Despite the growing numbers of regional problems (e.g. conflicts between the state and localities, inter-local conflicts, etc.) associated with the state-led developmental projects, the Korean social sciences have been unable to offer satisfying explanations and solutions to the regional problems. This is mainly because the existing works, which have been taken captured by the assumptions of "methodological nationalism", significantly lack the socio-spatial understandings of the state actions and the relations between the state and localities, thereby seeing the issues of regional development mainly in terms of either the economic efficiency defined at the national scale, or the plan rationality of the national bureaucrats. With this problem orientation in mind, this paper aims to explore the ways in which the state and localities are interacting, conflicting and negotiating with one another through the mediation of the state-led developmental projects. Focusing on the developmental processes of Masan Export Processing Zone from the mid-1960s to the early 1970s, it examines the multi-scalar processes through which the state-led industrial complex developmental processes have been influenced by the complex and dynamic interactions among social forces and actors acting at diverse geographical scales (e.g. the global, national, local, urban, etc.). This analysis shows that the regional policies of the Korean developmental state were more heavily influenced by the interactions, contestations, and collaborations among social forces and actors, acting in and through the state, at various geographical scales, rather than by the economic and techno-bureaucratic rationality.
Incision into bedrock channel is the primary control of landform evolution, but research into bedrock incision process stagnated for long time. Due to the scaling problem of the application of results from flume studies to bedrock channel, there is a strong need to simulate the bedrock incision process with more realistic models. As a part of investigation into controls of bedrock channel incision, three-dimensional changes of rock surface with abrasion was investigated with physical modelling. 18 rock plates were abraded with various sediment particle size and sediment load and abraded surfaces of the plates were scanned with high resolution 3-D scanner. To identify the spatial pattern of erosion of the rock plates, various methods were used. There was no synthetic or holistic method that showed all features of bedrock plate produced by abrasion, so each plate was analyzed using some available methods. Contour maps, shaded relief maps and profiles show that abrasion concentrated on the centre of plate (cross profile) and upstream and downstream edges (longitudinal profile) and eroded area extended inwards. It also found that the cracks and boundaries of forming materials easily eroded than other parts. Changing patterns of surface roughness were investigated with profiles, regression analysis and spectral analysis. Majority of plates showed decrease in small-scale roughness, but it depends on microstructures of the plates rather than general hardness or other factors. SEM inspection results supported this idea.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.35S
no.12
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pp.17-26
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1998
Ultrasonic sensors are widely used in various applications due to advantages of low cost, simplicity in construction, mechanical robustness, and little environmental restriction in usage. But for the application of object recognition, ultrasonic sensors exhibit several shortcomings of poor directionality which results in low spatial resolution of objects, and specularity which gives frequent erroneous range readings. The time-of-flight(TOF) method generally used for distance measurement can not distinguish small object patterns of plane, corner or edge. To resolve the problem, an increased number of the sensors in the forms of a linear array or 2-dimensional array of the sensors has been used. Also better resolution has been obtained by shifting the array in several steps using mechanical actuators. Also simple patterns are classified based on analyzing signal reflections. In this paper we propose a method of a sensor array system with improved capability in pattern distinction using electronic circuits accompanying the sensor array, and intelligent algorithm based on neuro-fuzzy processing of data fusion. The circuit changes transmitter output voltages of array elements in several steps. A set of different return signals from neighborhood sensors is manipulated to provide enhanced pattern recognition in the aspects of inclination angle, size and shift as well as distance of objects. The results show improved resolution of the measurements for smaller targets.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.16
no.2
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pp.198-217
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2013
This research aims to examine the behavior changes of telemedicine participants with regard to time-space reconfiguration and to address the implications of telemedicine in terms of extensibility and restrictions (ambilaterality). According to the results of this research, telemedicine can lead to behavior changes in telemedicine participants, particularly patients. However, it is difficult to anticipate the time-space reconfiguration of telemedicine participants drastically. In other words, although telemedicine minimizes patients' burden of accessibility to and utilization of medical institutions, it requires the patients to visit medical institutions at least once due to the restricted application of telemedicine related to technological problems, the characteristics of medical practice and mutual stakes among the medical institutions involved in telemedicine. And physicians (telemedicine providers as mediators between medical specialists and patients) and medical specialists (as the ultimate telemedicine providers) do not evidence considerable changes in their behaviors, except for offline meetings for information sharing and medical training. Because the present telemedicine system does not require simultaneity between physicians, patients and medical specialists. Furthermore, present telemedicine operation is absorbed into existing medical activities as a health care delivery method. These phenomena are due to 1) the interests among medical institutions and the limitation or generalization of telemedicine technologies to stimulate regional-based telemedicine operation and 2) the goal of face-to-face interactions between patients and doctors, which is to avoid misdiagnosis and side effects. Finally, medical activities related to telemedicine do not differ from general medical activities. The ambilaterality of telemedicine in terms of extensibility and the restriction of time-space reconfiguration is an unsettled problem in the ICT technologies of medical services.
The carelessly and illegally copied contents are raising serious social problem as internet and multimedia technologies are advancing. Therefore, development of video copy detection system must be settled without delay. In this paper, we propose the hierarchical video copy detection method that estimates similarity using statistical characteristics between original video and manipulated(transformed) copy video. We rank according to luminance value of video to be robust to spacial transformation, and choose similar videos categorized as candidate segments in huge amount of database to reduce processing time and complexity. The copy videos generally insert black area in the edge of the image, so we remove rig black area and decide copy or not by using statistical characteristics of original video and copied video with center part of frame that contains important information of video. Experiment results show that the proposed method has similar keyframe accuracy to reference method, but we use less memory to save feature information than reference's, because the number of keyframes is less 61% than that of reference's. Also, the proposed method detects if the video is copied or not efficiently despite expansive spatial transformations such as blurring, contrast change, zoom in, zoom out, aspect ratio change, and caption insertion.
