본 논문은 국내 대부분 도서관에서 사용하는 지리구분 분류체계의 지역범주의 포괄성과 나열에서 변방 우선의 원칙을 이해하기 위해 외국의 분류체계를 분석하고 국내 공공기관의 지역범주를 조사 및 분석하여 한국 지리구분 분류체계 구축 방향을 제시하는데 목적이 있다. 연구방법은 기존의 도서관 분류 체계의 지역범주의 단위와 나열순서를 분석하고, 생활권 개념의 공공기관의 지역범주를 조사하였다. 연구결과로 도서관 분류체계에서 지역범주의 단위와 나열순서는 다양하였으며, 공공기관의 지역범주의 단위 역시 다양하였다. 본 연구에서 제안한 내용은 지역범주의 단위는 전국을 3단계의 계층구조가 가능하도록 최소 지역범주를 시, 군 2개를 합한 단위가 적합하며, 나열순서는 지역법주 내의 중심지역에서 시작하여 외부지역으로 순환하는 형태이다.
지명은 언어적 요소로 구성된 음성 내지는 문자 언어이면서 동시에 지리적 현상이자 하나의 문화적 요소이기도 하다. 이러한 인식을 토대로 본 연구는 현재 일반적으로 적용되고 있는 지명 유형 분류와 지명 관리가 안고 있는 한계와 문제점을 인식하면서, 새로운 지명 유형 분류의 대안과 지명 관리 방안을 고찰하였다. 구체적으로는 기존 지명학 분야에서 이루어진 지명 유형 분류를 지명소, 언어적 변천, 그리고 경합이라는 세 가지 기준으로 나누어 제시하였다. 이러한 선행 지명 유형 분류를 토대로 현재 국가 기관에서 수행하고 있는 지명 유형 분류의 실제와 한계를 $\ll$대한민국 국가지도집$\gg$(2007)의 지명 색인 분류를 사례로 살펴보았다. 끝으로 후부지명소의 명명 대상과 전부 지명소의 명명 기반으로 구분하여 접근한 지명 유형 분류의 새로운 대안과 국가지명위원회 강화와 관련된 관리 방안을 제시하였다. 이울러 현재 지명 표준화에 밀려 소외되어 있는 경합 지명과 소지명들에 대한 행정적 제도적 차원의 보호와 체계적인 관리가 시급함을 제시하였다.
본 연구는 산지에서 지형분류기법을 이용하여 산사태 발생을 예측하고자 하였다. 이를 위해 Catena, Topographic Position Index(TPI), 그리고 Geomorphons 방법을 적용하였다. 연구지역은 가평군, 횡성군, 김천시, 여주시/이천시이며, 2001부터 2014년까지 군단위로 수집된 산사태 자료를 사용하였다. Catena 방법은 분류기준자가 명확하며, 지역 간 분류기준자의 객관화와 비교가 가능하고, 분류된 결과를 직관적으로 이해할 수 있다. 반면 지형분석 및 통계분석 절차가 까다로우며 자동화가 어려워 일반인이 쉽게 사용하기 힘들다는 단점이 존재한다. TPI와 Geomorphons 방법의 경우 분류절차가 간단하고, GIS에서 이용할 수 있는 프로그램이 개발되어 일반인이 쉽게 사용할 수 있다. 하지만 계산하는 방안의 크기에 따라 결과에 큰 차이를 보이고, 사용하는 지형단위가 형태적인 특성에 한정되어 지표에서 나타나는 지형형성작용과의 공간적 연결성이 비교적 낮다는 단점이 존재한다. 이 세 지형분류방법 간 호환성이 낮게 나타나, 지형분류방법이 보다 보편적으로 사용되기 위해서는 지형 단위에 대해 통일된 개념 규정이 필요하다. 각 지형분류법이 산사태를 예측하는 정도를 평가하기 위해 산사태 발생지 중 차지하는 비중이 높은 상위 50%의 지형단위를 선택한 뒤, 지형단위에서 나타나는 산사태 발생비율을 계산하여 '산사태 예측력(Predictive Ability)'이라고 정의하였다. '산사태 예측력'에 의해 구분되는 지형이 전체 지역 면적에서 차지하는 비율을 '취약지 면적(Vulnerable Area Ratio)'이라고 규정하였다. 종합적인 판단을 위해 산사태 예측력을 산사태취약지역으로 나누어 점수화한 결과, Catena 방법의 적합성이 가장 높게 나타났다.
