The main purpose of the research is to illustrate the value of the spatial statistical approach to residential differentiation by providing a framework for exploratory spatial data analysis (ESDA) using a local spatial separation measure. ESDA aims, by utilizing a variety of statistical and cartographic visualization techniques, at seeking to detect patterns, to formulate hypotheses, and to assess statistical models for spatial data. The research is driven by a realization that ESDA based on local statistics has a great potential for substantive research. The main results are as follows. First, a local spatial separation measure is correspondingly derived from its global counterpart. Second, a set of significance testing methods based on both total and conditional randomization assumptions is provided for the local measure. Third, two mapping techniques, a 'spatial separation scatterplot map' and a 'spatial separation anomaly map', are devised for ESDA utilizing the local measure and the related significance tests. Fourth, a case study of residential differentiation between the highly educated and the least educated in major Korean metropolitan cities shows that the proposed ESDA techniques are beneficial in identifying bivariate spatial clusters and spatial outliers.
The main objective of this paper is to formulate a generalized procedure to extract the first four moments of univariate spatial association measures for statistical testing under the normality assumption and to evaluate the viability of hypothesis testing based on the normal approximation for each of the spatial association measures. The main results are as follows. First, predicated on the previous works, a generalized procedure under the normality assumption was derived for both global and local measures. When necessary matrices are appropriately defined for each of the measures, the generalized procedure effectively yields not only expectation and variance but skewness and kurtosis. Second, the normal approximation based on the first two moments for the global measures fumed out to be acceptable, while the notion did not appear to hold to the same extent for their local counterparts mainly due to the large magnitude of skewness and kurtosis.
한국의 기후학 연구성과는 1958년 발표된 이후 약간의 기복은 있었으나 꾸준히 발 전하여 왔다. 연구성과를 하부 분야별로 보면 기후학 일반(43.5%)이 가장 많았고, 종관기후 학(34.7%), 기후변화(13.0%) 그리고 응용기후학(8.8%)으로 구성되어 있으나 근래에는 응용 기후학 분야에 대한 연구가 서서히 증가하고 있다. 1970년대 이전에는 주로 지상 기후요소 간의 기상자료를 사용하여 상관관계 출현빈도.시계열분석 등으로 전국 규모의 기후특성을 규명한 데 반하여 최근에는 시계열분석과 더불어 군집.주성분.인자분석 등 다변량 분석기 법 등의 통계기법이 많이 활용되고 있다. 초기에는 지상기상자료를 주로 연구에 사용하였는 데 점차 고층기상자료와 인공위성자료를 활용하면서 국지기후 연구와 더불어 기후예측 모델 의 구축단계까지 발달하였다. 그러나 한국기후학이 당면한 문제는 인적자원의 절대적인 빈 곤과 더불어 인접분야에 비하여 연구환경이 열악한 것이다. 즉, 대학에서는 비전공자에 의한 기후학 교육이 빈번하고, 국지기후 연구의 경우는 실측을 요하기도 하는데 자료의 생성 및 분석에 필요한 장비가 절대적으로 부족하다. 따라서 한국의 기후학의 발전을 도모하려면 기 후학자의 배출이 급선무이고, 기후학자는 물론, 대학 및 연구소간의 연구 및 자료 교류 등의 상호협조가 요청된다.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.29
no.5
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pp.479-485
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2011
A number of case studies that find distribution of longevity population and influencing factors through the spatial data fusion using GIS techniques are growing. The majority cases of these studies are adopt census administrative boundary data for the spatial analysis. However, these methods cannot fully explain the phenomenon of longevity because there are a variety of spatial characteristics within the census administrative boundaries. Therefore, studies of spatial unit are required that realistically reflect the phenomenon of human longevity. The dasymetric mapping method enables to product of spatial unit more realistic than census administrative boundary map and statistic estimates of small area utilizing diversity spatial information. In this study, elderly population of small area has been estimated within statistically significant level that applied the vector based dasymetric mapping method. Also, the cluster analysis confirmed that the variation of local spatial relationship within census administrative boundary. The result of this study implied that the need for local-level studies of the human longevity and the validity of the dashmetric mapping techniques.
