Fuzzy information representation of multi-source spatial data is applied to landslide hazard mapping. Information representation based on frequency ratio and non-parametric density estimation is used to construct fuzzy membership functions. Of particular interest is the representation of continuous data for preventing loss of information. The non-parametric density estimation method applied here is a Parzen window estimation that can directly use continuous data without any categorization procedure. The effect of the new continuous data representation method on the final integrated result is evaluated by a validation procedure. To illustrate the proposed scheme, a case study from Jangheung, Korea for landslide hazard mapping is presented. Analysis of the results indicates that the proposed methodology considerably improves prediction capabilities, as compared with the case in traditional continuous data representation.
Clustering in spatial mining is to group similar objects based on their distance, connectivity or their relative density in space. In the real world. there exist many physical objects such as rivers, lakes and highways, and their presence may affect the result of clustering. In this paper, we define distance to handle obstacles, and using that we propose the density based clustering algorithm called DBSCAN-O to handle obstacles. We show that DBSCAN-O produce different clustering results from previous density based clustering algorithm DBSCAN by our experiment result.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.5
no.1
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pp.136-145
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1997
To analyzed ride quality and to predict durability in vehicle dynamics, it is essential to describe a road surface profile precisely. This paper presents a technique to generate road surface profiles in a spatial domain by using a power spectral density function. A single track power spectral density function is proposed to describe a road surface profile, which is also applicable for multi-track vehicle response analysis, The derived road surfaces are compared to ISO(International Organization for Standardization) standards and classifications, proposed by the MIRA(Motor Industry Research Association). The methodology in this paper is also proposed to generate road roughness description with a limited external data. A small amount of external curve data is combined with an internal PSD function to generate road surface roughness in a spatial domain.
Journal of electromagnetic engineering and science
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v.1
no.1
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pp.18-23
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2001
A fast-sweep broadband FM reflectometer system has been successfully developed and operacted at the DIII-D tokamak, producing reliable density Profiles with excellent spatial (1 $\leq$ cm) and temporal resolution (~100 $\mu$ s). The system uses a solid-state microwave oscillator and an active quadrupler, covering full Q-band frequencies (33~50 GHz) and providing relatively high output power (20~60 mW). The system hardware allows fu11band frequency sweep in 10 $\mu$ s, but due to digitization rate limit on DIII-D, sweep time was limited to 75~100 $\mu$ s. Fast frequency sweep has helped to reduce density fluctuation effects on the reflectometer phase measurements, thus improving reliability for individual sweeps. The fast-sweep system with high spatial and temporal resolution has allowed to measure fast-changing edge density profiles during plasma ELMS and L-H transitions, thus enabling fast-time sca1e physics studies.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.16
no.3
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pp.2158-2164
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2015
In u-GIS environments, various load shedding techniques have been researched in order to balance loads caused by input spatial data streams. However, typical load shedding methods on aspatial data lack regard for characteristics of spatial data, also previous load shedding approaches on spatial, which still lack regard for spatial data density or dynamic input data stream, give rise to troubles on spatial query processing performance and accuracy. Therefore, dynamic load shedding scheme over spatial data stream is proposed through stored spatial data deviation and load ratio of input data stream in order to improve spatial continuous query accuracy and performance in u-GIS environment. In proposed scheme, input data which are a big probability related to spatial continuous query may be a strong chance to be dropped relatively.
