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최근 대중교통 서비스의 현황 분석과 개선을 위하여 이용자들의 이동 행태와 패턴을 분석하는 연구가 다양하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 대중통행 이용자 데이터를 기반으로 2차원의 공간에서 이동 패턴 을 분석하고 평가하는 방법을 제시한다. 특히, 본 연구에서는 버스나 지하철 등 복합 대중교통 기록 데이터 를 2차원의 지리적 공간으로 매핑하여 결합 분석하기 위하여 GeoHash 체계를 사용한다. 제시된 방법론은 서울시 스마트카드 데이터를 사용하여 시민들의 이동패턴을 발견하고 Google Map에서 시각화하였다.

Public transportation is a traffic service for the general public, which consists of traffic modes and operates according to a planned time schedule and a fixed route. Recently, many studies focused on understanding travel patterns and improving transportation service by analyzing movements of passengers. This research introduces a method of discovering and evaluating movement patterns from smart card data of multimodal transportation of passengers in two-dimensional spatial geographic space. Smart card transaction data of subway and bus networks in Seoul metropolitan city are used for the pattern analysis and the results are visualized on the Google Map.

전송성능은 수중 MANET의 연구, 개발 뿐 아니라 설계, 구축 및 운용에 있어서 매우 중요한 요소임에도 불구하고 네트워크 성능의 정도를 비교, 분석하는 척도로 한정적으로 사용되는 경향이 있다. 본 논문에서는 수중 MANET에서 전송성능의 이용을 확대하기 위하여 전송성능을 활용한 이동패턴을 분석해 본다. 이를 위하여 전송성능과 이동패턴의 관계를 고찰하고 이들 토대로 특정 이동패턴이 전송성능에 미치는 영향을 분석한다. 본 연구의 결과는 수중 환경에서 이동체의 전송성능을 관찰하여 이동체의 이동패턴을 예측 및 분석하는 주요 근거로 활용될 수 있을 것으로 본다.

Even though the transmission performance is very important factor for not only study and development but also for design, implementation, and operation of underwater MANET. There is a trend of using it as a measurement factor for comparing and analyzing degree of network performance. In this paper, movement pattern using transmission performance is analyzed to enlarge the use of transmission performance in underwater MANET. The relation between transmission performance and movement pattern is firstly considered and then through this consideration, causing effects of movement pattern to transmission performance is studied. Results of this study can be used as an important base to predict and analyze movement pattern through measuring of transmission performance of moving objects in underwater environments.

본 연구는 최근 목격되는 국가별 주택가격의 동조화 현상에 대응하여, 이러한 주택가격의 동조화 원인과 그 메커니즘을 밝히는 연구의 출발점으로서, 가급적 많은 정보를 이용하여 국가별 주택가격의 동조화 여부 및 각국의 주택가격의 고유변동에 영향을 미치는 요인을 파악하고자 한다. 2001년 1분기 ～ 2013년 1분기 기간에 대한 26개국의 주택가격의 움직임을 주성분분석을 통해 3개의 변동요인, 글로벌공통요인, 지역별 공통요인 및 국가별 고유요인(국내고유요인)으로 구분하여 식별한 뒤, 구조적벡터자기회귀모형(SVAR)을 통한 분산분해 결과를 이용하여, 국내고유요인의 움직임이 어떠한 요인에 의해 더 많은 영향을 받는가를 분석한다. 그리고 아시아와 유럽 두 지역 간의 유사점과 차이점을 비교한다. 분석결과, 유사점으로는 아시아와 유럽지역 모두 국내고유요인이 주택가격변동에 큰 영향을 미치고 있어 개별성이 강한 것으로 나타나며, 글로벌공통요인의 영향력이 큰 일부 국가에서만 지역별 공통요인도 영향력이 있는 지역성이 나타난다. 차이점으로는 지역성의 원인으로서 아시아는 중국효과의 존재가 의심되는 반면, 유럽은 위기의 전염 또는 우연한 위기의 동시발생이 의심된다는 점이다.

