Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.17
no.4
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pp.101-111
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2014
Spatial events are predictable using data mining classification algorithms. Decision trees have been used as one of representative classification algorithms. And they were normally used in the classification tasks that have label class values. However since using rule ranking methods, spatial prediction have been applied in the spatial prediction problems. This paper compared rule ranking methods for the spatial prediction application using a decision tree. For the comparison experiment, C4.5 decision tree algorithm, and rule ranking methods such as Laplace, M-estimate and m-branch were implemented. As a spatial prediction case study, landslide which is one of representative spatial event occurs in the natural environment was applied. Among the rule ranking methods, in the results of accuracy evaluation, m-branch showed the better accuracy than other methods. However in case of m-brach and M-estimate required additional time-consuming procedure for searching optimal parameter values. Thus according to the application areas, the methods can be selectively used. The spatial prediction using a decision tree can be used not only for spatial predictions, but also for causal analysis in the specific event occurrence location.
Li Jing Jing;Lee Dong-Wook;You Byeong-Seob;Oh Young-Hwan;Bae Hae-Young
Journal of Korea Multimedia Society
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v.9
no.12
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pp.1529-1541
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2006
Moving objects have been widely employed in traffic and logistic applications. Spatio-temporal aggregations mainly describe the moving object's behavior in the spatial data warehouse. The previous works usually express the object moving in some certain region, but ignore the object often moving along as the trajectory. Other researches focus on aggregation and comparison of trajectories. They divide the spatial region into units which records how many times the trajectories passed in the unit time. It not only makes the storage space quite ineffective, but also can not maintain spatial data property. In this paper, a spatio-temporal aggregation index structure for moving object trajectory in constrained network is proposed. An extended B-tree node contains the information of timestamp and the aggregation values of trajectories with two directions. The network is divided into segments and then the spatial index structure is constructed. There are the leaf node and the non leaf node. The leaf node contains the aggregation values of moving object's trajectory and the pointer to the extended B-tree. And the non leaf node contains the MBR(Minimum Bounding Rectangle), MSAV(Max Segment Aggregation Value) and its segment ID. The proposed technique overcomes previous problems efficiently and makes it practicable finding moving object trajectory in the time interval. It improves the shortcoming of R-tree, and makes some improvement to the spatio-temporal data in query processing and storage.
Space Syntax methodology can be quantitatively calculated spatial cognitive analysis by number of turns_ In the existing GIS-based spatial information service provide 'physical distance' due to the shortest distance as a priority. but pedestrians tends to choose the path with concerned a lot of emphasis of safety, more vitality way from the crime at night, traffic accidents, and comfort on a road. Human's 'psychological distance' may reflect the spatial information services and provided path should be. In this study, using GIS Road Data implements the axial map with idea of the linear simplification principles. Traditional axial map of the Space Syntax get the assumption from the actual traffic values by comparing the results of correlation relationship. Through these methods, the actual relationship between traffic and test values have the correlation value($R^2$= 0.5387) 50% level and was able to get the results.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.2
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pp.767-785
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2021
With the rapid development of information technology, it is now possible to analyze the spatial patterns of cultivated land and its evolution by combining GIS, geostatistical analysis models and spatiotemporal big data for the dynamic monitoring and management of cultivated land resources. The spatial pattern of cultivated land and its evolutionary patterns in Luoyang City, China from 2009 to 2019 were analyzed using spatial autocorrelation and spatial autoregressive models on the basis of GIS technology. It was found that: (1) the area of cultivated land in Luoyang decreased then increased between 2009 and 2019, with an overall increase of 0.43% in 2019 compared to 2009, with cultivated land being dominant in the overall landscape of Luoyang; (2) cultivated land holdings in Luoyang are highly spatially autocorrelated, with the 'high-high'-type area being concentrated in the border area directly north and northeast of Luoyang, while the 'low-low'-type area is concentrated in the south and in the municipal area of Luoyang, and being heavily influenced by topography and urbanization. The expansion determined during the study period mainly took place in the Luoyang City, with most of it being transferred from the 'high-low'-type area; (3) elevation, slope and industrial output values from analysis of the bivariate spatial autocorrelation and spatial autoregressive models of the drivers all had significant effects on the amount of cultivated land holdings, with elevation having a positive effect, and slope and industrial output having a negative effect.
The GOSAT (Greenhouse gases Observing SATellite) data provide new opportunities the most regionally complete and up-to-date assessment of $CO_2$. However, in practice, GOSAT records often suffer from missing data values mainly due to unfavorable meteorological condition in specific time periods of data acquisition. The aim of this research was to identify optimal spatial interpolation techniques to ensure the continuity of $CO_2$ from samples taken in the North East Asia. The accuracy among ordinary kriging (OK), universal kriging (UK) and simple kriging (SK) was compared based on the combined consideration of $R^2$ values, Root Mean Square Error (RMSE), Mean Error (ME) for variogram models. Cross validation for 1312 random sampling points indicate that the (UK) kriging is the best geostatistical method for spatial predictions of $CO_2$ in the East Asia region. The results from this study can be useful for selecting optimal kriging algorithm to produce $CO_2$ map of various landscapes. Also, data users may benefit from a statistical approach that would allow them to better understand the uncertainty and limitations of the GOSAT sample data.
