• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제28권4호
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• pp.359-375
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• 2019

Purpose The purpose of this study is to investigate the nature of temporal non-use, namely, the type of temporal non-use and the dynamic relationships between temporary non-use and use by expanding the model of dynamic state transition of non-use which is proposed by the previous study. Design/methodology/approach This study adopted grounded theory methodology as a research methodology. Fifteen university students were interviewed for open coding and for selected coding which leads the research model ten students were interviewed. Findings Based on the coding, the types of use were divided into interactive use and one-way use, and the types of temporal use were classified into temporal non-use in which use is intended and temporal non-use in which use is not intended. The dynamic transition model is presented for each type of use and temporalnon-use, and an integrated model that combines them is presented. This study found the following four things: First, all non-use can be temporal Second, there are different types of temporal non-use. Third, the pattern of use is not just one, but new patterns will continue to emerge. Fourth, we found a change in the function of SNS.

• 대한지리학회지
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• 제37권2호
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• pp.191-202
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• 2002

지리 사상과 인간의 활동은 공간적 차원(spatiality)과 시간적 차원(temporality)으로 구분되는데, 공간에서의 지리 사상과 인간 활동의 변화는 시간의 흐름 속에 기록된다. 이를 체계적으로 연구하기 위해서는 공간적 특성과 시간적 특성을 통합적으로 분석하고 표현할 수 있는 방법이 필요하다 이 연구에서는 지가 변동과 같은 지리적 현상의 시 .공간적 차원을 통합적으로 분석할 수 있도록 GIS 기법을 이용하여 시간 지도를 구현하는 것을 목적으로 하여, 안양시의 지가 변동 분석을 사례로 모델을 설계하고 구현하며 지가의 시 .공간적인 통합 분석을 시도하였다. 이를 위하여 이 연구에서는 문헌 연구를 통하여 지가 변동 분석과 Temporal GIS의 연계 가능성에 대해 탐색하였고, 실험적 차원에서 구체적인 지역을 대상으로 시.공간적으로 통합 분석이 가능한 지가 변동 분석 모델을 설계하고 구현하였다. 토지는 공간 자료, 속성 자료, 시간 자료의 변화가 지속적이기 때문에 시간 지도의 필요성이 매우 높은 분야이다. 본 연구에서 구현한 시간 지도를 통해 지가 정보를 비롯한 다양한 지리 사상의 시간 자료. 속성 자료. 공간 자료의 변화과정을 통합적으로 분석할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제32권6호
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• pp.567-584
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• 2005

시간 데이타마이닝은 기존 데이타마이닝에 시간 개념을 추가하여 시간 속성을 가진 데이타로부터 이전에 잘 알려지지는 않았지만 묵시적이고 잠재적으로 유용한 시간 지식을 탐사하는 기술이다. 대표적 데이타마이닝 기법인 연관규칙과 분류기법은 실세계의 여러 응용분야에서 사용된다. 그러나 대부분의 데이타가 시간 속성을 포함함에도 불구하고 기존의 기법들은 시간 속성을 고려하지 않고 주로 정적인 데이타에 대한 지식 탐사만이 진행되었다. 그리고 시간 데이타에 대한 데이타마이닝 연구들은 데이타의 발생시점과 시간 제약조건을 추가한 지식 탐사에 중점을 두고 있어 데이타가 포함한 시간 의미나 시간 관계를 탐사하는데 부족하였다. 이 논문에서는 시간 클래스 연관규칙에 기반한 시간 연관적 분류기법을 제안한다. 이 기법은 분류규칙 생성을 위해서 연관적 분류에 시간 차원을 포함하여 확장한 시간 클래스 연관규칙에 의해 탐사된 규칙들을 적용하는 것이다. 그러므로 이 기법은 기존의 분류 기법들에 비해 더 유용한 지식탐사가 가능하다.

• Journal of Ecology and Environment
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• 제44권2호
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• pp.62-71
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• 2020

Understanding vegetation structure and the relationship with environmental factors has been crucial for restoration and conservation of riparian zones. In this study, we conducted field survey in a riparian zone of Namhan River in South Korea both before and after flooding in order to understand temporal and spatial variations of riparian vegetation. There were significant temporal and spatial variations in species composition, and distribution patterns of vegetation were different along a gradient of elevation above the water level. At low elevation, Zizania latifolia was dominant throughout the field survey periods, and Bidens frondosa began to grow late and dominated both in post-flooding 1 and 2. Prior to flooding, Scirpus radicans and Polygonum thunbergii were widely distributed at middle elevation, while Artemisia vulgaris, Phragmites australis, and Miscanthus sacchariflorus were dominant at high elevation. After flooding, P. thunbergii was dominant at middle elevation with most other species decreasing, and more invasive or pioneer plants, including Artemisia princeps, H. scandens, and Sicyos angulatus, were observed at high elevation. Species composition and distribution patterns were homogeneous at low elevation, whereas dynamic variations of vegetation were observed both temporally and spatially at higher elevations. Elevation and distance from the water front were the most principal factors governing vegetation structure. Furthermore, soil physicochemical properties were also found to determine species composition and distribution patterns. These results indicate that vegetation structure in the riparian zones is formed by the combined effects of hydrological regime and soil physicochemical properties, inherent characteristics of species, and interspecific competition. Understanding of temporal and spatial variations of riparian vegetation may provide useful insights into ecological restoration and conservation of the vegetation within the riparian zones.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권10B호
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• pp.1076-1085
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• 2009

