• 한국측량학회지
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• 제36권5호
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• pp.335-341
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• 2018

The KDE (Kernel Density Estimation) technique in GIS (Geographic Information System) has been widely used as a method for determining whether a phenomenon occurring in space forms clusters. Most human-generated events such as traffic accidents and retail stores are distributed according to a road network. Even if events on forward and rear roads have short Euclidean distances, network distances may increase and the correlation between them may be low. Therefore, the NKDE (Network-based KDE) technique has been proposed and applied to the urban space where a road network has been developed. KDE is being studied in the field of business GIS, but there is a limit to the microscopic analysis of economic activity along a road. In this study, the NKDE technique is applied to the analysis of urban phenomena such as the density of shops rather than traffic accidents that occur on roads. The results of the NKDE technique are also compared to pedestrian networks and road centerline networks. The results show that applying NKDE to microscopic trade area analysis can yield relatively accurate results. In addition, it was found that pedestrian network data that can consider the movement of actual pedestrians are necessary for accurate trade area analysis using NKDE.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제32권3호
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• pp.173-181
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• 2019

제한된 실험 데이터로부터 확률분포함수를 추정하기 위해서 KDE가 많이 사용되고 있다. KDE에 의한 분포함수는 대역폭 선택법에 따라서 실험 데이터에 대해 평활하거나 과대적합된 커널 추정치를 생성한다. 본 연구에서는 Silverman's rule of thumb, rule using adaptive estimate, oversmoothing rule을 사용해서 각 방법에 따른 정확성과 보수적인 성향을 비교하였다. 비교를 위해서 단봉분포와 다봉분포를 가지는 실제 모델을 가정하고 통계적 시뮬레이션을 수행한 다음 다양한 데이터의 개수에 따른 추정된 분포함수의 정확도와 보수성을 비교하였다. 또한, 간단한 신뢰성 예제를 통해 대역폭 선택법에 따른 KDE의 추정된 분포가 신뢰성 해석 결과에 어떻게 영향을 미치는지 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.808-810
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• 2011

입력영상에 대하여 전처리과정으로 배경을 분리하는 것이 영상처리 및 인식 성능에 중요한 영향을 준다. 본 논문에서는 화재검출을 위한 영상인식 전처리로 활용하는 다양한 배경추정 알고리즘에 대하여 계산량과 배경추정 성능 분석하였다. 비교하는 배경추정알고리즘은 Gaussian Running Average 추정기법, Mixture of Gaussian 모델, 그리고 KDE (kernel density estimate) 알고리즘에 대한 성능을 평가하였다. 입력영상에 대하여 배경영상차로부터 연기를 검출하는데 있어 KDE 알고리즘이 배경추정 성능은 우수한 것을 확인하였다.

• 한국환경생태학회지
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• 제28권6호
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• pp.642-649
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• 2014

청둥오리는 대표적인 한국내 월동 수조류로 넓은 농경지를 월동지로 이용한다. 한국의 중부지역에 위치한 만경강 하류지역에서 청둥오리 월동 행동권 및 월동지에서 이동거리를 파악하고자 하였다. 2011-2013년 월동기에 Cannon-net을 이용하여 포획된 청둥오리 7개체에 GPS-이동통신 시스템을 기반으로 하는 야생동물위치추적장치(WT-200)를 부착하였다. 청둥오리 행동권 분석은 GIS용 SHP 파일과 ArcGIS 9.0 Animal Movement Extension을 이용하였으며, 커널밀도측정법(Kernel Density Estimation : KDE)과 최소볼록다각형법(Minimum Convex Polygon Method : MCP)을 이용하여 분석하였다. 청둥오리 행동권은 최소볼록다각형법(MCP)에 의해서 $118.8km^2$(SD=70.1, n=7) 이었으며, 커널밀도측정법(KDE)으로는 $60.0km^2$(KDE 90%), $23.0km^2$(KDE 70%) and $11.6km^2$(KDE 50%)이었다. 야생동물위치추적장치(WT-200) 부착지점으로부터 이동거리는 평균 19.4km이었으며, 최대이동거리는 33.2km, 최소이동거리는 9.4km이었다. GPS좌표가 획득된 정점간 거리는 평균 0.8km이었으며, 정점간 이동거리는 최소 6.5km에서 최대 19.7km이었다. 청둥오리는 월동기 동안 매우 짧은 거리를 이동하였으며, 월동지에서 수계 의존성이 매우 높은 경향을 보였다.

