본 연구에서는 건강에 대한 공간적 연구에서 통상적으로 사용되는 센서스에 기반한 지역 박탈지수의 대안으로 지역 주택가격이 사용될 수 있는지 평가하였다. 평가를 위해 개인을 1수준으로, 수도권의 보건소 구역을 2수준으로 하는 다수준 로지스틱 모델이 추정되었다. 다수준 모델에는 개인의 점심식사후 칫솔질과 치간실 사용을 설명하기 위한 개인수준의 변수들과 보건소 구역을 대표하는 사회적 박탈지수 및 지역주택가격 수준이 포함되었다. 추정된 모델들의 설명력은 Akaike Information Criterion (AIC)와 Bayesian Information Criterion (BIC)를 이용하여 평가되었다. 모델의 추정결과는 사회적 박탈지수 및 지역 주택가격이 모두 개인의 치아관리 행동을 설명하는 데 기여하나 지역 주택가격을 사용한 모델의 AIC 및 BIC가 통상적인 센서스 기반 지역 박탈지수를 사용한 경우 보다 낮은 것을 보여 주었다. 본 연구결과는 센서스에 기반한 박탈지수를 생성하는 데 사용된 센서스 변수가 시점의 차이 등의 이유로 적절하지 않을 경우 지역 주택가격이 지역의 사회경제적 수준을 대표하기 위해 대안적으로 사용될 수 있음을 보여준다.
공간데이터자원이 많아 질수록 그들끼리 불일치가 일어날 확률은 높아지고 있다. 이러한 불일치는 같은 지역을 커버하는 같은 종류의 공간데이터사이에서도 일어날 수 있다. 그러므로, 이런 공간데이터를 효율적으로 연결시켜 Geometry 및 Topology측면에서 일관성을 지닌 새로운 공간데이터를 생성시키는 일의 중요성은 증가 할 것이다. 이러한 공간데이터중의 하나로서 미국 인구통계국의 TIGER파일을 예로 들 수 있다. 현재 인구통계국 지도들은 지방정부의 지도 레이어들과 공간적으로 일치 하지 않기 때문에 인구적, 경제적인 많은 유용한 정보가 지방정부의 레이어들과 연계되어 공간적으로 충분히 활용되어지고 있지 않고 있다. 그러므로, 인구통계국 지도의 위치정보는 좀 더 정확한 위치정보를 가지고 있는 지방정부의 레이어들과 융합되어 Geometry 및 Topology측면에서 새로운 정보로 대체되어져야 한다. 이 논문은 참고맵을 이용하여 Geometry 및 Topology측면에서 일관성을 지닌지도를 만들기 위한 개념적인 프레임과 두가지 맵모델을 제시한다. 첫번째 모델은 셀 모델인데 맵은 0셀, 1셀, 그리고 2셀로 구성되어진다. 두번째 모델은 수학적으로 다른 원형을 가진 물체는 지도 일반화후에도 유사성을 가지고 있다는 것이다. 새롭게 제시된 계층적인 맵 융합은 물리적, 수학적, 논리적 경계에 바탕을 두고 있고 복잡성과 계산적인 부담을 감소시킬 수 있다. 반복성을 가진 맵 융합 원리는 인구통계지도를 예로하여 형성되었다. 이것들은 속성 매치, 의미있는 노드발견, 지도학적인 0-cell 매치. 지도학적인 1-cell 매치, 그리고 맵 변형으로 구성된다.
It is important to obtain the information of population center for establishing the balanced development policy of a nation. In this note, the population center of Korea is obtained using 2010 Census data and compared with the past population centers. The weighted average method is used for calculating the population center. The results of this note will be able to contribute in the regional population distribution policies.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권3호
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pp.755-762
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2015
One of the main objectives of the U.S. Census Bureau is the proper estimation of median household income for small areas. These estimates have an important role in the formulation of various governmental decisions and policies. Since direct survey estimates are available annually for each state or county, it is desirable to exploit the longitudinal trend in income observations in the estimation procedure. In this study, we consider Fay-Herriot type small area models which include time-specific random effect to accommodate any unspecified time varying income pattern. Analysis is carried out in a hierarchical Bayesian framework using Markov chain Monte Carlo methodology. We have evaluated our estimates by comparing those with the corresponding census estimates of 1999 using some commonly used comparison measures. It turns out that among three types of time-specific random effects the small area model with a time series random walk component provides estimates which are superior to both direct estimates and the Census Bureau estimates.
