Using 8 isozyme polymorphic loci as gene markers, we studied the spatial distribution of genotypes in a naturally regenerated uneven-aged Eastern Siberian Fir (Abies nephrolepis Max.) stand (1ha, $100{\times}100m$) on Mt. Ohdae in northeastern South Korea. Gregorius' distograms and Moran's I correlograms revealed no evidence of significant genetic structure at three spatial classes of 5 m, 10 m, and 20 m. Extensive gene flow, due to the long distance dispersal of pollen and seeds in A. nephrolepis, may account for the lack of fine-scale spatial structure. Alternatives would be overlapping seed shadows caused by high densities of A. nephrolepis adult trees (160 trees/ha) and/or intraspecific competition resulting in extensive thinning within maternal half-sib groups.
A lot of rural development projects have been planned and implemented for revitalizing rural areas in South Korea. However, it is not easy to properly evaluate and quantitatively analyze project outcomes. For this reason only selected regions have been evaluated for rural projects by government agencies. In this study, we analyzed the purpose and the contents of the Rural Village Development Project (RVDP) and Green Tourism Village Project (GTVP) to find indicators for evaluating results of rural projects using logistic regression analysis. Outputs of this study show that RVDPs increase regional population and GTVPs positively affect the sales of agricultural products. We also estimated the spatial distribution of project effects through spatial autocorrelation analysis and local-spatial autocorrelation analysis. Results show that the Moran's I values for the proportion of farmers with avocational jobs, product sales changes, and population growth in Jeol-La province are positive and the biggest one is population growth. Especially, key areas of agricultural product sales are widely distributed.
This paper uses super-efficiency DEA model and Malmquist index to evaluate the carbon emission efficiency (CEE) values of the nine western provinces along the "Silk Road Economic Belt" for the period from 2000 to 2015, and analyses the influencing factors of the CEE. The major findings of this study are the following: (1) the overall CEE of the nine western provinces is not high, and there are significant inter-provincial differences in the CEE. Meanwhile, the provinces with higher levels of economic development generally have higher CEE. (2) The annual total factor productivity (TFP) of the nine western provinces, which is mainly determined by technological change, is greater than 1. Moreover, the total average growth rate of the TFP is 15.5%. (3) The CEE of the nine western provinces is not spatially dependent. In addition, the urbanization, openness, use of energy-saving technologies and research and development (R&D) investment have a significant positive impact on the CEE values, while the industrial structure, foreign direct investment, fixed asset investment, government expenditure levels and energy structure have a significant negative impact on the CEE. Among them, R&D investment is the primary factor in promoting the development of CEE, and the government expenditure has the greatest negative impact on the CEE.
최근 공간통계를 이용한 많은 연구가 진행되고 있고 공간통계학을 접목한 소지역 추정(small area estimation) 방법이 좋은 결과를 주고 있는 것으로 알려져 있다 소지역 추정에 사용되는 격자자료(lattice data) 분석에서 이웃정보를 정의하는 것은 자료 분석의 성패를 결정짓는 매우 중요한 부분이다. 그러나 기존에 사용된 대부분의 이웃정보시스템은 경계선을 공유할 때 이웃으로 정하는 방법을 사용하고 있다. 이에 본 논문에서는 경계선 공유를 이용한 이웃정보시스템 뿐 아니라 다른 여러 이웃정보시스템을 구하는 방법을 설명하고 2001년 경제활동자료를 이용하여 이 시스템들을 비교하였다
The purpose of this study is to explore the relationship between housing types and crime and to suggest the appropriate strategies and interventions of housing policies for crime prevention. For spatial analysis of crime data, spatial autocorrelation is tested by Moran's I Test. A Ordinary Least Squares-based regression model is employed because crime data used in this study fails to show spatial autocorrelation. Results show that housing type variables except non-residential housing type are not associated with crime. Among land-use characteristics, the percentage of commercial areas is likely to better explain crime occurrence rather than housing types. It is surprising that residents' satisfaction to housing environment has a positive direction in its relationship with crime even though it cannot have a statistical significance. However, fear of crime shows a negative direction with crime although it fails to have a statistical significance. The findings of this study can contribute to understand the association between housing types and crime when setting housing policies for crime prevention.
Purpose - This study aims to not only investigate spatial pattern of immigrants' residence and crime occurrences in South Korea, but shed light on how geographic distribution of immigrants and immigrant segregation affect crime rates. Research design, data, and methodology - Th unit of analysis is Si-Gun-Gu municipal level entities of South Korea. The crime data was obtained by Korea National Police Agency and two major types(violence and property) of crime were measured. Most demographic, social, and economic variables were derived from Korean Census Data in 2015. In order to examine spatial patterns of immigrants' distribution and crime rates in South Korea, the present study utilized GIS mapping technique and Exploratory Spatial Data Analysis(ESDA) tools. The causal linkage was investigated by a series of regression models using STATA. Results - Spatial inequality between urban metropolitan vs rural areas was visualized by mapping. Assuming large Moran's I value, spatial autocorrelation appeared to be quite strong. Several neighborhood characteristics such as residential stability and economic prosperity were found to be important factors leading to crime rate change. Residential distribution and segregation for immigrants were negatively significant in the regression models. Conclusions - Unlike the traditional arguments of social disorganization theory, immigrant segregation appeared to reduce violent crime rate and the high proportion of immigrants also turned out to be a crime prevention factor.
