• 한국지리정보학회지
• /
• 제7권4호
• /
• pp.98-108
• /
• 2004

지역사회능력(community capacity) 개념은 사회경제, 환경 그리고 물리적 배경의 발전지표 및 인자와 연관된 사업을 하는 지역사회 및 지역주민의 능력으로 간주된다. 지역사회발전계획과 관련된 문제점을 효율적으로 분석하는 지역사회의 능력배양은 지리정보시스템을 이용하여 인프라 및 사회경제의 능력향상에 대하여 현 상태를 조사요구 한다. 지역사회의 능력을 증가시키는데 있어 계획된 자산형성의 노력은 지역발전의 일부분으로 볼 수 있다. 공간자산매핑(spatial asset mapping)은 유무형의 자산목록을 만들고 확인하는 일련의 과정이다. 이러한 자산매핑은 인적, 사회문화적, 자연적, 금융적, 디지털적 및 물리적 능력에 관하여 개인, 공동체 그리고 지역사회가 지닌 능력을 조사하며 발전시키는 것을 필요로 한다. 이 연구 목적은 능력배양(capacity building)의 새로운 개념을 제안할 뿐만 아니라 독창적인 자산기반으로 하는 지역사회능력배양의 개념적 모형을 일필지 중심의 공간자산매핑 및 능력매핑과정을 통해서 제시코자 한다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제9권4호
• /
• pp.165-175
• /
• 2006

최근 균형적 (또는 지속가능한) 발전에 매우 중요한 인자로서, 능력개발에 대한 토의 및 연구에 많은 관심이 집중되고 있다. 다면적 성격의 능력은 국제 학술단체 및 국제기관에서 여러가지 의미로 해석되고 있다. 능력개발은 지식과 행위의 배움을 증진시키는 자생적 능력향상의 프로세스로 간주되고 있다. 그러나 균형적 발전측면에서 볼 때, 대부분 주요능력의 연구는 추상적이고 실현적인 못한 수준에 머물고 있다. 이 연구는 균형적 발전과 연관되어 있는 능력개발의 국제적인 의미를 설명하고, 능력개발을 위한 에이전트 기반의 새로운 방안을 제시한다. 또한 자산, 자본 그리고 자원을 지닌 에이전트가 균형적 발전에서 어떻게 능력개발을 향상 시키는가를 설명한다. 균형적 능력개발의 정의를 국제적으로 처음 규명하고, 관련된 국제기관을 지원하도록 개념적 틀이 독창적으로 고안되었다. 이 연구는 균형적 능력개발을 측정하는 도구로서 에이전트 기반의 조직능력과 연계된 실용적인 공간자산매핑을 제시한다.

• Asian Journal of Business Environment
• /
• 제13권2호
• /
• pp.9-20
• /
• 2023

Purpose: This study aims to map the spatial distribution of poverty using nighttime light satellite images as a proxy indicator of economic activities and infrastructure distribution in D.I Yogyakarta, Indonesia. Research design, data, and methodology: This study uses official poverty statistics (National Socio-economic Survey (SUSENAS) and Poverty Database 2015) to compare satellite imagery's ability to identify poor urban areas in D.I Yogyakarta. National Socioeconomic Survey (SUSENAS), as poverty statistics at the macro level, uses expenditure to determine the poor in a region. Poverty Database 2015 (BDT 2015), as poverty statistics at the micro-level, uses asset ownership to determine the poor population in an area. Pearson correlation is used to identify the correlation among variables and construct a Support Vector Regression (SVR) model to estimate the poverty level at a granular level of 1 km x 1 km. Results: It is found that macro poverty level and moderate annual nighttime light intensity have a Pearson correlation of 74 percent. It is more significant than micro poverty, with the Pearson correlation being 49 percent in 2015. The SVR prediction model can achieve the root mean squared error (RMSE) of up to 8.48 percent on SUSENAS 2020 poverty data.Conclusion: Nighttime light satellite imagery data has potential benefits as alternative data to support regional poverty mapping, especially in urban areas. Using satellite imagery data is better at predicting regional poverty based on expenditure than asset ownership at the micro-level. Light intensity at night can better describe the use of electricity consumption for economic activities at night, which is captured in spending on electricity financing compared to asset ownership.

• Structural Monitoring and Maintenance
• /
• 제2권3호
• /
• pp.283-300
• /
• 2015

Visual condition inspections remain paramount to assessing the current deterioration status of a bridge and assigning remediation or maintenance tasks so as to ensure the ongoing serviceability of the structure. However, in recent years, there has been an increasing backlog of maintenance activities. Existing research reveals that this is attributable to the labour-intensive, subjective and disruptive nature of the current bridge inspection method. Current processes ultimately require lane closures, traffic guidance schemes and inspection equipment. This not only increases the whole-of-life costs of the bridge, but also increases the risk to the travelling public as issues affecting the structural integrity may go unaddressed. As a tool for bridge condition inspections, Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) or, drones, offer considerable potential, allowing a bridge to be visually assessed without the need for inspectors to walk across the deck or utilise under-bridge inspection units. With current inspection processes placing additional strain on the existing bridge maintenance resources, the technology has the potential to significantly reduce the overall inspection costs and disruption caused to the travelling public. In addition to this, the use of automated aerial image capture enables engineers to better understand a situation through the 3D spatial context offered by UAV systems. However, the use of UAV for bridge inspection involves a number of critical issues to be resolved, including stability and accuracy of control, and safety to people. SLAM (Simultaneous Localisation and Mapping) is a technique that could be used by a UAV to build a map of the bridge underneath, while simultaneously determining its location on the constructed map. While there are considerable economic and risk-related benefits created through introducing entirely new ways of inspecting bridges and visualising information, there also remain hindrances to the wider deployment of UAVs. This study is to provide a context for use of UAVs for conducting visual bridge inspections, in addition to addressing the obstacles that are required to be overcome in order for the technology to be integrated into current practice.