This study analyzed the water shortage hotspot areas in South Korea using spatial clustering analysis for water shortage estimates in 2030 of the Master Plans for National Water Management. To identify the water shortage cluster areas, we used water shortage data from the past maximum drought (about 50-year return period) and performed spatial clustering analysis using Local Moran's I and Getis-Ord Gi*. The areas subject to spatial clusters of water shortage were selected using the cluster map, and the spatial characteristics of water shortage areas were verified based on the p-value and the Moran scatter plot. The results indicated that one cluster (lower Imjin River (#1023) and neighbor) in the Han River basin and two clusters (Daejeongcheon (#2403) and neighbor, Gahwacheon (#2501) and neighbor) in the Nakdong River basin were found to be the hotspot for water shortage, whereas one cluster (lower Namhan River (#1007) and neighbor) in the Han River Basin and one cluster (Byeongseongcheon (#2006) and neighbor) in the Nakdong River basin were found to be the HL area, which means the specific area have high water shortage and neighbor have low water shortage. When analyzing spatial clustering by standard watershed unit, the entire spatial clustering area satisfied 100% of the statistical criteria leading to statistically significant results. The overall results indicated that spatial clustering analysis performed using standard watersheds can resolve the variable spatial unit problem to some extent, which results in the relatively increased accuracy of spatial analysis.
Journal of the Korean association of regional geographers
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v.6
no.3
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pp.169-184
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2000
Industrial clusters and their boundaries are identified by factor and hot spot analyses for the greater Cincinnati metropolitan area in USA. While traditional input-output approach identified aspatial industrial clusters, this study combines traditional approach with GIS techniques to identify their boundaries. Combining the results of input-output industrial clusters with the leading industries groups, we have identified five leading industry clusters. They are food (20), chemicals (28), metal manufacturing (32), metal products (33), and machinery (35). We also used hot spot analysis to visualize each industry cluster on the research area by using Arcview software. Determining the degree to which such industries are associated spatially and their spatial delimitation may be an additional approach to measuring the efficiency of the spatial organization of an economy. It is hoped that the industrial clusters and industrial spatial clusters approaches may also proved the basis for the development of new models of the spatial arrangement of industry at a level more aggregated than that of the single plant or firm.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2010.09a
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pp.102-107
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2010
본 연구에서는 2009년 강원도 읍면동 주민등록 데이터와 탐구적 공간데이터 분석 방법의 하나인 Getis - Ord $Gi^*$를 이용하여 강원도 남녀 장수인구의 공간적 분포패턴을 분석하였다. 분석결과는 강원도의 남성인구와 여성인구의 지역적 장수도에 공간적 군집이 존재하며 장수도가 높은 지역의 군집의 경우 남성과 여성 사이에 커다란 차이가 존재함을 보이고 있다. 남성의 경우 장수도가 높은 지역이 영서지역의 접경지역을 중심으로 군집하는 반면 여성의 경우 장수도가 높은 지역이 영동 해안지역 중심으로 군집하여 분포하였다. 이 결과는 장수에 영향을 미치는 환경적(자연환경적, 사회적) 요인이 남녀에 선별적으로 작용하고 있음을 암시한다.
In August 2022, even though flood damage occurred in the metropolitan area due to heavy rain, drought warnings were issued in Jeolla province, which indicates that the regional drought is intensified recent years. To cope with regarding intensified regional droughts, many studies have been conducted to identify spatial patterns of the occurrence of meteorological drought, however, case studies of spatial clustering for water shortage are not sufficient. In this study, using the estimations of water shortage in the Han River Basin in 2030 of the Master Plans for National Water Management, the spatial characteristics of water shortage were analyzed to identify the hotspot areas based on the Local Moran's I and Getis-Ord Gi*, which are representative indicators of spatial clustering analysis. The spatial characteristics of water shortage areas were verified based on the p-value and the Moran scatter plot. The overall results of for three anayisis periods (S0(1967-1983), S1(1984-2000), S2(2001-2018)) indicated that the lower Imjin River (#1023) was the hotspot for water shortage, and there are moving patterns of water shortage from the east of lower Imjin River (#1023) to the west during S2 compared to S0 and S1. In addition, the Yangyang-namdaecheon (#1301) was the HL area that is adjacent to a high water shortage area and a low water shortage area, and had water shortage pattern in S2 compared to S0 and S1.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.18
no.1
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pp.83-88
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2010
This paper has analyzed Seoul metropolitan area on the basis of cluster characteristics and it is to understand the traits of each clusters. In order to modelize the area, 10 different indicators were selected among components of a city such as population, activities, land and facilities. Also through principal component analysis, similar characteristics or congenialities of the variables were derived as a common factor. The result was organized by factor score from hierarchical clustering method and as a final result, metropolitan area was clustered into five areas.
Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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2016.11a
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pp.261-262
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2016
교통사고의 발생요인에는 다양한 원인들이 있지만 본 연구에서는 공간적으로 접근하여 사고유형별 분포특성을 도출하기 위해 공간적 자기상관성 분석을 수행하였다. 논문에서는 2012년부터 2014년까지 울산광역시에서 발생된 교통사고를 대상으로 분석을 수행하였다. 그 결과 울산시 전체 교통사고 약 53%는 안전운전불이행이며 다음으로는 안전거리미확보, 신호위반 순으로 나타났다. 밀도분석 결과는 사고유형별로 분포가 차이가 있었으며 안전운전불이행의 경우 가장 큰 군집은 중심시가지인 달동과 삼산동 중심에 나타났으며 중앙선침범은 도시의 중심부 보다는 면지역에 넓게 퍼져서 발생되었으며 산업단지가 있는 동구지역에 군집이 크게 나타났다. 따라서 읍면동별 공간적 특성을 파악하기 위해 Moran's I분석과 LISA분석을 수행한 결과 안전운전불이행, 안전거리미확보, 신호위반, 교차로운행방해 모두 중심시가지인 신정동, 달동, 삼산동이 공간적 자기상관성이 높았으며 중앙선침범의 경우 밀도분석 결과와 마찬가지로 중심시가지 이외에 읍면 지역도 자기상관성이 더 높게 나타났다. 이를 통해 사고유형별 공간의존성 및 이질성을 파악하여 교통사고 다발지역을 도출하고 이를 토대로 지역특성에 맞는 저감 대책 마련에 활용되고자 한다.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.10
no.4
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pp.60-74
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2007
For quantitative analysis of spatio-temporal distribution pattern on marine environment, spatial autocorrelation statistics on the both global and local aspects was applied to the observed data obtained from Gwangyang Bay in South Sea of Korea. Global indexes such as Moran's I and General G were used for understanding environmental distribution pattern in the whole study area. LISAs (local indicators of spatial association) such as Moran's I ($I_i$) and $G_i{^*}$ were considered to find similarity between a target feature and its neighborhood features and to detect hot spot and/or cold spot. Additionally, the significance test on clustered patterns by Z-scores was carried out. Statistical results showed variations of spatial patterns quantitatively in the whole year. Then all of general water quality, nutrients, chlorophyll-a and phytoplankton had strong clustered pattern in summer. When global indexes showed strong clustered pattern, the front region with a negative $I_i$ which means a strong spatial variation was observed. Also, when global indexes showed random pattern, hot spot and/or cold spot were/was found in the small local region with a local index $G_i{^*}$. Therefore, global indexes were useful for observing the strength and time series variations of clustered patterns in the whole study area, and local indexes were useful for tracing the location of hot spot and/or cold spot. Quantification of both spatial distribution pattern and clustering characteristics may play an important role to understand marine environment in depth and to find the reasons for spatial pattern.
Kim, Heung-Kwan;Shin, Yong-Eun;Baek, Tae-Kyung;Kang, Gi-Cheol;Jeng, Hee-Su;Oh, Ju-Heon;Yeo, Sung-Jun
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.10
no.4
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pp.75-86
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2007
The subjects were fifteen dong at downtown of Busan. LQ index and cluster analysis were used to research space functions of downtown in both years, that is to say, 2000 and 2005. At the analysis of LQ index in 2000, the secondary industries were specialized at traditional markets as well as large-scaled commercial districts, while the tertiary industries were done at financial business districts. LQ index in 2005 did not make change mostly comparing with the one in 2000: But, main businesses at downtown that belonged to the tertiary industries rapidly dwindled at old downtown to make appearance at Seomyeon of new downtown. Main businesses at old downtown in the past moved to new downtown to dwindle main functions at old downtown. The cluster analysis was done by using LQ index to classify into three clusters. The first cluster was old downtown that functions of downtown dwindle, and the second cluster was residence area, and the third cluster was the area where space function at downtown was very much active. The findings were as follow: Firstly, various kinds of urban regeneration plans should be made to control dwindling of old downtown and to establish comprehensive and systematic plans on new downtown. Secondly, downtown space functions could be placed depending upon specialization of each industry so that industries being suitable to the area should be introduced to construct development base.
Unplanned land use, that is, unplanned development, causes various negative externalities. In the past, Korea has experienced significant socio-economic costs due to reckless development centered on the boundary between urban and non-urban areas.. Unplanned land use can be viewed as a result of the interaction of various factors.. Therefore, it is difficult to develop in areas where unplanned land use occurs intensively. It is necessary to strengthen legal and institutional measures so that negative externalities do not persis. In this study, we present a spatial analysis methodology to effectively find spatial clusters where unplanned land use is concentrated. By demonstrating and applying this to individual development activities that occurred in Asan City, we examine the usefulness of information to support decision making when establishing mid-to-long-term growth management strategies at the local government level.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.18
no.3
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pp.89-101
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2015
Outbreaks of highly pathogenic avian influenza(HPAI) subtype H5N8 have occurred in Korea, January 2014 and it continued more than a year until 2015. And more than 5 million heads of poultry hads been damaged in 196 farms until May 2014. So, we studied the spatial, temporal and spatio-temporal patterns of the HPAI epidemics for understanding the propagation and diffusion characteristics of the 2014 HPAI. The results are expressed using GIS. Throughout the study period three epidemic waves occurred over the time. And outbreaks made three clusters in space. First spatial cluster is adjacent areas of province of Chungcheongbuk-do, Chungcheongnam-do and Gyeonggi -do. Second is Jeonlabuk-do Gomso Bay area. And the last is Naju and Yeongam in Jeollanam-do. Also, most of spatio-temporal clusters were formed in spatially high clustered areas. Especially, in Gomso Bay area space density and spatio-temporal density were concurrent. It means that the effective prevention activity for HPAI was carried out. But there are some exceptional areas such as Chungcheongbuk-do, Chungcheongnam-do, Gyeonggi-do adjacent area. In these areas the outbreak density was high in space but the spatio-temporal cluster was not formed. It means that the HPAI virus was continuing inflow over a long period.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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