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ARCGIS를 이용한 공간정보 활용

2021.06.08. Spatial Big-data Analysis (GIS) Presentation Review of public-house supply plans through ArcGIS –Focused on Seoul and Millennial Generation-0 1 Project idea │ Background and Object Data Basemap : Seoul by Gu Number of workers by Gu Supplied public-houses for Millennial Generation (- 2019) Public-house supply plan for Millennial Generation (2020 - 2024) Data limitation Data preprocessing Housing instability of young people and newlyweds (mainly millennials) tends to increase in South Korea As a solution, the government plans to continue supplying public housing Map analysis of the location where the supply of public housing is necessary based on the number of jobs and houses Comparative analysis with the government plan Jobs-Housing Balance by gu = number of workers / number of houses worker: Number of workers (not only Millennials) houses: Number of supplied public houses for Millennial Generation Increase Ratio of supply houses by gu = planned / (planned + exist) planned: Number of public houses for supply (2020 - 2024) exist: Number of public houses already supplied (- 2019) For the calculation of the number of workers, all age data is used because the data by age could not be obtained0 2 Research outcome │ (Fig.1) Number of workers by gu (Fig.2) Jobs-Housing balance with coverage circles Number of worker map The location with the most jobs is Gangnam- gu (698,840), followed by Seocho-gu , Songpa-gu , Jung- gu , and Yeongdeungpo-gu North side tends to have less jobs Job-Hosing Balance Map According to Fig. 2, Gwangjin-gu (610.17) has the largest number of jobs, followed by Jongno-gu , Yeongdeungpo-gu , Yongsan- gu , Geumcheon-gu , and Jung- gu . The results of Fig.1 and Fig.2 are very different Job-Hosing Balance is more important for improving the quality of life of citizens Therefore, locations with high Job-Hosing Balance and surroundings are defined as requiring additional public-houses Coverages are assumed such as Red (10km), orange (8km), yellow (5km) circles (hereinafter, coverage circle)0 2 Research outcome │ (Fig.3) Supply plan in 2020-2024 (Fig.4) Increase ratio of supply plan with circles Analysis Fig.4, coverage circle contains most of the planned amount (light blue-dark blue). It seems that the government has reflected the job-housing balance in its supply planning In particular, the increase rate in Yongsan- gu , where the most coverage circles overlap, is the largest (four circles include Yongsan- gu ) When planning additional supply in the future, additional supply is required in jung-gu and adjacent areas Supply plan of houses in 2020-2024 Fig.3, Gangdong-gu has the largest supply plan of additional housing in 2020-2024, followed by Gangnam- gu and Guro-gu . Fig.4, On the other hand, Yongsan- gu had the largest increase rate , followed by Gangdong-gu , Guro-gu , Geumcheon-gu , Yeongdeungpo-gu , Jung- gu , Gangnam- gu , Songpa-gu , and Mapo-gu . Fig.4 includes coverage circles of Fig.2@ * Reference │ Basemap : e-class Number of houses: https://data.seoul.go.kr/dataList/10996/S/2/datasetView.do Number of workers: https://data.seoul.go.kr/dataList/104/S/2/datasetView.do Supply housing plan: https://www.myhome.go.kr/hws/portal/sch/selectAnnualSupplyView.do Supplied public housing: https://www.myhome.go.kr/hws/portal/sch/selectRentalHouseInfoListView.do{nameOfApplication=Show}

공학/기술| 2021.06.12| 5페이지| 2,500원| 조회(131)

공간정보, arcgis, ARCGIS를 이용한 공간정보 활용

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캠퍼스 타운 조성을 위한 흑석동 리스크 관리 방안, 몬테카를로 시뮬레이션

사업현황 파악 및 기초자료 수집01│흑석뉴타운 조성 현황• 1구역(미정), 2구역(미정), 3구역(이주 및 철거), 4구역(완공), 5구역(완공), 6구역(완공), 7구역(완공), 8구역(완공), 9구역(시공사 선정완료), 10구역(사업취소), 11구역(미정)01│캠퍼스 타운 조성 계획 및 목표 재정의캠퍼스타운 조성 사업• 청년 대학생 및 지역주민 인구 창업공간 및 지역상권에 24시간 교류하는 활력공간 동작구 캠퍼스 타운 조성에 지역별 리스크 관리를 통해 일조• 메트로 9호선 공간 무상 제공• 중앙대 창업 공간 운영• 서울시 동작구 행정 지원

