본 연구에서는 모바일 레이저 스캐닝 데이터로부터 철도 선로탐지 및 선로모델 추출을 위한 방법을 제시하였다. 제안된 방법은 크게 세 단계로 구성된다. 첫째, 레이저 포인트로부터 잠재적인 철도 선로지역을 탐지하고, 초기 철도 선로궤적 방향을 추정한다. 둘째, 철도 선로에 관한 선 지식을 이용하여 첫번째 스트립에서 초기 선로위치를 결정한다. 여기서, 스트립은 국부 탐색공간을 나타내며 철도 선로궤적에 수직인 방향으로 정의된다. 마지막으로, 초기 선로위치에서 GMM-EM기반 분류방법을 통해 선로 포인트들을 탐지한 후 초기 선로 모델을 생성하고 스트립을 데이터 처리 기본단위로 하여 tracking by detection관점에서 연속적으로 선로모델을 생성하였다. 제안된 방법의 주요 특징은 다음과 같다. 첫째, 이전 스트립에서 생성된 선로 모델을 가이드 라인으로 다음 스트립에 전파되어 국부 탐색영역을 예측하여 선로 포인트를 탐지하는 하는데 있어서 처리 복잡성을 줄일 수 있었다. 둘째, 선로 포인트 탐지와 선로 모델링을 동시에 진행 함으로써 데이터 처리 시간을 최소화 할 수 있었다. 개발된 알고리즘은 C++ 프로그램 언어로 구현되었고 도시지역에서 MMS 측량을 통해 취득된 LiDAR 데이터(경부선 일부 구간)를 이용하여 성능 테스트를 진행하였다.
Large scale secular registry or surveillance systems have been accumulating vast data that allow mathematical modeling of cancer incidence and mortality rates. Most contemporary models in this regard use time series and APC (age-period-cohort) methods and focus primarily on predicting or analyzing cancer epidemiology with little attention being paid to implications for designing cancer registry, surveillance or evaluation initiatives. This research models age-specific cancer incidence rates using logistic growth equations and explores their performance under different scenarios of data completeness in the hope of deriving clues for reshaping relevant data collection. The study used China Cancer Registry Report 2012 as the data source. It employed 3-parameter logistic growth equations and modeled the age-specific incidence rates of all and the top 10 cancers presented in the registry report. The study performed 3 types of modeling, namely full age-span by fitting, multiple 5-year-segment fitting and single-segment fitting. Measurement of model performance adopted adjusted goodness of fit that combines sum of squred residuals and relative errors. Both model simulation and performance evalation utilized self-developed algorithms programed using C# languade and MS Visual Studio 2008. For models built upon full age-span data, predicted age-specific cancer incidence rates fitted very well with observed values for most (except cervical and breast) cancers with estimated goodness of fit (Rs) being over 0.96. When a given cancer is concerned, the R valuae of the logistic growth model derived using observed data from urban residents was greater than or at least equal to that of the same model built on data from rural people. For models based on multiple-5-year-segment data, the Rs remained fairly high (over 0.89) until 3-fourths of the data segments were excluded. For models using a fixed length single-segment of observed data, the older the age covered by the corresponding data segment, the higher the resulting Rs. Logistic growth models describe age-specific incidence rates perfectly for most cancers and may be used to inform data collection for purposes of monitoring and analyzing cancer epidemic. Helped by appropriate logistic growth equations, the work vomume of contemporary data collection, e.g., cancer registry and surveilance systems, may be reduced substantially.
최근 인터넷 및 사이버 관광을 위한 다양한 콘텐츠 개발이 여러 분야에서 시도되고 있다. 3차원 지형환경의 공간 영상콘텐츠는 국토계획 및 국토정보의 미래 관광콘텐츠로서 입체적인 유비쿼터스 도시 구현에 의한 안전한 관광을 위한 주요한 공간정보로 이용할 수 있게 됨에 따라 그 중요성이 크게 부각되고 있다. 국내 운행하고 있는 국토 및 도시지역의 국토의 공간정보를 정밀하게 촬영하기 위하여 인공위성과 항공기에 카메라를 탑재하여 원하는 지역에 대한 다양한 사진영상을 입체 촬영을 실시하여 필요한 공간 정보를 확보할 수 있게 되었다. 다양한 지형공간정보를 직접 혹은 간접으로 수집하여 데이터베이스화하기 위한 정확한 초기 공간 자료의 수집, 저장, 편집, 조작 및 응용기술의 데이터베이스 구축을 통하여 미래의 변화된 3차원 지형 공간 콘텐츠 구성을 확보하여 유비쿼터스 미래 체험관광을 새로운 관광산업에서 크게 활용할 수 있도록 하였다. 본 연구의 결과로 미래 입체관광을 위한 3차원 지형공간정보의 분석과 모델링에 의하여 지능형 국토정보화와 더불어 간접적으로 입체적인 현장체험과 관광 적지분석으로 다양한 공간정보의 취득과 활용을 입증할 수 있었다.