You Jae-Hyun;Park Tae-Su;Ahn Chan-Min;Park Sang-Ho;Hong Jun-Sik;Lee Ju-Hong
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.11
no.2
s.40
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pp.43-52
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2006
LRecently, with increasing interest in ubiquitous computing, knowledge discovery method is needed with consideration of the efficiency and the effectiveness of wide range and various forms of data. Spatial Characterization which extends former characterization method with consideration of spatial and non-spatial property enables to find various form of knowledge in spatial region. The previous spatial characterization methods have the problems as follows. Firstly, former study shows the problem that the result of searched knowledge is unable to perform the multiple spatial analysis. Secondly, it is unable to secure the useful knowledge search since it searches the limited spatial region which is allocated by the user. Thus, this study suggests spatial characterization which applies to density based clustering.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.20
no.1
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pp.117-126
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2018
The purpose of this study is to analyze the spatial distribution characteristics and spatial changes of Automatic Weather Stations (AWS) in mountainous areas with altitude more than 200 meters in South Korea. In order to analyze the spatial distribution patterns, spatial analysis was performed on 203 Automatic Mountain Meteorology Observation Station (AMOS) points from 2012 to 2016 by Euclidean distance analysis, nearest neighbor index analysis, and Kernel density analysis methods. As a result, change of the average distance between 2012 and 2016 decreased up to 16.4km. The nearest neighbor index was 0.666632 to 0.811237, and the result of Z-score test was -4.372239 to -5.145115(P<0.01). The spatial distributions of AMOSs through Kernel density analysis were analyzed to cover 129,719ha/a station in 2012 and 50,914ha/a station in 2016. The result of a comparison between 2012 and 2016 on the spatial distribution has decreased about 169,399ha per a station for the past 5 years. Therefore it needs to be considered the mountainous regions with low density when selecting the site of AMOS.
This paper studies the effects of spatially varying ground motions on the responses of a bridge frame located on a canyon site. Compared to the spatial ground motions on a uniform flat site, which is the usual assumptions in the analysis of spatial ground motion variation effects on structures, the spatial ground motions at different locations on surface of a canyon site have different intensities owing to local site amplifications, besides the loss of coherency and phase difference. In the proposed approach, the spatial ground motions are modelled in two steps. Firstly, the base rock motions are assumed to have the same intensity and are modelled with a filtered Tajimi-Kanai power spectral density function and an empirical spatial ground motion coherency loss function. Then, power spectral density function of ground motion on surface of the canyon site is derived by considering the site amplification effect based on the one dimensional seismic wave propagation theory. Dynamic, quasi-static and total responses of the model structure to various cases of spatially varying ground motions are estimated. For comparison, responses to uniform ground motion, to spatial ground motions without considering local site effects, to spatial ground motions without considering coherency loss or phase shift are also calculated. Discussions on the ground motion spatial variation and local soil site amplification effects on structural responses are made. In particular, the effects of neglecting the site amplifications in the analysis as adopted in most studies of spatial ground motion effect on structural responses are highlighted.
This study investigates the spatial distributions of the ambient levels of air pollutants ($SO_2$, $NO_2$, $O_3$, CO, and PM) in Seoul metropolitan area using the data obtained by the air pollution observation stations. This study estimated a non-parametric kernel density function and two types of inequality indices, Gini and Entropy. Our estimation results show that the degree of inequality in spatial distribution of air pollution, in general, tends to be stable or slightly decreasing for the period of 1990~2001. In addition, we found that there are significant dynamics of air pollution levels in terms of spatial ranking.
The wide application of various integrated location-based services (LBS social) and tourism application (app) has generated a large amount of trajectory space data. The trajectory data are used to identify popular tourist attractions with high density of tourists, and they are of great significance to smart service and emergency management of scenic spots. A hot spot analysis method is proposed, based on spatial clustering of trajectory stop points. The DBSCAN algorithm is studied with fast clustering speed, noise processing and clustering of arbitrary shapes in space. The shortage of parameters is manually selected, and an improved method is proposed to adaptively determine parameters based on statistical distribution characteristics of data. DBSCAN clustering analysis and contrast experiments are carried out for three different datasets of artificial synthetic two-dimensional dataset, four-dimensional Iris real dataset and scenic track retention point. The experiment results show that the method can automatically generate reasonable clustering division, and it is superior to traditional algorithms such as DBSCAN and k-means. Finally, based on the spatial clustering results of the trajectory stay points, the Getis-Ord Gi* hotspot analysis and mapping are conducted in ArcGIS software. The hot spots of different tourist attractions are classified according to the analysis results, and the distribution of popular scenic spots is determined with the actual heat of the scenic spots.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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