The purpose of this study is to manufacture a multi-function device (MFD) which can be applied to various types of weight-bearing view of the lower leg, and to compare the results with the images from the existing weight-bearing platforms (WBPs), thereby suggesting a clinical utilization. The MFD was manufactured, by considering the minimum adjustable heights of the platform for weight-bearing foot/ankle, platform for hindfoot alignment view, and X-ray tube of the X-ray device. A foot/ankle phantom was used to take the images of weight-bearing lateral foot in MFD and WBPs to compare the resolutions of the X-ray images using a quick modulation transfer function (MTF) program. Between both the images taken from the MFD and WBPs, there was no statistically significant difference found in the mean cycles per pixel (C/P) and the lines per image height (LPH) of the 50%-Contrast Spatial Frequency (MTF50), and 10-90% of Maximum Energy Rise Distance (10-90%), where p>0.05. The MFD is suggested for its clinical trial as a useful positioning device that can secure the patient's safety and manifoldly perform various inspections. Also, the recommendation of the positioning device as a policy can activate dedicated manufacturers, while also improving the quality of medical services.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.9
no.2
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pp.25-34
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2007
Existing approaches that select an order for the join of three or more data streams have always used the simple heuristics. For their disadvantage - only one factor is considered and that is join selectivity or arrival rate, these methods lead to poor performance and inefficiency In some applications. The graph-based sliding window multi -join algorithm with optimal join sequence is proposed in this paper. In this method, sliding window join graph is set up primarily, in which a vertex represents a join operator and an edge indicates the join relationship among sliding windows, also the vertex weight and the edge weight represent the cost of join and the reciprocity of join operators respectively. Then the optimal join order can be found in the graph by using improved MVP algorithm. The final result can be produced by executing the join plan with the nested loop join procedure, The advantages of our algorithm are proved by the performance comparison with existing join algorithms.
Italian Ryegrass (IRG), which is known as high yielding and the highest quality winter annual forage crop, is grown in mid-south area in Korea. The objective of this study was to evaluate the use of unmanned aerial vehicle (UAV) for the monitoring IRG growth. Unmanned aerial vehicle imagery obtained from middle March to late May in Nonsan, Chungcheongnam-do. Unmanned aerial vehicle imagery corrected geometrically and atmospherically to calculate normalized difference vegetation index (NDVI). We analyzed the relationships between $NDVI_{UAV}$ of IRG and biophysical measurements such as plant height, fresh weight, and dry weight over an entire IRG growth period. The similar trend between $NDVI_{UAV}$ and growth parameters was shown. Correlation analysis between $NDVI_{UAV}$ and IRG growth parameters revealed that $NDVI_{UAV}$ was highly correlated with fresh weight (r=0.988), plant height (r=0.925), and dry weight (r=0.853). According to the relationship among growth parameters and $NDVI_{UAV}$, the temporal variation of $NDVI_{UAV}$ was significant to interpret IRG growth. Four different regression models, such as (1) Linear regression function, (2) Linear regression through the origin, (3) Power function, and (4) Logistic function were developed to evaluate the relationship between temporal $NDVI_{UAV}$ and measured IRG growth parameters. The power function provided higher accurate results to predict growth parameters than linear or logistic functions using coefficient of determination. The spatial distribution map of IRG growth was in strong agreement with the field measurements in terms of geographical variation and relative numerical values when $NDVI_{UAV}$ was applied to power function. From these results, $NDVI_{UAV}$ can be used as a new tool for monitoring IRG growth.
Onions are grown in a few specific regions of Korea that depend on the climate and the regional characteristic of the production area. Therefore, when onion yields are to be estimated, it is reasonable to use a statistical model in which both the climate and the region are considered simultaneously. In this paper, using a spatial panel regression model, we predicted onion yields with the different weather conditions of the regions. We used the spatial auto regressive (SAR) model that reflects the spatial lag, and panel data of several climate variables for 13 main onion production areas from 2006 to 2015. The spatial weight matrix was considered for the model by the threshold value method and the nearest neighbor method, respectively. Autocorrelation was detected to be significant for the best fitted model using the nearest neighbor method. The random effects model was chosen by the Hausman test, and the significant climate variables of the model were the cumulative duration time of sunshine (January), the average relative humidity (April), the average minimum temperature (June), and the cumulative precipitation (November).
