When a spatial regression model that uses kernel density values as a dependent variable is applied to retail business data, a unique model cannot be selected because kernel density values change following kernel bandwidths. To overcome this problem, this paper suggests how to use the point pattern analysis, especially the L-index to select a unique spatial regression model. In this study, kernel density values of retail business are computed by the bandwidth, the distance of the maximum L-index and used as the dependent variable of spatial regression model. To test this procedure, we apply it to meeting room business data in Seoul, Korea. As a result, a spatial error model (SEM) is selected between two popular spatial regression models, a spatial lag model and a spatial error model. Also, a unique SEM based on the real distribution of retail business is selected. We confirm that there is a trade-off between the goodness of fit of the SEM and the real distribution of meeting room business over the bandwidth of maximum L-index.
도시지역 폭염에 대한 보다 나은 이해를 위해서는 토지이용의 총량적 이해와 더불어서 토지이용의 공간적 위치분배와 폭염현상과의 관계성 이해도 필요하다. 본 연구의 목적은 군집개발과 파편화된 개발이 폭염일수와 순위상관관계를 보이고 있는지를 살펴보는 것이다. 주요연구방법으로는 형태학적공간패턴, 공간자기상관성, 스피어만상관성 분석을 이용하였다. 연구대상지는 대구, 광주, 울산, 부산, 대전광역시이며 폭염지표는 30년간 연간폭염일수로 설정하였다. 본 연구는 군집개발 유무보다는 나홀로 개발 등의 파편화개발방식이 폭염에 부정적이라는 점을 보여주고 있으며 이는 곧 개발형태가 폭염과 관계가 있음을 의미한다.
본 연구는 대구시 상업지역의 공간분포 및 계층구조 변화를 분석한 것이다. 분석기법으로 집중지수, 집중화계수 및 특화계수를 이용하였으며, 1985년$\sim$2003년의 기간을 고찰했다. 도시인구의 성장과 함께 도시적 토지이용이 증가되었다. 인구 성장 118%에 비해 상업입지량 증가율은 330%에 달하였다. 주요 상업적 토지이용은 판매업이 가장 높고 그 다음이 업무, 식품 순이다. 업종별 공간 분포의 분석에서 숙박, 의료, 운수창고 및 위락 등이 집중도가 높으며, 도시 외곽으로 갈수록 특수상업지구를 형성하였다. 판매업의 분산화가 가장 높게 나타나고 있으며, 식품, 업무도 분산 성향이 높았다. 한편 분석기간 동안, 도심부의 상업 집중 성향이 나타나고 있다. 도심핵의 공간적 확장과 함께 도심 주변지역의 상업 집중 또한 증가하는 추세이다. 도시상업의 공간구조는 단핵도시의 성격이 강화되고 있다. 그러나 내부시가지의 결절에 2계층의 중심지들이 생성되면서 다핵화의 과정에 있고, 특히 동대구역 역세권 지역은 부도심으로 성장할 잠재력을 나타내고 있다.
최근 공간 정보 분야에서 소셜 미디어와 같은 공간 빅 데이터의 분석과 처리에 많은 관심이 집중되고 있다. 본 연구에서는 공간 빅 데이터 분석의 한 사례로서 트윗 데이터가 가지고 있는 위치 정보와 시간 정보를 바탕으로 시간대별로 공간분포를 분석하고 그 특성을 파악하였다. 부산시 지역의 트윗 데이터를 수집하고, 시간대별 공간분석을 통하여 그 특성을 파악하여, 그 지역의 토지이용 특성과 비교하였다. 부산시 지역의 트윗 데이터를 시간대에 따라 평일 주간, 평일 야간, 휴일 주간, 휴일 야간으로 구분하고, 각 시간대별로 공간적 분포 특성을 파악하여, 공간적으로 집중된 지역의 토지이용 특성과 비교하였다. 본 연구의 결과 트윗 데이터는 시간대에 따라 공간분포가 다르게 나타나고 있으며, 이는 그 지역의 일상생활 패턴과 토지이용 특성을 어느 정도 반영하고 있었다. 본 연구에서는 공간정보 분야에서 트윗 데이터와 같은 소셜 미디어 자료의 분석을 통한 활용 가능성을 제시하였다. 향후 토지 계획이나 도시 계획 등의 분야에서 다양한 소셜 미디어 자료를 활용할 수 있을 것으로 전망된다.
GNSS receiver which uses the weak satellite signal is very vulnerable to the intentional jamming or non-intentional electromagnetic interference. One of the best method to overcome this disadvantage is to use an adaptive array antenna which has the capability of beamforming or nulling to the certain direction. In this paper, the performance of spatial adaptive null pattern control algorithm of 5 element array antenna is analyzed. A control algorithm which is designed in the 5 element array antenna is OPM(Output Power Minimization) which is eliminating the correlation characteristics between a reference antenna and the others. This algorithm can be applied effectively to the satellite navigation's CRPA because the satellite direction is not considered and GNSS signal power is below the thermal noise. The feature of the OPM algorithm is analyzed and the performance is compared with other null pattern control algorithm.
