Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.29
no.4
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pp.421-428
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2011
It is challenging to survey the size and economical value of geospatial industry, because of the vagueness of the industry range. This study suggested a proposed method for the classification of geospatial industry based on Korea Standard Industry Classification, Th proposed method for the classification considered the value added chain of geospatial industry and Korean Standard Industry Classification, Theses considerations reflected characteristics of geospatial industry, Industrial statistics of geospatial industry are expected to be surveyed based on the classification proposed by this study,
In this study, we derived the characteristics of the geo-spatial information industry by using input-output analysis. For this analysis, we classified the geo-spatial information industry and reorganized the input-output table. And we derived the production inducement coefficient, index of the power of dispersion and index of the sensitivity of dispersion in the geo-spatial information industry. We confirmed that geo-spatial information industry has a small production inducement coefficient and a great forward linkage effect. Based on these facts, we suggested the strategy direction as follows: 1) building the industrial eco-system, 2) managing both advance and applicability enhancement, 3) Establishing from a long-term point of view.
Spatial distribution analysis of industrial locations plays a very important role in the establishment of relevant spatial policies and plans. The first thing to consider in this analysis is what analysis indicators and spatial units are used, because the interpretation of the analysis results may vary depending on the analysis indicators and the spatial units. Therefore, this study first examines various industrial integration indicators considering spatial autocorrelation and suggests the classification of regional types of industrial aggregation through the combination of related indicators. And then, this paper aims to empirically analyze the root industry by presenting a methodology for analyzing industrial integration by various spatial units such as individual locations, grids, and administrative districts. The results of the empirical analysis show that the grid in the spatial unit can be analyzed in more detail than the administrative unit. In addition, it is expected to overcome the limitations such as differences in interpretation that may occur due to the setting of spatial units. In the classification of regional types, the south-eastern region of Ulsan, Busan, and Changwon, and the western region of the SMA of Incheon, Hwaseong, and Ansan were analyzed as the industrial cluster type.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2010.06a
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pp.184-184
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2010
공간정보는 이제 주요산업의 다양한 분야뿐 아니라 우리의 생활 속에 밀접하게 녹아들어 있는 생활재로서 자리매김하고 있다. 본 발표에서는 현재의 모습을 통해 미래 공간정보의 역할을 가늠해 보고자 한다. 첫째, 현재의 모습을 바라보기 위해 과거 IT 분야 및 메이저 산업 분야에서 지도정보산업과 관련된 M/A 및 주요 비즈니스 활동을 살펴봤다. 둘째, 2000년 IT 버블의 붕괴이후 주요업체의 주가추이와 IT 산업 분야에서 벌어지고 있는 재편 현상의 특정을 정리해 보았다. 셋째 이와 같은 트랜드 속에서 공간정보의 미래가치를 네가지 측면에서 살펴보았으며, 그 선두주자들의 모습을 살펴보았다. 마지막으로 이와 같은 공간정보의 미래가치를 구현하기 위해 무엇을 해야 할지에 대한 필자의 의견을 개진하도록 한다.
Spatial information has influenced government policy formation, business strategy implementation, and our everyday life enormously. Digital earth enterprises providing global spatial data services emerge as spatial data industry grows rapidly. So it is highly desirable to grasp recent trends in the industry and find critical success factors (CSFs) for the digital earth firms. The purpose of this study is to compare strategies of digital earth enterprises and find CSFs for them. In addition, strategy analysis framework elaborations, systematic analysis of spatial data industry and market segmentation based on value chain are also performed to trace and cope with the volatile industry environment. Derived CSFs are as follows. First, acquisition of differentiated high quality spatial data is needed. Second, customer oriented convergent contents should be developed. Third, advanced platform functionalities must be provided to consumers. Finally, construction of efficient and effective global value chain is desirable.
The purpose of this study is to explore the convergence sector of the spatial information industry based on the business transaction data of spatial information companies and to predict the market size of the industry using the Seemingly Unrelated Regression(SUR) model. The convergence part of spatial information industry, which cannot be identified in the Spatial Data Industry Survey, was analyzed by exploring keywords related to spatial information using the business DB of Korea Enterprise Data (2010-2019). The convergence of spatial information businesses mainly appeared in the business relationship between the value chain between Seoul and Gyeonggi Province. The convergence business has the largest sales in the value chain 2 (utilization, service) & 3 (convergence), and also the convergence in the value chain 1 (production, construction) & 2, 2 & 3 stages has doubled in 2019 compared to 2010. In 2019, the total sales of the spatial information industry based on the Statistical Korea were announced at about 8 trillion won, but in this study, the total sales of the spatial information industry were estimated at 28 trillion won considering convergence activities. Finally, when scenario 1 (0.38% population growth, 2020-2024) and 0.07% (2026-2030) were applied using the SUR model to predict the expected market size of the industry, sales decreased by -0.37% to 0.069% in 2025 and 2030 by respectively. When scenario 2 (average wage growth 1.2%) was applied during the same period, sales in the industry increased by 2.326% to 12.185%. In other words, the sales in the spatial information industry depends on Labor, Total Factor Productivity, and Capital Productivity so it is necessary to additional research on policy development and alternatives of enhancing each productivity.
According to economic growth theory, location configuration of business enterprises engaged in specific industries has spatial affinity. In this research we defined industrial concentration index to measure industry agglomeration using the characteristics of dispersion parameter of negative binomial distribution, and used the industrial concentration index to examine aspect of spatial configuration change. We utilized Census on Basic Characteristics of Establishments of 1995 and 2000 to deduce industrral concentration indices of 7 knowledge-based industries and 9 strategy-based industries of Choongbuk Province and analyzed the aspect of spatial configuration change.
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.
The purpose of this paper is to systemize the spatial studies of logistics industry by arranging the partially scattered current studies on spatial studies of logistics industry overall. Logistics industry now builds a complex spatial organization which has been developed to the stages of independent optimization by materials management and physical distribution providing specialized logistics services, logistics, and supply chain management including IT and management step by step. The complex spatial organization of logistics industry has been systematized with geographical space and virtual space, disintegration and integration, and intermediation and disintermediation. The three areas reported a dynamic characteristic overlapped in space. The dynamic characteristic has a dose relationship with interaction between IT and space of economic activities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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