The purpose of this study is to analyze spatial patterns of traffic accidents and to investigate spatial relations among neighboring spatial objects by applying GIS and spatial data mining methods. This study investigated traffic accident data in Kangnam-gu, Seoul, as a case study. As a result, four clusters were emerged based on individual attributes of traffic accidents. Each cluster showed distinctive properties. In spatial associations between individual attributes of traffic accidents and neighboring spatial objects, there were many rules according to concept hierarchy and definition of spatial relations. Although all rules were not be interesting and significant, they could be a clue to investigate more.
After being introduced, Building Information Modeling (BIM) has been actively applied to the cost estimation of construction projects, and various studies on BIM based quantity take-off have been carried out. In practice, however, these calculations take considerable time, because BIM based quantity take-off is further conducted along with 2D-based quantity take-off. Studies on the quantity take-off using BIM spatial objects have been carried out on early stages of projects, but how this method differs from the existing quantity take-off method and how accurate it is in comparison have rarely been verified. Therefore, by comparing 2D based quantities with quantities through BIM spatial objects, this study analyzed the accuracy of quantity take-off using BIM spatial objects. To this end, the properties of BIM spatial objects and quantity calculable spatial types were analyzed, and existing 2D-based quantities and quantities extracted from BIM spatial objects were compared through a case study. As a result, the quantity of spatial objects found to be more by about 7.13% in 0.05% and therefore, this difference should be considered during quantity take-off using BIM spatial objects. Through the results of this study, we can improve the accuracy of quantity take-off using BIM spatial objects in the early stage of a construction project.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.12
no.2
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pp.179-194
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2009
The spatial distribution of crime incidences in urban neighborhoods is a reflection of their socio-economic environment and spatial inter-relations. Spatial interactions between offenders and victims lead to spatial autocorrelation of the crime incidences. The spatial autocorrelation among the incidences biases the interpretation of the ecological model in OLS framework. This research investigates residential crimes using residential burglaries and robberies occurred in the city of Columbus, Ohio, for 2000. In particular, the spatial distribution of incidence rates of residential crimes are accounted in OLS framework using eigenvectors, which reflect spatial dependence in crime patterns. Result presents that handling spatial autocorrelation enhanced model estimation, and both economic deprivation and crime opportunity are turned out significant in estimating residential crime rates.
This study is for elementary school student's spatial ability improvement. We have to know their correct spatial ability for teaching it more effectively. And then we can organize about spatial ability one of schoolbook systematically and step by step. Therefore this study did survey elementary school student's spatial ability by grades and school score using newly developed spatial ability survey test. According to result, First, elementary school students spatial ability be developed gradually more 5th, 6th grades than 3th, 4th grades. Second, it was researched that high score student's spatial ability is better than score student lower student's. But the result was influenced by school's curriculum. The score of contents in school's curriculum higher than it's not. Synthetically, the suggestion is what the curriculum is changed. It need to input the contents of spatial abilities and more detailed study.
Current computer technologies developing. our requirements are changing from simple alpha-numeric processing to graphic and image. spatial data processing which are easy for user to understand and use. Geographic information system is a kind of spatial database system that can not only print out the data in the form of maps but also manipulate. store. retrieve. and analyze the geographic data. It is efficient system that can process the spatial data which has a geographical feature and its relative attribute data. Conventional relational database management systems are not suitable for spatial data processing, so we need to design the spatial database mana-gement system which is suitable for efficient spatial data processing. In this paper we design the extended storage management system that supports the spatial index technique that allows user to access fast and store and manage the enormous spatial data efficiently like geographic information system.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.5
no.11
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pp.569-584
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2016
In this paper, we present a spatial knowledge extractor implemented in Hadoop MapReduce parallel, distributed computing environment. From a large spatial dataset, this knowledge extractor automatically derives a qualitative spatial knowledge base, which consists of both topological and directional relations on pairs of two spatial objects. By using R-tree index and range queries over a distributed spatial data file on HDFS, the MapReduce-enabled spatial knowledge extractor, MRSPAKE, can produce a web-scale spatial knowledge base in highly efficient way. In experiments with the well-known open spatial dataset, Open Street Map (OSM), the proposed web-scale spatial knowledge extractor, MRSPAKE, showed high performance and scalability.
