Clusters mean geographic concentrations of interconnected companies and institutions in a particular field. Geographic, cultural, and institutional proximity provides companies with special access, closer relationships, better information, powerful incentives, and other advantages that are difficult to tap from a distance. And clusters are the knowledge-sharing networks which are composed of co-existence of related industries and supporting industries, sophisticated demand, sponsor of various exhibitions and events, liaison of peripheries and clusters, liaison of clusters and clusters, and governments' willingness for promoting clusters' development.
Journal of the Korean association of regional geographers
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v.10
no.3
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pp.579-591
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2004
Recently more emphasis thinking is domain-specific by cognitive psychologists, because problem solving needs domain-specific knowledge. Improving students' geographical thinking should ensure that geographic skills are used when developing teaching-leaming objectives. Knowledge is undoubtedly important, but for the purpose of the teaching of geography thinking, skills are critical. The purpose of this paper is to make specification of geographic skills as a frame of reference for instructional objectives. Based on cognitive psychology, this paper examined the interdependence relationship between thinking and knowledge. Next, we attempt to conceptualize high order geographical thinking and relatively lower order geographic skills and to explore specification of geographic skills in complex thinking strategical perspectives.
The Competitive power of the country in knowledge information can be determined that how efficiently useful knowledge and information can be circulated. Korean government established the second National GIS Master Plan, and constructed National Geographic Information Clearinghouse to the goal 'whole nation's internet circulation of the geographic information and practical use'. But every departments of government are trying to circulate their geographic information individually, And this case, consumer group should approach to several dissemination network in various routing line to get the geographic information. In fact, it is difficult to present the solution for uilified single dissemination network. It is difficult to present suitable linkage plan coinciding in special environment and characteristics of all systems. Consequently, in this study, we suggested linkage element that should consider far link with National Geographic Information Clearinghouse, and presented linkage plan by linkage target type.
It is increasingly clear that student mastery of concepts and skills in geographic education is based on a complex set of variables. Sex and gender are the key variables. Much has been written about biological sex differences in learning, but less attention has been paid to the impacts of socio-cultural gender on learning geography. As such, the aims of this paper are two-fold. First, to examine theories which seek to explain why males and females might differ in their geographic and spatial knowledge or skill. Second, to examine the extent of sex differences and gender traits in the geographic learning. The results of study illustrate clearly that there are more similarities than differences between the sexes. Therefore, there are significant gender differences between the preferences of regions, contents, activities in the secondary geographic learning. The results also provide insights into improving contents and method of geographic education.
This paper describes a GIS framework for geo-semantic information retrieval in mobile computing environments. We built geographic ontologies of POI (point of interest) and weather information for use in the combination of semantic, spatial, and temporal functions in a fully integrated database. We also implemented a geo-semantic app for Android-based smartphones that can extract more appropriate POIs in terms of user contexts and geographic ontologies and can visualize the POIs using Google Maps API (application programming interface). The feasibility tests showed our geo-semantic app can provide pertinent POI information according to mobile user contexts such as location, time, schedule, and weather. We can discover a baking CVS (convenience store) in the test of bakery search and can find out a drive-in theater for a not rainy day, which are good examples of the geo-semantic query using semantic, spatial, and temporal functions. As future work, we should need ontology-based inference systems and the LOD (linked open data) of various ontologies for more advanced sharing of geographic knowledge.
As the digital retail environement becomes prevalent, consumers are given greater opportunities to make purchases across physical and digital boundaries. Prior research emphasizes that the attractiveness of the digital or online channel is relatively determined by spatial specifics of physical locations. The overall market trend combined with prior research suggests that understanding spatial specifics becomes a key to managing both offline and online sales performance together. In this study, we focus on geographic variation in sales performance through offline and online channels and aim to investigate the channel-level sales difference between central and subsidiary areas. To this end, we obtain sales data of skincare and makeup products from a leading cosmetic company. Next, we examine spatial autocorrelations in data and then employ the spatial error models to study the effects of spatial specifics. The empirical findings are as follows. First, there are significant differences in category-specific and channel-level sales between central and subsidiary areas. Second, Moran's I statistics demonstrate the spatial autocorrelations of each variable. Third, spatial error models outperform simple regression models with lower AIC values. Finally, spatial specifics play a greater role in understanding online sales in subsidiary areas whereas they exert greater influence on offline sales in central areas. We believe our study advances the related theory and knowledge of multi-channel retailing and also contributes practically to location-dependent multi-channel strategies and sales data analytics.
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2003.05a
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pp.175-183
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2003
It should be needed to realize a general system which make it possible to enjoy cyber tourism based on knowledge information system to recover a local potential growth power, catch a jumping chance again, and hold a new competitive power. But to discuss a tourism information system, the matters of hard ware, software and information mediating system should be reviewed generally, this research is likely to provide a cyber tourism information system through internet as a way of cyber tours through multimedia technology and stereoscopic image technique using geographic information system centering on the networking system of tourism information. Constructing $\ulcorner$cyber touristy city$\lrcorner$ on internet, foster a new industry, to go balanced with a present tourism industry and experience a virtual reality, various theme tours create high profit to shrunken tourism industry. Remark : multimedia technology, stereoscopic image, geographic information system
The automatic determination of vehicle operation status as well as continuous tracking of vehicle location with intelligent management is one of major elements to achieve the goals. Especially, vehicle operation status can only be analyzed in terms of expert experiences with real-time location data with scheduling information. However the scheduling information of individual vehicle is very difficult to be interpreted immediately because there are hundreds of thousand vehicles are run at the same time in the national wide range workplace. In this paper, we propose the location-based knowledge management system(LKMs) using the active trajectory analysis method with routing and scheduling information to cope with the problems. This system uses an inference technology with dispatching and geographic information to generate the logistics knowledge that can be furnished to the manager in the central vehicle monitoring and controlling center.
Recent cohort studies have relied on exposure prediction models to estimate individual-level air pollution concentrations because individual air pollution measurements are not available for cohort locations. For such prediction models, geographic variables related to pollution sources are important inputs. We demonstrated the computation process of geographic variables mostly recorded in 2010 at regulatory air pollution monitoring sites in South Korea. On the basis of previous studies, we finalized a list of 313 geographic variables related to air pollution sources in eight categories including traffic, demographic characteristics, land use, transportation facilities, physical geography, emissions, vegetation, and altitude. We then obtained data from different sources such as the Statistics Geographic Information Service and Korean Transport Database. After integrating all available data to a single database by matching coordinate systems and converting non-spatial data to spatial data, we computed geographic variables at 294 regulatory monitoring sites in South Korea. The data integration and variable computation were performed by using ArcGIS version 10.2 (ESRI Inc., Redlands, CA, USA). For traffic, we computed the distances to the nearest roads and the sums of road lengths within different sizes of circular buffers. In addition, we calculated the numbers of residents, households, housing buildings, companies, and employees within the buffers. The percentages of areas for different types of land use compared to total areas were calculated within the buffers. For transportation facilities and physical geography, we computed the distances to the closest public transportation depots and the boundary lines. The vegetation index and altitude were estimated at a given location by using satellite data. The summary statistics of geographic variables in Seoul across monitoring sites showed different patterns between urban background and urban roadside sites. This study provided practical knowledge on the computation process of geographic variables in South Korea, which will improve air pollution prediction models and contribute to subsequent health analyses.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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