• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제8권1호
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• pp.17-25
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• 2006

TPR*-트리는 효과적으로 이동 객체의 미래 위치 예측을 수행하기 위하여 가장 널리 사용되는 인덱스 구조이다. 그러나 TPR*-트리는 인덱스 생성 이후 미래 예측 시점이 증가함에 따라 사장 영역과 영역중복의 문제가 커지며, 이로 인하여 질의 처리 시 액세스되는 TPR*-트리 노드들의 수가 많아지는 성능 문제가 발생한다. 본 논문에서는 실험을 통하여 이러한 성능 저하의 문제점을 정량적으로 규명한다. 먼저, 미래 예측 시점이 증가함에 따라 질의 처리 성능이 얼마나 저하되는가를 보이고, 이동 객체의 위치 갱신 연산이 이러한 성능 저하 문제를 얼마나 완화시키는가를 보인다. 이러한 공헌은 TPR*-트리의 추가적인 성능 개선을 위한 정책을 고안하는데, 중요한 실마리를 제공할 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제34권4호
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• pp.391-401
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• 2001

토양수분의 공간적 분포를 예측하기 위하여 지표면 곡률관련인자, 지형흐름인자, 태양에너지 복사인자들을 계산하였다. GPS와 토양수분측정기를 활용한 산지유역에서의 토양수분측정은 토양수분의 공간적 분포자료의 구축을 가능하게 했다. 측정된 토양수분자료와 토양수분 추정인자 사이의 상관관계를 분석하였다. 다중회귀분석을 통한 토양수분 추정인자와 토양수분의 공간적 분포상황에 대한 검토는 수치고도모형(DEM)의 분석을 통한 토양수분 추정능력의 가능성과 한계성을 보여주었다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제11권4호
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• pp.74-84
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• 2009

이 연구는 국내 우편물량 감소와 우편사업 경쟁력 강화를 위하여 GIS 및 시공간 마이닝 기술을 이용한 GIS 기반의 새로운 우편 마케팅 기법을 제안한다. 홍보를 원하는 기업체에게 의미 있고 정확한 마케팅 정보 제공을 위해서 Geo-Lifestyle 군집화를 적용한 인구 사회학적 마켓 세분화 기법과, 시간 공간 차원의 다차원적 분석을 통한 시공간 구매 소비 성향 예측 기법을 제안하였다. Geo-Lifestyle 군집분석 및 시공간 큐브 마이닝의 평가를 위해서 강남구, 송파구 지역의 내부 외부데이터를 사용하였고, 실험결과 14개의 최적 마케팅 클러스터를 생성하였으며 구매 소비 성향 예측을 위한 시 공간 패턴을 추출하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권3호
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• pp.77-84
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• 2023

산림 화재는 현대의 급격한 기후 변화에 따른 대표적인 자연 재해이다. 화재로 인한 산림 훼손으로 산림 조성이 미비한 시점에 겨울철 해빙기와 폭우 등으로 산사태가 발생하는 이차적인 피해가 발생한다. 대부분 국가에서는 산림 관리를 위해 CCTV 중심의 모니터링 시스템으로 제한적인 면적만 관리하고 있다. 산사태 징후를 예측하기 위해 사전에 3차원 공간 좌표를 포함하고 있는 마커를 위험지역의 경사면에 장착한 후, 주기적인 드론 촬영으로 3차원 맵핑 및 안식각을 검출한다. 이를 위해서 마커의 인식범위 및 화각을 정의하고, 산사태 징후를 사전에 예측하는 방법을 제시하였다.

• 한국공간구조학회논문집
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• 제23권3호
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• pp.87-94
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• 2023

Chloride is one of the most common threats to reinforced concrete (RC) durability. Alkaline environment of concrete makes a passive layer on the surface of reinforcement bars that prevents the bar from corrosion. However, when the chloride concentration amount at the reinforcement bar reaches a certain level, deterioration of the passive protection layer occurs, causing corrosion and ultimately reducing the structure's safety and durability. Therefore, understanding the chloride diffusion and its prediction are important to evaluate the safety and durability of RC structure. In this study, the chloride diffusion coefficient is predicted by machine learning techniques. Various machine learning techniques such as multiple linear regression, decision tree, random forest, support vector machine, artificial neural networks, extreme gradient boosting annd k-nearest neighbor were used and accuracy of there models were compared. In order to evaluate the accuracy, root mean square error (RMSE), mean square error (MSE), mean absolute error (MAE) and coefficient of determination (R2) were used as prediction performance indices. The k-fold cross-validation procedure was used to estimate the performance of machine learning models when making predictions on data not used during training. Grid search was applied to hyperparameter optimization. It has been shown from numerical simulation that ensemble learning methods such as random forest and extreme gradient boosting successfully predicted the chloride diffusion coefficient and artificial neural networks also provided accurate result.