This paper conducts a basic study about the co-movement pattern of international house prices in order to reveal its cause and mechanism as synchronized housing price are observed and highlighted especially after global financial crisis. I decompose house price fluctuation into 3 factors, such as global common factor, regional common factor and country-specific(domestic) factor. I analyses whether there is a synchronized pattern of international housing price and what factor has an effect on the domestic factor of each country. Estimation results show that the regional common factor affects only countries in which global common factor has substantial influence in both of Asia and Europe.

소비와 공간의 관계성은 인간의 보행현상을 통해 표출될 수 있다. 인간이 이동하면서 연속적으로 공간을 지각하는 행위가 공간경험으로 나타날 수 있기 때문이다. 테마파크는 방문객의 이동을 통해 소비가 이루어지는 관광공간으로서 방문객의 보행현상은 공간의 활성화 정도를 파악하는 척도로 볼 수 있다. 이에 이 연구는 방문객의 사후태도에 주목하고 있는 기존의 테마파크 연구에 대한 대안으로서 테마파크의 보행현상을 객관적으로 검증하여 효율적인 공간활용방안을 제시하는데 목적이 있다. 이와 같은 연구목적을 해결하기 위해 서울랜드를 대상으로 정량적 분석모델인 가시성 그래프 분석(Visibility Graph Analysis: VGA)과 시공간이동밀도분석(Space-Time Clustering Analysis) 을 실시하였다. 분석결과, 가시성 그래프 분석을 통해 나타난 산출지표는 실제 보행빈도와 유의미한 관계가 있는 것으로 나타났으며, 가시통합도가 높게 나타난 보행집중구간은 시공간이동밀도분석의 지체구간과 다소 차이가 있는 것으로 파악되었다. 즉 테마파크의 보행현상은 보행환경에 따라 긍정적 또는 부정적인 현상으로 나타날 수 있기 때문에 공급자는 보행순환을 원활하게 촉진시키는 전략을 제시할 필요성이 있다고 판단된다. 이 연구의 결과는 테마파크의 효율적인 시설배치 및 동선계획의 수립을 위한 기초자료로 유용하게 활용될 수 있을 것이라 기대된다.

The relationship between consumption and space can be explained as people's movement pattern. That is because actions that people perceive the sequentially presented spaces as they move become spatial experience. A theme park is the tourism space where the consumption occurs per visitors’ movement, and thus this movment can be considered as a proxy to measure the vitalization of space. A movement pattern can play a role as a critical factor in improving the quality of spatial experience that visitors perceive. Therefore, the purpose of this study is to suggest the efficient space utilization plan by verifying a visitor's movement pattern in a theme park. To achieve that, the Visibility Graph Analysis(VGA) and the space-time clustering analysis were performed in Seoul Land theme park. The result showed that there was a significant relationship between visual integration and a visitor's movement frequency. Since the visitor's movement patterns in the theme park may appear positively or negatively depending on the walking environment, practitioners need to make an effective strategy to promote a visitor's movement circulation smoothly. The results of this study can be utilized as a basic data to establish an efficient facility layout and a visitor's movement circulation plan.

The purpose of this study is the analysis of attention patterns on animate and inanimate classification between general high school students and pre-teacher. The animate and inanimate classification are related to different brain systems. Therefore they could promote the different responses on classification learning and activity. However, it is confused to use the animate and inanimate classification on textbooks and curriculum to enhance student's competence. So Researcher analyzed classification quotient and attention patterns during animate and inanimate classification between general high school student and pre-teacher by using the eye-tracking method. As a result, the first, it was revealed the difference between animate and inanimate classification ability between high school students and pre-teacher. Second, the case fixation pattern was affected by the main effect of animate and inanimate more than group effect. Third, the difference between the two types of classification was caused by the difference of categorization strategy as like rule-based or similarity- based strategy. Consequently, teachers should consider object and strategy when they construct a classification learning activity, because of the cognitive difference between animate and inanimate classification. Also teachers need to prepare the inquiry activity for classification learning on their students.