The present study examines the characteristics of the international literature of classification systems published in the period 1981-1990. The references in the 'Classification Literature' sections of International Classification and the references in these source items were examined. The present study focused on analyzing each of the following characteristics: format, subject, language, geographical origin, age, authorship and number of references. The findings from the data analyses show clearly that in the literature of classification systems, I) books were the most frequently cited format; 2) library and information science was the most frequently cited subject; 3) English was the major language; 4) the literature of each classification system was written predominently in English except for Library Bibliographic Classification; 5) the language of each source item was the same as that of the greatest number of references of that source item: 6) the U.S., Germany, India, Russia, and the U.K. were the major geographic origin of publication; 7) there was a very close relationship between country of publication and language: 8) the country of origin of the documents was cited more than any other country except for the U.S.: 9) Price's Index of the literature revealed that the literature was a soft science and the half-life of the literature was about 7.5 years; 10) there was a preponderance of single authorships; 11) the literature was not a scholarly or scientific literature, according to the average number of references in source items and the percentage of unreferenced items. The findings of this reference study provide a better understanding of the characteristics of the classification systems literature. They prove useful for the collection development and assist classification systems researchers to prepare linguistically for their careers and encourage international communication efforts.
To suggest the field maintenance plan considering the geographical characteristics of the region, we selected representative regions(plain regione and mountain region) and compared spatial distribution of cultivated land in Muan-gun and Hwasun-gun. Firstly, we examined the distribution characteristics of cultivated land according to the scope of the maintenance object with Fragstats. As a result of that, it was found that the cultivated area except rice paddy had the highest aggregation effect. And then, we developed type classification of maintenance considering geographic characteristics and cultivated crops information. As a result of classification, plain land type Muan region was mostly cultivated land suitable for integrated maintenance. On the other hand, Hwasun, a mountainous terrain, needs small-scale maintenance and road maintenance. Based on these results, it was found that more detailed planning is needed for the upland field infrastructure improvement considering the topographic characteristics.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권6호
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pp.207-212
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2021
Clustering Unlabeled Spatial-datasets to convert them to Labeled Spatial-datasets is a challenging task specially for geographical information systems. In this research study we investigated the NYC Taxi Limousine Commission dataset and discover that all of the spatial-temporal trajectory are unlabeled Spatial-datasets, which is in this case it is not suitable for any data mining tasks, such as classification and regression. Therefore, it is necessary to convert unlabeled Spatial-datasets into labeled Spatial-datasets. In this research study we are going to use the Clustering Technique to do this task for all the Trajectory datasets. A key difficulty for applying machine learning classification algorithms for many applications is that they require a lot of labeled datasets. Labeling a Big-data in many cases is a costly process. In this paper, we show the effectiveness of utilizing a Clustering Technique for labeling spatial data that leads to a high-accuracy classifier.