Species distribution modeling is one of the most effective habitat analysis methods for wildlife conservation. This study was for evaluating the suitability of species distribution to distance between forest patches in Seoul city using tits. We analyzed the distribution of the four species of tits: varied tit (Parus varius), marsh tit (P. palustris), great tit (P. major) and coal tit (P. ater), using the landscape indexes and connectivity indexes, and compared the resulting suitability indexes from 100m to 1,000m. As factors affecting to the distribution of tits, we calculated landscape indices by separating them into intra-patch indices (i.e. logged patch area (PA), area-weighted mean patch shape index (PSI), tree rate (TR)) and inter-patch indices (i.e. patch degree (PD), patch betweenness (PB), difference probability of connectivity (DPC)), to analyze the internal properties of the patches and their connectivity by tits occurrence data using logistic regression modeling. The models were evaluated by AICc (Akaike Information Criteria with a correction for finite sample sizes) and AUC (Area Under Curve of ROC). The results of AICc and AUC showed DPC, PA, PSI, and TR were important factors of the habitat models for great tit and marsh tit at the level of distance 500~800m. In contrast, habitat models for coal tit and varied tit, which are known as forest interior species, reflected PA, PSI, and TR as intra-patch indices rather than connectivity. These mean that coal tit and varied tit are more likely to find a large circular forest patch than a small and long-shaped forest patch, which are higher rate of forest. Therefore, different strategies are required in order to enhance the habitats of the forest birds, tits, in a region that has fragmented forest patches such as Seoul city. It is important to manage forest interior areas for coal tit and varied tit, which are known as forest interior species and to manage not only forest interior areas but also connectivity of the forest patches in the threshold distance for great tit and marsh tit as adapted species to the urban ecosystem for sustainable ecosystem management.
지난 반세기 동안 한국조경학회지는 국내 조경학 연구를 주도하며, 조경 전 분야의 다양한 영역의 주제를 포용적으로 수용하며 발전해 왔다. 이에 본 연구에서는 게재된 1,802편의 논문 초록을 수집하여 분석하였다. 연구방법은 토픽모델링을 이용하여 연구 주제 유형을 구분하고, 시계열적 연구 경향을 살펴보았으며, 연결망 분석을 이용한 키워드 사이의 관계성과 군집 특성을 해석하였다. 연구 결과, 총 27개 유형의 주제를 확인하였다. 전반적으로 주제의 시계열적 변동성은 적었지만, 근대성, 커뮤니티, 도시재생 등은 새롭게 성장하는 핫토픽이었고 생태조경 관련 주제들은 감소하는 콜드토픽으로 나타났다. 주제별 차이는 있었지만 2000년대 이후 연구 주제의 변동성이 크게 나타났다. 학회지의 상징적 키워드는 '공원'으로 나타났으며, '경관' 또한 학회지가 선도하는 주요한 영역임을 확인하였다. 연결망과 출현빈도를 토대로 보면, 학회지는 '공원'과 '경관', '공간'을 대상으로 '활용', '이용' '조성' 관련 연구를 하고 있음을 알 수 있었다. 본 연구는 텍스트마이닝의 토픽모델링과 연결망 분석을 이용하여, 학회지의 총체적 연구 경향성을 파악하였다는데 의의가 있다.
교통계획에서 사람들의 수단선택 의사 결정과정을 이해하고 이를 토대로 수요예측의 정확성을 높이는 것은 매우 중요하다. 이를 위해 여러 계층마다 수단선택 영향요인들이 다르게 나타나는 이질성(taste heterogeneity)을 반영한 모형들이 개발되어 왔다. 본 연구에서는 목적지의 토지이용 특성에 따라 수단선택에 미치는 요인의 영향력이 다를 것이라는 가설을 세우고 2010년 서울시 가구통행실태조사 자료를 활용하여 서울시내 출근통행에 대한 잠재계층모형을 분석하였다. 먼저 목적지의 토지이용 특성을 활용하여 수단선택에 대한 잠재계층을 구분하고, 각각의 잠재계층에 대한 수단선택 모형을 개발하였다. 잠재계층모형 추정결과, 서울시내 출근통행 수단선택의 경우 두 개의 잠재계층으로 분석되었다. 첫 번째 계층은 승용차와 대중교통의 수단분담이 비슷하고, 목적지가 상대적으로 도심이 아닌 주거시설이 많은 지역들이고, 두 번째 계층은 주로 대중교통의 분담률이 높고 목적지가 상대적으로 도심에 속하는 업무/상업시설이 많은 지역이다. 또한 이들 계층간의 수단선택 모형의 경우, 인구 및 사회경제지표들의 수단선택에 미치는 영향이 계층간에 차이가 있는 것으로 분석되었다.
