Longitudinal profiles of bedrock rivers play a fundamental role in landscape history by setting the boundary conditions for landform evolution. Longitudinal profiles are changed with climatic conditions, lithology and tectonic movements. Tectonic movement is an important factor controlling longitudinal profiles, especially in tectonically active area where uplift rates are regarded as a major factor controlling channel gradient. However study on bedrock channel has made little progress, because controls over bedrock river incision are yet to be clarified. Previous numerical simulations have used a simple diffusion model, which links together the overall processes of bedrock channel erosion as in other landform evolution models. In this study, previous bedrock incision models based on physical processes (especially abrasion) are reviewed and new modifications are introduced. Using newly formulated numerical model, the role of spatial pattern and intensity of tectonic uplift on changes in river longitudinal profile was simulated and discussed.
Journal of the Korean association of regional geographers
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v.8
no.4
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pp.480-491
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2002
The purpose of this study is to construct interregional input-output table for multi-regions using non-survey methods. Despite of wide use of interregional input-output table, there have been continuing debates with respect to it's accuracy mostly when it is constructed by non-survey method. The best ideal one is to construct through real survey, while we must pay much time and cost. With regard to this concern, Hulu and Hewings developed a step by step method for the estimation of interregional input coefficients for the Indonesian economy which might be a challenge for the limitation of location quotient method, for which Round pointed out earlier. A five regions interregional input-output table for Korea is developed in this study by expanding Location Quotient method. Some development was made, however, according to the degree of collection of data and the assumption in treating the interregional flows. Finally, a comparison was made for the accuracy of input coefficients between the real surveyed and derived ones.
Land cover classification is an important tool for preventing natural disasters, collecting environmental information, and monitoring natural resources. Hyperspectral imaging is widely used for this task thanks to sufficient spectral information. However, the curse of dimensionality, spatiotemporal variability, and lack of labeled data make it difficult to classify the land cover correctly. We propose a novel classification framework for land cover classification of hyperspectral data based on convolutional neural networks. The proposed framework naturally incorporates full spectral features with the information from neighboring pixels and has advantages over existing methods that require additional feature extraction or pre-processing steps. Empirical evaluation results show that the proposed framework provides good generalization power with classification accuracies better than (or comparable to) the most advanced existing classifiers.
This paper is to elucidate geographical implications of fieldwork activities of everyday-life space of students of an elementary teachers college. The students depended mainly on questionaries and interview for gathering data during fieldwork. They had difficulty in processing data to visual-spatial representation, i.e. map, tables, and diagrams. But they were favourable for appling their fieldwork experiences to teaching the elementary geography. This is viewed as an unique behavioral orientation or desirable attitudes of students of an elementary teachers college. On the basis of the self-assessment and peer-assessment of fieldwork activities, it could be ascertained that the students came to understand the geographical value and significance of fieldwork activities. The fieldwork activities made them to heighten their interest of everyday-life space, and so to internalize positive their senses of place, to enforce their identities of place. According to the results of this research, we need to develop a systemic contents for fieldwork activities in geography curriculum of elementary teachers colleges.
In social science fields, statistical models are used almost exclusively for causal explanation, and explanatory modeling has been a mainstream until now. In contrast, predictive modeling has been rare in the fields. Hence, we focus on constructing the predictive non-parametric model, instead of the explanatory model. Gangnam-gu, Seoul was chosen as a study area and we collected single-family house sales data sold between 2011 and 2014. We applied non-parametric models proposed in machine learning area including generalized additive model(GAM), random forest, multivariate adaptive regression splines(MARS) and support vector machines(SVM). Models developed recently such as MARS and SVM were found to be superior in predictive power for house price estimation. Finally, spatial autocorrelation was accounted for in the non-parametric models additionally, and the result showed that their predictive power was enhanced further. We hope that this study will prompt methodology for property price estimation to be extended from traditional parametric models into non-parametric ones.
The purpose of this study is to explore the network city in detail as a new model for explaining urban growth in the changing economic environment in recent years. For this purpose, starting from Batten's (1995) pioneering work on network city in the mid 1990s to the most recent ones, literature is reviewed and various aspects of network city model are examined including formation process, spatial structure, application to management and urban planning, and growth potential. With this, the study aims at providing comprehensive knowledge necessary for evaluating if the network city model is appropriate in explaining the urban phenomena in the 21st century. The result of the review shows that network city model is the one appropriately explaining the changing urban system associated with the economic globalization and the development of transport and information technology. In addition, more and more European city governments tend to adopt this as the urban planning principle.
