Using information mapping methodology we will discover which of the multitude of information sources, services and systems used by corporation are actually resources and which are less important, redundant, or unnecessary. The discovery process of information resources will illuminate problems and opportunities related corporation's strengths and weeknesses in information quality, accessibility, performance, use, and effectiveness.
Moon, Ga Hyun;Kim, Yong Suk;Lim, Joo Hoon;Shin, Man Yong
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.17
no.2
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pp.126-135
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2015
This study was conducted to develop a large scale map of species-specific plantation sites based on selected environmental variables such as topography, soil, and climatic factors in Namwon city. Site index equations by tree species were first regressed to 27 environmental variables that could influence the productivity of forest sites using digital forest site maps, digital climate maps, and the 5th National Forest Inventory data. Site index equations by tree species were all evaluated to estimate site productivity using 4-5 environmental variables, and the models' reliability was confirmed based on evaluation statistics. The determination coefficients of site index equations by species ranged from 0.42 to 0.76. With the site index equations, the site conditions appropriate for productive sites by species were considered to assess spatial distribution of productive areas for each species. The final map for optimal plantation in Namwon city was produced based on both site index equations and site conditions appropriate for productive sites by each species using GIS technique. Field survey was conducted to evaluate the suitability of selected species on the map of species-specific plantation sites. Results showed that the plantation map provides relatively reasonable spatial distribution of productive areas for selected species. It was revealed, however, that the sites evaluated as 'not suitable' for any tree species should be revised and complemented with additional information, especially with the site conditions appropriate for productive sites by species of interest. The outcomes of this study are expected to provide information for making customized species-specific plantation maps.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.2
no.3
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pp.1-15
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1999
This study was carried out to find out the way to build a comprehensive wetland ecosystem database using the technique of remote sensing and geographic information system. A Landsat TM image taken in May 17, 1997 was used for the primary source for the image analysis. Field surveys were conducted March to September of 1998 to help image analysis and examine the results. An actual wetland vegetation map was created based on the field survey. A Landsat TM image was analyzed by unsupervised and supervised classification methods and finally categorized into such 5 classes as Phragmites australis community, mixed community, sand beach, Scirpus trigueter community and non-vegetation intertidal area. Wetland basemap was developed for the overall accuracy assesment in wetland mapping. Vegetation index map of wetland vegetation was developed using NDVI(normalized difference vegetation index). The map of wetland productivity was developed based on the productivity of Phragmites australis and the relationship to the proximity of adjacent water bodies. The map of potential vegetation succession map was also developed based on the experience and knowledge of the field biologists. Considering these results, it is possible to use the remote sensing and GIS techniques for producing wetland ecosystem database. This study indicated that these techniques are very effective for the development of the national wetland inventory in Korea.
Ha, Mina;Jeong, Woo-Chul;Lim, Myungho;Kwon, Hojang;Choi, Yeyong;Yoo, Seung-Jin;Noh, Su Ryun;Cheong, Hae-Kwan
Environmental Analysis Health and Toxicology
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v.28
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pp.10.1-10.4
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2013
Objectives Children are one of the most vulnerable populations to the impact of disasters. We aimed to examine children's mental health in the area affected by the Hebei Spirit oil spill accident on December 7, 2007. Methods A cross-sectional questionnaire survey was conducted using the Korean versions of the Children's Depression Inventory and State Anxiety Inventory for Children on 1,362 children attending elementary schools in the affected area. The information on distances between the nearest contaminated coastline to the child's residential house or attending school were obtained using a web-based map by inputting two address points. The symptom risks of depression and state anxiety were estimated by multiple logistic regression analyses adjusted for age, gender, and other covariates. Results Children with the closest distance (in the fourth quartile) to the school from the contaminated coastline showed a significantly higher symptom risk of depression compared to those with the farthest distance (first quartile)(odds ratio, 2.73; 95% confidence interval, 1.40-5.33), while there was no significant association between anxiety symptoms and distance. Conclusions Children, a vulnerable population for mental health impact by the oil spill accident, should be included in mental health programs in the community along with their family as victims of the disaster.