Environmental issues had arisen following industrialization with rapid physical growth of city and its consequences: widened metropolitan areas, uncontrolled reconstructions of new metropolitan areas, many social issues, such as declines of existing metropolitan areas. Due to these issues, new development policies have been made in order to find identities and reconstruct new images of cities. This research aims to remind the meaning of conservation of modern construction and building re-use, and to identify values of modern architectures in the context of a city. Regeneration of cities is not only finding national identities, but also expecting to increase inflow of foreign travellers. However, this regeneration hasn't stayed sustainable, focusing only on short-term curing of the problem in limited areas. This work analyzes cases of modern architecture, historic buildings from various cultures: Western, Japanese, Chinese. The result of the analysis shows that the value of existing buildings and citizen participation is necessary to revitalize cities. Four characteristics have been also identified: historic relationship, spatial identity, spatial presence, and approachable efficiency. For a potential solution, cities need to be viewed from multiple perspectives to find a method to generate new vitality for a city whose values should be recognized as an asset through sustainable re-use, by transforming modern construction as a heritage.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.35
no.4
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pp.105-118
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2007
The purpose of this study is not only to compare between 'Opened Landscape' and 'Filtered Landscape' image and preference but also to suggests a guide line of planting design for progressive realization. For this, the image structures of photo-sketch simulation for parallax landscape have been investigated by Semantic Differential scale(S.D. scale) and the Factor analysis. The results could be summarized as follows. The results of S.D. scale values for landscape through parallax were greater than non-parallax landscape. The scenes through parallax were better preferred to direct view. Thus the results of photo-sketch simulation test support the expected hypothesis that the visual environment of complexity and variety is closely correlated with the parallax effect and monotonous or non-parallax environment, and parallax effect on close view more bigger than the distant view. Factors covering the spatial image of parallax landscape were found to be seven and Total values were 60.35 %. The most important factors determining the parallax effect were Factors I 'depth of space' and VI 'expectation of space and interest'. An outstanding view must be handled properly to be preserved or accentuated. In this sense, the parallax spatial beauty with tree could be improved through the visual aspects of plan arrangements and the progressive realization appeared to be one effective design technique for landscape planning and design.
A scanning slot digital mammography system Luing a plastic scintillating fiber screen (SFS) is currently being developed To improve the x-ray interaction efficiency and absorption efficiency of an SFS, high Z elements can be added into the scintillating fiber core. In this paper, we investigated theoretically the zero spatial frequency detective quantum efficiency, DQE(0), and modulation transfer function, MTF(f), of three 2 cm thick SFSs made of polystyrene, polystyrene loaded with 5% by weight of lead, and polystyrene Loaded with 10% by weight of tin scintillating fibers. X-ray interaction efficiency, scintillating light intensity distributions and line spread functions were generated using Monte Carlo simulation. DQE(0) and MTF(f) were computed for x-ray energies ranging from 15 to 50 keV. Loading high Z elements into the SFS markedly increased the DQE(0). For x-ray energies used for mammovaphy, DQE(0) values of both high Z element loaded SFSs are about a factor of three higher than the DQE(0) of an Min-R screen. At mammographic x-ray energies, MTF(f) values of all three SFSs are Venter than 50% at 25 Ip/mm spatial frequency, and were found to be dominated by the 20 um individual scintillating fiber diameter used The results show that both hiP DQE(0) and spatial resolution can be achieved with the high Z element loaded SFSs, which make these SFSs attractive for use in a scanning slot detector for digital mammography.
Atmospheric correction is an essential part in time-series analysis on biophysical parameters of surface features. In this study, we tried to examine possible problems in atmospheric correction of multitemporal High Spatial Resolution (HSR) images obtained from two different sensor systems. Three KOMPSAT-2 and two IKONOS-2 multispectral images were used. Three atmospheric correction methods were applied to derive surface reflectance: (1) Radiative Transfer (RT) - based absolute atmospheric correction method, (2) the Dark Object Subtraction (DOS) method, and (3) the Cosine Of the Uun zeniTh angle (COST) method. Atmospheric correction results were evaluated by comparing spectral reflectance values extracted from invariant targets and vegetation cover types. In overall, multi-temporal reflectance from five images obtained from January to December did not show consistent pattern in invariant targets and did not follow a typical profile of vegetation growth in forests and rice field. The multi-temporal reflectance values were different by sensor type and atmospheric correction methods. The inconsistent atmospheric correction results from these multi-temporal HSR images may be explained by several factors including unstable radiometric calibration coefficients for each sensor and wide range of sun and sensor geometry with the off-nadir viewing HSR images.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.24
no.12B
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pp.2401-2406
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1999
Various techniques extracting feature vectors have been studied for the cut detection in compressed video data. In case of using the histogram of occurrence of pixel's values as a feature vector, the precise detection of cuts would not be expected because of not considering the spatial correlation of pixels. And more sophisticated algorithms such as CCV(Color Coherent Vector) and Correlrogram tend to be used. Though these methods can be able to detect cuts rather precisely, they require much more processing time because of a enormous amount of computations. In this paper we propose a method of the cut detection using spatial correlation of DC values of luminance components in MPEG video sequence. This requires less processing time and also It can increase the rates of detecting the correct cuts by using advanced comparative method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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