Population is important as a fundamental element of local industry and economy, and census data is essential to regional planning and policy making. Although there have been many researches on population and regional planning, there are few studies on population considering spatial unit. In this study, the population of three spatial scales were compared in order to establish the spatial unit suitable for the rural planning. The study area is Gangwon, Chungcheong-Nam, Chungcheong-Buk, Jeolla-Nam, Jeolla-Buk, Gyeonsang-Nam, Gyeonsang-Buk and Jeju province. Population were compared using statistical data analysis, GIS visualization, and spatial statistics. The mean, maximum, minimum, and variance of population were calculated and the coefficient of variation according to spatial unit was compared. The mean, maximum, minimum, and variance of population were calculated and the coefficient of variation according to spatial unit was compared. As the results, the census output area unit is difficult to interpret spatial analysis results. Administrative district unit has the limit that includes areas where the population does not live. The grid unit is well suited to the geographical characteristics but has many disadvantages of the grid with small population. Therefore, It is necessary to complement the limits of the Eup and Myeon-dong administrative district through the grid unit data.
In order to revitalize rural areas fundamentally through multifunctional utilization of their resources, it should be necessary to prepare the rational development plan to the areal characteristics and conditions, and the first priority of its planning works should be given to spatial planning. The space syntax method, a powerful objective and quantitative analysis tool on the relationship between social and spatial characteristics, was introduced in this study. Five Comprehensive Rural Clustered Villages Development Areas in the Jeonnam-province were selected as case study areas, of which total area's and included villages' spatial variables were measured and analyzed. Rural villages analyzed in this study have the spatial structure badly systematized and much complicated, which results from low integration and deep spatial depth of them. And, by virtue of relatively many axial lines, there should be few differences between villages in terms of local integration, connectivity and control, while being significant difference in terms of global integration showing the whole areal characteristics. Intelligibility, the correlation coefficient between connectivity(local variable) and integration(global one) is low, which means that the spatial structure of the study areas is difficult for visitors to understand the area or village well. Spatial configuration analysis results in the case study areas showed that each development area has a unique spatial structure and is differentiated in terms of not only local spatial variables but also global spatial variables. Therefore, global and local characteristics should be considered in spatial analysis of development areas.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.4
no.1
s.7
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pp.39-46
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2002
In distributed spatial database systems, users nay issue a query that joins two relations stored at different sites. The sheer volume and complexity of spatial data bring out expensive CPU and I/O costs during the spatial join processing. This paper shows a new spatial join method which joins two spatial relation in a parallel way. Firstly, the initial join operation is divided into two distinct ones by partitioning one of two participating relations based on the region. This two join operations are assigned to each sites and executed simultaneously. Finally, each intermediate result sets from the two join operations are merged to an ultimate result set. This method reduces the number of spatial objects participating in the spatial operations. It also reduces the scope and the number of scanning spatial indices. And it does not materialize the temporary results by implementing the join algebra operators using the iterator. The performance test shows that this join method can lead to efficient use in terms of buffer and disk by narrowing down the joining region and decreasing the number of spatial objects.
Korea's Spatial Information Policy has been institutionalized based by "National Spatial Data Infrastructure Act", "Act on Land Survey, Waterway Survey and Cadastral Records", "Spatial Data Industry Promotion Act". In year 2015, These acts were modified with new names and contents. It is critical that the definition of spatial information ought to be generalized. In addition, it is of paramount importance to review factors those contribute to the systematic development on coherent relation between Spatial Information Act and other acts. Examples of improvement area may include: Categorization of Spatial Information Concept, Systematization of Spatial Data Related Legislation, and Enhancement of Organization Specializing in Spatial Information. Furthermore, Legislation & Policy case of Germany, France and the United States were used as a basis for improvement.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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