• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권2호
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• pp.767-785
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• 2021

With the rapid development of information technology, it is now possible to analyze the spatial patterns of cultivated land and its evolution by combining GIS, geostatistical analysis models and spatiotemporal big data for the dynamic monitoring and management of cultivated land resources. The spatial pattern of cultivated land and its evolutionary patterns in Luoyang City, China from 2009 to 2019 were analyzed using spatial autocorrelation and spatial autoregressive models on the basis of GIS technology. It was found that: (1) the area of cultivated land in Luoyang decreased then increased between 2009 and 2019, with an overall increase of 0.43% in 2019 compared to 2009, with cultivated land being dominant in the overall landscape of Luoyang; (2) cultivated land holdings in Luoyang are highly spatially autocorrelated, with the 'high-high'-type area being concentrated in the border area directly north and northeast of Luoyang, while the 'low-low'-type area is concentrated in the south and in the municipal area of Luoyang, and being heavily influenced by topography and urbanization. The expansion determined during the study period mainly took place in the Luoyang City, with most of it being transferred from the 'high-low'-type area; (3) elevation, slope and industrial output values from analysis of the bivariate spatial autocorrelation and spatial autoregressive models of the drivers all had significant effects on the amount of cultivated land holdings, with elevation having a positive effect, and slope and industrial output having a negative effect.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권5호
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• pp.1155-1168
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• 2016

기상 자료의 경우 한 지역의 기후가 인접지역의 기후와 비슷한 양상을 띄고 각 지역의 확률 밀도 함수 (probability density function)가 잘 알려진 확률 모형을 따르지 않는다는 것이 알려져 있다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 이상 기후 현상이 뚜렷히 나타나는 여름철 평균 극한 기온(extreme temperature)의 확률 밀도 함수를 추정하고자 한다. 이를 위하여 공간적 상관관계 (spatial correlation)를 고려하는 비모수 베이지안 (nonparametric Bayesian) 모형인 조건부 자기회귀 종추출 혼합모형 (mixtures of conditional autoregression species sampling model)을 이용하였다. 자료는 이스트앵글리아 대학교 (University of East Anglia)에서 제공하는 전 지구의 최대 기온과 최소 기온자료 중 우리나라에 해당하는 지역의 자료를 사용하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.236-241
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• 1998

The NOAA AVHRR remote sense SST data, collected by the National Fisheries Research and Development Institute (NFRDI), are analyzed in order to understand the spatial and temporal distributions of SST in the seas adjacent to Korea. Our study is based on 10-day SST images during last 7 years (1991-1997). For a time series analysis of multiple 557 images, all of images must be aligned exactly at the same position by adjusting the scales and positions of each SST image. We devised an algorithm which yields automatic detections of cloud pixels from multiple SST images. The cloud detection algorithm is based on a physical constraint that SST anomalies in the ocean do not exceed certain limits (we used $\pm$ 3$^{\circ}C$ as a criterion of SST anomalies). The remote sense SST data are tuned by comparing remote sense data with observed SST at coastal stations. Seasonal variations of SST are studied by harmonic fit of SST normals at each pixel. The SST anomalies are studied by statistical method. We found that the SST anomalies are rather persistent with time scales between 1 and 2 months. Utilizing the persistency of SST anomalies, we devised an algorithm for a prediction of future SST Model fit of SST anomalies to the Markov process model yields that autoregression coefficients of SST anomalies during a time elapse of 10 days are between 0.5 and 0.7. We plan to improve our algorithms of automatic cloud pixel detection and prediction of future SST. Our algorithm is expected to be incorporated to the operational real time service of SST around Korea.