For planning and developing rural regions, it is very important to understand and utilize regional characteristics including social, demographic, and economic aspects. The purpose of this study is to find effective analysis techniques and provide a procedure design for mining regional characteristics in South Korea through reviewing and analyzing 41 related studies. The engaged research methods can be classified into five categories (PCA+CA, PCA, CA, GIS, and PCA+GIS) with the combination of three methodologies: principal component analysis (PCA), cluster analysis (CA), and geographical information system (GIS). The combination of PCA and CA occupied about 40 % of research methods used in related studies. The analysis tool of Korean Rural Information Supporting System (KRISS) is designed based on the outcomes of this study and applied to classify the regional capacity of agriculture using agricultural census data (2000) for evaluating its applicability.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권8호
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pp.2214-2229
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2024
Wireless sensor network (WSN) consists of large number of sensor nodes that are deployed in geographical locations to collect sensed information, process data and communicate it to the control station for further processing. Due the unfriendly environment where the sensors are deployed, there exist many possibilities of malicious nodes which performs malicious activities in the network. Therefore, the security threats affect performance and life time of sensor networks, whereas various security aspects are there to address security issues in WSN namely Cryptography, Trust Management, Intrusion Detection System (IDS) and Intrusion Prevention Systems (IPS). However, IDS detect the malicious activities and produce an alarm. These malicious activities exploit vulnerabilities in the network layer and affect all layers in the network. Existing feature selection methods such as filter-based methods are not considering the redundancy of the selected features and wrapper method has high risk of overfitting the classification of intrusion. Due to overfitting, the classification algorithm fails to detect the intrusion in better manner. The main objective of this paper is to provide the efficient feature selection algorithm which was suitable for any type classification algorithm to detect the intrusion in an effective manner. This paper, the security of the network is addressed by proposing Feature Selection Algorithm using Chi Squared with Ensemble Method (FSChE). The proposed scheme employs the combination of decision tree along with the random forest classification algorithm to form ensemble classifier. The experimental results justify the feasibility of the proposed scheme in terms of attack detection, packet delivery ratio and time analysis by employing NSL KDD cup data Set. The obtained results shows that the proposed ensemble method increases the overall performance by 10% to 25% with respect to mentioned parameters.
효율적인 국토환경관리와 지속 가능한 생태자원의 보존을 위해서는 지형 및 토양의 공간적인 분포특성과 그것이 각종 자연 및 인문현상들과 가지는 상관성에 대한 이해가 선행되어야 한다. 기존의 지형분류법은 대부분 지형형성과정 혹은 지형의 단순한 형태분류에 치중하여, 분류 결과와 지표면에서 나타나는 다양한 생태학적 현상들과의 관련성을 파악하기 어려운 단점이 있었다. 이 연구는 지표면에서 나타나는 물과 에너지, 그리고 물질의 흐름을 생태적 환경특성을 반영하는 주원인으로 규정하고, 이에 근거하여 전산화된 지형분류법을 개발하는 것을 목적으로 한다. 지표면을 에너지와 물질의 흐름을 반영하는 8개의 토양지형단위(sod landscape units)로 구분하였으며, 이것을 수치고도모델(DEM)로부터 추출하는 방법을 개발하였다. 경기도 양평군의 약 12$extrm{km}^2$ 크기의 지역에 개발된 기법을 적용하여 토양지형단위들을 분류한 뒤, 각 단위들의 공간적인 분포특성을 살펴보았다. 개발된 방법은 일반적으로 구할 수 있는 수치고도모델에 적용할 수 있어, 넓은 지역의 지형특성들을 쉽게 파악할 수 있는 장점을 가지고 있다. 또한 분류된 토양지형단위들은 자연환경조사와 제반 수문 및 토양환경 특성 파악에 중요한 기본자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 하지만 제시된 방법이 보다 널리 쓰이기 위해서는 기존 수치지도의 정확성의 문제, 사용된 수치고도모델의 격자크기에 따라 분류기준의 변화를 야기 시키는 스케일의 문제, 그리고 다양한 지형형성작용과의 상관성에 관한 보다 체계적인 연구가 요구된다.
본 연구에서는 기온과 강수특성을 함께 고려하여 남한의 기후지역을 구분하였다. 먼저 계절별 기온 및 강수량 분포를 살펴보았는데, 기온은 모든 계절에서 지형 및 위도에 의해 영향을 받았다. 강수량은 여름철에 집중되고 지역적으로는 강원 영동, 남해안, 제주에서 많았고 경북 중부지역에서 적은 분포를 보였다. 기온 및 강수량의 경험적 직교함수(Empirical Orthogonal Function)분석을 통해서 산출된 주성분점수를 입력변수로 하여 평균연결법과 Ward법을 이용한 군집분석을 수행하였다. Ward법은 지형, 위도, 해양의 효과와 기압계 이동 방향에 따른 특성을 잘 반영하였으며 행정구역에도 잘 맞게 구분되어 가장 좋은 군집결과를 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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