공학/기술| 2020.12.23| 50페이지| 3,000원| 조회(127)

시뮬레이션, 리스크, 리스크 관리, 몬테카를로

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SPSS 요인분석, 상관관계분석, 회귀분석, AMOS 구조방정식 확인적 요인분석, 조절효과 검증

연구조사방법론기말고사2020. 07. 01.과 목 명:교 수 명:학 과:학 번:이 름:1. SPSS 통계패키지를 사용한 단계별 분석1.1 요인분석, 신뢰성 검증(1) 지원시스템 항목의 요인분석○ 지원시스템에 대해 하위 요인이 어떻게 분류되는지 파악하고자 요인분석을 실시하였음○ 추출방법으로는 주축 요인 추출을 실시하였고 베리멕스 회전을 적용하였음○ 적재량이 .4이하인 항목을 제외하여 기존 18개 변수 중 11개 항목으로 요인분석을 실시하였음1○ 누적분산이 67.715%로 나타나 구성된 4개 요인의 설명력이 높은 것으로 판단됨○ Cronbach’s α값이 .912로 나타나(0.7이상) 측정도구로써 신뢰성을 갖추었다고 판단됨회전된 요인행렬a요인1234마케팅1.376.656.141.167마케팅2.382.669.262.313마케팅4.371.590.147.361마케팅5.275.655.183.230가맹점운원영지원2.285.295.301.688가맹점운원영지원3.204.367.294.636상품지원1.711.271.137.204상품지원2.845.340.120.159상품지원3.594.334.173.198물류지원3.084.220.828.131물류지원4.197.105.716.278추출 방법: 주축 요인추출.회전 방법: 카이저 정규화가 있는 베리멕스.a. 6 반복계산에서 요인회전이 수렴되었습니다.설명된 총분산요인초기 고유값추출 제곱합 적재량회전 제곱합 적재량전체% 분산누적 %전체% 분산누적 %전체% 분산누적 %15.94854.07354.0735.63051.18151.1812.24220.37920.37921.29611.78565.8581.0039.11660.2972.23820.34340.7223.8057.31773.175.4854.40864.7051.58214.38655.1084.6455.86279.038.3313.01067.7151.38712.60767.7155.4994.53983.5776.4474.06087.6377.4013.64991.2868.2842.58293.8689.2582.지적역량4.341.725-.005추출 방법: 주축 요인추출.회전 방법: 카이저 정규화가 있는 베리멕스.a. 6 반복계산에서 요인회전이 수렴되었습니다.설명된 총분산요인초기 고유값추출 제곱합 적재량회전 제곱합 적재량전체% 분산누적 %전체% 분산누적 %전체% 분산누적 %15.94142.43942.4395.58239.87339.8733.62325.87925.87922.54818.20260.6402.13115.22255.0952.73619.54445.42331.1167.97468.615.7775.55260.6472.13115.22360.6474.8806.28474.8995.6394.56679.4656.5614.00683.4717.4273.04886.5188.3942.81389.3319.3392.42391.75410.3092.20993.96411.2731.95395.91712.2251.60497.52113.2151.53799.05814.132.942100.000추출 방법: 주축요인추출.신뢰도 통계량Cronbach의 알파항목 수.84314(3) 관계결속, 관계갈등 항목의 요인분석○ 적재량이 .4이하인 항목을 제외하여 기존 13개 변수 중 11개 항목으로 요인분석을 실시하였음○ 누적분산이 60.561%로 나타나 구성된 2개 요인의 설명력이 높은 것으로 판단됨○ Cronbach’s α값이 .657으로 나타나 받아들일 수 있는 수준으로 판단됨회전된 요인행렬a요인12관계결속1.787-.212관계결속2.788-.207관계결속3.764-.270관계결속4.846-.230관계결속5.818-.156관계결속6.712-.268관계결속8.691-.182관계갈등1-.185.688관계갈등2-.106.737관계갈등3-.232.690관계갈등4-.286.673추출 방법: 주축 요인추출.회전 방법: 카이저 정규화가 있는 베리멕스.a. 6 반복계산에서 요인회전이 수렴되었습니다.설명된 총분산요인초기 고유값추출 제곱합 적재량회전 제곱합 적재량전체% 분산누적 %전체% 분산누적 %전체% 분산누적 %15.72452*.611**1평균_강요적역량Pearson 상관.026.049-.099-.030-.0041평균_인지적역량Pearson 상관.474**.580**.503**.496**.683**-.0981평균_관계결속Pearson 상관.664**.549**.724**.495**.684**-.198*.698**1평균_관계갈등Pearson 상관-.288**-.161-.331**-.111-.247**.438**-.316**-.464**1**. 상관관계가 0.01 수준에서 유의합니다(양측).*. 상관관계가 0.05 수준에서 유의합니다(양측).1.3 회귀분석(가설검증)(1) 마케팅, 가맹점운영지원, 상품지원, 물류지원이 관계결속에 미치는 영향모형 요약b모형RR 제곱수정된 R 제곱추정값의 표준오차Durbin-Watson1.779a.608.595.554842.133a. 