• 제목/요약/키워드: spatio- temporal clustering

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스캔통계량 분석을 통한 상수도 누수 및 수질 민원 발생 클러스터 탐색 (Cluster exploration of water pipe leak and complaints surveillance using a spatio-temporal statistical analysis)

  • 이주원;김은주;남숙현;황태문
    • 상하수도학회지
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    • 제37권5호
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    • pp.261-269
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    • 2023
  • In light of recent social concerns related to issues such as water supply pipe deterioration leading to problems like leaks and degraded water quality, the significance of maintenance efforts to enhance water source quality and ensure a stable water supply has grown substantially. In this study, scan statistic was applied to analyze water quality complaints and water leakage accidents from 2015 to 2021 to present a reasonable method to identify areas requiring improvement in water management. SaTScan, a spatio-temporal statistical analysis program, and ArcGIS were used for spatial information analysis, and clusters with high relative risk (RR) were determined using the maximum log-likelihood ratio, relative risk, and Monte Carlo hypothesis test for I city, the target area. Specifically, in the case of water quality complaints, the analysis results were compared by distinguishing cases occurring before and after the onset of "red water." The period between 2015 and 2019 revealed that preceding the occurrence of red water, the leak cluster at location L2 posed a significantly higher risk (RR: 2.45) than other regions. As for water quality complaints, cluster C2 exhibited a notably elevated RR (RR: 2.21) and appeared concentrated in areas D and S, respectively. On the other hand, post-red water incidents of water quality complaints were predominantly concentrated in area S. The analysis found that the locations of complaint clusters were similar to those of red water incidents. Of these, cluster C7 exhibited a substantial RR of 4.58, signifying more than a twofold increase compared to pre-incident levels. A kernel density map analysis was performed using GIS to identify priority areas for waterworks management based on the central location of clusters and complaint cluster RR data.

공간적 의사결정을 위한 공간 데이터 웨어하우스 설계 및 활용 (A Design and Practical Use of Spatial Data Warehouse for Spatiall Decision Making)

  • 박지만;황철수
    • Spatial Information Research
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    • 제13권3호
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    • pp.239-252
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    • 2005
  • 본 연구는 대용량의 공간자료에서 의미 있는 지식을 탐색 및 발견하고, 인터넷 환경에서 공간적 의사결정과정을 지원하기 위한 방안을 설계하였다. 그리고 설계를 기반으로 실험적 원형 시스템(Pilot Tested System)을 구현하여 의사결정자와 분석가 사이에서 특정주제에 적합한 다차원적 분석을 위해 양방향 통신이 가능하도록 공간 데이터 웨어하우스의 눈송이 스키마모델(snowflake schema model)을 활용하였다. 눈송이 스키마는 공간자료와 연계할 경우 기존 스타 스키마모델(star schema model)보다 확장성과 유연성이 뛰어난 분석중심의 설계방안이다. 또한 눈송이 스키마모델의 평가를 위해 백화점 거래사례를 통해 실험적 시스템을 구현하여 평가하였다. 이 시스템의 목적은 목표마케팅 지역설정이며, 의사결정자와 분석가의 양방향통신이 가능한 인터넷상담시스템이다.

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도시철도 출·도착데이터를 이용한 승객이동 패턴 분석 (Analysis of Passenger Movement Patterns Using Subway OD Data)

  • 백의영;조재희;김동건
    • 한국융합학회논문지
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    • 제10권12호
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    • pp.315-325
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    • 2019
  • 본 연구의 목적은 누구나 쉽게 지하철 OD 이동패턴 정보를 분석할 수 있는 데이터마트를 설계하고 구축하는 것이다. 서울 열린데이터광장에서 받은 2017년도 데이터를 원천 데이터로 이용하였다. 다차원모델을 설계하였고, 가우시안 혼합 군집분석과 Tableau를 이용한 다차원 분석을 실시하였다. 흥미로운 사실은 교외지역과 서울 간 이동은 전체 이동량의 23%에 해당하며, 수원역의 이용객은 서울보다 교외로의 이동이 매우 크며, 반면 판교역은 이동량의 대부분이 서울로의 이동이다. 가우시안 혼합 군집결과 8개의 OD구간 군집을 발견하였고, 구간 거리와 승객 수에 의해 각 군집의 특징을 네이밍하였다.

