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1. 목적
기존 공간 클러스터링 알고리즘들은 객체들간의 거리를 기반 계산 비용 증대
공간 지역성을 보장하는 대표적인 공간분할 방법인 그리드 셀을 기반 계산 비용 감소
2. 공간 클러스터링 기법
기존 클러스터링의 문제점
그림1
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공간과 에너지
29. 필드(field), 레코드(record), 파일(file), database, DBMS(database management system)
30. 관계형 데이터베이스, 객체지향, 분산형DB, 데이터웨어하우스, 데이터마이닝
31, 무선통신, 주파수, protocal, Bluetooth, Wi-Fi(Wireless Fidelity), WiMax, EV-DO
32. M
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)
33. Graphic and Attribute (도형정보/속성정보)
34. Graphic and Image Information System [GIIS] (도형 및 영상정보 체계)
35. Grid (격자, 그리드)
36. Grid Cell (격자 셀, 그리드 셀)
37. Grid Data Madel (격자 자료 모형)
38. Grid Overlay (그리드 중첩, 래스터 중첩)
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그리드 셀에 적용하여 유역전체에 대한 빈도별 홍수위 그리드를 작성하여 그 결과를 그림 9에 나타내었다.
3.5 예측결과
4가지 방법을 가지고 범람지역을 예측한 결과를 표1에 나타내었다. 표4에 비율은 전체면적에 대한 범람 지역의 면적비율
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데이터 마이닝
KDD(knowledge Discovery on Database) 의 핵심이 되는 단계
Background
공간 데이터 마이닝
함축적인 지식추출, 공간관계 혹은 공간 데이터베이스 상에 명백히 저장되어 있지 않은 다른 패턴들을 추출하는 것
Background
시공간 데이터
지
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