예측자: (상수), 평균_물류지원, 평균_상품지원, 평균_가맹점운원영지원, 평균_마케팅b. 종속변수: 평균_관계결속○ R=.779로, 독립변수와 종속변수는 높은 상관관계를 나타내고 있음○ R 제곱=.608로, 종속변수가 독립변수에 의해 60.8% 설명되고 있음○ Durbin-Watson=1.750으로 2에 근접하여, 잔차(residual)간의 상관관계가 없어 회귀모형이 적합한 것으로 나타나고 있음ANOVAa모형제곱합자유도평균제곱F유의확률1회귀57.679414.42046.841.000b잔차37.249121.308전체94.928125a. 종속변수: 평균_관계결속b. 예측자: (상수), 평균_물류지원, 평균_상품지원, 평균_가맹점운원영지원, 평균_마케팅○ F값은 46.841로 나타고, 유의확률은 .000으로 회귀모델이 적합하다는 것을 알 수 있음○ VIF값은 10이하로 나타나 다중공선선은 문제가 없는 것으로 나타남계수a모형비표준화 계수표준화 계수t유의확률공선성 통계량B표준화 오류베타공차VIF1(상수).294.2201.331.186평균_마케팅.211.081.2352.601.010.3972.521평균_가맹점운원영지원-.017.084-2로, 종속변수가 독립변수에 의해 59.2% 설명되고 있음○ Durbin-Watson=1.571으로 2에 근접하여, 잔차(residual)간의 상관관계가 없어 회귀모형이 적합한 것으로 나타남ANOVAa모형제곱합자유도평균제곱F유의확률1회귀56.243318.74859.123.000b잔차38.686122.317전체94.928125a. 종속변수: 평균_관계결속b. 예측자: (상수), 평균_관계적 역량, 평균_강요적 역량, 평균_인지적 역량○ F값은 59.123로 나타고, 유의확률은 .000으로 회귀모델이 적합하다는 것을 알 수 있음○ VIF값은 10이하로 나타나 다중공선선은 문제가 없는 것으로 나타남계수a모형비표준화 계수표준화 계수t유의확률공선성 통계량B표준화 오류베타공차VIF1(상수).743.2832.631.010평균_관계적 역량.411.080.4075.129.000.5301.888평균_강요적 역량-.153.057-.157-2.689.008.9831.017평균_인지적 역량.420.083.4055.072.000.5251.906a. 종속변수: 평균_관계결속○ [관계적 역량] 변수는 t값이 5.129이고, p 관계결속채택가설2-1마케팅 -> 관계갈등기각가설2-2가맹점운영지원 -> 관계갈등채택가설2-3상품지원 -> 관계갈등기각가설2-4물류지원이 -> 관계갈등기각가설3-1관계적 역량 -> 관계결속채택가설3-2강요적 역량 -> 관계결속채택가설3-3인지적 역량 -> 관계결속채택가설4-1관계적 역량 -> 관계갈등기각가설4-2강요적 역량 -> 관계갈등채택가설4-3인지적 역량 -> 관계갈등기각가설5-1관계결속 -> 경영성과채택가설5-2관계갈등 -> 경영성과채택2. Amos를 활용한 단계별 분석(1) 연구모형 그림(2) 확인적 요인분석(CR값, AVE값)○ AVE는 강요적역량을 제외하고 기준치인 0.5 이상으로 높게 나타났으며, 개념신뢰도 값은모두 기준치인 0.7 이상으로 나타났음AVE개념신뢰도(C.R.)마케팅0.5760.844가맹점운원영지원0.5690.725상품지원0.6310.8364460.1054.267***채택가설3-3인지적 역량 -> 관계결속-0.5810.291-1.9950.046채택가설4-1관계적 역량 -> 관계갈등-0.0090.142-0.0650.948기각가설4-2강요적 역량 -> 관계갈등0.4620.1134.072***채택가설4-3인지적 역량 -> 관계갈등-0.2870.157-1.8280.068기각가설5-1관계결속 -> 경영성과0.810.1167.006***채택가설5-2관계갈등 -> 경영성과-0.1430.084-1.70.089기각x2=1352.933(p=0.00), df=751, GFI=.701, CFI=.837, RMSEA=.080(4) 자율성의 조절효과 검증자율성 높음자율성 낮음가설경로계수S.E.t-valueP결과경로계수S.E.t-valueP결과가설1-1마케팅 -> 관계결속0.5570.2262.4670.014채택-0.0180.503-0.0360.971기각가설1-2가맹점운영지원 -> 관계결속-1.0880.516-2.1080.035채택0.1820.2690.6790.497기각가설1-3상품지원 -> 관계결속0.4870.2182.2370.025채택0.410.2441.6810.093기각가설1-4물류지원 -> 관계결속0.240.1731.3840.166기각-0.0320.158-0.2050.838기각가설2-1마케팅 -> 관계갈등-0.6530.264-2.4690.014채택2.64.170.6240.533기각가설2-2가맹점운영지원 -> 관계갈등1.0710.4912.1780.029채택-1.1712.068-0.5660.571기각가설2-3상품지원 -> 관계갈등-0.2930.257-1.140.254기각-1.3611.85-0.7360.462기각가설2-4물류지원이 -> 관계갈등-0.1160.193-0.6010.548기각0.8751.2670.6910.49기각가설3-1관계적 역량 -> 관계결속0.0520.0970.5310.596기각0.1850.18510.318기각가설3-2강요적 역량 -> 관계결속-0.0510.061-0.8350.404기각-0.3670.238하였음

