다. 분석방법으로는 먼저 지리정보시스템을 이용하여 지방중소도시인 M시의 범죄자료를 데이터화 하였고, Ripley K함수와 시공간검정통계량 분석을 통해 M시의 범죄분포 패턴을 지도화 하였다. 연구결과, 범죄위험도가 유의미하게 높은 지역들이 나타났으며, 이들 시공간적 범죄 집중지역들은 기존의 공간분포만을 고려한 범죄분포 패턴과는 다소 차이가 있음을 발견할 수 있었다. 본 연구결과는 시공간적인 범죄분포 특성에 맞는 맞춤형의 경찰 인력 배치와 배분, 그리고 치안행정 서비스 등의 조정을 위한 참고자료로서, 또한 시공간적인 집중을 보이는 이들 지역을 중심으로 물리적 환경 변화의 유도와 공간이용의 개선 효과를 통해 범죄율을 줄여나가는 범죄예방 활동 및 정책수립을 위한 기초자료로도 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한지리학회:학술대회논문집
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• 대한지리학회 2005년도 춘계학술대회
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• pp.35-36
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• 2005

• 대한교통학회지
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• 제34권5호
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• pp.377-393
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• 2016

차량배출가스는 대기오염을 유발하는 주요 요인인 것으로 알려져 있으며, 배출가스 감소를 위한 다양한 정책수립 및 기술개발이 활발히 진행 중이다. 이에 본 연구는 차량의 배출가스 중 호흡기 질환에 특히 유해한 것으로 알려진 질소산화물($NO_x$)과 초미세먼지($PM_{2.5}$)를 대상으로 시공간적 배출량의 패턴을 분석하고 교통기반 공공보건 증진 방안을 제시하였다. 서울외곽순환고속도로를 공간적 분석범위로 설정하고 2015년 1월부터 6월 사이에 수집된 속도와 교통량 자료를 기반으로 배출계수를 이용하여 거시적 모형을 통한 차량배출가스 발생 총량을 추정하였다. 추정된 배출가스 자료에 군집분석을 적용하여 차량배출가스 수준(Level of Vehicle Emission)을 정의하였으며, 평일 차량배출가스 발생량의 물질별 시간대별 공간별 패턴을 분석하였다. 이를 바탕으로 교통기반 공공보건 정책방안을 교통계획 및 교통시설물, 공공보건 정보, 교통운영 및 관리 측면으로 나누어 제시하였다. 본 연구에서 제시한 차량배출가스 분석방향 및 전략은 공공보건 정책 마련에 기여할 것으로 판단된다.

• International Journal of Contents
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• 제7권4호
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• pp.19-23
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• 2011

This paper proposes a segmentation method for overlapped vehicles based on analysis of the vehicle location and the spatiotemporal association information. This method can be used in an intelligent transport system. In the proposed method, occlusion is detected by analyzing the association information based on a vehicle's location in continuous images, and occlusion segmentation is carried out by using the vehicle information prior to occlusion. In addition, the size variations of the vehicle to which association tracking is applied can be anticipated by learning the variations according to the overlapped vehicles' movements. To assess the performance of the suggested method, image data collected from CCTVs recording traffic information is used, and average success rate of occlusion segmentation is 96.9%.