The conventional four-step travel demand model is still widely used as the state-of-practice in most transportation planning agencies even though it does not provide reliable estimates of travel demand. In order to improve the accuracy of travel demand estimation, implementing an alternative approach would be critical as much as acquiring reliable socioeconomic and travel data. Recently, the role of travel demand model is diverse to satisfy the needs of microscopic analysis regarding various policies of travel demand management and traffic operations. In this context, the activity-based approach for travel demand estimation is introduced and a case study of developing a spatial-temporal activity presence-based approach that estimates travel demand through forecasting number of people present at certain place and time is accomplished. Results show that the spatial-temporal activity presence-based approach provides reliable estimates of both number of people present and trips actually people made. It is expected that the proposed approach will provide better estimates and be used in not only long-term transport plans but short-term transport impact studies with respect to various transport policies. Finally, in order to introduce the spatial-temporal activity presence-based approach, the data such as activity-based travel diary and land use based on geographic information system are essential.
This research developed an approach to identify ecologically important areas at local scales and explained how the results of this approach could contribute to extend the protected areas in the Republic of Korea (ROK). While most developed countries have considered various biotic and abiotic factors, ecological processes, migration routes, habitat connectivity, ecosystem services, and etc. to determine the protected areas, ROK has considered a few factors focusing on biodiversity, landscape, and the habitats of endangered organisms. However, for sustainable management of our nature, we need comprehensive understanding of various ecosystem factors and interactions among them at local scales in designating protected areas. Forthis, we developed a conceptual model based on the ecological engineering approach and then explained how the results of this approach could contribute to extend the protected areas. In particular, we considered future land-use and climate change in determining the priority areas for novel protected areas. Our research suggested an effective methodology 1) to include various ecosystem factors and 2) to consider future environmental changes as well as current environmental conditions in finding the ecologically important areas and prioritizing these areas. However, our approach has limitations on the real-world applications due to the lack of fundamental information and data on our ecosystems. To improve the effectiveness of our approach in the real-world applications, we need various long-term ecological research results, environmental and ecological monitoring data, and both current and future spatial environmental data.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.16
no.4
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pp.567-584
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2013
This study aims to explore an evolutionary path of the IT service industry in Fairfax County using the Cluster Adaptive Cycle model in economic geography. The analysis is based on detailed historical and industrial information obtained through a variety of data sources including local archival materials, economic census, and interviews. This study also performs a shift-share analysis during the period of 1990 to 2011. Using the adaptive cycle model, the local IT service industry is indicated by a trajectory of constant cluster mutation. The evolution of the local IT service industry has been closely related to federal government policy due to the regional specificity of the National Capital Region and the proximity of the Department of Defense. Although the economic downturn of the late 2000s, the local IT service industry has been notable resilience and adapted to a changing market and technological environment. This constant mutation of the local industry is resulted from not only high resilience which is based on the large government procurement market, the reinforcement of adaptive capacity of the local firms and the network of economic agents such as firm and supporting institutions, but also high flexibility of the knowledge-based service industry to a changing business environment.
Greenhouse gas (GHG) emission from agricultural lands is recognized as one of important factors of global warming. The objective of this short communication was to evaluate the applicability of different soil GHG emission prediction models on agricultural systems in Korea. Four models, namely, DNDC, DAYCENT, EXPERT-N and COUP, were selected and the basic structure (e.g., components and sub-model), input variables, and output variables were compared. In particular, the availability and compilation of essential input variables were assessed. Major input variables needed for operating these predictive models were found to be available through database systems established by national organizations such as the Korea Meteorological Administration, the Korean Soil Information System, and the Rural Development Administration. However, in order to apply these models in Korea, it was necessary to calibrate and validate each of the models for the domestic landscape settings and climate conditions. In addition, field data of long-term monitoring of GHG emission from agricultural lands are limited and therefore should be measured.
The purpose of this study was to predict the failure or success of the Snatch-lifting trial as a consequence of the stand-up phase simulated in Kane's equation of motion that was effective for the dynamic analysis of multi-segment. This experiment was a case study in which one male athlete (age: 23yrs, height: 154.4cm, weight: 64.5kg) from K University was selected The system of a simulation included a multi-segment system that had one degree of freedom and one generalized coordinate for the shank segment angle. The reference frame was fixed by the Nonlinear Trans formation (NLT) method in order to set up a fixed Cartesian coordinate system in space. A weightlifter lifted a 90kg-barbell that was 75% of subject's maximum lifting capability (120kg). For this study, six cameras (Qualisys Proreflex MCU240s) and two force-plates (Kistler 9286AAs) were used for collecting data. The motion tracks of 11 land markers were attached on the major joints of the body and barbell. The sampling rates of cameras and force-plates were set up 100Hz and 1000Hz, respectively. Data were processed via the Qualisys Track manager (QTM) software. Landmark positions and force-plate amplitudes were simultaneously integrated by Qualisys system The coordinate data were filtered using a fourth-order Butterworth low pass filtering with an estimated optimum cut-off frequency of 9Hz calculated with Andrew & Yu's formula. The input data of the model were derived from experimental data processed in Matlab6.5 and the solution of a model made in Kane's method was solved in Matematica5.0. The conclusions were as follows; 1. The torque motor of the shank with 246Nm from this experiment could lift a maximum barbell weight (158.98kg) which was about 246 times as much as subject's body weight (64.5kg). 2. The torque motor with 166.5 Nm, simulated by angular displacement of the shank matched to the experimental result, could lift a maximum barbell weight (90kg) which was about 1.4 times as much as subject's body weight (64.5kg). 3. Comparing subject's maximum barbell weight (120kg) with a modeling maximum barbell weight (155.51kg) and with an experimental maximum barbell weight (90kg), the differences between these were about +35.7kg and -30kg. These results strongly suggest that if the maximum barbell weight is decided, coaches will be able to provide further knowledge and information to weightlifters for the performance improvement and then prevent injuries from training of weightlifters. It hopes to apply Kane's method to other sports skill as well as weightlifting to simulate its motion in the future study.
