• ETRI Journal
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• 제44권4호
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• pp.624-640
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• 2022

Taxi-demand forecasting and hotspot prediction can be critical in reducing response times and designing a cost effective online taxi-booking model. Taxi demand in a region can be predicted by considering the past demand accumulated in that region over a span of time. However, other covariates-like neighborhood influence, sociodemographic parameters, and point-of-interest data-may also influence the spatiotemporal variation of demand. To study the effects of these covariates, in this paper, we propose three models that consider different covariates in order to select a set of independent variables. These models predict taxi demand in spatial units for a given temporal resolution using linear and ensemble regression. We eventually combine the characteristics (covariates) of each of these models to propose a robust forecasting framework which we call the combined covariates model (CCM). Experimental results show that the CCM performs better than the other models proposed in this paper.

• Nonlinear Functional Analysis and Applications
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• 제29권3호
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• pp.711-738
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• 2024

This study develops an optimal control strategy for canine rabies transmission using a two-dimensional spatiotemporal model with spatial dynamics. Our objective is to minimize the number of infected and exposed individuals while reducing vaccination costs. We rigorously establish the existence of optimal control and provide a detailed characterization. Numerical simulations show that early intervention, in particular timely vaccination at the onset of an outbreak, effectively controls the disease. Our model highlights the importance of spatial factors in rabies spread and underlines the need for proactive vaccination campaigns, providing valuable insights for public health policy and intervention strategies.

• 대한수학회지
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• 제57권1호
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• pp.249-281
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• 2020

A reaction-diffusion model with spatiotemporal delay modeling the dynamical behavior of a single species is investigated. The parameter regions for the local stability, global stability and instability of the unique positive constant steady state solution are derived. The conditions of the occurrence of Turing (diffusion-driven) instability are obtained. The existence of time-periodic solutions, the existence and nonexistence of nonconstant positive steady state solutions are proved by bifurcation method and energy method. Numerical simulations are presented to verify and illustrate the theoretical results.

• 국제학술발표논문집
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• The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.294-298
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• 2015

In the United States, the completion of Construction Work Zone (CWZ) impact assessments for all federally-funded highway infrastructure improvement projects is mandated, yet it is regarded as a daunting task for state transportation agencies, due to a lack of standardized analytical methods for developing sounder Transportation Management Plans (TMPs). To circumvent these issues, this study aims to create a spatiotemporal modeling framework, dubbed "SWAT" (Spatiotemporal Work zone Assessment for TMPs). This study drew a total of 43,795 traffic sensor reading data collected from heavily trafficked highways in U.S. metropolitan areas. A multilevel-cluster-driven analysis characterized traffic patterns, while being verified using a measurement system analysis. An artificial neural networks model was created to predict potential 24/7 traffic demand automatically, and its predictive power was statistically validated. It is proposed that the predicted traffic patterns will be then incorporated into a what-if scenario analysis that evaluates the impact of numerous alternative construction plans. This study will yield a breakthrough in automating CWZ impact assessments with the first view of a systematic estimation method.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권8호
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• pp.3769-3789
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• 2018

Social pedestrian groups are the basic elements that constitute a crowd; therefore, detection of such groups is scientifically important for modeling social behavior, as well as practically useful for crowd video understanding. A social group refers to a cluster of members who tend to keep similar motion state for a sustained period of time. One of the main challenges of social group detection arises from the complex dynamic variations of crowd patterns. Therefore, most works model dynamic groups to analysis the crowd behavior, ignoring the existence of stationary groups in crowd scene. However, in this paper, we propose a novel unified framework for detecting social pedestrian groups in crowd videos, including dynamic and stationary pedestrian groups, based on spatiotemporal-oriented energy measurements. Dynamic pedestrian groups are hierarchically clustered based on energy flow similarities and trajectory motion correlations between the atomic groups extracted from principal spatiotemporal-oriented energies. Furthermore, the probability distribution of static spatiotemporal-oriented energies is modeled to detect stationary pedestrian groups. Extensive experiments on challenging datasets demonstrate that our method can achieve superior results for social pedestrian group detection and crowd video classification.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권9호
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• pp.1039-1051
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• 1999

시공간 데이타베이스는 현실세계의 객체에 대하여 효율적인 공간 관리와 이력 관리를 지원한다. 이러한 시공간 데이타베이스는 시간차원과 공간차원이라는 이질적 데이타 공간을 관리하여야 하는 대단히 복잡한 시스템이다. 따라서 데이타에 대한 효율적 접근 방법에 대한 연구가 필수적이며, 이는 효율적 색인 기법의 개발을 통하여 이룰 수 있다. 그러나 시공간 데이타에 대한 접근방법 연구는 거의 이루어지지 않고 있으며 극소수의 사례들마저도 공간 객체의 이력 개념을 지원하는 것이 아니라 멀티미디어 객체의 상대적 시간만을 지원하고 있다. 따라서 이 논문에서는 공간 데이타의 이력을 표현하는 시공간 데이타에 대하여 효율적으로 색인하기 위한 방안으로서 시간과 공간을 단일화된 색인 영역으로 통합하는 단일화된 시공간 색인 모델을 제시하고, 이를 기존의 R-트리를 기반으로 확장한 색인을 설계 및 구현하였으며, 아울러 다양한 유형의 시공간 연산에 대한 색인의 성능을 평가하였다.Abstract Spatiotemporal databases are able to support an efficient spatial management as well as historical management for an object in the real world. It is very complex to manage these two dimensions why there exists on difference of inborn property of temporal and spatial dimensions. Therefore an efficient access method should be studied, and it can be done by means of development of efficient indexing technology.However, there is a few related work in the research of access methods of spatiotemporal data. Also the previous works do not support the concept of history for spatial object, and only support the relative time among multimedia objects. Therefore, in this paper, we propose a unified Spatiotemporal index model as an efficient index for Spatiotemporal data. And we not only design Spatiotemporal index that has been extended to historical management facility on the basis of conventional R-tree, but also implement it. Finally we have evaluated performance of index for the various kinds of Spatiotemporal operations.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.11-20
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• 1999

