Much research on semantic geographic information systems that incorporating the Semantic Web and geographic information has been actively studied. However, the existing geographic information systems have a system dependency problem that users can input and retrieve non-spatial information only in a specific system. It also causes difficulty in providing rich services. Therefore, this paper proposes an implementation model for population of Geo-ontology from non-structured Web resources. The proposed model can populate instances for Web ontology independently of systems, and thus it enables a richer Web service development. Finally, this paper shows the prototype that populates instances including a Geo-ontology building example for a University selected as an application domain.
Environmental Sciences Bulletin of The Korean Environmental Sciences Society
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v.3
no.3
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pp.143-150
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1999
Mobile source emissions are important inputs to photochemical air quality models. Since most mobile source emissions are calculated at the county-level, these emission should be geographically allocated to the computational grid cells of a photochemical air quality model prior to running the model. The traditional method for the spatial allocation of these emissions has been to use a "spatial surrogate indicator" such as population, since grid-specific emission calculations are very labor-intensive and expensive, plus the necessary data are often not available for such grid resolutions. Accordingly, new spatial surrogate indicators for mobile source emissions(specifically for highway emissions) were developed using Geographic Information Systems(GIS) tools due to the spatially variable nature of mobile source emissions. These newly developed spatial surrogate indicators appear to be more appropriate for the allocation of highway emissions than the population surrogate indicator. It was also revealed that the conventional spatial allocation method underestimates the maximum levels of air pollutant emmissions.mmissions.
Assessments of population genetic structure and diversity can be of value in formulating management plans for threatened eelgrass(Zostera maim). Using randomly amplified polymorphic DNA markers, we found evidence of significant genetic structure among the populations of eelgrass sampled at three areas(Geojedo, Gaedo, and Jedo). A highly isolated(>100 km apart) population from the Geojedo had a long genetic distance(0.16), whereas the populations from the Gaedo and Jedo(<10 km apart) exhibited far less distance(0.08). The analysis of similarity within population showed that Geojedo was over 70%, which was of lower value than of Gaedo and Jedo. Based on these results, we realized that heterogeneous population was in accordance with geographic separation. This is caused by limited seed dispersal and interrupted gene flow, although the sample size is small.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.14
no.3
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pp.52-67
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2011
The research investigates the identification of necessary geographic information needed by forest fire suppression helicopter pilots, and the ways to acquire the required information from public institutions. Firefighting helicopter pilots demand 7 physical geographic and 13 human geographic data. Applying the geographical information acquired from Korean public institutions, the following 15 characteristics (3 physical geographic, 12 human geographic) can be found: altitude and highlands, river, high population and urban areas, roads, national park and state boundaries, fuel re-supply facilities, freshwater areas, cultural assets, (LPG)gas charging stations, gas stations, ammunition storage areas, ground power cables, and steel towers. Within the database of physical geography, there is a need for improvement on bird habitat details. Also, the availability of visibility, wind directions, and wind velocity data is limited and therefore requires refining. The location of refueling areas can be obtained by applying information received from institutions to the GIS spatial analysis.
