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.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2022.06a
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pp.426-428
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2022
해상 교통량을 정량적으로 평가하고 추출하기 위한 방법으로 선박 AIS 데이터 기반의 밀집도 분석을 활용하고 있다. 밀집도는 단위시간 당 단위면적에 분포하는 선박 통항량을 계산한 것으로, 일반적으로 그리드 셀 내에 존재하는 선박 항적 포인트 개수, 항적도 라인 길이, 선박 척수 등을 계산한 밀집도 분석 방법과 커널 밀도 추정(Kernel Density Estimation) 방법 등이 있다. 하지만, AIS 데이터의 특징상 선박 속력에 따라 수신 주기가 다르기 때문에 항적이 등간격으로 나타나지 않는 문제점이 있으며, 선박의 이동과 시간의 속성으로 인해 각각의 밀집도 분석 방법은 한계점이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 실측 AIS 데이터를 이용하여 다양한 방법의 선박 밀집도 분석을 수행하고 이를 비교하였다. 그 결과, 항적도 라인 길이에 의한 밀집도 분석이 가장 정량적인 방법으로 나타났으며 이를 통항 척수로 변환할 수 있는 선박 밀집도 분석을 개선방안으로 제안한다.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.19
no.3
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pp.437-456
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2016
The purpose of this study is to understand the locational characteristics of performing art industries and to investigate the linkages with local economy. For the purpose, we examine the spatial concentration of cultural and artistic resources in Korea first, and than focus on Seoul where the resources of performing art industries are concentrated to the utmost. To distinguish the distribution aspect and locational characteristics of performing art industries, we apply the Kernel density analysis and LISA (Local Indicator of Spatial Association) on the address data of performing art theater, gallery, and movie theater. In contrast to galleries and movie theaters. the spatial distribution pattern of performing art theaters reveals a unique local cluster centered on the Daehakro area. We confirm that the Daehakro area constitutes a performing art industry cluster in their dense distribution of various related activities making up the value chain of the performing art industry. Multiple regression analysis probes the related economic activities to explain the distribution of performing art theaters as well as the linkages with the local economic landscape.
To create dynamic and bustling urban environments, a diverse array of commercial facilities is indispensable. These facilities are recognised as pivotal in attracting and accommodating a larger floating population, thereby suggesting that a greater diversity of commercial establishments fosters heightened consumer expenditure. With this premise, our study endeavours to explore the influence of commercial facility diversity on the Consumer Centre Index. Focused on the temporal context of 2021 and the spatial context of Seoul, our analysis utilizes the Consumer Centre Index, derived from Kernel Density analysis, as the dependent variable. Independent variables encompass factors reflecting commercial attributes and urban characteristics. Employing spatial regression analysis at the administrative district level, we discern that the clustering of similar industries exerts a more pronounced positive effect on consumer activation compared to the clustering of disparate industries. Additionally, the findings underscore the importance of concentrating industries that bolster consumer activation. Anticipated outcomes of this study include insights beneficial for optimizing commercial facility location policies within the consumer market.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.32
no.1
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pp.55-63
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2019
In engineering problems, many random variables have correlation, and the correlation of input random variables has a great influence on reliability analysis results of the mechanical systems. However, correlated variables are often treated as independent variables or modeled by specific parametric joint distributions due to difficulty in modeling joint distributions. Especially, when there are insufficient correlated data, it becomes more difficult to correctly model the joint distribution. In this study, multivariate kernel density estimation with bounded data is proposed to estimate various types of joint distributions with highly nonlinearity. Since it combines given data with bounded data, which are generated from confidence intervals of uniform distribution parameters for given data, it is less sensitive to data quality and number of data. Thus, it yields conservative statistical modeling and reliability analysis results, and its performance is verified through statistical simulation and engineering examples.