Damages from typhoon events have contributed more than 60 percent of total economic and social loss and the size of loss have been increased up to 800 million dollars per year in Korea, It is therefore necessary to make an effort to mitigate the loss of natural disasters. To facilitate the evaluation of damages in advance and to support the decision making to recover the damages, scientific methods have been adopted. With the effort, GIS data can provide various tools. Three components of hazard mapping are estimation of hazard, inventory for vulnerable features, and fragility of each feature. Vulnerability of natural disaster can be obtained by relation between loss and meteorological data such as precipitation and wind speed. Features can be categorized from other GIS data of public facilities and private properties, and then social and economic loss can be estimated. At this point, GIS data conversions for each model are required. In this study, we build a method to estimate typhoon risk based on GIS data such as DEM, land cover and land use map, facilities.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.18
no.4
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pp.71-77
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2010
Cut Slope Management System(CSMS) is a systematic maintenance and management system designed to prevent the collapse of cut slopes located along national roads. In order to implement safe road operation system, KICT has started the inventory of cut slopes and developed a cut slope database since 2006. Cut slope database management system using GIS technology and navigation system was developed as a Information Technology application. Through the Cut Slope Navigation System(SLOPE-Navi.), the previously developed database was checked and verified. The converted cut slope inventory data and field investigation data of 28,707 cut slopes were loaded on the navigation map. We consider that the Cut Slope Navigation Management System can be useful as in-situ system, which can be systematic and effective DB management and operation to prevent cut slope collapses and establish a remedial countermeasure as mitigation concerning disasters.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.18
no.4
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pp.119-129
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2010
The joint use of remotely sensed data and field measurements has been widely used to estimate aboveground carbon stock in many countries. Recently, Korea Forest Research Institute has developed new carbon emission factors for kind of tree, thus more accurate estimate is possible. In this study, the aboveground carbon stock of Danyang area in South Korea was estimated using k-Nearest Neighbor(kNN) algorithm with the 5th National Forest Inventory(NFI) data. Considering the spectral response of forested area under the climate condition in Korea peninsular which has 4 distinct seasons, Landsat TM seasonal satellite images were collected. As a result, the estimated total carbon stock of Danyang area was ranged from 3542768.49tonC to 3329037.51tonC but seasonal trends were not found.
Hwan-Hui Lim;Seung-Min Lee;Enok Cheon;Eu Song;Jun-Seo Jeon;Seung-Rae Lee
Geomechanics and Engineering
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v.39
no.4
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pp.385-396
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2024
With the recent development of satellite, aerial, and remote sensing technologies, it is easy to produce landslide inventory maps over a large area. In this study, the object-based framework was designed to address the limitations inherent in the pixel-based deep learning (DL) methodology. This framework explores the potential of combining Sentinel-2 MultiSpectral Instrument (MSI) satellite imagery and digital elevation models (DEMs) to enhance shallow landslide mapping across diverse terrains comprehensively. The study area for analysis and verification was selected as Jucheon-myeon, Namwon-si, and Jeollabuk-do, where significant large-scale landslides and slope failures occurred in 2020. As a result, the application of this framework led to the classification of 68 candidate sites spanning an area of 0.5 hectares or more. Site surveying was conducted on 20 random sites with a 1ha or more scale. Furthermore, six sites were selected where satellite imagery could discern the damaged areas. At these locations, the damaged area estimated by the framework was compared with the actual observed damaged area to assess accuracy. These rapid and cost-effective landslide mapping techniques can accurately estimate the location and extent of landslides and enhance the precision of sensitivity models and land management strategies.
Kim, Moonil;Lee, Woo-Kyun;Guishan, Cui;Nam, Kijun;Yu, Hangnan;Choi, Sol-E;Kim, Chang-Gil;Gwon, Tae-Seong
Journal of Korean Society of Forest Science
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v.103
no.1
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pp.105-112
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2014
The main purpose of this study is to measure spatio-temporal variation of forest tree volume based on the RCP(Representative Concentration Pathway) 8.5 scenario, targeting on Pinus densiflora forests which is the main tree species in South Korea. To estimate nationwide scale, $5^{th}$ forest type map and National Forest Inventory data were used. Also, to reflect the impact of change in place and climate on growth of forest trees, growth model reflecting the climate and topography features were applied. The result of the model validation, which compared the result of the model with the forest statistics of different cities and provinces, showed a high suitability. Considering the continuous climate change, volume of Pinus densiflora forest is predicted to increase from $131m^3/ha$ at present to $212.42m^3/ha$ in the year of 2050. If the climate maintains as the present, volume is predicted to increase to $221.92m^3/ha$. With the climate change, it is predicted that most of the region, except for some of the alpine region, will have a decrease in growth rate of Pinus densiflora forest. The growth rate of Pinus densiflora forest will have a greater decline, especially in the coastal area and the southern area. With the result of this study, it will be possible to quantify the effect of climate change on the growth of Pinus densiflora forest according to spatio-temporal is possible. The result of the study can be useful in establishing the forest management practices, considering the adaptation of climate change.
Site index information given from forest site map only exist in the sampled locations. In this study, site index for unsampled locations were estimated using kriging interpolation method which can interpolate values between point samples to generate a continuous surface. Site index of Pinus densiplora in Danyang area were calculated using Chapman-Richards model by plot unit. Then site index for unsampled locations were interpolated by theoretical variogram models and ordinary kriging. Also in order to assess parameter selection, cross-validation was performed by calculating mean error (ME), average standard error (ASE) and root mean square error (RMSE). In result, gaussian model was excluded because of the biggest relative nugget (37.40%). Then spherical model (16.80%) and exponential model (8.77%) were selected. Site index estimates of Pinus densiplora throughout the entire area in Danyang showed 4.39~19.53 based on exponential model, and 4.54~19.23 based on spherical model. By cross-validation, RMSE had almost no difference. But ME and ASE from spherical model were slightly lower than exponential model. Therefore site index prediction map from spherical model were finally selected. Average site index from site prediction map was 10.78. It can be expected that regional variance can be considered by site index prediction map in order to estimate forest biomass which has big spatial variance and eventually it is helpful to improve an accuracy of forest carbon estimation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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