도시화 지역은 지역발전과 더불어 공간적 범위가 확대되고 있다. 수도권 역시 예외는 아니어서 1960년대 이후 우리나라의 경제개발을 주도하며 도시화 지역의 공간적 범위가 확대일로에 있다. 그러나 도시화 지역의 공간적 분포를 평가함에 있어 그 분포 양상이 집적형태인지 임의적 형태인지 아니면 분산된 형태인지는 정확히 판단하기 어렵다. 즉, 시기가 지남에 따라 도시화 지역이 확대되기는 하지만 정량적으로 그 분포를 판단하기란 쉽지 않다. 본 연구는 GIS의 통계적 분석 기법을 이용하여 도시화 지역의 확대와 성장이 도시화 지역의 분포 패턴에 어떠한 영향을 주었는지를 살펴보고자 하는 것이다. 시계열적 도시성장 과정에서 수도권 내 도시화 지역의 분포패턴을 파악하고자 래스터 기반의 GIS 분석방법, 방격 분석(quadrat analysis), 그리고 최근린 분석(nearest neighbor analysis)을 사용하였다. 실험 결과 수도권의 도시화 지역의 집적정도는 1980년대 초반까지는 증가하다가 그 후로는 약화되는 것으로 분석되었다. 또한 1980년대 중반 이후 수도권 내에서는 외연적 성장이 약화되고 비지적 도시성장 또는 도로망과 연계한 소규모 개발이 증가함을 알 수 있었다.
Acoustic holography exhibits the spatial distribution of sound pressure in time or frequency domain. The obtained picture often contains far more than what we need in practice. For example, when we need to know only the locations and overall propagation pattern of sound sources, a method to show only what we need has to be introduced. One way of obtaining the necessary information is to use envelope in space. The spatial envelope is a spatially slowly-varying amplitude of acoustic waves which contains the information of sources' location. A spatial modulation method has been theoretically developed to get a spatial envelope. By applying the spatial envelope, not only the necessary information is obtained but also computation time is reduced during the process of holography. The spatial envelope is verified as an effective visualization scheme in time domain by being applied to complicated sound fields.
In order to rapidly catch up urban region’s detailed land-use or land-cover information; this research used the post-classification algorithm (Spatial Reclassification Kernel: SPARK) to create a land-use map of Taichung City. We discussed the urban land-use classification model with the IKONOS images. The conclusions may be distinguished as follows:(a) Using the Maximum-Likelihood algorithm to classify seven broad land-cover categories. The overall accuracy in this stage achieves 92.72% and Kappa coefficient will be obtained 0.91; and (b) Using the SPARK method to classify images for detect the land-use, the overall accuracy achieves higher 89.64% and Kappa coefficient will be 0.86. To conclude, the research process in this study can fully and carefully describe local land-use pattern and assist the demand of land management and resources planning reference.
최근 들어 이동 객체의 이력 (history) 데이타에서 이동 객체의 이동 패턴, 즉 연속되는 시간 영역에서 반복적으로 발생되는 공간 이동 경로와 같은 다양한 지식을 추출하여 활용하는 응용 서비스의 활용성이 점점 증대되고 있다. 그러나 기존의 이동 패턴 추출 방법은 최소지지도(minimum support)가 낮은 경우에 많은 수의 후보 이동 패턴이 생성되고 이로 인하여 수행 시간과 소요 메모리가 급격히 증가하게 되는 단점이 있다. 본 논문에서는 대용량의 시공간 데이타 집합으로부터 이동 객체의 이동 패턴을 효율적으로 추출하기 위한 STMPE(Spatio-Temporal Moving Pattern Extracting) 알고리즘을 제안한다. STMPE 알고리즘은 시공간 데이타를 일반화시킴으로서 메모리 사용량을 최소화할 수 있으며, 단기 이동 패턴을 작성하여 유지하기 때문에 데이타베이스 스캔 횟수를 최소화할 수 있다. STMPE 알고리즘은 모든 부분에서 시간 정보를 갖는 다른 시공간 이동 패턴 추출 알고리즘보다 최소지지도가 낮아질수록, 이동 객체의 수가 증가할수록, 시간 분할 횟수가 많아질수록 더욱 뛰어난 성능을 보였다.
There have been continuous studies about urban parks since 1971 until now. However, there was neither deep analysis of park space nor research about green areas and lawn space. Below is the summary of the main results obtained based on the analysis of the problems with the spatial structure and park facilities of 8 examinatory parks. The analysis of use pattern revealed that lawns in green areas are becoming almost unusable spaces. Therefore plans for more active utilization of lawn space is necessary. There were high correlations among unnecessary and necessary factors of park, use of green areas and the reasons for not using it; thus the analysis suggested that other plans be considered for utilization of lawn space in oder to obtain stronger efficacy. The objective of the present research was to suggest an opinion concerning the improvement of spatial structure of urban parks, by making unusable spaces of parks usable through appropriate park structuring, so that users can utilize more parks. Especially with regard to green areas, the present research has a meaning in that it suggested a method of improving spatial structure by means of green areas desired by users and facilities they can use.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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