Based on the supply location, demand location, and transportation network, aggregate supply-demand characteristics and aggregate distribution status were analyzed from the results of the closest distance, service areas, and location-allocation scenarios using GIS network analysis. As a result, it was found that the average transport distance of aggregates from the supplier was 6 km on average, the average range of 7 km for sand, and 10 km for gravel was found to reach the destination. In particular, the simulated service area covers about 92% in Seoul-Gyeonggi Province, 85% in Busan-Ulsan-Gyeongnam Province, and more than 90% in Daejeon-Sejong-Chungnam Province. These results have a significant implication in quantitatively interpreting primary data on aggregate supply-demand. Furthermore, these results suggest the possibility of a wide-area quantitative analysis of aggregate supply regions necessary for establishing a basic aggregate plan. The results also evaluated by the site-allocation scenario show that aggregate supply may be possible through companies less than 200 with large-amounts quarries, which is the 700 companies currently supplying small amounts of aggregates on the country. Therefore, in terms of distribution of aggregates, a policy approach is needed to form an appropriate market for regions with high and low density of aggregate supply services, and the necessity of regional distribution and re-evaluation is suggested through an aggregate supply analysis demand across the country. Furthermore, in analyzing the supply-demand network for the aggregate market, additional research is needed to establish long-term policies for the aggregate industry and related industries.
The purpose of this study is to estimate the available potential heat source for heat pump in the district heating supply area in the city. Unused energy potentials were estimated and integrated based on open source based data. In particular, geographical spatial analysis of recoverable heat energy density and heat demand in the heat source area of large retailers and public sauna facilities in the DH network located in the southern part of the metropolitan area (Pyeongtaek-si) was conducted. As a result of the study, the DH network area had a total potential energy of 1,741.7 toe/year for the two heat sources of large retailers and public saunas. It is estimated that 1,006.9 toe/year, which is 57.8% of the total, can be linked to the district heating. The large retailers showed a positive correlation with the floor area and energy use of 0.4937. The recoverable energy intensity was estimated to be $0.0017toe/m^2$ per unit area and $0.0069tCO_2/m^2$ for greenhouse gas emissions. In addition, public saunas were analyzed by comparing the empirical case with the theoretical calculation, and it was estimated that energy conservation estimate of 80% was $0.0315toe/m^2$ per bath area and $0.1183tCO_2/m^2$ for greenhouse gas emissions. The total potential energy amount of this area was positively correlated with the heat demand of apartment house by administrative district, and it was confirmed that it had a relatively high potential energy especially in traffic and commercial center.
Korea follows the slope design criteria during construction. It was enacted by the Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs. There are cases where the Soil-nail is designed as a measure to secure slope stability. The arrangement of the soil-nail may be arranged at equal intervals or may be arranged differently depending on the soil failure model. The optimum design of the countermeasure method is determined by securing stability of the slope through optimization of dimensions and shape. However, when uniform nails are placed at low elevations in slopes, the standard safety factor is exceeded, which may hinder economic design. It is preferable to arrange the reinforcement of the nails over the entire slope. When the horizontal spacing of the nails was topology optimized according to the slope height, it was possible to minimize the amount of reinforcement while satisfying the standard safety factor. Since the active load is reduced in the section where the slope height is lowered, the safety factor after reinforcement may be excessively increased. Therefore, the phase optimization method is proposed as an economical optimal design method using the reinforcing shape density. In addition, a relational expression was designed to optimize the horizontal spacing by slope height.