Purpose: This study aims to not only measure the elderly welfare supply index but investigate spatial patterns and determinants of local elderly welfare services in South Korea. Research design, data, and methodology: The index for local elderly welfare services is measured by employing standardized scores for critical variables related to elderly welfare. The present study utilized the GIS technique and Moran's I index to examine spatial patterns of elderly welfare services. The determinants of local elderly welfare service are analyzed by a series of regression models using R. Results: Spatial imbalance and asymmetric distribution were serious in the supply of elderly welfare service. It was also confirmed that the factors affecting the level of welfare services for the elderly vary depending on the type of service. In particular, the higher the proportion of the elderly population and the social welfare budget, the lower the level of welfare services for the elderly. Conclusions: Given the circumstance of spatial mismatch between supply and demand for elderly welfare services, it is necessary to consider and provide policy tactics about how the economic benefits and welfare budgets generated in the region can contribute to strengthening the welfare service system for the elderly.
Shah, Shamsul Azhar;Neoh, Hui-Min;Syed Abdul Rahim, Syed Sharizman;Azhar, Zahir Izuan;Hassan, Mohd Rohaizat;Safian, Nazarudin;Jamal, Rahman
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제15권3호
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pp.1149-1154
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2014
Background: In Malaysia, data from the Malaysian Health Ministry showed colorectal cancer (CRC) to be the second most common type of cancer in 2007-2009, after breast cancer. The same was apparent after looking at males and females cases separately. In the present study, the Geographic Information System (GIS) was employed to describe the distribution of CRC cases in Kuala Lumpur (KL), Malaysia, according to socio-demographic factors (age, gender, ethnicity and district). Materials and Methods: This retrospective review concerned data for patients diagnosed with colorectal cancer in the years 1995 to 2011 collected from the Wilayah Persekutuan Health Office, taken from the cancer notification form (NCR-2), and patient medical records from the Surgical Department, Universiti Kebangsaan Malaysia Medical Centre (UKMMC). A total of 146 cases were analyzed. All the data collected were analysed using ArcGIS version 10.0 and SPSS version 19.0. Results: Patients aged 60 to 69 years accounted for the highest proportion of cases (34.2%) and males slightly predominated 76 (52.1%), Chinese had the highest number of registered cases at 108 (74.0%) and staging revealed most cases in the 3rd and 4th stages. Kernel density analysis showed more cases are concentrated up in the northern area of Petaling and Kuala Lumpur subdistricts. Spatial global pattern analysis by average nearest neighbour resulted in nearest neighbour ratio of 0.75, with Z-score of -5.59, p value of <0.01 and the z-score of -5.59. Spatial autocorrelation (Moran's I) showed clustering significant with p<0.01, Z score 3.14 and Moran's Index of 0.007. When mapping clusters with hotspot analysis (Getis-Ord Gi), hot and cold spots were identified. Hot spot areas fell on the northeast side of KL. Conclusions: This study demonstrated significant spatial patterns of cancer incidence in KL. Knowledge about these spatial patterns can provide useful information to policymakers in the planning of screening of CRC in the targeted population and improvement of healthcare facilities to provide better treatment for CRC patients.
Due to the convergence and complexity of the 4th Industrial Revolution, the boundaries between industries have become unclear and ambiguous. Consequently, there is a lack of research on how firms engaged in this industry are changing their location behavior. Recently, some attempts to classify the industrial groups of the 4th Industrial Revolution and their detail occupations have been made, and this study adopts the classification of Lee and Jung (2020) of the Korea Institute for Industrial Economics & Trade. In this study, the 18 detailed industries commonly included in multiple industrial groups are defined as 'core industries' and are classified into manufacturing and service industries to explore the spatial patterns of firms' location. Specifically, this study aims to examine how the location behavior of firms in core industries of the 4th Industrial Revolution has changed from 2010 to 2019 in the Seoul metropolitan area, using the 「National Business Survey」 data. We employed two methods based on spatial auto-correlation: (i) spatial kernel density estimation analysis and (ii) local Moran's Ii analysis. The results indicate that the core industry firms form more distinct and larger clusters in 2019 based on the clusters formed in 2010. Specifically, manufacturing industry firms tended to concentrate in the southern region of Gyeonggi and parts of Seoul, while serivce industry firms were more concentrated in Seoul. These core industries play a critical role in industries and are closely related to the ICT industries, which generate high-added value and increase productivity in the front and rear industries. This study reveals that the agglomeration of these industries in specific regions is intensifying and may exacerbate regional inequality.
본 연구는 우리나라 패션산업의 집중이 강하게 나타나고 있는 수도권 지역을 대상으로 패션산업의 공간분포를 파악하고, 그 특성을 분석한다. 특히, 우리나라 패션산업을 기존의 노동집약적인 저수익의 봉제의류산업에서 디자인을 통한 고부가가치 창출이 가능한 지식기반산업으로 전환시키고자 하는 상황에서 우리나라 패션산업이 집중되어 있는 서울의 패션제조업 분포에 지식기반산업들이 보이는 특성이 나타나는가에 초점을 두고 분석하였다. 이를 위하여 공간적 자기상관 분석을 이용하여 직능별 패션산업의 공간적 군집여부를 탐색하고, 그 분포양상을 바탕으로 수도권 패션산업의 클러스터를 구분 짓고 그 특성을 파악하였다. 또한 직능 간 연계성을 파악하기 위하여 이항 로지스틱 회귀분석을 통해 직능별 패션산업의 공간적 군집 형성에 영향을 주는 타 직능 변수와의 관계식을 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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