A considerable amount of literature has been published on pedestrian LOS. So far, however, there is a limitation that LOS analysis methodologies has concentrated on quantitative variables such as pedestrian flow rate, speed and space. This paper intended to suggest the accessibility variable which can not be considered on previous study. The factor was defined and quantified using public transport attributes in particular. This study was carried out in three phases: 1. defined accessibility employing public mode location and service information. 2. investigated the relationship between accessibility and pedestrian flow rate 3. developed the model to establish the factors affected to pedestrian LOS. The results showed that accessibility, walkway attribute and land use type affected the pedestrian LOS. Especially, accessibility and commercial area ratio had negative relationship with LOS. Futhermore, pedestrian LOS declined when obstacle of bus station located on the walkway. On the contrary, LOS was upgraded when sufficient effective width or residential area was secured. These results can receive considerable critical attentions related to determination of pedestrian LOS or effective walkway width.
Although the needs for providing resilient PNT information are increasing, threats due to the intentional RFI or space weather change are challenging to resolve. eLoran, which is a terrestrial navigation system that use a high-power signal is considered as a best back-up navigation system. Depending on the user's environment in the eLoran system, the user may use one of E-field or H-field antennas. H-field antenna, which has no restriction on setting stable ground and is relatively resistant to noise of general electronic equipment, is composed of two loops, and shows anisotropic gain pattern due to the different measurement at the two loops. Therefore, the H-field antenna's phase estimation value of signal varies depending on its direction even at the static environment. The error due to the direction of the signal should be eliminated if the user want to estimate the own position more precisely. In this paper, a method to compensate the error according to the geometric distribution between the H-field antenna and the transmitting station is proposed. A model was developed to compensate the directional error of H-field antenna based on the signal generated from the eLoran signal simulator. The model is then used to the survey measurement performed in the land area and verify its performance.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.10
no.4
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pp.693-700
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2024
As of the end of March 2022, the total area of domestic industrial complexes is 606 km2, which is only about 0.6% of the total land area. However, as of 2018, the annual energy consumption of domestic industrial complexes is 110,866.1 thousand TOE, accounting for 53.5% of the country's total energy consumption and 83.1% of the entire industrial sector energy consumption. In addition, industrial complexes have a significant impact on the environment, accounting for 45.1% of the country's total greenhouse gas emissions and 76.8% of industrial sector greenhouse gas emissions. Under this background, in this study, in order to contribute to the energy efficiency of industrial complexes, a prediction study on energy demand and supply for an industrial complex in Korea using machine learning was conducted. In addition, a simulator UI screen was designed to more efficiently convey information on energy demand/supply prediction results and energy consumption status. Among the machine learning algorithms, Multi-Layer Perceptron (MLP) was used, and Bayesian Optimization was applied as an optimization technique for the prediction model. The energy prediction model for the industrial complex built in this study showed a prediction accuracy of 87.90% for compressed air demand and 99.54% for the flow rate available for the public air compressor.
As the era of space technology utilization is approaching, the launch of CAS (Compact Advanced Satellite) 500-1/2 satellites is scheduled during 2021 for acquisition of high-resolution images. Accordingly, the increase of image usability and processing efficiency has been emphasized as key design concepts of the CAS 500-1/2 ground station. In this regard, "CAS 500-1/2 Image Acquisition and Utilization Technology Development" project has been carried out to develop core technologies and processing systems for CAS 500-1/2 data collecting, processing, managing and distributing. In this paper, we introduce the results of the above project. We developed an operation system to generate precision images automatically with GCP (Ground Control Point) chip DB (Database) and DEM (Digital Elevation Model) DB over the entire Korean peninsula. We also developed the system to produce ortho-rectified images indexed to 1:5,000 map grids, and hence set a foundation for ARD (Analysis Ready Data)system. In addition, we linked various application software to the operation system and systematically produce mosaic images, DSM (Digital Surface Model)/DTM (Digital Terrain Model), spatial feature thematic map, and change detection thematic map. The major contribution of the developed system and technologies includes that precision images are to be automatically generated using GCP chip DB for the first time in Korea and the various utilization product technologies incorporated into the operation system of a satellite ground station. The developed operation system has been installed on Korea Land Observation Satellite Information Center of the NGII (National Geographic Information Institute). We expect the system to contribute greatly to the center's work and provide a standard for future ground station systems of earth observation satellites.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.19
no.3
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pp.1-15
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2016
The study of ecosystem service assessment has been actively researched and developed from Millennium Ecosystem Assessment(MA) and The Economics of Ecosystems and Biodiversity(TEEB). However, current assessments are limited to monetary assessments of ecosystem function and do not account for the effects of environmental factors and socioeconomic status. This study proposes methods to evaluate ecosystem service based on environmental and socioeconomic factors. The study assesses water yield function through the water yield model in InVEST Tool, and evaluates the overall ecosystem service of water yield as reflected by the amount of precipitation and population of the area. Results show that a difference exists between spatial distributions of the ecosystem function of water yield derived from natural conditions such as land cover and soil, and the spatial distribution of the ecosystem service that accounts for climate and socioeconomic factors. The value of ecosystem service increases for an area of higher population and lower precipitation with similar water yield. Thus, the ecosystem service of water yield should be evaluated not only by the water yield function, but also by climate and socioeconomic factors. The evaluation process described for this study should also be applicable to the evaluation of ecological services in other sectors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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