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.25
no.4
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pp.32-48
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2022
This study presented a spatial data serialization technique that can efficiently store and transmit large amounts of spatial data for precision road maps was designed and implemented. For efficient serialization, a binary spatial data structure is defined, and a coordinate value encoding technique without loss of information is designed using the Zigzag-Z-order curve. The spatial data serialization technique designed for precision road maps was tested, and the data size and encoding/decoding speed after encoding were compared with Protocol buffer and Geobuff. As a result, it was confirmed that the designed serialization method was excellent in data weight reduction performance and encoding speed. However, the decoding speed was inferior to other serialization techniques in linestring and polygon type spatial data. Through this study, it was confirmed that spatial data can be efficiently encoded, stored, and transmitted using binary serialization techniques.
The concept of 'spatial association' explains spatial distribution pattern of geographical phenomenon based on similarity with neighborhoods, as in the Tobler's Law of Geography: 'Everything is related to everything else, but near things are more related than distant things.' In this study, we develop a time-series exploratory analysis tool for discovering temporal patterns of spatial association by combining spatial statistics and geo-visualization, and thus present a possibility to support spatial decision-making process. As for the spatial proximity weight matrix indispensable to measuring global and local spatial association, we employ a variety of flexible weighting schemes using geometric characteristics of areal unit. In addition, we renovate the existing visualization methods for more effective understanding of the procedures and results of time-series analysis on spatial association: for instance, temporal parallel coordinate plot with box plot, animated map for spatial association, and 3D Moran scatterplot. The feasibility of our system is verified by time-series analysis experiments on the spatial association of land price fluctuation rate for all administrative units in Korea, $1995{\sim}2004$.
Park, Jae-Moon;Kim, Dae-Hyun;Yoon, Hong-Joo;Seo, Won-Chan
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.11
no.5
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pp.539-544
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2016
The aim of this study is identifying characteristics of spatial distribution using submerged debris data on the bottom of sea ground. Marine debris is classified into floating and submerged debris. These are polluting marine environment, ecology and habitat by floating and submerged. Also it takes a lot of money when it is to process the waste flowing into the ocean. In this study, it is used data of submerged debris by side scan sonar on the bottom of sea ground in Pohang port. Submerged distribution map is made to identify spatial classified characteristics of SMD(submerged marine debris) using by position and weight per area of SMD.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2003.04a
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pp.100-100
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2003
The purpose of this study is to reveals spatial relationships between landslides and geospatial data set, map the landslide susceptibility using the relationships and verify the landslide susceptibility using the landslide occurrence data in Bosun area in 1998. Landslide locations were detected from aerial photography and field survey and topography, soil, forest, and land use data sets were constructed as a spatial database using GIS. As the landslide occurrence factors, slope, aspect, curvature and type of topography, texture, material, drainage and effective thickness of soil, type, age, diameter and density of wood and land use were used. Is extract the relationship between landslides and geospatial database, Bayesian probability methods, likelihood ratio and weight of evidence, were applied and the ratio and contrast value that is W$\^$+/- W$\^$-/ were calculated. The landslide susceptibility index was calculated by summation of the likelihood ratio and contrast value and the landslide susceptibility maps were generated using the index. As a result, it is expected that spatial relationships between landslides and geospatial database is helpful to explain the characteristics of landslide and the landslide susceptibility map is used to reduce associated hazards, and to plan land use and construction.
Recently many researches on data analysis using spatial statistics have been studied in various field and the studies on small area estimations using spatial statistics are in actively progress. In analysis of lattice data, defining the neighborhood information system is the most crucial procedure because it also determines the result of the analysis. However the used neighborhood informal ion system is generally defined by sharing the common border lines of small areas. In this paper the other neighborhood information systems are introduced and those systems are compared with Moran's I statistic and for the comparisons, Economic Active Population Survey (2001) is used.
Recently, location-based services are becoming very Popular in mobile environments. In this paper, we propose a new association based prefetch algorithm (called by STAP) that efficiently supports information service based on the large quantity of spatial database in mobile environments. We apply the spatial-temporal relations that are meaningful for location-based queries in mobile environments. Moreover, STAP considers user's mobility and the weight of spatial data. The relation of services is a new aspect not considered in previous cache politics. So STAP is the first prefetch algorithm considering the spatial-temporal relations and thus the cache policy begins to gain a new dimension. We evaluate the performance of STAP and prove the efficiency of STAP.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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