High spectral resolution of hyperspectral data enables analysis of complex natural phenomena that is reflected on the data nonlinearly. Although many manifold learning methods have been developed for such problems, most methods do not consider the spatial correlation between samples that is inherent and useful in remote sensing data. We propose a manifold learning method which directly combines the spatial proximity and the spectral similarity through kernel PCA framework. A gain factor caused by spatial proximity is first modelled with a heat kernel, and is added to the original similarity computed from the spectral values of a pair of samples. Parameters are tuned with intelligent grid search (IGS) method for the derived manifold coordinates to achieve optimal classification accuracies. Of particular interest is its performance with small training size, because labelled samples are usually scarce due to its high acquisition cost. The proposed spatial kernel PCA (KPCA) is compared with PCA in terms of classification accuracy with the nearest-neighbourhood classification method.
The purpose of this study is to critically examine conventional spatial measures of individual accessibility, which are based on the notion of spatial proximity, the single reference location, and the unlinked travel model. Using space-time accessibility measures with the travel-activity diary data set of Portland Metro, US, three expectations from spatial measures on spatial patterns of individual accessibility were empirically examined: (1) does individual accessibility decrease with an increase of distance from the CBD?; (2) does the spatial pattern of accessibility resemble that of urban opportunity density pattern?; and (3) are spatial patterns of individual accessibility of different socio- demographic population groups basically similar as people in the same area share the same geographic characteristics regardless of gender, race, age, and so on? First of all, the results showed that spatial variations in individual accessibility were not directly determined by spatial proximity and opportunity density as suggested by previous accessibility measures. The spatial pattern of individual accessibility was dramatically different from that of urban opportunity density High peaks of accessibility level were found far away from the CBD and regional centers. This finding might be associated with the importance of multi-reference locations and linked travels in shaping accessibility in reality. Furthermore, this study found that spatial patterns of accessibility clearly differ between men and women. These findings suggest that access requires more than proximity, and that the interaction between person-specific space-time constraints and the consequential availability of urban opportunities in space-time renders different accessibility experiences to people even in the same region, which would be one of the key ingredients missing from conventional spatial measures of accessibility.
Journal of the Architectural Institute of Korea Planning & Design
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v.35
no.11
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pp.43-52
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2019
The purpose of this study is to suggest the use of modular construction method in order to promote the dissemination of the Health Life Support Center of the government, and to suggest the modular unitification and modularization plan for the necessary space data in the initial stage. By analyzing the floor plans of the 50 case projects currently in operation, the 28 required spaces and their spatial proximities are determined. Base on spatial proximities, each space is unitificated into a modular unit and modularized into a modular modules were integrated to modular proposals. As a result of this study, 13 unitificated modular unit floor planes and 3 modularized module floor planes including the staircase unit were proposed. However, future study have needed to study how to apply them to different actual sites and how to reduce cost.
The purpose of this study was to contribute to planning and developing various new apartment unit plans of the future through examining the differences on the spatial behavioral patterns and the post-occupancy evaluation between DK-front type and DK-rear type. 245 households which were included 79 DK-front types and 166 DK-rear types, were collected and analyzed at Masan and Gimhae cities in Kyungnam area. The result is as follows: 1) The analysis of the spatial behavioral patterns revealed that Anbang was the room for the couple independent from guests and children. Living room was the family's room for every activity, used more frequently DK-front types than DK-rear types. The family lift cycles of households, the visual unification between Living room and DK, the closed figures of DK in DK-front types have been influenced for the activities of Living room. 2) In the post-occupancy evaluation, DK-front types were positive in the lighting of DK area and its connection with Living room, while negative in the proximity from entrance to DK, cooking convenience, and the proximity between rooms. It was explained clearly through the reasons of the rejection of DK-front types from now.
The purpose of this study is to analyze the spatial distribution and the linkage characteristics of the warehousing industry in Busan and to provide the policy implications for the warehousing industry in Korean port hinterland. We surveyed the warehousing firms in Busan. Categorizing the warehousing industry into industry types, sizes, and organization types on the basis of the survey, we attempted the point pattern analysis and the proximity analysis using the GIS. The warehousing industry in Busan had changed from a small single-unit firm to a medium or a large firm with a head office or branches. These were distributed in hinterland of North Harbor, South Harbor & Gamcheon Harbor, and Sin-Pyoung & Jang-Rim industrial complex and Sasang Industrial Complex constituting the spatial agglomeration. The warehousing industry in Busan formed the linkages with other sectors of the same logistics to provide manufacturing industries with various other services as well as storage services. The linkages were largely formed in the local scope with spatial proximity, generating the economic gains of agglomeration, which were transformed into the efficiency of the warehousing industry in the local scope to gradually expand the spatial dimensions of the linkages.