• 한국지리정보학회지
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• 제13권3호
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• pp.29-41
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• 2010

본 연구는 미측정점의 값을 모델링하기 위해 사용되는 여러 가지 공간보간방법들의 예측오차를 비교하고 정확성을 검증하였다. 동해안 해안 지역의 표고점을 대상으로 역거리가중법, 크리깅, 지역 다항식보간법, 방사기반함수의 공간보간법과 관련된 매개변수들을 동일한 조건하에서 실행하여 평균제곱근을 산출한 결과, 단순 크리깅 방법의 원형 모델이 가장 작은 값으로 나타났다. 래스터의 연산 결과, 방사기반함수의 다중방정식에 의한 예측 지도가 대상 지역의 불규칙삼각망 표현과 일치정도가 높았다. 또한 공간보간 실행시 선택된 조건하에서 제공되는 최적 파워값을 사용하는 것이 양호한 보간 결과를 얻을 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제26권1호
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• pp.93-109
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• 2013

지리통계자료는 관측지점이 지도 상에 점으로 표현되고 그 지점에서만 자료가 관측되는 측정값이다. 이러한 지리통계자료는 매우 다양한 관측망에서부터 얻어진다. 지리통계자료를 분석하고 예측함에 있어서 하나의 자료만 이용하는 것보다는 유사한 패턴을 갖는 다른 관측망에서 얻어지는 여러 자료들을 함께 사용한다면 예측력을 향상시킬 수 있을 것이다. 본 논문에서는 서로 다른 관측망에서 얻은 두 가지의 공간자료를 이용하여 분석 및 예측하고 이를 위해 공간적 연관성을 파악할 수 있는 적절한 계층모형을 구축하였다. 그리고 선형회귀모형에 근간을 둔 크리깅 결과와 계층모형 하에서의 결과를 여러 검증방법을 통해 비교하였다. 이 논문에서는 도시대기측정망에서 측정된 이산화황과 지상기상관측망에서 측정된 풍속자료를 이용하여 계층모형을 구축하고 이산화황만을 이용한 선형모형과 비교하였다. 또한 각 모형에 의한 이산화황 예측지도를 구성하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_3호
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• pp.1847-1859
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• 2022

북한에서 발생한 산불은 비무장지대 등으로 남하하는 경우 우리나라에 직·간접적인 영향을 줄 수 있다. 이에 본 연구는 정보 접근불능 지역인 북한의 산불위험정보를 획득하기 위하여 Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS) 기상자료 기반의 지역 최적화된 산불위험지수 Forest Fire Danger Index (FFDI)를 산출하고, 2022년 4월 북한 고성군과 철원군의 산불 사례에 적용하였다. 그 결과 발화일 당시 FFDI가 각각 위험등급 Extreme과 Severe 구간에 해당하여 적합성을 확인하였다. 또한 산불 발생 전후의 위험도지도와 토양수분지도를 정성적으로 비교한 결과 상호 관계성을 파악하였으며, 향후 토양수분, 표준화강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI), 식생수분지수(Normalized Difference Water Index, NDWI) 등을 결합하는 방식으로 산불발생위험지수의 개선이 필요하다.

• 대한자원환경지질학회:학술대회논문집
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• 대한자원환경지질학회 2002년도 춘계 공동학술발표회
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• pp.412-414
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• 2002

• Environmental Analysis Health and Toxicology
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• 제30권
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• pp.10.1-10.14
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• 2015

Recent cohort studies have relied on exposure prediction models to estimate individual-level air pollution concentrations because individual air pollution measurements are not available for cohort locations. For such prediction models, geographic variables related to pollution sources are important inputs. We demonstrated the computation process of geographic variables mostly recorded in 2010 at regulatory air pollution monitoring sites in South Korea. On the basis of previous studies, we finalized a list of 313 geographic variables related to air pollution sources in eight categories including traffic, demographic characteristics, land use, transportation facilities, physical geography, emissions, vegetation, and altitude. We then obtained data from different sources such as the Statistics Geographic Information Service and Korean Transport Database. After integrating all available data to a single database by matching coordinate systems and converting non-spatial data to spatial data, we computed geographic variables at 294 regulatory monitoring sites in South Korea. The data integration and variable computation were performed by using ArcGIS version 10.2 (ESRI Inc., Redlands, CA, USA). For traffic, we computed the distances to the nearest roads and the sums of road lengths within different sizes of circular buffers. In addition, we calculated the numbers of residents, households, housing buildings, companies, and employees within the buffers. The percentages of areas for different types of land use compared to total areas were calculated within the buffers. For transportation facilities and physical geography, we computed the distances to the closest public transportation depots and the boundary lines. The vegetation index and altitude were estimated at a given location by using satellite data. The summary statistics of geographic variables in Seoul across monitoring sites showed different patterns between urban background and urban roadside sites. This study provided practical knowledge on the computation process of geographic variables in South Korea, which will improve air pollution prediction models and contribute to subsequent health analyses.