• 대한원격탐사학회지
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• 제17권2호
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• pp.183-188
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• 2001

The NOAA AVHRR remotely sensed SST data, collected by the National Fisheries Research and Development Institute (NFRDI), are analyzed in order to understand the spatial and temporal distributions of SST in the sea near korea. Our study is based on 10-day SST images during last 7 years (1991-1997). For a time series analysis of multiple SST images, all of images must be consistent exactly at the same position by adjusting the scales and positions of each SST image. We devised an algorithm which automatically detects cloud pixels from multiple SST images. The cloud detection algorithm is based on a physical constraint that SST anomalies in the ocean do not exceed certain limits (we used $\pm$3$^{\circ}C$ as a criterion of SST anomalies). The remotely sensed SST data are tuned by comparing remotely sensed data with observed SST at coastal stations. Seasonal variations of SST are studied by harmonic fit of SST normals at each pixel and the SST anomalies are studied by statistical method. It was found that the SST anomalies are rather persistent for one or two months. Utilizing the persistency of SST anomalies, we devised an algorithm for a prediction of future SST. In the Markov lprocess model of SST anomalies, autoregression coefficients of SST anomalies during a time elapse of 10 days are between 0.5 and 0.7. The developed algorithm with automatic cloud pixel detection and rediction of future SST is expected to be incorporated to the operational real time service of SST around Korea.

• 경영과정보연구
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• 제37권3호
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• pp.27-47
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• 2018

본 연구에서는 공간적 의존성을 반영한 공간가중회귀분석 방법을 이용하여 용도지역과 같은 공간사용규제가 택지가격에 미치는 영향을 분석하였다. 통제변수로는 도로접면, 토지의 형상, 면적 및 경과연수를 사용하였다. 본 연구는 신도시지역인 경남 김해시 장유지역의 토지거래 실거래가격을 이용하여 분석하였다. 분석결과 전통적인 회귀분석의 결과와 공간가중회귀분석의 결과는 크게 다르지 않았다. 그러나 공간가중회귀모형의 분석 잔차의 Moran's Index가 OLS모형의 잔차보다 26% 감소하여 잔차의 자기상관이 상당히 개선되었고 설명력도 약간 높아졌다. 전통적 회귀분석 및 공간가중회귀분석에서 점포 겸용 택지 더미변수는 음의 부호를 나타내 기준변수인 주거전용지역 택지보다 택지가격이 낮은 것으로 나타났다. 이것은 점포 겸용 택지는 용적률과 건폐율이 높아서 토지의 공간적 활용성은 높지만 평지에 위치해 있어 택지로서의 메리트가 크지 못한 반면에, 전용주거지역은 산자락의 완만한 언덕에 위치하여 좋은 경관과 깨끗한 공기를 누릴 수 있기 때문으로 추정된다. 이와 같은 실증분석결과로 볼 때 단순히 용적률과 건폐율을 높이는 것보다는 녹지와 공원을 확충시키는 것이 택지의 가치 상승에 더 많은 기여를 할 수 있을 것으로 보인다는 지방자치단체와 건설회사에 대한 시사점을 제공한다. 근린생활시설용지 더미변수는 유의적인 양의 회귀계수를 나타내, 다른 용도지역에 비하여 택지가격이 높은 것으로 나타났는데, 이것은 근린생활시설용지가 용적률이 점포 겸용 택지와 전용주거지역보다 훨씬 높고 5층까지 건축이 가능하기 때문인 것으로 추정된다. 예상과 같이 택지 구매자는 중로에 접한 택지를 선호하는 것으로 나타났다. 광로한면은 소음 및 매연으로 인해 주거환경이 좋지 않고 차량출입이 불편하다는 단점이 있다. 좁은 도로는 소음 및 매연이 적고 사생활이 보호된다는 장점이 있지만 도로 양쪽에 차량이 주차되면, 통행에 많은 장애가 발행하여 불편함을 초래할 수 있다. 경과연수는 음의 부호를 보여 시간에 따라 택지가격이 하락되는 것으로 나타났다. 이는 2008년 글로벌 금융위기 당시 장유지역의 택지가격이 김해의 다른 지역에 비하여 하락했기 때문으로 보인다.