Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
/
v.17
no.2
/
pp.59-71
/
2014
At present, Korean one-person households have been continuously increased in spite of the reduction of total population. The increasement of one-person household has become a social and institutional issue. It is necessary to response socially and economically to not only changes of housing demand but also the disadvantaged classes such as the socially weak and single elderly household from the national level. In this respect, this research examined the spatial distribution (such as the increasing area, high-density area, and majority area) of one-person household with census data in the city of Busan. The clusters of one-person households were selected by focusing on the spatial distributions by time series changes of 2000, 2005, and 2010 and considering their housing characteristics. In terms of policy efficiency, the clusters of one-person households to be supported by priority were derived by analyzing the census data from 6066 output areas in the city of Busan. As a result, lots of one-person households of juniors were distributed around the university town, office facility, and station service area. Lots of one-person households at middle-aged class were distributed in Busan's original downtown and mountain-side road. Generalizing these characteristics, cluster analysis was conducted. As a result, one-person household dense area in Busan could be classified into four types. This research should be utilized as a counterplan for increasing the housing demand of one-person household or basic data for supporting small housing supply policies in the future.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
/
v.21
no.10
/
pp.567-573
/
2020
This study was done to develop indicators for cities that can be used in the long term and in a sustainable manner. Activation indicators were developed to improve the resilience in the downtown area of Seo-gu, Incheon. Preliminary indicators were derived from prior studies on similar indicators of resilience for urban regeneration, and an expert opinion survey was conducted to analyze the suitability and importance of the indicators. Activation indicators were established for improving urban resilience in six areas: population stability, social inclusion, industrial diversity, local productivity, environmental sustainability, and social-based convenience. From 60 preliminary indicators, 42 indicators were selected through the expert opinion surveys for securing an economically active population, establishing a living infrastructure, improving the settlement environment, and upgrading industry to reflect the characteristics of the West, including industrial complexes. It was found that diversification is necessary. Further study is still necessary to improve the objectivity of the indicators and calculate a resilience index. The significance of this study is that it looks at quantitative indicators, complements other studies on regional decline diagnosis, and presents realistic alternatives suitable for domestic situations based on the concept of resilience.
Kim, Su jae;Lee, Gyeong jae;Choo, Sangho;Kim, Sang hun
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
/
v.20
no.1
/
pp.40-53
/
2021
Recently, shared dockless e-scooter usage has rapidly increased, rather than the station-based shared mobility service, because of convenience. This transition leads to new social problems in urban areas such as increased traffic accidents and hindrance of pedestrian environments. In this study, we analyze the usage characteristics of shared e-scooters in Seoul, and identify factors influencing demand for shared e-scooters by developing a negative binomial regression model. As a result, the usage characteristics show that the average trip distance, the average trip duration, and the average trip speed were 1.5km, 9.4min, and 10.3km/h, respectively. Demographic factor, transport facility factors, land use factors, and weather factors have statistically significant impacts on demand for shared e-scooters. The results of this study will be used as basic data for suggesting effective operation strategies for areas with higher shared e-scooter demand and for establishing transport policies for facilitating shared e-scooter usage.
Aggregation such as computing an average value of data measured in each sensor commonly occurs in many applications of sensor networks. Since sensor networks consist of low-cost nodes with limited battery power, reducing energy consumption must be considered in order to achieve a long network lifetime. Reducing the amount of messages exchanged is the most important for saving energy. Earlier work has demonstrated the effectiveness of in-network data aggregation and data filtering for minimizing the amount of messages in sensor networks. In this paper, we propose an adaptive error adjustment scheme that is simpler, more effective and efficient than previous work. The proposed scheme is based on self-adjustment in each sensor node. We show through various experiments that our scheme reduces the network traffic significantly, and performs better than existing methods.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
/
v.14
no.1
/
pp.217-228
/
2009
Data analysis applications typically aggregate data across many dimensions looking for unusual patterns in data. Even though such applications are usually possible with standard structured query language (SQL) queries, the queries may become very complex. A complex query may result in many scans of the base table, leading to poor performance. Because online analytical processing (OLAP) queries are usually complex, it is desired to define a new operator for aggregation, called the data cube or simply cube. Data cube supports OLAP tasks like aggregation and sub-totals. Many aggregate functions can be used to construct a data cube. Those functions can be classified into three categories, the distributive, the algebraic, and the holistic. It has been thought that the distributive functions such as SUM, COUNT, MAX, and MIN can be used to construct a data cube, and also the algebraic function such as AVG can be used if the function is replaced to an intermediate function. It is believed that even though AVG is not distributive, but the intermediate function (SUM, COUNT) is distributive, and AVG can certainly be computed from (SUM, COUNT). In this paper, however, it is found that the intermediate function (SUM COUNT) cannot be applied to OLAP cubes, and consequently the function leads to erroneous conclusions and decisions. The objective of this study is to identify some problems in applying aggregate function AVG to OLAP cubes, and to design a process for solving these problems.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
