Recently, due to the proliferation of mobile smart devices, the inovation of bigdata, which analyzes and processes massive data collected from various sensors implaned in smart devices, expands to LBSs. Many location prediction techniques for moving objects have been studied in literature. However, as the majority of studies perform location prediction which depends on specific applications, they hardly reflect the technical requirements of next-generation spatio-temporal information services. Therefore, this paper proposes the design of general-purpose distributed moving object prediction query processing framework that is capable of performing primitive and various types of queries effectively based on massive spatio-temporal data of moving objects in real-world space networks.
The Sea:JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY OF OCEANOGRAPHY
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v.8
no.3
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pp.243-250
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2003
The spatio-temporal distribution of zooplankton community was investigated in Kyeonggi Bay with monthly samples from February 2001 to December 2001 at 5 stations along a transect between Incheon coastal waters and Seongap-Do. Monthly mean abundance of total zooplankton ranged from 1,100(Feb.)∼404,200 indiv./㎥ (Aug.) and annual mean abundance of total zooplankton was 55,000 indiv./㎥. The spatial mean abundance of total zooplankton varied from 114,600 indiv./㎥ (Incheon coastal waters) to 16,500 indiv./㎥ (Seongab-Do). Zooplankton abundance was higher in the inner bay than in the outer bay. Noctiluca scintillans, Acartia hongi, Oithona davisae, Paracalanus crassirostris, Paracalanus indicus and Oikopluera spp. were dominant species in Kyeonggi Bay and they contributed 95% of annual mean abundance of total zooplankton. Most of dominant species distributed widely in study area throughout the year, however seasonal abundance peak only happened in inner part of the Bay. This pattern suggests that the spatio-temporal distribution of zooplankton is affected by the variations of water temperature and phytoplankton standing stock.
There are various research works on the spatio-temporal drought analysis because spatio-temporal behaviors of drought are essential for understanding the development and migration patterns of drought events. This study quantified three-dimensional drought events using the 6-month Standard Precipitation Index (SPI6). A total of 45 drought events were found during the analysis period, and the migration patterns of drought event in South Korea were analyzed using the centers of drought events. In South Korea, more droughts were migrated frequently in the north/south direction than in the east/west direction. In addition, droughts moving eastward have decreased since 2000, while droughts moving northward have been found to be longer. The results of spatio-temporal drought analysis may be highly utilized for understanding drought development and migration patterns.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.15
no.4
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pp.138-150
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2012
The purpose of this study was to examine the regional disparity of ambulatory health care utilization considering spatio-temporal variation in South Korea during 1996-2008(precisely, in 1996, 1999, 2002, 2005, and 2008) using bayesian hierarchial spatio-temporal model. The spatial pattern uses an intrinsic gaussian conditional autoregressive (CAR) error component. Ornstein-Uhlenbeck method was applied to detect the temporal patterns. The results showed that substantial temporal-geographical variation depending on diseases exists in Korea. On the Contrary to the pattern of total outpatient utilizations, for example, the areas that chronic diseases distributed relatively high were most in rural where the proportion of elderly population was higher than in the urban. Chungcheongnam-do, Junlabuk-do, and Kyeongsangbuk-do had higher risks in hypertension, whereas arthritis was higher risk in the Kyeonggi-do, Chungcheongbuk-do, Junlanam-do, and Junlabuk-do. The results of this study suggested that the effective health intervention programmes needed to alleviate the regional variation of health care utilization. These outcomes also provided the foundation for further investigation of risk factors and interventions in these high-risk areas.
Objectives: We aimed to estimate the space-time distribution of the risk of suicide mortality in Iran from 2006 to 2016. Methods: In this repeated cross-sectional study, the age-standardized risk of suicide mortality from 2006 to 2016 was determined. To estimate the cumulative and temporal risk, the Besag, York, and Mollié and Bernardinelli models were used. Results: The relative risk of suicide mortality was greater than 1 in 43.0% of Iran's provinces (posterior probability >0.8; range, 0.46 to 3.93). The spatio-temporal model indicated a high risk of suicide in 36.7% of Iran's provinces. In addition, significant upward temporal trends in suicide risk were observed in the provinces of Tehran, Fars, Kermanshah, and Gilan. A significantly decreasing pattern of risk was observed for men (β, -0.013; 95% credible interval [CrI], -0.010 to -0.007), and a stable pattern of risk was observed for women (β, -0.001; 95% CrI, -0.010 to 0.007). A decreasing pattern of suicide risk was observed for those aged 15-29 years (β, -0.006; 95% CrI, -0.010 to -0.0001) and 30-49 years (β, -0.001; 95% CrI, -0.018 to -0.002). The risk was stable for those aged >50 years. Conclusions: The highest risk of suicide mortality was observed in Iran's northwestern provinces and among Kurdish women. Although a low risk of suicide mortality was observed in the provinces of Tehran, Fars, and Gilan, the risk in these provinces is increasing rapidly compared to other regions.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.14
no.4
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pp.182-193
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2011