Journal of The Geomorphological Association of Korea
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v.25
no.2
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pp.1-14
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2018
The main objective of this paper is to classify properties of the locational environment for each debris type by calculating likelihood ratio based on the correlation between the distributions for each type of debris landform. A total of 8 thematic maps, like as elevation, slope, aspect, curvature, topographic wetness index (TWI), soil drainage, geology, and landcover including with GIS spatial information generally used in this type of debris landform analysis. The results of this study showed that the block stream had a high likelihood ratio compared to talus in areas with relatively high elevation; and concerning slope, the block stream had a high likelihood ratio in a relatively low region than talus. Concerning aspect, a clear correlation could not be analyzed for each debristype, and concerning curvature, the block stream displayed a developed slope on the more concave valley than the talus. Analysis concerning TWI, the block stream displayed a higher likelihood ratio in wider sections than talus, and concerning soil drainage, the talus and block stream both displayed a high likelihood ratio in regions with well-drained soil. The talus displayed a high likelihood ratio in the order of metamorphic rocks, sedimentary rocks, and granite, while the block stream displayed a high likelihood ratio in the order of volcanic rocks, granite, and sedimentary rocks. In addition, concerning landcover, the likelihood ratio had the most concentrated distributed compared to natural bare land only concerning talus. Based on the likelihood ratio result, it can be used as basic data for extracting the possible areas of distribution for each debris type through the GIS spatial integration method.
The characteristics of weather and climate in South Korea has great influences on the annual variation pattern and the appearance of the prevailing weather. The purpose of this paper is to induce the quantity of the weather entropy and annual variation pattern using the information theory and the principal component analysis. And author tried to classify the region according to the variation of its space scale, The raw materials used for this study are the daily cloudiness and precipitation during the years 1990-1994 at 69 stations in South Korea. It is divided into four classes of fine, clear, cloudy and rainy. The rcsults of this study can be summarized as follows: 1. Thc characteristics of annual variation pattern of weather entropy can be chiefly divided into five categories and the accumulated contributory rate of these is 73.1%. 2. Annual variation pattern of the first principal component reaches smaller in May, April and September than national average, and becomes greater when the winter comes. This weather entropy's quantity(Rs1) is positive in most area to the western sife of Soback Mountains and negative in most seaside area to the eastern side of Soback Mountains. 3. The characteristics of annual variation pattern of the second principal component shows that the entropy is more smaller in summer than national average and the rest of seasons shows larger, especially in January, May and September. This weather entropy's quantity(Rs2) is positive in most Honam Inland area to the western side of Soback Mountains and negative in most Youngnam Inland area to the eastern side of Soback Mountains. 4. Eight type regions (S1-S11) are classified based on the occurrences of minimum weather entropy in South Korea, and annual variation pattern of weather entropy by principal component analysis may be classified into sixteen type regions (Rs1-Rs9). Putting these things together, South Korea can be classifieed into thirty one type regions (Rs1S7-Rs9S10).
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.8
no.1
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pp.91-105
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2005
The assessment (or the evaluation) of spatial disparity is the main concern for the study of spatial disparities or spatial inequalities. In order to evaluate the spatial disparity, the regional differences have to be counted quantitatively. Several measurements have been introduced for evaluating the development potentials of each region. Most of them are the composite indices of the socio-economic variables rather than the real potentials of the region. This study attempts to investigate the spatial disparity in Korea. For the purpose, the levels of opportunity potentials of the cities have been calculated by the Potential Model redefined by Lee(1995). The opportunity potentials have been calculated for the educational, cultural, medical service, environmental sectors, income, and consumption sectors, and the spatial patterns of various opportunity potentials have been analyzed. The spatial patterns of opportunity potentials show the severe concentration on the Metropolitan Seoul area through all sectors. The next level concentration appears at the other end of the Keuyng-Bu axis. And the cities relatively high opportunity potential values are distributed along the Keuyng-Bu axis. Remain parts of the country show quietly low opportunity potential values. In particular, the southern-west and the northern-east parts show relatively very low values. This pattern appears for all sectors except for the opportunity potential of the environmental sector. It means that the spatial disparity in Korea have been promoted and enhanced by the national development policies concentrated the investment on the large cities along the Keuyng-Bu axis during the last 40 years.
Because active interactions occur among vegetation, hydrology, and geomorphology in riparian systems, any changes in one of these factors can significantly affect the other two. In this study, we evaluated these interactions at four sites (two in Gajeong and two in Hahan) along the Seomjin-gang River that was substantially devastated by an extreme flood in 2020. We examined the relationship between the riparian vegetation and the hydraulic characteristics of the flood using remote sensing, hydraulic modeling, and field surveys combined. The evaluation results showed that the floods caused a record-breaking rise of up to 43.1 m above sea level at the Yeseong-bridge stage gauge station (zero elevation 27.4 m) located between the Gajeong and Hahan sites, with the shear stress being four times higher in Hahan than in Gajeong. Additionally, the water level during the flood was estimated to be a maximum of 1 m higher depending on the location in the presence of riparian plants. Furthermore, both sites underwent extensive biological damage due to the flood, with 78-80% loss in vegetation, with preferential damage observed in large willow species, compared to Quercus acutissima. The above findings imply that all plant species exhibit different vulnerabilities towards extreme floods and do not induce similar behavior towards events causing a disturbance. In conclusion, we developed strategies for effectively managing riparian trees by minimizing flood hazards that could inevitably cause damage.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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