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휴대전화 빅데이터 유동인구 자료의 텐서 분해를 통한 시공간 패턴 분석
주성하(Sungha Ju),김수현(Soohyun Kim),허준(Joon Heo) 대한공간정보학회 2020 한국지형공간정보학회 학술대회 Vol.2020 No.6
빅데이터 분석 연구에서 고차원 형태인 텐서를 이용하여 잠재 요소 및 잠재 패턴을 분석하는 연구가 증가하고 있다. 특히 빅데이터 마이닝 연구에서 텐서는 시간이라는 요소를 분석 대상에 포함시킬 수 있기 때문에 그 활용이 증대되고 있다. 그러나 공간적 특성을 포함하는 시공간 텐서를 분석하는 연구는 많지 않으며, 다차원 텐서의 방대한 크기 및 많은 계산량으로 인해 공간 데이터를 다루는 일반적인 GIS 툴 등으로는 분석의 한계가 존재한다. 본 연구에서는 휴대전화 사용자의 위치 정보를 기반으로 인구의 유동 정보를 표현하는 유동인구 빅데이터를 이용하여, 유동인구의 위치 및 시계열을 포함하는 3차원 시공간 텐서(위치(좌표)-시간대(0시~23시)-월(1월~2월))를 구성하였다. 또한 이를 인메모리 기반 분산처리를 지원하는 Spark를 통해 분해함으로써 유동인구의 시공간적 패턴을 확인하였다. 그 결과 특정 월 및 시간대에 유사한 패턴을 보이는 군집을 도출하였으며, 공간적으로는 각 패턴이 주거지역, 상권 밀집지역 등으로 구분됨을 확인하였다.
고혈압, 당뇨, 뇌졸중 유병률에 대한 지역적 공간 자기상관 분석: 한국의 사례에 대하여
주성하 ( Sungha Ju ),노주환 ( Juhwan Noh ),김창수 ( Changsoo Kim ),허준 ( Joon Heo ) 한국보건정보통계학회(구 한국보건통계학회) 2017 보건정보통계학회지 Vol.42 No.4
Objectives: This study aims to derive correlation between disease prevalence and geographical adjacency, by using global and local autocorrelation. Methods: In order to derive the correlation, data provided by community health survey was utilized. The data contains disease prevalence rate for hypertension, diabete mellitus, stroke in 2012, covering the whole South Korea. Global autocorrelation analysis was implemented to derive the spatial characteristics of each disease prevalence rate, and local autocorrelation analysis was implemented to derive local spatial patterns of each disease prevalence rate. All the results are visualized into disease prevalence map. Results: All three diseases had significant spatial autocorrelation, and unique local clustering patterns were derived when local autocorrelation analysis was conducted. Spatial outliers, where disease prevalence rate was significantly different, were found and analyzed accordingly. Conclusions: The result of the study brought new insight towards spatial patterns of disease prevalence rate. The patterns of each diseases were unique, and spatial adjacency factor was found to be a grave influential factor in terms of disease prevalence rate. Also outlier regions, where disease prevalence rate is critically higher or lower and adjacent regions, were used for further analysis to figure out the reasons for disease prevalence. This study allows understanding of spatial characteristics of disease prevalence rate, thus enabling the spatial factors to be considered in terms of disease causation analysis, which can aid in decision making and resolving unbalanced medical service of community.
이미지 매칭기법을 이용한 실내공간 BIM과 포인트 클라우드의 정합
박상윤(Park, Sangyoon),윤상현(Yoon, Sanghyun),주성하(Ju, Sungha),허준(Heo, Joon) 한국측량학회 2021 한국측량학회 학술대회자료집 Vol.2021 No.11
3차원 BIM과 포인트 클라우드의 정합은 실내공간 변화탐지를 수행하기 위한 필수적인 과정이다. 하지만 이 정합 과정은 현재 대부분 수작업으로 진행하는 상황이며, 많은 시간과 인력이 소요되는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 연구에선 이미지 매칭 기법인 SURF 알고리즘과 RANSAC 알고리즘에 기반한 BIM과 3차원 포인트 클라우드의 자동 정합 기술을 제안한다. XY 평면에 투영된 BIM의 형상 이미지와 포인트 클라우드 이미지를 SURF 알고리즘을 통해 XY 평면으로 정합시키고, RANSAC 알고리즘을 통해 포인트 클라우드에서 추출한 바닥과 BIM 바닥의 높이를 일치시켜 Z축에 대한 정렬을 수행하여 최종적으로 3차원 자동 정합을 수행한다. 제안 방법의 성능을 검토하기 위하여 연세대학교 지하 시설공간의 BIM과 포인트 클라우드를 대상으로 자동 정합을 수행하였다. 그 결과 BIM과 포인트 클라우드가 자동으로 정합이 수행되었으며, 이 때 계산 시간은 5.86초가 소요되었다.