본 연구는 공공임대주택 입주의사에 영향을 미치는 수요자 특성요소를 규명하기 위해 위계선형모형(HLM: Hierarchical Linear Modeling)을 통한 로지스틱 회귀분석을 통해 결과 값을 도출하였다. (1)가구특성 및 주택특성요소 회귀분석결과는 주택점유형태 중 월세에 거주하는 거주자, 직업, 전세, 가구원수, 주변 공공임대주택 입지여부, 월평균소득, 자녀학력, 자녀수, 주택유형, 자가 순으로 공동임대주택 입주희망의사에 유의한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. (2)입지여건특성요소 회귀분석결과는 공공임대비율 상위 5개구(강서 노원 중구 강북 마포), 입지여건 중 주변 공공임대주택 입지여부, 소득, 가구원수, 자녀수, 자녀학력, 직업유무, 주택유형, 자가, 전세, 월세 순으로 공동임대주택 입주희망의사에 유의한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. (3)서울의 경우 민간주택 매매가격이 높고, 임대료도 높아 소득이 낮은 서민들의 주거안정을 위해 공공임대주택 확대가 필요한 상황임에도 공공임대주택의 입주희망에 대한 정확한 분석이 이루어지지 않아 선호도가 낮은 점을 바탕으로 연구가 이루어졌다. 이상의 결과는 정부관계기관에게 수요자특성 요소를 연구하여 소득이 낮은 서민들의 주거안정에 도움이 되도록 현실에 맞는 대안을 제시한다.
도심지에서 빈번하게 발생하는 지반함몰 사고는 지하시설물의 노후화, 지하개발 활동에 따른 지반의 교란과 지하수 변화 등 다양한 원인에 의해 발생하고 있다. 지반함몰 위험을 사전 예측하기 위해서는 지반함몰 사고에 영향을 미치는 인자들에 대한 지반 공학적 및 수리학적 검토가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 현재 운영되고 있는 지반조사 데이터 및 지하수위 변동 정보를 이용하여 지반함몰이 발생한 연구대상 지역의 3차원 지반모델링 및 월별 지하수위에 대한 자료 분석을 수행하였으며, 이를 활용해 실제 지반함몰 발생 이력과 지반조건 및 지하수위 변화와의 관계성을 확인하였다. 또한, 기존 시추정보에서 통일 분류 체계(USCS)에 따라 제시된 흙의 공학적 특성을 지반함몰과 연관된 공학적 지표인 흙의 내부 침식 민감도로 재구성하여 지반함몰 위험도를 가시화하는데 활용하는 방법론을 제시하였다. 연구결과, 지반함몰 발생 지역의 지반은 내부 침식이 취약한 모래(SM, SC, SP, SW)가 40% 이상 구성되어 있음을 확인했으며, 지하수위 변화에 따른 지반함몰 발생빈도와의 관계성도 확인할 수 있었다.
과거 산업화 이후 자동차 산업은 내연기관 중심의 지속적인 성장을 하였으나, 최근 4차 산업혁명으로 큰 변화를 맞이하고 있다. 대다수의 기업들이 전기 자동차, 자율주행으로의 전환을 준비하고 있으며, 현시점에서 국내와 국외의 미래 자동차 연구동향을 비교 분석할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 미래 자동차 트렌드를 대표하는 CASE(Connectivity, Autonomous, Sharing, Electrification)와 관련된 키워드가 포함된 국내 4,002건, 국외 68,372건 논문을 수집하여 LDA 알고리즘 기반의 토픽모델링을 수행하였으며, 국내외 미래 자동차 연구동향을 비교 분석하여 정책적 시사점을 제시하였다. 분석 결과 국내의 경우 교통 인프라, 도시 내 교통효율, 교통정책 등과 같은 거시적인 측면에서의 연구가 주를 이루는 것으로 나타났으며, 국외는 객체인식, 사물인터넷, 전기자동차 소음 등의 차량기술과 관련된 연구가 활성화되고 있음을 확인할 수 있었다. 이를 통해 국내 공유자동차 부문에 있어 MaaS(Mobility-as-a-Service)와 관련한 정부의 기술지원이 필요하고 교통수단별 데이터 개방 필요성 등에 대하여 제시하였고, 이러한 분석결과는 미래 자동차 산업을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 운전자들이 현재 이용하는 교통정보 서비스 품질 차이 모형(GAP)과 구조방정식을 통한 분석을 통하여, 첨단교통정보시스템의 일환으로 도입을 추진 중인 UTIS 활성화에 대한 방향을 제시하고자 하였다. 본 연구의 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째. 교통정보 서비스의 항목별 서비스 품질 차이 모형 구축을 통하여, 현재 운전자들의 이용률을 높일 수 있는 서비스의 개선사항 및 우선순위를 파악할 수 있었다. 둘째. 교통정보 이용 만족도, 전체 교통정보 만족도를 관측변수로 사용하여 구조방정식 모형을 구축할 수 있었다. 교통정보의 전체 만족도는 교통정보 시스템의 확장성, 편리성, 정확성, 경제성 요인 순으로 영향을 미쳤으며, 각 요인별 서비스 기능의 우선순위를 파악하여, 향후 UTIS 서비스의 활성화를 위한 서비스 시행 순위를 결정할 수 있는 근거를 마련한 것도 본 연구의 성과라 할 수 있다. 셋째. 최근 사회적 경제적인 환경 변화로 인하여, 경제적인 요인보다 운행 중 여가 및 취미 생활을 즐길 수 있는 멀티미디어의 기능, 운행 보조적 기능, 운행 이외의 상황에서도 개인의 편리성을 위한 다양한 기능을 지속적으로 사용할 수 있도록 희망함을 객관적 수치로 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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