• 응용통계연구
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• 제24권6호
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• pp.987-994
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• 2011

모집단이 부도와 정상상태로 구분되는 신용평가 관점에서 부도와 정상 상태의 조건부 누적분포함수를 추정하는 방법으로 정규혼합 분포추정과 kernel density estimation을 이용하는 분포추정을 고려한다. 정규혼합 분포의 모수를 EM 알고리즘을 사용해 추정하고, KDE 방법에서는 많이 사용하는 다섯 종류의 커널 함수와 네가지의 띠폭을 이용한다. 그리고 추정한 분포로부터 구한 각각의 ROC 함수를 구한다. 추정한 분포들의 적합도를 비교 분석하고, 이를 바탕으로 구한 ROC 곡선의 성과를 비교 토론한다. 본 연구에서는 KDE 방법으로 추정한 분포함수가 더 적합하고, 추정한 정규혼합 분포를 이용한 ROC 함수가 더 좋은 성과를 나타내는 것을 발견하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.1659-1664
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• 2011

Fuzzy C-Means (FCM)는 군집화를 위해 널리 사용되는 알고리듬 중 하나로 다양한 응용 분야에서 성공적으로 사용되어 왔다. 하지만 FCM은 여러 가지 단점을 가지고 있으며 초기 원형 설정이 그 중 하나이다. FCM은 국부 최적해에 수렴하므로 초기 원형 설정에 따라 군집화의 결과가 달라진다. 따라서 초기 원형의 설정은 군집화 결과 향상을 위해 중요하다. 이 논문에서는 이러한 FCM의 초기 원형 설정 문제를 해결하는 방안으로 커널 밀도 추정을 활용하는 방법을 제안한다. 커널 밀도 추정은 비모수적 분포들에도 사용할 수 있어 국부적인 데이터 밀도 추정에 유용하다. 제안한 방법에서는 커널 밀도 추정을 수행한 후 밀도가 높은 지역에 클러스터의 초기 원형을 설정하고 원형이 설정된 영역의 밀도를 감소시키는 과정을 반복함으로써 효율적으로 초기 원형을 선택할 수 있다. 제안된 방법이 일반적으로 사용되는 무작위 초기화 방법에 비해 효율적이라는 사실은 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.

• 한국환경생태학회지
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• 제27권1호
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• pp.11-21
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• 2013

본 연구는 두루미(Grus japonensis)의 이용분포 내에서 행동권 분석의 기법인 MCP(최소볼록다각형법), KDE(커널밀도측정법), LoCoH(국지근린지점외곽연결)를 이용하여 이용면적과 핵심서식지를 선정하였다. 또한, 각 기법의 차이와 의미를 고찰하도록 하였다. 두루미의 분포자료는 철원지역 2012년 2월 17일 조사자료를 사용하였다. MCP에 의한 두루미류 서식영역은 $140km^2$이었다. KDE 분석에서 띠폭에 해당하는 h값을 1000m, CVh, LSCVh로 달리하여 KDE 등치선을 생성하였을 때, 핵심지역에 해당하는(Kernel 50% 이상) 면적은 $33.3km^2$($KDE_{1000m}$), $25.7km^2$($KDE_{CVh}$), $19.7km^2$($KDE_{LSCVh}$)이었다. 결과적으로 띠폭에 대한 기본값(1000m)-CVh(554.6m)-LSCVh(329.9m) 순으로 변수를 작게 입력할 경우 핵심면적 개수는 늘어나고, 면적은 감소하였으며, 형태의 복잡성은 증가하였다. 두루미류의 KDE 분석에 의한 핵심지역의 선정에서 적합한 띠폭변수는 CVh 값인 것으로 판단되었다. LoCoH분석에서는 서식범위와 핵심지역(50% 등치선 이상의 지역)의 면적이 k값의 증가에 따라 증가하는 모습을 보였으며, 점차 큰 핵심지역으로 합쳐지는 모습을 나타내었다. 핵심지역을 도출하기에 적합한 k 값은 24로 나타났으며, 전체 개체군의 핵심지역은 $18.2km^2$로 전체 서식면적의 16.5%를 차지하였다. 최종적으로, LoCoH 분석은 두 개의 큰 핵심서식지를 제시하였으며, 이것은 KDE에 의한 핵심지역에 비하여 작은 수의 핵심지역을 제시한 것이었다. 국내의 게재논문 및 발표자료를 포함한 연구에서 KDE는 대부분 기본설정으로 분석되었으며, 띠폭에 의한 변수를 고려한 것은 매우 드물었다. 따라서 띠폭변수를 명확히 제시하는 것이 요구되었다.