경영/경제| 2020.12.23| 14페이지| 3,000원| 조회(802)

회귀분석, SPSS, 요인분석, AMOS, 조절효과

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스마트시티 퍼스널모빌리티(personal mobility)의 수거/재배치를 위한 충전센터 위치 최적화

01│ 스마트시티 혁신성장동력 프로젝트- PersoanlMobility (PM) 스마트시티-퍼스널 모빌리티의 확대 퍼스널 모빌리티의 개념: 생활권 내부에서의 근거리 이동을 위한 Free-floating 기반의 개방형 초소형 PM을 공유하는 서비스로 전기자전거, 전동킥보드, 지자제 공유자전거 등의 공유 세종시: Mobility, 도시생활의 편리함을 유지하면서 도시 내 소유자동차 수 및 운행 차량수를 점진적으로 1/3 수준으로 감소 서울시: 공유 모빌리티를 활용한 대중교통 접근성 개선퍼스널 모빌리티의 운영 전기로 동작하기 때문에 방전된 전동킥보드를 수거하여 충전하고 수요 밀집 지역에 재배치하는 운영이 필수적 고장나거나 파손된 전동킥보드를 수거 수거과정은 외부 물류업체에 맡기거나 화물차를 통한 직접 수거를 병행02│시민의 First and Last Mile 편리성 강화연구목적• (시민 편의성) 대중교통과 스마트 모빌리티의 연계를 통한 시민의 First and Last Mile 편의성 강화• (운영사 편익) 정부지원금이 투입되는 만큼 민간 수거, 재배치, 충전, 고장수리 등 업무에 대한 운영사의 운영효율화 필요교통수요를 고려하여 퍼스널 모빌리티의 수거 및 재배치를 위한 최적의 충전센터 위치 결정 필요

공학/기술| 2020.12.23| 14페이지| 3,000원| 조회(146)

