In recent years, the number of traffic accidents caused by car accidents has been decreasing steadily due to traffic accident prevention activities in Korea. However, the number of accidents in Seoul is higher than that of other regions. Various studies have been conducted to prevent traffic accidents, which are human disasters. In particular, previous studies have performed the spatial analysis of traffic accidents by counting the number of traffic accidents by administrative districts or by estimating the density through kernel density method in order to identify the traffic accident cluster areas. However, since traffic accidents take place along the road, it would be more meaningful to investigate them concentrated on the road network. In this study, traffic accidents were assigned to the nearest road network in two ways and analyzed by hotspot analysis using Getis-Ord Gi* statistics. One of them was investigated with a fixed road link of 10m unit, and the other by computing the average traffic accidents per unit length per road section. As a result by the first method, it was possible to identify the specific road sections where traffic accidents are concentrated. On the other hand, the results by the second method showed that the traffic accident concentrated areas are extensible depending on the characteristic of the road links. The methods proposed here provide different approaches for visualizing the traffic accidents and thus, make it possible to identify those sections clearly that need improvement as for the traffic environment.
Visible Infrared Imaging Radiometer Suite Day-Night Band (VIIRS-DNB) data provides a much higher capability for observing and quantifying nighttime light (NTL) brightness in comparison with Defense Meteorological Satellite-Operational Linescan System (DMSP-OLS) data. In South Korea, there is little research on the detection of NTL brightness change using VIIRS-DNB data. This study analyzed the spatial distribution and change of NTL brightness between 2013 and 2016 using VIIRS-DNB data, and detected its spatial relation with possible influencing factors using regression models. The intra-year seasonality of NTL brightness in 2016 was also studied by analyzing the deviation and change clusters, as well as the influencing factors. Results are as follows: 1) The higher value of NTL brightness in 2013 and 2016 is concentrated in Seoul and its surrounding cities, which positively correlated with population density and residential areas, economic land use, and other factors; 2) There is a decreasing trend of NTL brightness from 2013 to 2016, which is obvious in Seoul, with the change of population density and area of industrial buildings as the main influencing factors; 3) Areas in Seoul, and some surrounding areas have high deviation of the intra-year NTL brightness, and 71% of the total areas have their highest NTL brightness in January, February, October, November and December; and 4) Change of NTL brightness between summer and winter demonstrated a significantly positive relation with snow cover area change, and a slightly and significantly negative relation with albedo change.
Urban environment represent one of the most dynamic regions on earth. As in other countries, forests, green areas, agricultural lands are rapidly changing into residential or industrial areas in South Korea. Monitoring such rapid changes in land use requires rapid data acquisition, and satellite imagery can be an effective method to this demand. In general, SAR(Synthetic Aperture Radar) satellites acquire images with an active system, so the brightness of the image is determined by the surface roughness. Therefore, the water areas appears dark due to low reflection intensity, In the residential area where the artificial structures are distributed, the brightness value is higher than other areas due to the strong reflection intensity. If we use these characteristics of SAR images, settlement areas can be extracted efficiently. In this study, extraction of settlement areas was performed using TerraSAR-X of German high-resolution X-band SAR satellite and KOMPSAT-5 of South Korea, and object-oriented image classification method using the image segmentation technique is applied for extraction. In addition, to improve the accuracy of image segmentation, the speckle divergence was first calculated to adjust the reflection intensity of settlement areas. In order to evaluate the accuracy of the two satellite images, settlement areas are classified by applying a pixel-based K-means image classification method. As a result, in the case of TerraSAR-X, the accuracy of the object-oriented image classification technique was 88.5%, that of the pixel-based image classification was 75.9%, and that of KOMPSAT-5 was 87.3% and 74.4%, respectively.
Lee, Young-Sung;Kim, Kab-Sung;Lee, Choon-Won;Kwon, Dae-Jung;Yu, Hyeon-Ji;Yun, Hyung-Seok;Kim, Jin
Journal of Cadastre & Land InformatiX
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v.49
no.2
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pp.23-38
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2019
The National Land Census Project aims to survey the national land regularly to resolve the land category disagreement and reflect the actual land use. The objective of this study is to investigate whether not only the National Land Census Project but also related land and housing surveys bring about the improvement of social welfare in light of the invested budget, and to measure the project feasibility. The potential benefit after the National Land Census Project is not traded in the market. To determine the economic value of this potential benefit, the Contingent Valuation Method was used. This study utilized the single-bounded and double-bounded dichotomous choice models simultaneously to estimate the project feasibility of the cadastral system improvement. According to this study, cost-benefit ratio of the project was estimated larger than 1, which means that social benefits are larger than social costs.
A predictable and manageable output is desirable for most businesses. However, it is very difficult to control the quality and quantity of products in the food and agriculture business. Predictable outputs help managers plan their marketing, sales, and inbound and outbound logistics, but these are not easy to achieve in the food and agriculture business. Various industries have adopted different levels of automation and utilization of information systems for quality/quantity control; however e-Commerce of the food and agriculture industry is far behind those of other industries. Today, the food and agriculture industry is supposed to be more integrated than ever in order to reduce risks and improve processing costs, from farm to table. Since its operations including production, processing, storage, distribution, and management are dispersed all over the world, the food and agricultural industries now depend more on IT than other industries. This study attempts to develop a framework to analyze the current situation of agricultural product e-Commerce in Korea, and finds out the actual situation of the farmers operating on-line shopping systems through the developed framework and suggests some improvements.