In 21 Century, people's living standards and material requirements have been continuously improved with the development of society. The demand for commercial space is not merely content with purchases. What's more, the consumers want to experience some activities offered by the brand while shopping. In this paper, we mainly research the spatial structure and the spatial expressional characteristics of brand lifestyle shop of Korean brands built in Seoul area. First, through the documentary research, we get the four characteristics of interior space performance of brand lifestyle shop, which are, interaction, proximity, symbolism and compound. Secondly, we select 8 brand lifestyle shops in the Seoul area as the object of this study, and analyze the actual application of the four characteristics in these cases. Thirdly, through the analysis of case study, we make a concrete analysis of the expressional characteristics of Korea's brand lifestyle shop. Finally, we reach the conclusions: First, the brand lifestyle shop provides space for both brands and consumers to communicate with each other. Second, in brand lifestyle shop there is a special space which is different from the other commercial space. The existence of this special space makes brand lifestyle shop more personalized and more specialized, and makes the customers have more interesting when they are shopping. Third, compared with the sales space, the non-sales space accounts for a larger proportion. Fourth, in spatial representation, interaction plays a role in connecting brands with consumers. Fifth, brand lifestyle shop has the same spatial concept, but it has different application and embodiment in each case. Each brand lifestyle shop has its own unique features. This is the economic strategy used by brand sustainable development and expansion.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.32
no.2
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pp.95-107
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2014
In general, topographical phenomena are represented graphically by data in the spatial domain, while attributes of the non-spatial domain are expressed by alpha-numeric texts. GIS functions for analysis of attributes in the non-spatial domain remain quite simple, such as search methods and simple statistical analysis. Recently, graph modeling and network analysis of social phenomena are commonly used for understanding various social events and phenomena. In this study, we applied the network analysis functions to the non-spatial domain data of GIS to enhance the overall spatial analysis. For this purpose, a novel design was presented to integrate the spatial database and the graph database, and this design was then implemented into a WebGIS system for better decision makings. The developed WebGIS with underlying synchronized databases, was tested in a simulated application about the selection of water supply households during an epidemic of the foot-and-mouse disease. The results of this test indicate that the developed WebGIS can contribute to improved decisions by taking into account the social proximity factors as well as geospatial factors.
Differing from the existing method to optimize the statistical proximity, the new optimization method was developed to maximize the spatial proximity among the unit areas of choropleth map. 25 choropleth maps were made using 5 classification methods(maximum BEI, maximum TEI, equal interval, natural break, n-tile) for 5 classes(3∼7) and were analyzed to elucidate the effectiveness of classification methods on the basis of 3 evaluation indeces (TEI, BEI, $C_{F}$). The results from the maximum TEI and maximum BEI were evaluated as relatively stable and effective compared to those from other classification methods. But they showed the opposite trends owing to the trade-off relationships. Meanwhile, the resets from the natural break method got higher marks, which was also identified through the analysis using a new $alpha$-index.x.
Journal of the Korean association of regional geographers
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v.12
no.4
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pp.508-521
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2006
The results of environmental equity analysis vary dramatically depending on different methods used. The information and data available to the researcher are also often uncertain and imprecise in empirical studies. A sensitivity analysis approach was used too handle uncertainties and methodological inconsistencies in environmental equity analysis. This paper explores the sensitivity of environmental equity analysis to two spatial measures such as proximity and scale. Two experiments were implemented to evaluate the effects of two spatial measures on the environmental equity analysis using a combination of control and experimental factors. Fulton County, Georgia was selected as a case study area for these experiments. Two major data sets including demographic characteristics and toxic release inventory (TRI) database for the study area in 1990 were integrated into a GIS environment. Two statistical analyses such as independent samples t-test and coefficient of variation were performed to determine the environmental equity in the study area and to compare the relative variability in the socioeconomic characteristics of populations over different spatial measures. The findings from two experiments indicate that the outcomes of environmental equity analysis are slightly sensitive to the buffer distance used to determine the impact zones of TRI facilities, but not to the geographic scale used in the analysis. The findings also suggest that the consequences of these choices can alter spatially and statistically the results in environmental equity analysis.
Kim, Yun Jeong;Park, Man Sik;Lee, Eunil;Choi, Jae Wook
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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v.17
no.1
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pp.361-367
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2016
We have reported a high prevalence of breast cancer in light-polluted areas in Korea. However, it is necessary to analyze the spatial effects of light polluted areas on breast cancer because light pollution levels are correlated with region proximity to central urbanized areas in studied cities. In this study, we applied a spatial regression method (an intrinsic conditional autoregressive [iCAR] model) to analyze the relationship between the incidence of breast cancer and artificial light at night (ALAN) levels in 25 regions including central city, urbanized, and rural areas. By Poisson regression analysis, there was a significant correlation between ALAN, alcohol consumption rates, and the incidence of breast cancer. We also found significant spatial effects between ALAN and the incidence of breast cancer, with an increase in the deviance information criterion (DIC) from 374.3 to 348.6 and an increase in $R^2$ from 0.574 to 0.667. Therefore, spatial analysis (an iCAR model) is more appropriate for assessing ALAN effects on breast cancer. To our knowledge, this study is the first to show spatial effects of light pollution on breast cancer, despite the limitations of an ecological study. We suggest that a decrease in ALAN could reduce breast cancer more than expected because of spatial effects.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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