기존의 공간 데이터베이스는 오직 현재 시점에서 유효한 정보만을 대상으로 처리하기 때문에 과거로부터 현재에 이르기까지 시간의 흐름에 따른 이력 정보를 효율적으로 관리하기 어려운 문제점이 있다. 최근에는 이를 해결하기 위한 관심이 고조되고 있으며, 이를 통해 현실 세계에 존재하는 객체에 대하여 효율적인 공간 관리뿐만 아니라 시간의 흐름에 따라 변화해온 이력 정보를 제공하라는 시공간 데이터베이스 연구가 시작되고 있다. 이러한 시공간 데이터베이스는 다양한 응용 분야에 적용된다. 데이터베이스엣 정형의미는 데이터 구조와 연산에 대한 명확한 결과를 표현하고 이를 수학적으로 검증하기 위한 도구로서 사용된다. 아울러 시공간 정형의미는 시공간 데이터베이스와 시공간 데이터베이스 관리 시스템을 설계하기 위한 중요한 역할을 수행한다. 따라서 이 논문에서는 시공간 영역과 객체 및 자료 구조는 물론 시공간 기하 연산자와 위상 연산자를 제안한다. 또한 이들을 포함하는 시공간 모델에 대한 정형의미를 통해서 관계 수식을 정립하고 그 연산식을 실제적인 예로서 보인다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제38권6호
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• pp.1-17
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• 2001

시공간 데이터 모델은 공간과 시간 기능이 추가된 복합 객체를 기술하는 많은 응용 분야에서 이용될 수 있는 자료를 다룬다. 그러나 각 응용 분야를 위해 필요한 정보가 시공간 정보의 설계 단계에서 시간의 종류에 종속해서 지리정보가 다르게 표현될 수 있다. 이러한 다양한 필요성을 다루기 위해서는 지리정보를 시간 관점 하에서 기하학적 입장, 공간 관계 입장과 공간에 종속하는 속성의 입장으로 표현해야 한다. 이 논문에서는 지리정보시스템에 대한 객체들 사이의 관계와 속성에 대한 형식적 정의 문제를 제시하고 있다. 지리 자료는 지리-객체, 지리-필드로 분류되는데, 지리적 공간상에 존재하는 실제의 연속적이고, 이산적인 표현을 나타낸 것이다. 이 논문은 비지리-객체와 지리-객체 상에서 시간에 따른 속성의 변화와 관계 역할에 대해 연구하고자 한다. 따라서 이 연구결과는 지리-객체의 공간 클래스에 머문 기존 연구에 비지리-객체를 포함한 시공간 객체의 속성버전화 방법을 제안함으로써 시공간 객체 지향 클래스 설계상에서의 효율성에 기여한다.

• ETRI Journal
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• 제43권2호
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• pp.272-287
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• 2021

This article presents a multi-dimensional spatial pattern analysis of crime events in San Francisco. Our analysis includes the impact of spatial resolution on hotspot identification, temporal effects in crime spatial patterns, and relationships between various crime categories. In this work, crime prediction is viewed as a classification problem. When predictions for a particular category are made, a binary classification-based model is framed, and when all categories are considered for analysis, a multiclass model is formulated. The proposed crime-prediction model (HotBlock) utilizes spatiotemporal analysis for predicting crime in a fixed spatial region over a period of time. It is robust under variation of model parameters. HotBlock's results are compared with baseline real-world crime datasets. It is found that the proposed model outperforms the standard DeepCrime model in most cases.

• 부동산연구
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• 제24권1호
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• pp.7-14
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• 2014

본 연구는 2006년 1월부터 2013년 6월까지의 서울시 아파트 개별 실거래가격에 대한 시공간 자료로 시공간자기상관의 문제를 헤도닉가격결정모형에 의한 통상최소자승법(OLS), 시간효과를 고려한 시간자기회귀모형(TAR), 공간효과를 고려한 공간자기회귀모형(SAR)과 시공간자기회귀모형(STAR)을 이용해 아파트 가격 추정결과를 비교분석하였다. 실증분석결과, STAR모형이 기존의 OLS에 비해 수정결정계수가 약 10% 증가하였으며, 추정오차는 약 18% 감소한 것으로 나타나 시공간효과를 고려했을 때 아파트 가격 추정이 기존모형에 비해 정확함을 알 수가 있었다. STAR모형 분석결과, 아파트 매매가격에 전용면적(-), 아파트연수(-), 저층더미(-), 개별난방(-), 도시가스(-), 재건축더미(+), 계단식(+), 단지규모(+)등이 영향을 주는 것으로 나타났으며 다른 분석방법론과도 대부분 같은 부호를 나타냈다. 시공간자기회귀모형을 이용해 부동산 가격을 추정시 정부 당국자는 부동산시장의 동향을 정확히 파악해 정책을 수립 집행해 정책효율을 높을 수 있고 투자자의 입장에서는 객관적인 정보를 바탕으로 합리적 투자를 할 수 있다.