In order to compare the spatio-temporal variation pattern of sea surface temperature (SST) in Korea's Southern areas of the sea according to a regional scale, this study has selected the winter and summer seasons for 31 years (1980~2010) in a period aspect and selected three areas of the sea such as the Western areas of the sea (region B) and Eastern areas of the sea (region C) around Jeju Island in addition to overall Southern areas of the sea (region A) in regional aspect. The regression analysis was applied to find out a temporal variation pattern of SST, and the weighted mean center (WMC) of SST as well as analysis of a standard deviational ellipse (SDE) was respectively applied. As a result of regression analysis of SST, it showed a rising long-term trend for all two seasons in three regions. However, though the average SST for 31 years was all similar in three regions in the summer season, the region C appeared more highly than region B in the winter season. The spatial variation pattern of SST for two seasons showed that it is respectively different from each other in three regions. The spatial variation pattern of SST appeared as E-W direction in region A, SE-NW direction in region B and SW-NE direction in region C. In addition, the relationship between the location of the WMC of SST and the average SST showed correlation in regions A and B in the winter season, whereas it appeared that there is no correlation in region C. Accordingly, it can be known that the regional scale should be considered in case of analysis of spatio-temporal variation patterns of SST.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.57
no.11
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pp.1910-1915
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2008
The load analysis for the distribution system and facilities has relied on measurement equipment. Moreover, load monitoring incurs huge costs in terms of installation and maintenance. This paper presents a new model to analyze wherein facilities load under a feeder every 15 minutes using meter reading data that can be obtained from a power consumer every 15 minute or a month even without setting up any measuring equipment. After the data warehouse is constructed by interfacing the legacy system required for the load calculation, the relationship between the distribution system and the power consumer is established. Once the load pattern is forecasted by applying clustering and classification algorithm of temporal data mining techniques for the power customer who is not involved in Automatic Meter Reading(AMR), a single-line diagram per feeder is created, and power flow calculation is executed. The calculation result is analyzed using various temporal and spatial analysis methods such as Internet Geographic Information System(GIS), single-line diagram, and Online Analytical Processing (OLAP).
Lots of geographic phenomena have dynamic spatial patterns with time changes, and there have been lots of researches on exploring these dynamic spatial patterns. However, most of these researches focused on the static pattern analysis in a given period, rather than dealing with dynamic changes in the spatial pattern over time with the continual or cumulative perspective. For this reason, investigation of the inertia of spatial process in terms of temporal changes is needed. From this background, the purpose of this paper is to propose the methodology to explore the changes in spatial pattern cumulatively by considering the inertia of the spatial statistics over time, and to apply it to the case study That is, we introduce the new spatial statistic, and produce the z-values of the statistic using Monte Carlo Simulation, and then to explore the changes in spatial patterns over time cumulatively. To do this, the method to combine the J statistic with CUSUM statistic for exploring spatial patterns, and to apply it to the changes in the commercial landuse in Erie County, New York State. Through the proposed method for spatio-temporal Patterns, we could explore continual changes effectively in the spatial patterns reflecting the statistics by temporal spot cumulatively.
This paper proposes a fast motion estimation algorithm based on motion speed and multiple initial center points. The proposed method predicts initial search points by means of the spatio-temporal neighboring motion vectors. A dynamic search pattern based on the motion speed and the predicted initial center points is proposed to quickly obtain the motion vector. Due to the usage of the spatio-temporal information and the dynamic search pattern, the proposed method greatly accelerates the search speed while keeping a good predicted image quality. Experimental results show that the proposed method has a good predicted image quality in terms of PSNR with less searching time comparing with the Full Search, New Three-Step Search, and Four-Step Search.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.158-158
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2022
Ecological drought consequences have received a lot of attention in recent years. Thus, ecological drought was proposed as a new drought category to characterize the impact of drought on ecosystems. The current study used a unique drought index, the standardized supply-demand water index (SSDI), and a run theory to detect ecological drought occurrences and characteristics such as drought-affected area, drought severity, drought duration, drought frequency, and drought orientation in the Hwang River, an environmentally valuable region. Hence, to assess drought-prone areas, the bivariate probability and return period will be calculated using a two-dimensional joint copula. The core results show that (a) the Spatio-temporal characteristics of ecological drought were successfully recognized using the spatial and temporal identification approach; (b) in comparison to the SPEI meteorological drought index, the SSDI is more credible and can more readily and effectively capture the entire properties of ecological drought information; (c) the Hwang river had seen the most severe drought occurrences between the late 1990s and the mid-2020s, with 48.3 percent occurring before the twenty-first century; (d) Severe ecological drought occurrences occurred more frequently in most areas of the Hwang River (e) Only the drought duration and severity in the Hwang area were more responsive to temperature when temperatures rise around 1.1℃, the average drought duration and severity rise around 16 % and 26 %, respectively. This suggested that the Hwang River has been exposed to more severe heat stress in the twenty-first century. Thereupon droughts in the twenty-first century occurred with bigger affected regions, longer durations, higher frequency, and more intensity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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