Blur variation caused by camera de-focusing provides a proper cue for depth estimation. Depth from Defocus (DFD) technique calculates the blur amount present in an image considering that blur amount is directly related to scene depth. Conventional DFD methods use two defocused images that might yield the low quality of an estimated depth map as well as a reconstructed infocused image. To solve this, a new DFD methodology based on infocused and defocused images is proposed in this paper. In the proposed method, the outcome of Subbaro's DFD is combined with a novel edge blur estimation method so that improved blur estimation can be achieved. In addition, a saliency map mitigates the ill-posed problem of blur estimation in the region with low intensity variation. For validating the feasibility of the proposed method, twenty image sets of infocused and defocused images with 2K FHD resolution were acquired from a camera with a focus control in the experiments. 3D stereoscopic image generated by an estimated depth map and an input infocused image could deliver the satisfactory 3D perception in terms of spatial depth perception of scene objects.
Cholangiocarcinoma (CCA) is a serious problem in Thailand, particularly in the northeastern and northern regions. Database of population at risk are need required for monitoring, surveillance, home health care, and home visit. Therefore, this study aimed to develop a geographic information system (GIS) database and Google map of the population at risk of CCA in Mueang Yang district, Nakhon Ratchasima province, northeastern Thailand during June to October 2015. Populations at risk were screened using the Korat CCA verbal screening test (KCVST). Software included Microsoft Excel, ArcGIS, and Google Maps. The secondary data included the point of villages, sub-district boundaries, district boundaries, point of hospital in Mueang Yang district, used for created the spatial databese. The populations at risk for CCA and opisthorchiasis were used to create an arttribute database. Data were tranfered to WGS84 UTM ZONE 48. After the conversion, all of the data were imported into Google Earth using online web pages www.earthpoint.us. Some 222 from a 4,800 population at risk for CCA constituted a high risk group. Geo-visual display available at following www.google.com/maps/d/u/0/edit?mid=zPxtcHv_iDLo.kvPpxl5mAs90&hl=th. Geo-visual display 5 layers including: layer 1, village location and number of the population at risk for CCA; layer 2, sub-district health promotion hospital in Mueang Yang district and number of opisthorchiasis; layer 3, sub-district district and the number of population at risk for CCA; layer 4, district hospital and the number of population at risk for CCA and number of opisthorchiasis; and layer 5, district and the number of population at risk for CCA and number of opisthorchiasis. This GIS database and Google map production process is suitable for further monitoring, surveillance, and home health care for CCA sufferers.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.18
no.2
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pp.209-216
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2018
High-resolution satellite imagery is used in diverse fields such as meteorological observation, topography observation, remote sensing (RS), military facility monitoring and protection of cultural heritage. In satellite imagery, low-resolution imagery can take place depending on the conditions of hardware (e.g., optical system, satellite operation altitude, image sensor, etc.) even though the images were obtained from the same satellite imaging system. Once a satellite is launched, the adjustment of the imaging system cannot be done to improve the resolution of the degraded images. Therefore, there should be a way to improve resolution, using the satellite imagery. In this study, a super resolution (SR) algorithm was adopted to improve resolution, using such low-resolution satellite imagery. The SR algorithm is an algorithm which enhances image resolution by matching multiple low-resolution images. In satellite imagery, however, it is difficult to get several images on the same region. To take care of this problem, this study performed the SR algorithm by calibrating geometric changes on images after applying automatic extraction of feature points and projection transform. As a result, a clear edge was found just like the SR results in which feature points were manually obtained.
Petroleum reservoir characterization is a process for quantitatively describing various reservoir properties in spatial variability using all the available field data. Porosity and permeability are the two fundamental reservoir properties which relate to the amount of fluid contained in a reservoir and its ability to flow. These properties have a significant impact on petroleum fields operations and reservoir management. In un-cored intervals and well of heterogeneous formation, porosity and permeability estimation from conventional well logs has a difficult and complex problem to solve by conventional statistical methods. This paper suggests an intelligent technique using fuzzy logic and neural network to determine reservoir properties from well logs. Fuzzy curve analysis based on fuzzy logics is used for selecting the best related well logs with core porosity and permeability data. Neural network is used as a nonlinear regression method to develop transformation between the selected well logs and core analysis data. The intelligent technique is demonstrated with an application to the well data in offshore Korea. The results show that this technique can make more accurate and reliable properties estimation compared with previously used methods. The intelligent technique can be utilized a powerful tool for reservoir characterization from well logs in oil and natural gas development projects.
A novel method for the reconstruction of 3D shape and texture from elemental images has been proposed. Using this method, we can estimate a full 3D polygonal model of objects with seamless triangulation. But in the triangulation process, all the objects are stitched. This generates phantom surfaces that bridge depth discontinuities between different objects. To solve this problem we need to connect points only within a single object. We adopt a segmentation process to this end. The entire process of the proposed method is as follows. First, the central pixel of each elemental image is computed to extract spatial position of objects by correspondence analysis. Second, the object points of central pixels from neighboring elemental images are projected onto a specific elemental image. Then, the center sub-image is segmented and each object is labeled. We used the normalized cut algorithm for segmentation of the center sub-image. To enhance the speed of segmentation we applied the watershed algorithm before the normalized cut. Using the segmentation results, the subdivision process is applied to pixels only within the same objects. The refined grid is filtered with median and Gaussian filters to improve reconstruction quality. Finally, each vertex is connected and an object-based triangular mesh is formed. We conducted experiments using real objects and verified our proposed method.
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