/
v.27
no.2
/
pp.363-372
/
2016
Two-stage sample designs are commonly used for household surveys in Korea using as clusters the enumeration districts (EDs). Since clustering decomposes the population variation into within- and between-cluster variations, the sample sizes allocated in stages can affect the overall precision. Alternative clusters are often considered due to diverse reasons such as the EDs' limitation in size, being out-of-date, and in-assessibility to their household lists. In addition, the EDs are currently under development by the Statistics Korea as an joint effort toward their transition from the traditional practice to the register census from 2015. We present an approach for evaluating the difference in the precision of the mean estimators of the sets of the cluster units in between a hierachical and nested form, where the design effect is used to reflect the effect of the clustering and the sample allocation. We also demonstrate our approach using the U.S. Census counts from the year 2000 for Anne Arundel County in Maryland. Our research shows that the within-cluster variance can be significantly different for survey variables and thus the choice of cluster units and the associated sample allocation scheme should reflect the corresponding variance decomposition due to clustering.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
/
v.24
no.4
/
pp.343-350
/
2006
For integrating and utilizing the statistical data, which is summarized by arbitrary areal unit such as demographics, with stellite imagery or other GIS data, areal unit of both data should be accorded. Dasymetric mapping is proposed as a useful method fur disaggregating the aggregated statistical data to finer areal unit or generating surface model from object data such as polygonal area. This research evaluate the effectiveness of dasymetric mapping by 1) summarizing the yellow page information by administrative district, 2) modeling the business density using dasymetric mapping, and 3) comparing the business densities of raw data and that of spatial interpolation result.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
/
v.19
no.4
/
pp.118-129
/
2016
Many epidemiological studies, relying on administrative air pollution monitoring data, have reported the association between particulate matter ($PM_{10}$) air pollution and human health. These monitoring data were collected at a limited number of fixed sites, whereas government-generated health data are aggregated at the area level. To link these two data types for assessing health effects, it is necessary to estimate area-level concentrations of $PM_{10}$. In this study, we estimated district (Gu)-level $PM_{10}$ concentrations using a previously developed pointwise exposure prediction model for $PM_{10}$ and three types of point locations in Seoul, Korea. These points included 16,230 centroids of the largest census output residential areas, 422 community service centers, and 610 centroids on the 1km grid. After creating three types of points, we predicted $PM_{10}$ annual average concentrations at all locations and calculated Gu averages of predicted $PM_{10}$ concentrations as representative Gu-estimates. Then, we compared estimates to each other and to measurements. Prediction-based Gu-level estimates showed higher correlations with measurement-based estimates as prediction locations became more population representative ($R^2=0.06-0.59$). Among the three estimates, grid-based estimates gave lowest correlations compared to the other two(0.35-0.47). This study provides an approach for estimating area-level air pollution concentrations and assesses air pollution health effects using national-scale administrative health data.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2013.11a
/
pp.1584-1587
/
2013
도시재생정책과 계획수립 지원을 위한 도시재생종합정보시스템이 지구단위로서 읍면동 및 집계구 단위로 구축되었다. 이를 이용하여 지표별 진단과 복합쇠퇴진단을 통한 관심지역 추출로 보다 상세한 도시쇠퇴 진단이 가능하다. 이 시스템을 정부정책에 이용하는 것뿐만 아니라 주민의 지역문제 확인 및 해결방안 모색을 위한 도구로 적극 활용되어야 할 것이다. 또한 데이터를 지자체에 직접 입력하게 하여 신속한 정보갱신과 비용절감이 가능한 유지관리방안의 검토가 필요하다.
Aggregation is an important operation that affects the performance of OLAP systems. In this paper we define a new class of aggregation queries, called range-groupby queries, and present a method for processing them. A range-groupby query is defined as a query that, for an arbitrarily specified region of an n-dimensional cube, computes aggregations for each combination of values of the grouping attributes. Range-groupby queries are used very frequently in analyzing information in MOLAP since they allow us to summarize various trends in an arbitrarily specified subregion of the domain space. In MOLAP applications, in order to improve the performance of query processing, a method of maintaining precomputed aggregation results, called the prefix-sum array, is widely used. For the case of range-groupby queries, however, maintaining precomputed aggregation results for each combination of the grouping attributes incurs enormous storage overhead. Here, we propose a fast algorithm that can compute range-groupby queries with minimal storage overhead. Our algorithm maintains only one prefix-sum away and still effectively processes range-groupby queries for all possible combinations of the grouping attributes. Compared with the method that maintains a prefix-sum array for each combination of the grouping attributes in an n-dimensional cube, our algorithm reduces the space overhead by (equation omitted), while accessing a similar number of cells.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.