IoT 도시빅데이터를 활용한 도로교통특성과 유해환경요인 간 영향관계 분석 (Impact of Road Traffic Characteristics on Environmental Factors Using IoT Urban Big Data)

  • 박병훈;유다영;박동주;홍정열
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제20권5호
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    • pp.130-145
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    • 2021
  • 스마트 서울 정책의 일환으로 도시 빅데이터 활용의 중요성이 부각되고 있으며, 미세먼지, 소음과 같이 교통과 관련된 도시환경 요소가 시민들의 삶의 질에 미치는 영향에 대한 사회적 관심이 증가하고 있다. 본 연구에서는 IoT 도시 빅데이터와 교통 빅데이터를 매칭하여 통합 DB를 구축하고, 이를 활용하여 특정 공간이 도로 영향권 내에 포함되는지 여부에 따라 미세먼지, 소음 피해에 유의한 차이가 있는지 분석하였다. 또한 시계열 클러스터링을 통하여 도로교통특성 및 환경요인들이 유사한 특성을 가지는 공간 단위들을 군집화하였으며, 이 결과를 통하여 미세먼지 또는 초미세먼지 hot-spot, 소음 hot-spot 등 도시공간 단위의 환경위험 관리를 체계적으로 구축하는 기반을 마련하고자 하였다.

A Heuristic Method of In-situ Drought Using Mass Media Information

  • Lee, Jiwan;Kim, Seong-Joon
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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    • pp.168-168
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    • 2020
  • This study is to evaluate the drought-related bigdata characteristics published from South Korean by developing crawler. The 5 years (2013 ~ 2017) drought-related posted articles were collected from Korean internet search engine 'NAVER' which contains 13 main and 81 local daily newspapers. During the 5 years period, total 40,219 news articles including 'drought' word were found using crawler. To filter the homonyms liken drought to soccer goal drought in sports, money drought economics, and policy drought in politics often used in South Korea, the quality control was processed and 47.8 % articles were filtered. After, the 20,999 (52.2 %) drought news articles of this study were classified into four categories of water deficit (WD), water security and support (WSS), economic damage and impact (EDI), and environmental and sanitation impact (ESI) with 27, 15, 13, and 18 drought-related keywords in each category. The WD, WSS, EDI, and ESI occupied 41.4 %, 34.5 %, 14.8 %, and 9.3 % respectively. The drought articles were mostly posted in June 2015 and June 2017 with 22.7 % (15,097) and 15.9 % (10,619) respectively. The drought news articles were spatiotemporally compared with SPI (Standardized Precipitation Index) and RDI (Reservoir Drought Index) were calculated. They were classified into administration boundaries of 8 main cities and 9 provinces in South Korea because the drought response works based on local government unit. The space-time clustering between news articles (WD, WSS, EDI, and ESI) and indices (SPI and RDI) were tried how much they have correlation each other. The spatiotemporal clusters detection was applied using SaTScan software (Kulldorff, 2015). The retrospective and prospective cluster analyses were conducted for past and present time to understand how much they are intensive in clusters. The news articles of WD, WSS and EDI had strong clusters in provinces, and ESI in cities.

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공간자기상관을 활용한 농촌지역 인구 고령화의 공간적 확산 분석 (An Analysis on the Spatial Spillover Patterns of Aging Population in Rural Areas)

  • 여창환;서윤희
    • 한국지리정보학회지
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    • 제17권3호
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    • pp.39-53
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    • 2014
  • 우리나라의 인구 고령화 현상은 매우 빠르게 진행되고 있으며 농촌지역의 인구 고령화가 도시지역보다 더욱 빠르게 진행되고 있다. 그러나 지금까지 인구 고령화에 관련한 정책이나 연구들은 농촌지역보다 주로 도시지역에 초점을 두고 있다. 이에 본 연구에서는 농촌지역의 고령화 문제에 대한 심각성을 일깨우고, 나아가 지역 맞춤형 인구 고령화 정책을 수립하기 위한 기초정보를 제공한다. 이를 위해 농촌지역의 인구 고령화 수준을 미시적으로 제시하고 인구 고령화 현상의 공간적 확산 패턴을 분석하였다. 분석 결과 첫째, 읍면 단위의 농촌지역에 따라 인구 고령화 수준과 공간적 확산 패턴이 각각 다르게 분석되었다. 둘째, 고령화의 시공간적 확산 측면에서 인구 고령화 지수가 높으면서 공간적으로 집중되어 있는 지역(High-High, hot spot 지역)과 지수가 낮으면서 집중되어 있는 지역(Low-Low, cold spot 지역)은 뚜렷하게 구분되었다. 이상의 분석결과를 통해, 본 연구는 지역 맞춤형 인구 고령화 정책, 특히 농촌지역의 인구 고령화 정책을 수립하는데 기여하고자 한다.