Journal of the Korean association of regional geographers
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v.7
no.3
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pp.107-120
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2001
This study is concerned with providing a reliable procedure of calibrating a set of places specific distance parameters and with applying it to U.S. inter-State migration flows between 1985 and 1900. It attempts to conform to recent advances in quantitative geography that are characterized by an integration of ESDA(exploratory spatial data analysis) and local statistics. ESDA aims to detect the spatial clustering and heterogeneity by visualizing and exploring spatial patterns. A local statistic is defined as a statistically processed value given to each location as opposed to a global statistic that only captures an average trend across a whole study region. Whereas a global distance parameter estimates an averaged level of the friction of distance, place-specific distance parameters calibrate spatially varying effects of distance. It is presented that a poisson regression with an adequately specified design matrix yields a set of either origin-or destination-specific distance parameters. A case study demonstrates that the proposed model is a reliable device of measuring a spatial dimension of migration, and that place-specific distance parameters are spatially heterogeneous as well as spatially clustered.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2010.05a
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pp.1410-1414
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2010
최근 들어 가뭄과 국지성 호우 등의 기상이변이 지속적으로 발생하고 있으며, 이는 국민 삶의 발전과 향상에 밀접한 관계가 있는 것으로 전세계적으로 이에 대한 관심이 증가하고 있는 추세이다. 특히 댐의 효율적 관리와 안정적인 운영은 홍수피해 방지, 안정적인 용수공급과 같은 국민 생활과 밀접한 관계를 가지고 있어 수자원의 효율적인 운영과 이용은 장기적인 관점을 통하여 수립해야 한다. 이와 같이 댐 유입량의 예측은 유출모형의 목적 중 중요한 부분으로 확정론적 모형이 시 혹은 일유량과 같은 매우 짧은 시간의 유출을 예측하는데 주로 사용되지만 이는 매개변수의 추정이 불가능하거나 실제유역에서의 측정이 불가능 할 경우에는 모형적용에 한계가 있다. 이에 반해 추계학적 모형에 의한 유출예측은 장기간의 유출을 과거자료의 통계학적 특성변수를 매개변수로 하여 예측하는 방법으로 모형의 적용에 필요한 매개변수가 적어 그 적용성이 간편한 장점이 있다. 본 연구에서는 계절형 ARIMA모형을 적용하여 과거자료의 적용범위, 매개변수의 산정, 적합성 판정에 대하여 판단하고, 이 모형이 월유입량의 예측에 적합한지를 검토하였다.
Lim, Bo A;Kim, Myoung Nam;Kim, Young Hee;Lee, Jeung Min;Jo, Chang Wook;Jeong, So Young
Journal of Conservation Science
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v.35
no.3
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pp.197-208
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2019
Biological damages of wooden cultural properties are closely related to the preservation of the environment; these damages can be accelerated because of rapid climate change. Therefore, to preserve cultural properties, it is important to understand environmental characteristics. This study aims to investigate the status of termite damage and the characteristics of major environmental factors such as micro-meteorology, meso-meteorology, and local-meteorology of the Josadang shrine in the Seonamsa temple at Suncheon. Damage was confirmed by visual observation and the response of the termite detection dog at the north-west corner. Also another damage was observed by the termite detection dog at the north-east corner. These pillars had lower surface temperature and higher moisture content compared with the pillars in the front. The mean temperature of the entire time was similar for the meteorologies; however, the relative humidity differed. High relative humidity, greater than 70%, was observed frequently. In particular, it was determined that the termite activity days were the most inside the Josadang shrine. The statistical analysis confirmed that there was a difference between the meteorology events through the F ratio. In addition, the difference of environmental factors with relative humidity and temperature was identified more great difference in relative humidity through the t-statistics of temperature and relative humidity. And then relative humidity was confirmed most great in the difference of meso-meteorology and local-meteorology.
