Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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제1권1호
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pp.141-152
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1993
This study aims to generate digital elevation model from digital satellite imagery. Digital elevation model is being increasingly used for geo-spatial information system database development and for digital map production. Image matching technique was applied to acquire conjugate image coordinates and the algorithm for digital elevation model generation is presented in this study The exterior orientation parameters of the satellite imagery is determined by bundle adjustment and standard correlation was applied for image matching conjugate of image points. The window as well as the searching area have to be defined in image matching. Different sizes of searching area were tested to study the appropriate size of the searching area. Various coordinate transformation methods were applied to improve the computation speed as well as the geometric accuracy. The results were then statistically analysed after which the searching area is determined with the safety factor. To evaluate the accuracy of digital elevation model, 3-D coordinates were extracted from 1/5000 scale topographic map and this was compared to the digital elevation model generated from satellite imagery. The algorithm for generation of digital elevation model generated from satellite imagery is presented in this study which will prove effective in the database development of geo-spatial information system and in digital elevation modelling of large areas.
The purpose of this study is to analyze the locational characteristics of bank branch offices in Kangnam-Gu, Seoul by using Geographic Information System. The number of bank branch offices have sharply increased due to financial liberalization, while the scale of them is getting smaller. The procedure of this research has four steps. First, the spatial distribution of bank branch offices in Seoul is analyzed by the places and time. Second, the spatial variations of bank offices in dong districts of Seoul is explained by factor analysis and multiple regression analysis. Third, the location-allocation model which is embedded within network module in Arc/Info is applied in order to find out optimal location of bank offices in Kangnam-Gu. Finally, the grid module is used in creating the potential surface map for locational sites of new bank branch offices The factors to affect the location of the bank offices contain mainly economic variables including local tax, collUl1ercial area, total establismnent and total employment. The actual locational pattern of bank offices is similar to the idealized locational pattern proposed by the function of min-distance in location-allocation models. In conclusion, this study shows that spatial analysis functions may potentially be improved using GIS technologies. However in order to analyze the location of bank offices more precisely, it should be found out the way to collect more appropriate data, construct computerized base maps, and investigate consumer behaviour and behavioural characteristics of bank themselves..
Jo, Myung-Hee;Bu, Ki-Dong;Lee, Jung-Hyoup;Lee, Kwang-Jae
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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제3권4호
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pp.73-86
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2000
This study focused on extracting an efficient method in the fruit cropping distribution mapping with various classification methods using multi-temporal satellite images and Geographic Information Systems(GIS). For this study, multi-temporal Landsat TM images, in observation data and existing fruit cropping area statistics were used to compare and analyze the properties of fruit cropping and seasonal distribution per classification method. As a result, this study concludes that Maximum Likelihood Method with earlier autumn satellite image was most efficient for the fruit cropping mapping using Landsat TM image. In addition, it was clarified that cropping area per administrative boundary was prepared and distribution pattern was identified efficiently using GIS spatial analysis.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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제46권3호
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pp.27-35
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2018
In the mandatory application of the CPTED, only negative parts of urban parks and vegetation were reflected. Therefore, this study tries to present the positive effects of urban parks and vegetation. The purpose of this study is to demonstrate the effects of urban parks and vegetation on crime occurrence and to suggest the planning implications of this to CPTED based on theory related to crime, environmental psychology, and crime occurrence analysis. This study used the crime occurrence data of Seoul, NDVI, population, distance from urban park, floating population, and the like. This study collected data from the Statistics Korea, the local government, and Landsat 8 satellite images provided by the USGS and created data of environmental variables and social variables by district using ArcGIS and statistical program. Literature analysis, correlation analysis, regression analysis, and geographically weighted regression were used to determine the relationship between crime occurrence and environmental variables, and to discuss its implication. It was found that crime occurrence has a relationship with the total population (${\beta}=.663$), the number of amusement facilities (${\beta}=.447$) and the area of a police station jurisdiction (${\beta}=.395$). This confirms that a crime rate is low when the floating population is large (${\beta}=-.241$) and vegetation vitality is high (NDVI, ${\beta}=-.281$). Vegetation vitality (NDVI) is effective in lowering violence through psychological stabilization, strengthening territoriality and improving regional image. The implications for the allocation of urban park and vegetation, program and management plan of urban park and vegetation to reduce crime occurrence have therefore been presented.
Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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제39권11호
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pp.641-649
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2017
In the study, the water quality of the Imjin River basin with pollutants of changing characteristics it was determined through statistical analysis, correlation analysis, principle component and factor analysis, and cluster analysis. Among all analyzed data points, the average water quality concentration at the Sincheon 3 site shows high levels of BOD 13.4 mg/L, COD 19.9 mg/L, T-N 11.145 mg/L, T-P 0.336 mg/L, TOC 14.2 mg/L, indicating that Sincheon basin requires intersive water quality management out of the entire drainage basin. The correlational analysis of comprehensive water quality data shows statistically significant correlation between COD, TOC, BOD, T-N water quality factors, as well as finding of high correlation between organic and nutrients. The principal component analysis show that 2 main components being extracted at 81.221% from the measuring station's entire data, while seasonal data show 3 main components being extracted at 96.241%. Factor analysis of the entire data set and the seasonal data identify BOD, COD, T-N, T-P, TOC as the common factors influencing water quality. The spatial and temporal cluster analysis showed 4 groups and 3 groups, respectively, according to seasonal characteristics and land use. By analysing the water quality factors for the Imjin River basins over an 8 year period, with consideration to the spatial and temporal characteristics, this study will become the fundamental analytic data that will help understand the future changes of water quality in the Imjin River basin.
Journal of Agricultural Extension & Community Development
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제27권2호
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pp.75-87
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2020
The purpose of this study is to investigate the location characteristics of the rice paddy fields and to predict shrinking areas of them. The study area is in South Korea nationwide, and a 300×300m raster level is adopted as a spatial analysis unit. The binary logit model and spatial simulation model are employed for the analyses. As a result, population, industry, climate and nature, and accessibility play a significant role in determining rice paddy fields' locations. It is predicted that the shrinking rate will be high in Gangwon-do, Gyeongsangbuk-do, and Gyeongsangnam-do until 2027. The hot spots are intensively shaped in the inland of Gangwon-do, eastern parts of Gyeonggi-do, and the borders of Gyeongsangnam-do and Jeollabuk-do between Charyeong and Sobaek mountain ranges. Using Gimcheon-si as an example, the study suggests fundamental policy implications for taking advantage of the simulation results from the lens of local agriculture. Several policy measures are proposed for improving management strategies for the rice paddy fields in the long run.
This study applied the Bayesian method for the quantification of the parameter uncertainty of spatial linear mixed model in the estimation of the spatial distribution of probability rainfall. In the application of Bayesian method, the prior sensitivity analysis was implemented by using the priors normally selected in the existing studies which applied the Bayesian method for the puppose of assessing the influence which the selection of the priors of model parameters had on posteriors. As a result, the posteriors of parameters were differently estimated which priors were selected, and then in the case of the prior combination, F-S-E, the sizes of uncertainty intervals were minimum and the modes, means and medians of the posteriors were similar to the estimates using the existing classical methods. From the comparitive analysis between Bayesian and plug-in spatial predictions, we could find that the uncertainty of plug-in prediction could be slightly underestimated than that of Bayesian prediction.
We propose an efficient block classification of the document images using the second-order statistical texture features computed from spatial gray level dependence matrix (SGLDM). We studied on the techniques that will improve the block speed of the segmentation and feature extraction speed and the accuracy of the detailed classification. In order to speedup the block segmentation, we binarize the gray level image and then segmented by applying smoothing method instead of using texture features of gray level images. We extracted seven texture features from the SGLDM of the gray image blocks and we applied these normalized features to the BP (backpropagation) neural network, and classified the segmented blocks into the six detailed block categories of small font, medium font, large font, graphic, table, and photo blocks. Unlike the conventional texture classification of the gray level image in aerial terrain photos, we improve the classification speed by a single application of the texture discrimination mask, the size of which Is the same as that of each block already segmented in obtaining the SGLDM.
Population data has been essential and fundamental in spatial analysis and commonly aggregated into political boundaries. A conventional method for population distribution estimation was a regression model with land use data, but the estimation process has limitation because of spatial autocorrelation of the population data. This study aimed to improve the accuracy of population distribution estimation by adopting a Regression-Kriging method, namely RK Model, which combines a regression model with Kriging for the residuals. RK Model was applied to a part of Seoul metropolitan area to estimate population distribution based on the residential zones. Comparative results of regression model and RK model using RMSE, MAE, and G statistics revealed that RK model could substantially improve the accuracy of population distribution. It is expected that RK model could be adopted actively for further population distribution estimation.
With the recent growth of the big data technology market, interest in visualization technology has steadily increased over the past few years. Data visualization is currently used in a wide range of disciplines such as information science, computer science, human-computer interaction, statistics, data mining, cartography, and journalism, each with a slightly different meaning. Big data visualization in smart cities that require multidisciplinary research enables an objective and scientific approach to developing user-centered smart city services and related policies. In particular, spatial-based data visualization enables efficient collaboration of various stakeholders through visualization data in the process of establishing city policy. In this paper, a user-centered spatial big data visualization expression request method was derived by examining the spatial-based big data visualization expression process and principle from the viewpoint of effective information delivery, not just a visualization tool.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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