• 한국환경생태학회지
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• 제33권1호
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• pp.1-8
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• 2019

고방오리는 국내에 도래하는 주요 월동 조류이며, 고병원성 조류인플루엔자(HPAI)의 주요매개체로 알려져 있다. 본 연구는 국내에서 월동하는 고방오리의 행동권과 서식지 이용을 파악하여 수조류 서식지 보호 관리에 필요한 자료를 제공하기 위하여 이루어졌다. 연구에 이용된 시료는 2015년 월동기에 Cannon-net을 이용하여 포획된 6개체이며, GPS-이동통신 시스템을 기반으로 하는 야생동물위치추적장치(WT-300)를 부착한 후 조사되었다. 행동권은 GIS용 SHP 파일과 ArcGIS 9.0 Animal Movement Extension을 이용하여 분석하였으며, 커널밀도측정법(Kernel Density Estimation : KDE)과 최소볼록다각형법(Minimum Convex Polygon Method : MCP)을 이용하였다. 고방오리의 행동권은 최소볼록다각형법에 의해서 평균 $677.3km^2$이었다. 커널밀도측정법(KDE)로는 평균 $194.7km^2$(KDE 90%), $77.4km^2$(KDE 70%), $35.3km^2$(KDE 50%)로 나타났다. 서식지 이용은 해양수, 내륙습지와 같은 수계지역을 가장 많이 이용하는 것으로 나타났으며, 주간보다 야간에 농경지를 더 많이 이용하는 것으로 나타났다. 연구를 통해 얻은 월동기 행동권과 서식지 이용률 등과 같은 결과는 종 보호와 서식지 관리 및 고병원성 조류 인플루엔자 발병 시 대응을 위한 자료로 널리 활용될 것이라 판단된다.

• 한국환경생태학회지
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• 제30권2호
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• pp.165-172
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• 2016

청둥오리와 흰뺨검둥오리는 대표적인 월동 수조류로 수계를 중심으로 넓은 농경지를 월동지로 이용한다. 중부지역에 위치한 만경강과 동진강에서 월동하는 청둥오리와 흰뺨검둥오리에 대하여 행동권과 월동지에서의 일일 이동거리를 파악하고자 한다. 2015년 월동기에 Cannon-net을 이용하여 포획된 청둥오리 5개체와 흰뺨검둥오리 5개체에 야생동물 위치추적기(WT-300)를 부착하였다. 일일 이동거리는 전체 평균 0.89km이었으며, 최대 31.09km이었다. 청둥오리의 일일 이동거리는 0.97km이었으며, 최대 28.78km이었다. 흰뺨검둥오리의 일일 이동거리는 0.80km이었으며 최대 33.39km이었다. 행동권 분석은 GIS용 SHP 파일과 ArcGIS 9.0 Animal Movement Extension을 이용하였으며, 최소볼록다각형법(MCP)과 커널밀도측정법(Kernel Density Estimation : KDE)을 이용하여 분석하였다. 오리 2종의 행동권은 최소 볼록다각형법(MCP)에 의해 $490.34km^2$ ($SD=311.20km^2n=10$)이었으며, 핵심서식지인 커널밀도측정법(KDE 50%)은 $42.24km^2$ 이었다. 청둥오리의 행동권(MCP)은 $568.02km^2$로 흰뺨검둥오리 행동권(MCP) $397.13km^2$ 보다 비교적 넓었으며, 청둥오리의 핵심서식지(KDE 50%)는 $53.05km^2$로 흰뺨검둥오리의 핵심서식지(KDE 50%) $29.26km^2$ 보다 비교적 넓었다.

• Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
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• 제2권4호
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• pp.285-292
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• 2021

We investigated habitat use and home range of a rescued and released white-naped crane using GPS tracking technology in Cheorwon, South Korea, from October 2016 to March 2017. Four types of roosting sites were identified: frozen reservoirs, paddy fields, rivers, and wetlands. Upon arrival, the white-naped crane preferred wetlands in the Demilitarized Zone (DMZ). In late wintering season, it showed a tendency to change main roosting sites in the following order: rice paddies, rivers, and frozen reservoirs. Among 14 sleeping places, Civilian Control Zone (CCZ) with various type of available habitats was more preferred than the DMZ. Places outside of CCZ were rarely used due to anthropogenic disturbances during the night. The tracked white-naped crane widely chose daytime feeding sites while moving around all over rice paddies in the CCZ. Mean diurnal movement distance was 10.5 km with a maximum of 24.8 km. Its home range measured with Minimum Convex Polygon (MCP) and Kernel Density Estimation (KDE) was 172.30 km² with MCP, 159.60 km² with KDE 95%, 132.48 km² with KDE 90%, and 42.45 km² with KDE 50%. All estimated values of home ranges were higher in the early and later winter than those in the middle period.