In this study, we propose this new algorithm that generates score function in ICA(Independent Component Analysis) using entropy theory. To generate score function, estimation of probability density function about original signals are certainly necessary and density function should be differentiated. Therefore, we used kernel density estimation method in order to derive differential equation of score function by original signal. After changing formula to convolution form to increase speed of density estimation, we used FFT algorithm that can calculate convolution faster. Proposed score function generation method reduces the errors, it is density difference of recovered signals and originals signals. In the result of computer simulation, we estimate density function more similar to original signals compared with Extended Infomax and Fixed Point ICA in blind source separation problem and get improved performance at the SNR(Signal to Noise Ratio) between recovered signals and original signal.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.34
no.3
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pp.221-230
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2016
To establish objective criteria for high pedestrian accident zones, we combined Getis-ord Gi* and Kernel Density Estimation to select high pedestrian accident zones for 54,208 pedestrian accidents in Seoul from 2009 to 2013. By applying Getis-ord Gi* and considering spatial patterns where pedestrian accident hot spots were clustered, this study identified high pedestrian accident zones. The research examined the microscopic distribution of accidents in high pedestrian accident zones, identified the critical hot spots through Kernel Density Estimation, and analyzed the inner distribution of hot spots by identifying the areas with high density levels.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2009.05a
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pp.407-410
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2009
본 논문에서는 개선된 mean shift를 이용한 컬러 영상 분할을 소개한다. Mean shift는 Yizong Cheng에 의해 재조명되고 Dorin Comaniciu 등에 의해 정리되어 영상 필터링(image filtering), 영상 분할(image segmentation), 물체 추적(object tracking) 등 여러 응용 분야에 널리 활용되고 있다. 커널을 이용해 밀도를 추정하고 밀도가 가장 높은 점으로 커널을 연속적으로 이동함으로써 지역적으로 주요한 위치로 데이터 값을 갱신시킨다. 그러나 영상에 포함된 모든 화소에 대해 mean shift를 수행해야하기 때문에 연산 시간이 많이 소요되는 단점이 있다. 본 논문에서는 mean shift 필터링 과정을 분석하고 참조수렴방법과 강제수렴방법을 이용해 소요 시간을 단축시켰다. 모든 점에 대해 mean shift를 수행하는 대신 특정 조건을 만족하는 픽셀은 이웃 픽셀의 수렴 값을 참조하고, mean shift 과정에 진동 또는 미미한 이동을 계속하는 픽셀은 강제 수렴을 실시하였다. 개선된 방법과 기존의 mean shift 방식을 적용하여 영상 필터링과 영상 분할에 적용한 실험에서 결과 영상에는 차이가 적고 기존의 방법에 비해 수행 시간이 24% 정도 소요됨을 확인하였다.
The purpose of this study is to identify areas in need of urban renewal by utilizing spatial data and analyzing their types and characteristics. For this, this research employed a kernel density function and K-means cluster analysis with spatial data, through which it sought ways to identify high-demand areas for urban renewal projects. The key findings and implications of the research are summarized as follows. Firstly, this research classified 587 target sites in Seoul based on development density (ratios) and an indicator for aged buildings. Approximately half of these areas were consistent with leading pilot project sites and Accelerated Integration Sites. Secondly, it was observed that residential environments in the designated leading pilot project sites, as decided by public sectors, were relatively poor compared to other areas. Lastly, the target areas for urban renewal were not clearly categorized through statistical analysis. Instead, it was found that categorization should be made depending on the requirements of each project.
This study investigates the spatial distribution of the degree of water pollutants in Han River using data obtained by the water pollution observation stations. This study estimates a non -parametric kernel density function for each water pollutants, and tests a significant difference between two estimated distribution functions. Next, Generalized Entropy inequality indices are evaluated and this research tests difference of inequality indices between two years using bootstrapping method. Lastly in a dynamic of view, it is analyzed that there are significant changes in the ranking of water pollution level. Estimation results show that the degree of inequality in spatial distribution of water pollution tends to be stable or decreasing for last 15 years in a great part of water pollutants, and ranking of water pollution level hardly changes in Han River.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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