This study examines machine learning cross-validation to utilized create ROI for classification of land cover. The study area located in Sejong and one KOMPSAT-3A image was used in this analysis: procedure on October 28, 2019. We used four bands(Red, Green, Blue, Near infra-red) for learning cross validation process. In this study, we used K-fold method in cross validation and used SVM kernel type with cross validation result. In addition, we used 4 kernels of SVM(Linear, Polynomial, RBF, Sigmoid) for supervised classification land cover map using extracted ROI. During the cross validation process, 1,813 data extracted from 3,500 data, and the most of the building, road and grass class data were removed about 60% during cross validation process. Based on this, the supervised SVM linear technique showed the highest classification accuracy of 91.77% compared to other kernel methods. The grass' producer accuracy showed 79.43% and identified a large mis-classification in forests. Depending on the results of the study, extraction ROI using cross validation may be effective in forest, water and agriculture areas, but it is deemed necessary to improve the distinction of built-up, grass and bare-soil area.
The government is trying to secure reliability by raising the accuracy, objectivity, and transparency of the official price by promoting the reliability improvement plan of the official price and increasing the realization rate, but the Realization rate of Publicly Notified Individual Land Price is showing a big difference because the current market price is not fully reflected in the official price. Therefore, this study collected the actual transaction price reported to the RTMS in Wansan-gu, Jeonju, Jeollabuk-do and the individual official price of the KRAS and calculated the realization rate of publicly notified individual Land Price. SPSS 25.0 program was used for the empirical analysis of this study. The Dependent Variable was the realization rate of publicly notified individual Land Price, and Independent Variables, was six land characteristics items were selected, one-way ANOVA was conducted and post-test was conducted by Scheffe method. As a result of the analysis, average difference in realization rate of publicly notified individual Land Price was found in Residential areas, Commercial areas, and Farmland, Public land and Residential and commercia, Residential and Forest. Especially, it was found that the price of commercial area is higher than that of residential area and green area, and the price is less reflected in individual official land price.
This study investigated the time-series relationship between housing consumer sentiment and housing prices in the five major districts in Seoul and also analyzed the effect of the housing consumer sentiment on housing prices using Granger Causality and VEC (Vector Error Correction) models. To describe the key results, first of all, housing consumer sentiment and regional housing market prices were closely related to each other, and the consumer sentiment strongly affected the change of housing prices. Second, the housing consumer sentiment was confirmed to have a discriminatory effect on the housing prices among the districts in Seoul in the short term. Specifically, the housing price of the east southern district (ESD) was the main reason for the change in housing consumer sentiment in Seoul, and that the resulting impact was transferred to other districts. Third, it was analyzed that regions other than the ESD would increase the housing prices in the long term as the housing consumer sentiment turned positive, but that the ESD would see a steady tone. Fourth, in the case of relative influence by district, housing (apartment) price fluctuation in a district was generally found to be most affected by adjacent or competitive districts. Through these findings, this study confirmed that there is a clear causality between housing consumer sentiment and housing prices in each district of Seoul and that there is a discriminatory influence on housing consumer sentiment among the districts.
The ministry of land, Infrastructure and transport has revised the "National Land Planning and Utilization Act" in 2012. As a result, the regulation of floor area ratio for land covering two or more zoning area has been changed. This study conducted an analysis of the policy effects of changes in the criteria for the application of the floor area ratio by revising the "National Land Planning and Utilization Act". Land covering two or more zoning area means a street side commercial area and street side residential area that is generally understood. This study analyzed the policy effects in Gangnam-gu which has relatively large areas of street side commercial area and street side residential area. The 468 office building transaction cases were analyzed in Gangnam-gu from 2007 to 2017. The result shows that the office building, which has received incentive for policy changes, reported a 19.08% rise in price compared to the one that did not. It means that the economic effects of change of application standard were significant. The existing policy also served as a restriction on land use by landowners, which in turn contributed to the devaluation of the asset's intrinsic value. Therefore, this study may have contributed to the rational use of land and to provide an empirical basis for the change in policy to be assessed for its intrinsic value.
In this study, we conducted a study to predict the photovoltaic power by constructing the sensor based meteorological data observation system and the accurate terrain data obtained by using LiDAR surveying. The average sunshine hours in 2018 is 4.53 hours and the photovoltaic power is 2,305 MWh. In order to analyze the effect of photovoltaic power on the installation angle of solar modules, we installed module installation angle at $10^{\circ}$ intervals. As a result, the generation time was 4.24 hours at the module arrangement angle of $30^{\circ}$, and the daily power generation and the monthly power generation were the highest, 3.37 MWh and 102.47 MWh, respectively. Therefore, when the module arrangement angle is set to $30^{\circ}$, the generation efficiency is increased by about 4.8% compared with the module angle of $50^{\circ}$. As a result of analyzing the influence of the seasonal photovoltaic power by the installation angle of the solar module, it was found that the photovoltaic power was high in the range of $40^{\circ}{\sim}50^{\circ}$, where the module angle was large from November to February when the weather was cold. From March to October, it was found that the photovoltaic power amount is $10^{\circ}{\sim}30^{\circ}$ with small module angle.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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