This study analyzed roadkill hotspots in Yeongju, Mungyeong-si Andong-si and Cheongsong-gun to compare the method of searching the area of the spatial cluster for selecting the roadkill hotspots. The local spatial autocorrelation index Getis-Ord Gi* statistics were calculated by different units of analysis, drawing hotspot areas of 9% from 300 m and 14% from 1 km on the basis of the total road area. The rating of Z-score in the 1km hotspot area showed the highest Z-score in the 28th National Road section on the border between Yecheon-gun and Yeongj-si. The kernel density method performed general kernel density estimation and network kernel density estimation analysis, both of which made it easier to visualize roadkill hotspots than district unit analysis, but there were limitations that it was difficult to determine statistically significant priority. As a result, local hotspot areas were found to be different according to the cluster analysis method, and areas that are in common need of reduction measures were found to be the hotspot of 28th National Road through Yeongju-si and Yecheon-gun. It is deemed that the results of this study can be used as basic data when identifying roadkill hotspots and establishing measures to reduce roadkill.
This study analyzed the water shortage hotspot areas in South Korea using spatial clustering analysis for water shortage estimates in 2030 of the Master Plans for National Water Management. To identify the water shortage cluster areas, we used water shortage data from the past maximum drought (about 50-year return period) and performed spatial clustering analysis using Local Moran's I and Getis-Ord Gi*. The areas subject to spatial clusters of water shortage were selected using the cluster map, and the spatial characteristics of water shortage areas were verified based on the p-value and the Moran scatter plot. The results indicated that one cluster (lower Imjin River (#1023) and neighbor) in the Han River basin and two clusters (Daejeongcheon (#2403) and neighbor, Gahwacheon (#2501) and neighbor) in the Nakdong River basin were found to be the hotspot for water shortage, whereas one cluster (lower Namhan River (#1007) and neighbor) in the Han River Basin and one cluster (Byeongseongcheon (#2006) and neighbor) in the Nakdong River basin were found to be the HL area, which means the specific area have high water shortage and neighbor have low water shortage. When analyzing spatial clustering by standard watershed unit, the entire spatial clustering area satisfied 100% of the statistical criteria leading to statistically significant results. The overall results indicated that spatial clustering analysis performed using standard watersheds can resolve the variable spatial unit problem to some extent, which results in the relatively increased accuracy of spatial analysis.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.3
no.4
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pp.185-198
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2001
This study was conducted to reveal the effects of local climatic conditions on reproductive growth in a mature stand of Korean white pine based on climatic estimates. For this, the reproductive growth such as production and characteristics of cone and seed were first measured and summarized for seven years from 1974 to 1980. The local climatic conditions in the study site were also estimated by both a topoclimatological method and a spatial statistical technique. The local climatic conditions were then correlated with and regressed on the growth factors to reveal the relationships between the climatic estimates and the reproductive growth. Average number of conelet formation per tree showed highly negative correlation with some climatic variables related to minimum temperature in the year of flower bud differentiation. Especially, the most significant negative correlation were found between average of the minimum temperature for June and July of flower bud differentiation year and the number of conelet formation. There was no significant correlation between the number of cone production and climatic variables. However, total precipitation from December of the flowering year to February of the cone production year showed the most high correlation (r=0.6036) with the number of cone production. It was found that significant climatic variables affecting the amount of cone drop and cone drop percentage were the sum of cloudy days from June of the flowering year to August of the cone production year. Positive correlation was significantly recognized between the average weight of empty seed per cone and total precipitation from December of the flowering year to February of the cone production year. For the percentage of empty seed, five climatic variables among 19 variables were significantly correlated at 10% level. The average weight of a cone showed negative correlation with total precipitation from June of the flowering year to August of the cone production year. It was also found that average weight of a seed had highly negative correlation with total precipitation from December of the flowering year to February of the cone production year. The average weight of cone coat was negatively correlated with two climatic variables derived from clear days, which are sum of clear days from November of the flowering year to March of the cone production year and sum of clear days from December of the flowering year to February of the cone production year. On the other hand, it showed positive correlation with mean temperature of May in the flowering year. The exactly same results were obtained in correlation analysis for the percentage of cone coat.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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