최근 3 차원 깊이 정보를 활용하는 분야가 많아짐에 따라, 정확한 깊이 정보를 추출하기 위한 연구가 계속 진행되고 있다. 특히 ASW(Adaptive Support Weight)는 기존의 영역 기반 알고리즘의 정확도를 향상시키기 위한 방법으로 많이 이용되고 있다. 그 중에서 ACT(Adaptive Census Transform)는 폐백 영역이나 경계 영역에서 정확도가 낮다는 단점이 있었다. 본 논문에서는 정확한 깊이 맵 (depth map)을 추출하기 위해, 기존의 ACT를 개선한 스테레오 정합 알고리즘을 제안한다. 이는 잡음에 강하고 재사용성이 높은 MSW(Multiple Sparse Windows)를 기반으로, TAD(Truncated Absolute Difference)와 ACT 두 개의 정합 알고리즘을 동시에 사용하여 폐색 영역과 울체의 경계 영역에서 정확도가 낮은 기존의 방법을 개선한다. Middlebury에서 제공하는 영상을 사용한 시뮬레이션 결과는 제안한 방법이 기존의 방법보다 평균적으로 약 1.9% 낮은 에러율(error rate)을 가짐을 보여준다.
일반적으로 영상은 기하학적 왜곡과 방사성 왜곡을 포함하고 있다. 센서스 변환은 방사 왜곡으로 인해 발생하는 스테레오 부정합 문제를 해결할 수 있다. 일반적인 센서스 변환은 윈도우 중심 화소 값과 이웃한 화소의 값을 비교하기 때문에 화소 값의 차이가 크지 않은 경우 정확한 정합 결과를 얻기 어렵다. 이를 해결하기 위해 윈도우 내 보조 윈도우를 적용하여 화소 값 차이별로 서로 다른 4단계 가중치를 적용하는 센서스 변환 방법을 제안한다. 현재 화소 값이 보조 윈도우의 화소평균 값 보다 큰 경우 높은 가중치를 부여하고, 그렇지 않은 경우 낮은 가중치를 부여함으로서 차등적인 센서스 변환을 수행한다. 가중치를 이용한 센서스 변환 영상과 입력 영상을 이용하여 초기 변위지도를 생성한 뒤, 기울기 정보를 추가적으로 사용하여 최종 변위 지도 생성을 위한 비용 함수를 모델링한다. 최적의 비용 값을 찾기 위해 가이드 필터링을 사용하는데, 이는 입력 영상과 변위 영상을 사용하여 필터링을 수행하기 때문에 객체의 경계영이 보존될 수 있다. 실험 결과로부터 제안한 방법을 이용한 스테레오 정합 결과 성능이 기존의 방법에 비해 개선된 것을 확인하였다.
Recently, the importance of livestock statistics is increasing because of the food consumption pattern in Korea is changing. We compare the old sample design based on the 1995 National Agriculture Census with the new sample design based on the 2000 National Agriculture Census. We present some considerations to improve the efficiency of the sample design in livestock sector survey.
