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.

MMORPG 게임의 특성상 이러한 사용자들에게 어떻게 효율적이고 안전하며 개인화된 네트워크 서비스를 제 공할 것인가 하는 문제가 시급히 해결되어야 할 과제입니다. 클러스터링 알고리즘은 네트워크 사용자 행동 을 분석할 때 사용자 행동 데이터의 규모를 미리 결정해야 하며 생성된 클러스터에도 의미 기능이 부족합 니다. 따라서 본 논문에서는 네트워크 사용자 행동 데이터의 특성에 대한 클러스터 분석을 수행하고 LFM, 행렬 분해 및 기타 방법을 적용하여 네트워크 사용자 행동 클러스터링을 위한 자동 클러스터 레이블 생성 방법을 제안한다. 실험 결과 제안하는 방법은 사용자 행동 데이터의 규모를 미리 결정할 필요가 없으며 클 러스터링 과정에서 클러스터 레이블을 동시에 생성할 수 있으며 생성된 클러스터 레이블은 사용자 행동의 실제 의미를 따릅니다.

이 연구는 전염병의 잠재적 확산 가능성이 높은 지역의 탐색을 목적으로, 코로나19 전후의 버스 네트워크 클러스터의 시공간적 변화를 분석한다. 분석방법으로는 Getis와 Ord의  통계를 공간 네트워크로 확장 및 적용한  통계 값을 사용하였다. 이 과정은 서울시 전체 버스 네트워크의 개별 흐름에 대해 각각 적용되기 때문에 대규모 연산을 위해 병렬컴퓨팅 방식을 적용한 슈퍼컴퓨터를 사용하였다. 연구 결과, 첫째, 코로나19 이후 버스 네트워크가 일부 흐름으로 집중된 경향을 보였다. 둘째, 코로나19이 후의 버스 흐름은 주거지, 농업지로의 이동은 증가하고 상업지역, 교통지역으로의 이동은 감소했음을 확인하였다. 셋째, 중심업무 지구 중 여의도 방면의 클러스터, 구로디지털단지역 방면의 클러스터와 달리, 강남일대는 코로나19 전후의 유의미한 변화가 나타나 지 않았다. 이 연구는 국내에서 처음으로 코로나19전후의 버스 네트워크 클러스터를 확인하고 변화 특징을 제시한다는 의미가 있다.

환경과 교통이슈로 자전거가 대안적 교통수단으로 주목받는 가운데, 많은 나라에서 자전거 이용을 촉진하기 위해 공유경제 플랫폼인 공공자전거 사업을 운영 중이다. 서울시 역시 공공자전거인 “따릉이”를 5년째 운영 중이며, 이제 따릉이는 서울의 단거리 교통수단 중 하나로 자리매김하였다. 이 연구는 따릉이가 몇 가지 문제점을 가지고 있으며 개선이 필요하다고 주장한다. 이 연구는 자전거 흐름의 시공간적 패턴을 파악하고 그 원인을 설명하고자 한다. 이를 위해 따릉이의 요일, 시간대별 이용 패턴을 분석하고, 서울시의 주요 자전거 네트워크 클러스터를 찾는다. 네트워크 클러스터를 찾기 위해서 Getis와 Ord의 Gi통계를 공간 네트워크로 확장 적용하였다. 이후 통계적 유의성을 검증하기 위해 부트스트랩 치환법(Bootstrap permutation)을 사용하였다. 연구결과 서울시 에서 시계열에 영향받지 않는 명확한 자전거 네트워크 클러스터를 확인하였다. 하지만 국지적 분석 결과는 시간대별 통행 방향에 명백한 차이를 보여준다. 이 연구는 따릉이의 효과적, 효율적 운영을 위해서 따릉이 이용 패턴의 시간, 공간적 차이를 측정하고 반영해야 한다고 제안한다.

본 연구는 우리나라의 대표적인 혁신클러스터인 대덕연구개발특구를 대상으로 혁신클러스터의 성장에 미치는 영향요인을 제도적⋅물리적⋅사회적 구성요인으로 구분하여 고찰한 사례연구이다. 특히 이들 구성요인은 지난 15년간 대덕연구개발특구의 변화와 발전을 통해 성장에 영향 을 미쳐왔으며, 향후에도 지속적 발전에 중요한 영향요인이 될 것이다. 이러한 측면에서 본 연구는 보완적으로 대덕특구의 혁신활동에 있어서의 혁신주체들의 위상 변화 및 환경, 제도 ⋅정책변화 등을 제도적⋅물리적⋅사회적 구성요인 측면에서 다각적으로 살펴보았다. 또한 도출된 대덕특구의 성장에 영향을 미치는 구성요인에 대해 AHP분석 방법을 통해 내부 혁신 주체들이 인식하는 중요도를 측정하였다. 본 연구는 대덕특구를 대상으로 장기적인 관점에서 혁신클러스터의 성장에 영향을 미치는 구성요소들을 제시하고 그 중요도를 도출함으로써 지역혁신 및 혁신클러스터 정책적 시사점 을 제공한다.