해양환경 공간분포 패턴 분석을 위한 공간자기상관 적용 연구 - 광양만을 사례 지역으로 - (Application of Spatial Autocorrelation for the Spatial Distribution Pattern Analysis of Marine Environment - Case of Gwangyang Bay -)

  • 최현우;김계현;이철용
    • 한국지리정보학회지
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    • 제10권4호
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    • pp.60-74
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    • 2007
  • 해양환경의 시공간적 분포 패턴을 정량적으로 분석하기 위해 남해 광양만 해양환경 관측 자료를 이용하여 글로벌 및 국지적 공간자기상관 통계를 적용하였다. 연구지역 전체의 해양환경 분포 패턴을 이해하기 위해 Moran's I, General G와 같은 글로벌 공간자기상관 지수를 사용하였으며, 대상 피쳐(feature)와 이웃 피쳐들과의 유사성 정도를 측정하고 hot spot 및 cold spot을 탐지하기 위해 국지적 Moran's I ($I_i$), $G_i{^*}$와 같은 LISA(local indicators of spatial association)를 사용하였고, 공간 군집 패턴의 신뢰성은 Z-score를 통한 통계적 유의성 검증을 수행하였다. 공간 통계 결과를 통해 년 중 해양환경 공간분포 패턴의 변화를 정량적으로 알 수 있었는데, 일반 해양수질, 영양염, 클로로필 및 식물플랑크톤은 여름철에 강한 군집 패턴을 보였다. 글로벌 지수에서 강한 군집 패턴을 보였을 때 속성 값의 공간적인 변화가 심한 음적 $I_i$ 값을 가지는 전선지역이 탐지되었다. 또한, 글로벌 지수에서 임의적 패턴을 보였을 때 국지적 지수인 $G_i{^*}$에서는 좁은 지역에서 hot spot과(또는) cold spot이 탐지되었다. 따라서 글로벌 지수는 연구 지역 전체 군집 패턴의 강도와 시계열적 변화 과정 탐지에, 국지적 지수를 통해서는 hot spot과 cold spot 위치 추적에 유용함을 알 수 있었다. 해양환경 공간분포 패턴과 군집 특성을 정량화는 것은 해양환경을 보다 깊이 이해할 수 있도록 할 뿐 아니라, 패턴의 원인을 찾는데도 중요한 역할을 할 것이다.

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공간 데이터 마이닝 시스템의 설계 및 구현 (Design and Implementation of a Spatial Data Mining System)

  • 배덕호;백지행;오현교;송주원;김상욱;최명회;조현주
    • 한국공간정보시스템학회 논문지
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    • 제11권2호
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    • pp.119-132
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    • 2009
  • GIS 기술의 발달로 많은 양의 공간 데이터가 축적됨에 따라 공간 데이터 마이닝의 중요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 새로운 공간 데이터 마이닝 시스템 SD-Miner를 제안한다. SD-Miner는 크게 입력과 출력을 담당하는 사용자 인터페이스, 공간 데이터 마이닝 기능을 처리하는 데이터 마이닝 모듈, DBMS를 이용하여 데이터를 저장하고 관리하는 데이터 저장 모듈의 세 부분으로 구성된다. 특히, 데이터 마이닝 함수 모듈에서는 공간 데이터 마이닝의 주요 기법인 공간 클러스터링, 공간 분류, 공간 특성화, 시공 간 연관규칙 탐사 기능을 제공한다. SD-Miner는 다음과 같은 특징을 가진다. SD-Miner는 사용자로 하여 금 공간 데이터 마이닝뿐만 아니라 비 공간 데이터에 대한 마이닝도 가능하게 하며, 각 마이닝 함수들을 라이브러리 형태로 제공하기 때문에 다른 시스템에서도 쉽게 사용 가능하다. 또한, 마이닝 매개 변수들을 테이블의 형태로 입력받기 때문에 시스템의 범용성이 높다. 개발된 SD-Miner의 실용성을 규명하기 위하여 실제 공간 데이터를 이용한 데이터 마이닝을 수행함으로써 여러 가지 의미있는 결과를 도출한다.

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