도시쇠퇴와 공동화 현상을 방지하고 침체된 지역경제를 활성화시키기 위한 새로운 도시재생 패러다임이 등장하고 있다. 본 연구는 도시재생특별법에 제시된 쇠퇴기준과 공간자기상관 탐색을 기반으로 GIS 및 공간통계기법을 활용하여 도시쇠퇴 특성을 분석하는데 그 목적을 두고 있다. 광주광역시를 대상으로 하여 도시재생특별법에 제시된 쇠퇴 기준인 인구감소, 사업체감소, 노후건축물에 관한 지표를 적용함으로써 객관성을 확보하고자 하였다. 특히 GIS와 공간 통계기법을 적용함에 있어서 공간자기상관 탐색을 통해 도시쇠퇴 특성을 분석한다는 점에서 기존의 연구와 차별성을 지닌다. 전체적인 분석과정은 도시활성화지역 지정 기준을 원용하고, 공간탐색적 절차에 따라 단계적으로 추진하였다. 따라서 본 연구를 통해 제시된 공간통계분석 절차 및 도시쇠퇴 특성 분석의 결과는 대도시권 수준에서 도시쇠퇴 진단에 기여하고, 도시재생과 관련한 공간의사결정에 유용한 정보를 제공할 것으로 기대한다.
Various techniques for bias correction and statistical downscaling have been developed to overcome the limitations related to the spatial and temporal resolution and error of climate change scenario data required in various applied research fields including agriculture and water resources. In this study, the characteristics of three different statistical dowscaling methods (i.e., SQM, SDQDM, and BCSA) provided by AIMS were summarized, and climate change scenarios produced by applying each method were comparatively evaluated. In order to compare the average rainfall characteristics of the past period, an index representing the average rainfall characteristics was used, and the reproducibility of extreme weather conditions was evaluated through the abnormal climate-related index. The reproducibility comparison of spatial distribution and variability was compared through variogram and pattern identification of spatial distribution using the average value of the index of the past period. For temporal reproducibility comparison, the raw data and each detailing technique were compared using the transition probability. The results of the study are presented by quantitatively evaluating the strengths and weaknesses of each method. Through comparison of statistical techniques, we expect that the strengths and weaknesses of each detailing technique can be represented, and the most appropriate statistical detailing technique can be advised for the relevant research.
최근 지진 발생 빈도가 증가하고 있는 반면 국내 지진 대응 체계는 취약한 현실에서, 본 연구의 목적은 통계분석 기법과 머신러닝 기법을 활용한 공간분석을 통해 건물의 지진취약도를 비교분석 하는 것이다. 통계분석 기법을 활용한 결과, 최적화척도법을 활용해 개발된 모델의 예측정확도는 약 87%로 도출되었다. 머신러닝 기법을 활용한 결과, 분석된 4가지 방법 중, Random Forest의 정확도가 Train Set의 경우 94%, Test Set의 경우 76.7%로 가장 높아, 최종적으로 Random Forest가 선정되었다. 따라서, 예측정확도는 통계분석 기법이 약 87%, 머신러닝 기법이 76.7%로, 통계분석 기법의 예측정확도가 더 높은 것으로 분석되었다. 최종 결과로, 건물의 지진취약도는 분석된 건물데이터 총 22,296개 중, 1,627(0.1%)개의 건물데이터는 통계분석 기법 사용 시 더 위험하다고 도출되었고, 10,146(49%)개의 건물데이터는 동일하게 도출되었으며, 나머지 10,523(50%)개의 건물데이터는 머신러닝 기법 사용 시 더 위험하게 도출되었다. 기존 통계분석 기법에 첨단 머신러닝 기법활용결과가 추가로 비교검토 됨으로써 공간분석 의사결정에 있어서, 좀더 신뢰도가 높은 지진대응책 마련에 도움이 되길 기대한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제10권2호
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pp.423-432
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2003
The data observed at different positions are called the estimate of interested variable at new observation point on the Kriging utilize the space estimate technique, in which case there is correlation spatially. In this paper we provide the estimate for Variogram and Kriging methods as a field of kriging theory and dealt with actually measured data. And at the same time we forecast the amount of ozone that was not measured at this point by Kriging method and compared Ordinary Kriging method with Inverse Distance Kriging method.
Image fusion techniques are widely used to integrate a lower spatial resolution multispectral image with a higher spatial resolution panchromatic image. However, the existing techniques either cannot avoid distorting the image spectral properties or involve complicated and time-consuming decomposition and reconstruction processing in the case of wavelet transform-based fusion. In this study a simple spectral preserve fusion technique: the Smoothing Filter-based Replacement(SFR) is proposed based on a simplified solar radiation and land surface reflection model. By using a ratio between a higher resolution image and its low pass filtered (with a smoothing filter) image, spatial details can be injected to a co-registered lower resolution multispectral image minimizing its spectral properties and contrast. The technique can be applied to improve spatial resolution for either colour composites or individual bands. The fidelity to spectral property and the spatial quality of SFM are convincingly demonstrated by an image fusion experiment using IKONOS panchromatic and multispectral images. The visual evaluation and statistical analysis compared with other image fusion techniques confirmed that SFR is a better fusion technique for preserving spectral information.
