본 연구에서는 시공간자료를 대상으로 데이터마이닝을 적용하여 원하는 정보를 탐색하고 다양한 방법으로시각화하는데 초점을 두었다. 이를 위해 데이터구축, 데이터 탐색 및 전처리, 데이터마이닝 알고리즘 적용, 시각화에이르는 연구절차에 따른 분석방법을 대기오염물질데이터를 사례로 실험하였다. 본 연구에서는 대기오염물질의 표출정도에 영향을 미치는 요인을 명목척도로 가공?처리하여 CHAID 알고리즘을 적용하여 중요도를 분류하였다. 의사결정나무에 의해 중요도가 높게 나온 변수를 토대로 시공간큐브를 이용하여 시간경과에 따른 공간상의 추세를 동시에 파악할 수 있는 방법을 모색하였다. 3차원의 시공간큐브는 상자도표, 데이터 클럭과 같은 2차원 차트와 연동되어다차원적으로 데이터를 탐색하고 시각화하였다. 또한 기존의 공간적 측면만을 고려하던 핫스팟 분석과는 달리 시공간큐브를 이용한 3차원 핫스팟분석은 시간적 측면까지 반영하여 전반적인 시공간적 변화패턴을 파악할 수 있었다.
본 연구에서는 시공간자료로 데이터마이닝을 적용해 원하는 정보를 시각화하는데 초점을 두었고, 기존 공간적 측면만을 고려하던 핫스팟 분석과 달리 시공간큐브를 이용한 3차원 핫스팟분석은 시간적 측면까지 반영해 시공간적 변화패턴을 파악할 수 있었다.