As endangered species are gradually increasing due to land development by humans, it is essential to secure sufficient protected areas (PAs) proactively. Therefore, this study checked priority conservation areas to select candidate PAs when considering the impact of land development. We determined the conservation priorities by analyzing four scenarios based on existing conservation areas and reflecting the development impact using MARXAN, the decision-making support software for the conservation plan. The development impact was derived using the developed area ratio, population density, road network system, and traffic volume. The conservation areas of endangered species were derived using the data of the appearance points of birds, mammals, and herptiles from the 3rd National Ecosystem Survey. These two factors were used as input data to map conservation priority areas with the machine learning-based optimization methodology. The result identified many non-PAs areas that were expected to play an important role conserving endangered species. When considering the land development impact, it was found that the areas with priority for conservation were fragmented. Even when both the development impact and existing PAs were considered, the priority was higher in areas from the current PAs because many road developments had already been completed around the current PAs. Therefore, it is necessary to consider areas other than the current PAs to protect endangered species and seek alternative measures to fragmented conservation priority areas.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.23
no.3
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pp.100-119
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2020
During recent years, the heat environment and particulate matter (PM10) have become serious environmental problems, as increases in heat waves due to rising global temperature interact with weakening atmospheric wind speeds. There exist urban heat islands and urban pollution islands with higher temperatures and air pollution concentrations than other areas. However, few studies have examined these issues together because of a lack of micro-scale data, which can be constructed from spatial data. Today, with the help of satellite images and big data collected by private telecommunication companies, detailed spatial distribution analyses are possible. Therefore, this study aimed to examine the spatial distribution patterns of urban heat islands and urban pollution islands within Busan Metropolitan City and to compare the distributions of the two phenomena. In this study, the land surface temperature of Landsat 8 satellite images, air temperature and particulate matter concentration data derived from a private automated meteorological observation system were gridded in 30m × 30m units, and spatial analysis was performed. Analysis showed that simultaneous zones of urban heat islands and urban pollution islands included some vulnerable residential areas and industrial areas. The political migration areas such as Seo-dong and Bansong-dong, representative vulnerable residential areas in Busan, were included in the co-occurring areas. The areas have a high density of buildings and poor ventilation, most of whose residents are vulnerable to heat waves and air pollution; thus, these areas must be considered first when establishing related policies. In the industrial areas included in the co-occurring areas, concrete or asphalt concrete-based impervious surfaces accounted for an absolute majority, and not only was the proportion of vegetation insufficient, there was also considerable vehicular traffic. A hot-spot analysis examining the reliability of the analysis confirmed that more than 99.96% of the regions corresponded to hot-spot areas at a 99% confidence level.
Journal of the Korean association of regional geographers
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v.3
no.2
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pp.209-225
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1997
Today, rapid progress of urbanization is discovered commonly in many countries, especially in developing countries, which has led to spatial order and development process of city. Historically, Taegu was a walled city and formed mono-nucleus which was restricted by the castle. As the city grew gradually, the castle was removed as a result of diversification in traffic network, change of socio-economic environment, formation of industrial base and functional distribution. According to reconstruction maps of residential patterns, there was distinctive residential segregation among ethnic groups. Koreans in Taegu in 1939, aggregated densely in the southern and western parts of the city. The Japanese were concentrated densely in the northern and eastern parts of Taegu. And the street pattern within residential areas of the Korean people was shaped like a maze type in contrast with Japanese residential areas, which showed grid pattern of streets. This is another general pattern of almost all colonial cities, especially in Asia. Through this process, today it appears that, out of overall residential areas which occupy the highest ratio in urban land use, those for eminent people influence the functional development of urban spatial structure very heavily as a key point in urban residetial structure. Truly, residential segregation can be seen as the spatial manifestation of uneven distribution of such important scarce resources as housing and residential environment. In this study, the characteristics of locational distribution of the eminent people show their socially and economically stabilized standing in Taegu, taking the aforesaid situation as a background of the study. And the process of this study is as follows ; to examine the forming process of residential areas in the city as a theoretical supporting, to put in order on classical interpretation to formation of residential areas, and general type modern residential areas formation, and economic decision factor of land use. Therefore, this study aims to examine growth and development of eminent persons' residential areas and, at the same time, extract locational characteristics through the pattern of eminent persons' location and predict changes in the future.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.24
no.3
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pp.73-82
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2021
Rural roads are the significant infrastructure for developing and managing the rural areas, hence the utilization of the remote sensing datasets for managing the rural roads is necessary for expanding the rural transportation infrastructure and improving the life quality of the rural residents. In this research, the two different methods such as image classification and image segmentation were compared for mapping the rural road based on the given high-resolution satellite image acquired in the rural areas. In the image classification method, the deep learning with the multiple neural networks was employed to the given high-resolution satellite image for generating the object classification map, then the rural roads were mapped by extracting the road objects from the generated object classification map. In the image segmentation method, the multiresolution segmentation was employed to the same satellite image for generating the segment image, then the rural roads were mapped by merging the road objects located on the rural roads on the satellite image. We used the 100 checkpoints for assessing the accuracy of the two rural roads mapped by the different methods and drew the following conclusions. The image segmentation method had the better performance than the image classification method for mapping the rural roads using the give satellite image, because some of the rural roads mapped by the image classification method were not identified due to the miclassification errors occurred in the object classification map, while all of the rural roads mapped by the image segmentation method were identified. However some of the rural roads mapped by the image segmentation method also had the miclassfication errors due to some rural road segments including the non-rural road objects. In future research the object-oriented classification or the convolutional neural networks widely used for detecting the precise objects from the image sources would be used for improving the accuracy of the rural roads using the high-resolution satellite image.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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