BCSA (Bias-Correction and Stochastic Analog) is a statistical downscaling technique designed to effectively correct the systematic errors of GCM (General Circulation Model) output and reproduce basic statistics and spatial variability of the observed precipitation filed. In this study, the applicability of BCSA was evaluated using the ASOS observation data over South Korea, which belongs to the monsoon climatic zone with large spatial variability of rainfall and different rainfall characteristics. The results presented the reproducibility of temporal and spatial variability of daily precipitation in various manners. As a result of comparing the spatial correlation with the observation data, it was found that the reproducibility of various climate indices including the average spatial correlation (variability) of rainfall events in South Korea was superior to the raw GCM output. In addition, the needs of future related studies to improve BCSA, such as supplementing algorithms to reduce calculation time, enhancing reproducibility of temporal rainfall patterns, and evaluating applicability to other meteorological factors, were pointed out. The results of this study can be used as the logical background for applying BCSA for reproducing spatial details of the rainfall characteristic over the Korean Peninsula.
최근 다중 지질정보의 통합적 해석은 GIS의 중요한 응용 분야중 하나로 인식되고 있다. 공간통합을 위하여 지구통계학적 방법들이 개발되어 있지만, 통합결과와 입력 주제도들 사이의 관계에 대한 통계적, 정량적 분석방법론의 개발은 아직까지 체계적으로 정립되어 있지 못한 상황이다. 본 연구에서는 지질도, 지화학자료, 항공지구물리자료, 지형자료 및 원격탐사 영상등 다양한 지질정보등이 보고된 옥동지역을 대상으로 하여 광물 부존 예상도 작성 사례연구를 수행하여 기존에 이용되고 있는 여러 공간 통합 방법중 확실인자 (Certainty Factor: CF) 추정방법과 다변량 통계 분석방법중 하나인 주성분분석을 시험적인 통합방법으로 우선적으로 적용한 뒤, 입력 자료와 통합결과에 대한 정량적인 통계량 정보를 추출하고자 하였다. 입력 주제도와 통합 결과사이의 관계 규명에는 통계 분할표를 이용한 통계처리를 편의 분석에는 잭나이프 방법을 적용하였다. 통합정보에 대한 통계량 분석을 통하여, 통합 결과와 입력자료 사이의 정량적 관계를 추출할 수 있었으며, 부가적으로 입력자료의 상태수준에 대한 판단정보를 얻을 수 있었다. 이러한 결과는 GIS 관점에서 통합결과 해석에 중요한 결정보조자료로 활용될 수 있으며, 복잡한 다중정보를 다루는데 공간 통합문제에서도 입력정보 검증을 위한 일반적일 처리과정으로도 발전할 수 있을 것으로 생각된다.
This paper is an analysis of the Category Individual Residence urban spatial structure along the National Route BO (Koushu-Kaido), one of the major roads in Japan, and the degree of differences between locations and its changes between the points of time. The analysis was based on the GIS technique. Whilst, previous studies were based on municipal boundaries or mesh units as sources of data, GIS allowed the use of variable geographical units, Roadside zone, Inner zone, North zone, South zone, Blocks. As an example to apply the technology of GIS, 1986's and 1991's building polygon data of the Urban Planning Bureau of Tokyo Metropolitan Government are used. The layers referred to the analyses is the building polygons with the amount of stories, building area, floor area and the material of the building. Two statistical analysis are executed; one is the test of the regional equality about the number of story of building, building area, floor area and fireproof building ratio.
A study of domestic furniture arrangements may reveal the living style relevant to the room as conceived and coded by occupants and the effects of the physical environment on the structure of behavior settings. The purpose of this study was to investigate, through analizing the furniture usage and behavior as a non-reactive and activity oriented behavioral measures, the occupants` domestic habits as a living style using MDS. MDS(multidimensional scaling technique) is a statistical technique for creating a spatial representation of data. It Is a particularly appropriate technique for analizing qualitative data such as the furniture usage and behavior because it takes into account all of the relationships between items. For the MDS analysis, the furniture usage and behavior examined by housing types based on 114 households in Seoul. The result of spatial configuration by MDS has three dimensions : recogn;lion of room function, pattern of room organization, understanding of room meaning. The effect of housing types for dimensions is identical but configuration of furniture items is different.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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