본 연구는 로컬 단위에서의 다변량 공간적 클러스터와 아웃라이어에 대한 분석에 대하여 논한다. 공간적 클러스터나 아웃라이어는 그 접근 방법이나 쓰임에 따라 다양한 정의를 내릴 수 있으나, 공간적 연관성을 기반으로 한다는 점에서는 근본적인 공통점이 있다. 그러나 현존하는 공간 연관성 척도들은 투입할 수 있는 변수의 수가 한정적이기 때문에 다변량 상황에서 공간적 연관성을 측정할 수 있는 방법에 대한 연구가 필요하다. 다변량 local 공간 연관성 척도의 개발을 위해, 본 연구에서는 두 집단간 분리 정도에 대한 측정이 가능한 마할라노비스 거리를 이용하였다. 마할라노비스 거리는 변수의 평균, 분산 그리고 변수간 공분산을 고려하여 계산이 된다. 본 연구에서 고안된 로컬 마할라노비스 거리는 해당 지역의 변수 벡터와 주변지역 변수의 평균 값 벡터를 통해 계산이 되며, 이를 수도권 지역 동읍면 단위에서 인구 전입/전출의 변수에 대해 적용하였다. 해당 단위에서의 공간적 변동은 카이제곱 p값 지도를 통해 확인할 수 있으며, 유의성 검정을 실시한 로컬 마할라노비스 거리 지도를 통해 인구 유출입 차원에서의 공간적 클러스터와 아웃라이어를 확인할 수 있다.

여름에 바다로부터 불어오는 해풍은 해안 도시지역에서의 열섬현상을 감소하기 위한 방법 중 하나로 제시되었다. 특히 바람을 이용한 열섬 효과 저감은 해풍의 특성 -연직 풍속 및 온도 분포- 에 많이 영향을 받는다. 따라서, 열섬 효과 저감을 위한 도시 개발단계에서 해풍을 이용하기 위해서는 해풍의 특성을 충분히 이해해야만 한다. 본 연구에서는 대기 기상 모델링을 이용하여 동경 지역을 수치 해석을 하였다. 수치 해석 결과를 클러스터 분석을 통하여 8개의 대표적인 해풍의 연직 패턴을 분류하였으며, 각 분류된 패턴간의 관계 및 발생 빈도를 비교 및 검토하였다.

이 연구는 식품산업의 경쟁력 확보 수단으로 클러스터에 대한 논의가 세계 각국에서 활성화되고 있음을 감안하여 경남지역의 식품산업이 클러스터로 형성 및 발전이 가능한지를 분석하였다. 클러스터의 잠재성 평가는 2차 자료로 측정이 가능한 5가지 지표를 사용하여 분석 하였다. 평가지표로는 클러스터의 절대적 규모, 상대적 규모, 전문화, 지배력, 집적도가 사용되었다. 측정지표의 분석결과 경남의 식품산업은 클러스터 조성시 경제적 효과의 창출이 가능하며, 경쟁력 뿐 만 아니라 지역전문화와 지배력을 갖춘 것으로 평가되어 잠재적 클러스터 기준에 합치하는 것으로 나타났다.

Climate changes from global warming and reduction in agricultural land result in volatility of prices of agricultural products, causing a imbalance of food market in Korea. It is necessary to develop a transnational food industry cooperation system among Korea, China and Russia that directly or indirectly affect food industry in terms of the whole industrial network. This study analyzes the value chain and linkage in the agriculture, forestry and fisheries industries in three nations. The unit structure and the industrial patterns of three nations were derived using the World Input-output Table (WIOT) from 2004 to 2014 every five years. This paper is expected to contribute to develop food security cooperation in the northern part of the Korean peninsula and to promote the mutual growth of food industry through industry linkage and cooperation.

The aim of this paper is to identify Korean agricultural and agri-manufacturing cluster using a multi-regional input-output model. This paper derives a representative set of five agricultural and agri-manufacturing clusters in Korea in terms of spatial and industrial interdependency. The results show that agriculture and agri-manufacturing clusters agglomerated in Seoul Metropolitan Area and Chungcheong Area are linked both production and manufacture functions, whereas Gangwon Area is more focused on production and Jeolla Area is more concentrated on manufacture.