본 논문에서는 지리정보데이타베이스 구축과정에서 자원이 많이 소요되는 벡터화 작업을 최소화하면서도 센서스지도제작 업무를 효과적으로 지원할 수 있는 데이타베이스 구조에 대해 연구하였다. 센서스지도의 기본이 되는 전국지형도를 스캐닝하여 래스터자료형태로 저장하고 센서스작업을 위해 필요한 조사고경계 등의 일부자료 항목에 대해서만 벡터형태로 변환하여 이를 문자형태의 각종 관리정보와 결합시킴으로써 지도의 제작 및 검색시 필요한 요소들을 추출.결합할 수 있는 구조로 데이타베이스를 설계하였다. 센서스용 기본지도들은 데이타베이스내부에서 논리적으로 한장의 커다란 연속지도(Continuous Map)로 구성할 수 있도록 타일(Tile) 형식의 저장 구조를 갖게 하였고, 이미지자료와 벡타자료 그리고 이와 관련된 문자 속성정보들의 연결 미 통합을 위해 다중계?(Multi-Layer)구조를 갖게 하였다. 또한 축척이 상이한 지도의 종류에 따라 서로 다른 계층구조를 가지면서 물리적으로 분리된 데이타베이스 구조를 갖도록 하였으며 이들간의 연결을 위해서는 소축적 데이타베이스가 대축척 데이타베이스의 색인(Inedex)데이타베이스 역할을 하도록 설계하였기 때문에 사용자 관점에서는 전체가 하나로 통합될 수 있게 하였다. 상기 방법에 의하여 센서스매핑시스템을 구축할 경우, 예산, 인력 및 비용 측면에서 괄목할 만한 기대효과를 예측할 수 있었으며, 활용면에서도 고품질의 실용적인 지도제작이 가능한 것으로 나타나, 향후 본 시스템이 실제 구축되면 각종 통계조사는 물론, 통계자료를 이용하는 각 기관 및 개인에게 다양한 정보를 제공할 수 있게 될 것이다.
다변하고 복잡한 현대사회에서 1인 가구, 맞벌이 가구, 노인인구의 증가와 사생활보호의식의 강화 등의 조사환경은 많은 비용과 시간이 소요되는 기존방식의 인구총조사에 변화를 요구하고 있다. 덴마크와 핀란드 등 북유럽 선진통계국가의 행정자료를 활용한 경험사례에 비춰볼 때, 우리나라도 주민등록 행정자료 등을 활용한 등록센서스에 대한 깊은 연구가 필요하다. 행정등록자료에 기반을 둔 등록센서스는 조사비용의 절감과 조사의 정확성, 신속성을 높일 수 있을 뿐만 아니라 행정자료 간 연계를 통해 고급통계를 생산하여 다양한 통계수요에 부응할 수 있을 것이다. 본 연구는 인구총조사 개선뿐만 아니라 앞으로 다가올 정보화시대의 센서스에 대비하기 위해 주민등록 행정자료와 2005년 인구총조사 결과를 연계하여 차이점을 살펴보고 인구총조사에 적용할 수 있는 정책적 제안 및 방향을 제시하였다. 연구방법은 개인의 비밀을 최우선으로 하면서 실증적인 연구가 되기 위해 부산해운대구와 충북 보은군을 대상으로 동일주소 내의 나이, 성별을 매칭값으로 연계성을 살펴보고, 매칭율이 매우 낮게 나타난 지역(충북 보은군 회남면)을 대상으로 인구총조사와 주민등록 행정자료를 직접 비교하는 방법을 사용하였다. 특히 2005년 인구총조사 결과와 비교성을 높이기 위해 주민등록 행정자료를 출생 및 사망, 전출 및 전입 등에 대한 정보를 이용하여 2005년 11월 1일 기준으로 자료를 생성하였다.
An active research area in computer vision, stereo matching is aimed at obtaining three-dimensional (3D) information from a stereo image pair captured by a stereo camera. To extract accurate 3D information, a number of studies have examined stereo matching algorithms that employ adaptive support weight. Among them, the adaptive census transform (ACT) algorithm has yielded a relatively strong matching capability. The drawbacks of the ACT, however, are that it produces low matching accuracy at the border of an object and is vulnerable to noise. To mitigate these drawbacks, this paper proposes and analyzes the features of an improved stereo matching algorithm that not only enhances matching accuracy but also is also robust to noise. The proposed algorithm, based on the ACT, adopts the truncated absolute difference and the multiple sparse windows method. The experimental results show that compared to the ACT, the proposed algorithm reduces the average error rate of depth maps on Middlebury dataset images by as much as 2% and that is has a strong robustness to noise.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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