본 논문에서는 3차원 동영상의 시간적 중복성과 룩업 테이블을 이용한 효과적인 3차원 동영상 홀로그램 생성방법을 제안한다. 기존의 N-LT를 이용한 홀로그램 생성 기법은 미리 생성된 요소 프린지 패턴을 단순 이동 시켜 물체에 대한 홀로그램을 고속으로 생성할 수 있게 하였다. 하지만, 3차원 동영상 홀로그램의 경우는 정지영상에 대한 홀로그램에 비해 방대한 양으로 인하여 실시간 홀로그램을 생성하는데 많은 시간이 필요하게 되어 실직적인 제한이 있었다. 반면 이러한 3차원 동영상은 인접한 프레임은 유사한 정보를 갖는다는 시간적 중복성을 갖고 있고, 이러한 특성을 동영상 압축에 이용하고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 3차원 동영상의 시간적 중복성을 이용하여 계산하여야 하는 데이터의 양을 현저하게 줄임으로써 3차원 동영상에 대한 홀로그램을 고속으로 생성할 수 있는 새로운 방법을 제안하고 실험을 통하여 검증하였다.

• Spatial Information Research
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• 제14권2호
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• pp.223-234
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• 2006

연안수질의 시공간적 분포특성을 살펴보기 위하여 1997년부터 2004년 사이에 우리나라 연안해역에서 측정된 수질자료(chlorophyll-a, pH, DO, COD, SS, dissolved inorganic nitrogen, dissolved inorganic phosphorous, salinity, temperature)에 대해 GIS 공간분석 기법을 적용하였다. 본 연구에서 사용된 수질자료는 공간상 모든 위치에 그 값이 존재하나, 실제 간의 수집은 고정관측 위치에서만 수행된다. 따라서 공간적으로 연속적으로 존재하는 연안수질의 분포 특성을 파악하기 위해서는 미관측 지점의 값을 예측할 필요가 있다. 본 논문에서는 공간분석 기법인 IDW를 연안수질 측정자료에 적용하였으며, IDW 기법의 적용 가능성을 평가하였다. 또한 IDW 공간보간을 적용한 후, 전국 연안을 46개 구간으로 구분하여 각 구간의 수질특성을 GIS 시각화 기법을 이용하여 분석하였다. 적용결과 공간보간 및 GIS 기법이 다년간 광범위한 범위에서 수집된 수질 자료로부터 시공간적 분포 특성을 파악하는데 유용함을 확인할 수 있었다.

• 대한지리학회:학술대회논문집
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• 대한지리학회 2004년도 추계학술대회
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• pp.8-8
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• 2004

• 한국지리정보학회지
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• 제3권3호
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• pp.20-30
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• 2000

이 연구에서는 NOAA/NASA Pathfinder AVHRR Land Data Sets를 이용하여 시계열 NDVI 자료를 분석하였다. 1982년부터 1994년까지의 자료를 분석한 결과, 연평균 NDVI의 경우, 1982년, 1989년 및 1990년의 자료에서 심각한 계통적 편차가 나타났다. 이 연구에서는 엘니뇨와 위성 센서, 위성자료 처리 알고리듬 및 지표피복의 변화를 통하여 어느 정도의 계통적 편차를 설명할 수 있었다. 한편 식물 성장기의 자료를 이용한 연구기간 동안의 NDVI 변화 추세는 아시아 지역의 토지피복 변화와 많은 관련이 있는 것으로 나타났다.

• 한국수산과학회지
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• 제39권spc1호
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• pp.214-222
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• 2006

Dominant species of macrobenthos were analyzed based on differentiation of three distinct methods: the density based method, the biomass based method and LeBris method, by considering the frequency of occurrence using quantitative data collected over 5 years (1993-1998) at 21 stations in Chonsu Bay. Sedimentary environments as well as species composition and diversity showed the spatial and temporal distribution patterns. The ranks of dominant species as determined by the density based method were more similar to the results by the LeBris method than to those from the biomass based method. Considering the temporal variation, LeBris method were more efficient than any other methods for the determination of dominant species in Chonsu Bay. Lumbrineris longifolia, Theora fragilis, and Moerella jedoensis were recognized by all three methods. A one-way analysis of variance indicated spatial distributions patterns among most of the dominant species. These species showed positive correlations to sedimentary parameters such as mean grain size. However, T. fragilis and Paraprinospio pinnata showed the temporal patterns in their distribution, and were also correlated to the benthic environment, organic content and dissolved oxygen. Some dominant species, e.g., T. fragilis, S. scutata, G. gurjanovae proved to be useful benthic indicators based on the environmental variations determinated by long-term benthic ecological monitoring in Chonsu Bay.

• 한국통신학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.534-540
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• 1996

This paper presents an Adaptive Time-Delay Recurrent Neural Network (ATRN) for learning and recognition of temporal correlations of temporal patterns. The ATRN employs adaptive time-delays and recurrent connections, which are inspired from neurobiology. In the ATRN, the adaptive time-delays make the ATRN choose the optimal values of time-delays for the temporal location of the important information in the input parrerns, and the recurrent connections enable the network to encode and integrate temporal information of sequences which have arbitrary interval time and arbitrary length of temporal context. The ATRN described in this paper, ATNN proposed by Lin, and TDNN introduced by Waibel were simulated and applied to the chaotic time series preditcion of Mackey-Glass delay-differential equation. The simulation results show that the normalized mean square error (NMSE) of ATRN is 0.0026, while the NMSE values of ATNN and TDNN are 0.014, 0.0117, respectively, and in temporal learning, employing recurrent links in the network is more effective than putting multiple time-delays into the neurons. The best performance is attained bythe ATRN. This ATRN will be sell applicable for temporally continuous domains, such as speech recognition, moving object recognition, motor control, and time-series prediction.