Objectives: The aim of this study was to examine the geographic distribution of diabetes mortality in Japan and identify socioeconomic factors affecting differences in municipality-specific diabetes mortality. Methods: Diabetes mortality data by year and municipality from 2013 to 2017 were extracted from Japanese Vital Statistics, and the socioeconomic characteristics of municipalities were obtained from government statistics. We calculated the standardized mortality ratio (SMR) of diabetes for each municipality using the empirical Bayes method and represented geographic differences in SMRs in a map of Japan. Multiple linear regression was conducted to identify the socioeconomic factors affecting differences in SMR. Statistically significant socioeconomic factors were further assessed by calculating the relative risk of mortality of quintiles of municipalities classified according to the degree of each socioeconomic factor using Poisson regression analysis. Results: The geographic distribution of diabetes mortality differed by gender. Of the municipality-specific socioeconomic factors, high rates of single-person households and unemployment and a high number of hospital beds were associated with a high SMR for men. High rates of fatherless households and blue-collar workers were associated with a high SMR for women, while high taxable income per-capita income and total population were associated with low SMR for women. Quintile analysis revealed a complex relationship between taxable income and mortality for women. The mortality risk of quintiles with the highest and lowest taxable per-capita income was significantly lower than that of the middle-income quintile. Conclusions: Socioeconomic factors of municipalities in Japan were found to affect geographic differences in diabetes mortality.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.26
no.4
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pp.97-115
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2023
In recent years, the structure of the population has been changing rapidly, with a declining birthrate and aging population, and the inequality of population distribution is expanding. At this point, changes in population estimation methods are required, and more accurate estimates are needed at the subregional level. This study aims to estimate the population in 2040 at the 500m grid level by applying an explainable machine learning to Busan in order to respond to this need for a change in population estimation method. Comparing the results of population estimation by applying the explainable machine learning and the cohort component method, we found that the machine learning produces lower errors and is more applicable to estimating areas with large population changes. This is because machine learning can account for a combination of variables that are likely to affect demographic change. Overestimated population values in a declining population period are likely to cause problems in urban planning, such as inefficiency of investment and overinvestment in certain sectors, resulting in a decrease in quality in other sectors. Underestimated population values can also accelerate the shrinkage of cities and reduce the quality of life, so there is a need to develop appropriate population estimation methods and alternatives.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.12
no.2
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pp.44-51
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2009
The main purpose of this study is to identify urban spatial structure by applying geographic information system and remote sensing data. This study identifies the urban spatial structure of non-megalopolis by analyzing the spatial distribution of population and employment in the case of Daegu metropolitan area. For this purpose, multi-temporal satellite image data (Landsat TM; 1995, 2000 and 2005) were utilized through the geographic information system. The distance-decay estimations in terms of population and employment density show that Daegu region as a whole shows monocentric urban characteristics. However, some evidences of polycentricism such as low explanation power of monocentric urban model, rises in multiple employment centers, decentralization of employment are emerging.
Ryu, Hunjae;Park, In Kwon;Chang, Seo Il;Chun, Bum Seok
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.24
no.4
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pp.348-356
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2014
To understand the relationship between road-traffic noise and urban components such as population, building, road-traffic and land-use, the city of Cheongju that already has road-traffic noise maps of daytime and nighttime was selected for this study. The whole area of the city is divided into square cells of a uniform size and for each cell, the urban components are estimated. A spatial representative noise level for each cell is determined by averaging out population-weighted facade noise levels for noise exposure population within the cell during nighttime. The relationship between the representative noise level and the urban components is statistically modeled at the cell level. Specially, we introduce a spatial auto regressive model and a spatial error model that turns out to explain above 85 % of the noise level. These findings and modeling methods can be used as a preliminary tool for environmental planning and urban design in modern cities in consideration of noise exposure.
Kim, Seong-Joon;Park, Hyeon-Jin;Lee, Sang-Jin;Kim, Chang-Hyeok;Lee, Seung-Bok;Choi, Sung-Deuk
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.34
no.2
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pp.223-232
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2018
As the Seoul metropolitan city has the largest numbers of population and vehicles, the citizens can be exposed to hazardous air pollutants(HAPs) mainly from the vehicular exhaust and human activities. In this study, we proposed a systematic method for the selection of priority monitoring areas for HAPs using Geographic Information System (GIS). First, emission parameters(emission data, vehicle registration, monitoring data, and so on) and population parameters (population and population density) were plotted using the inverse distance weighted (IDW) interpolation. Then, the interpolation data for individual parameters, which were normalized between 1 and 5 points, were compiled for 270 grids with a resolution of $2km{\times}2km$. The total score of each grid was calculated using weights(1~5) for the individual parameters. The final ranking of each grid was assigned by four scenarios with varying fractions of the emission and population parameters from 50 : 50 to 80 : 20. Consequently, nine grids were suggested as priority monitoring areas, and all of them are located in the southwestern part of Seoul.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.12
no.4
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pp.74-83
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2009
In September 2008, the Korean government has legally pronounced criteria to designate the Impact Fee Zone on the basis of the population increase rate. Taking the Dongtan Newtown in Hwasung City as the case, the study tries a grid analysis method to figure out the cells that exceed the legal population increase rate criteria. The study then performs scenario analyses that try to envelope the cells into spatially contiguous groups based on their degrees of stepwise adjacency either by the cell buffer or the cell distance standards. By overlapping the selected cell groups over the actual land-use map for the vicinity, it is found that the selected areas reasonably coincide with the blocks of the high population density in the Newtown.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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