최적화, 스마트시티, 퍼스널모빌리티

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토질역학 체분석 시험

Team Project- Specific Gravity & Sieve Analysis -Specific Gravity (KSF 2308)1. Introduction1) Specific gravity of soil is average value of soil particle that have a variety of size composing minerals. And it is impoart to decide void ratio and a degree of saturation of soil. In addition finding out composition minerals or hardness , in this case, specific gravity of soil play an important role.2) Specific gravity of soil is important feature. void ratio, degree of saturation, wet unit weight and dry unit weight. also it is important factor of ground subsidence or earth pressure.3) Specific gravity test is ruled by the Korean Industrial Standard KSF 2308, mechanical analysis of soil.2. Apparatus of test1) Pycnometer :capacity 50㎖ or 100㎖ with stoper2) Balance :capacity over 200gf, sensitivity 0.01gf3) Thermometer4) Distilled water5) Hopper6) Alcohol lamp7) Sieve (NO.10)3. Experiment’s procedure1) Prepare the soil sample(1) Dry the soil in dry oven for 24 hours (105±5℃)(2) Make dried soieterT' = Water temperature before heatingT = Water temperature after heating and coolingWater density and correction coefficient KTwater densityKTwater densityK41.0000001.0009180.9986250.999550.9999921.0009190.9984350.999360.9999681.0008200.9982340.999170.9999301.0008210.9980220.998980.9998771.0007220.9978000.998790.9998091.0007230.9975680.9984100.9997281.0006240.9973270.9982110.9996341.0006250.9970750.9979120.9995261.0005260.9968140.9977130.9994061.0004270.9965440.9974140.9992731.0001280.9962640.9971150.9991291.0000290.9959760.9938160.9989720.9998300.9956780.9965170.9988040.9997at P1)Wa'=145.6(g), Wf =37.6, T'=17, T = 23∴Wa =145.7at P2)Wa'=158.1(g), Wf =45.5, T'=17, T = 23∴Wa =158.2at P3)Wa'=134.4(g), Wf =37.6, T'=17, T = 21∴Wa =134.52) Determine the specific gravitiy of soil particle at TGt = specific gravity of soil particle about water at TWa = Weight of pycnometer and water at T after correctionWb = Weight of master mass (pycnometer + water + soil sample)Ws = Weight of dry soil saific gravity. But soil's specific gravity is being used to measure the void ratio and degree of saturation that have an effect on stability(4) Our soil sample's specific gravity of soil partice is 2.66 (When degree is 15C). We can know specific gravity about general sorts is as in the following table. but it is difficult to find the our soil sample's feature according to Discussion(2).SortSpecific gravitySand2.65~2.68Gravel2.65~2.68Clay(non-organic)2.68~2.72Clay(organic)2.62~2.66Silt (Fine-grained)2.65~2.688. Error analysis1) p1, p2, p3 each error is 0.0058, -0.0087, 0.0030 with an error tolerance of within 0.03.2) Error factor 1 : We Can't drain off the all the liquid in pycnometer. and then we use the pycnometer to test just as it is.3) Error factor 2 : The measurement value of specific gravity is sensitive about air bubble. so, we can think the error factor that remained bubble in pycnometer that is not eliminated all. It is occurred by heating the pycnometer not enough or process tribution curve7) Determine the uniformity coefficient & coefficient of gradation4. Measurement dataSieve analysisWeight of pan127.2Weight of soil sample before test and pan747.0DateFriday, Marth 29th, 2013Sieve No.diameterWeight of sieveweight of remained soil and sieve44.750454.1476.1102.000470.1568.9200.850417.3580.7400.425380.4493.4600.250351.5421.21000.150353.8470.02000.075348.8377.8Pan-266274.35. Calculate1) Determine the mass of soil remained on each sieve by subtract (M1, M2, M3,...M8)2) Determine the total mass of remained soil on each sieve (∑M=M1+M2+.....+M8)3) Compare the weight of total mass of remained soil and weight of soil sample before test.4) Calculate the weight of soil passing the ith sieve by using∑M-(M1+M2+....+Mi)5% Determine the percent of soil passing the ith sieve by using6. Determine the Uniformity coefficient and coefficient of gradation,Cu = Uniformity coefficientCg = coefficient of gradationD10 : diameter in the particle-size distribution curve correspondiSPPassing % of sieve No.200below 50%Passing % of sieve No.40Over 50%Percentage of fine grains Contents(Passing % of sieve No.200)Below 5%Sand has bad particle size distribution, OR Sand mixed gravel4) According to particle size distribution curve, there are two places that are concave point is confirmed. Accordingly we can assume that soils are mixed with two or more types of sand and gravel.8. Error analysis1) It is possible to assume the error factor due to the loss of dirt in the process of transferring the sieve of pan.2) Sieve is blocked by soil particles in part by the previous experiments. we can assume the occurrence of this error.3)We can assume the occurrence of the error due to soil lost as dust, it happens during shake to sieve.4) We can assume the occurrence of errors in the process of calculating among measured values.9. ConcludeAs a result of the Sieve analysis, we can find out coefficient of gradation(0.58), Uniformity coefficient(6.45) of soil sample. Also, It is assumve.

공학/기술| 2020.12.04| 16페이지| 3,000원| 조회(196)

시험, 토질역학, 체분석 시험

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