Pintail (Anas acuta) is the major wintering bird in South Korea and known as a major mediator of the highly pathogenic avian influenza (HPAI). Pintail migrates long distances between Russian Siberia and Korea. This species prefers a rice paddy area as their winter habitat. The purpose of this study is to provide the data necessary for the conservation and management of bird habitats in Korea by understanding the wintering home-range and habitat of pintail in Korea. We captured six pintails using a cannon-net in the winter of 2015 and attached the GPS-mobile phone based telemetry (WT-300) on them to study the wintering home-range and wintering habitat. We analyzed the tracking location data using ArcGIS 9.0 Animal Movement Extension and calculated Kernel Density Estimation (KDE) and Minimum Convex Polygon (MCP). The average home-range in the wintering ground analyzed by MCP was $677.3km^2$ (SD=130.2, n=6) while the maximum and minimum were $847.7km^2$ and $467.5km^2$, respectively. Extents of home-range analyzed by KDE were $194.7km^2$ (KDE 90%), $77.4km^2$ (KDE 70%), and $35.3km^2$ (KDE 50%). The pintails mostly used both sea and paddy field as habitat in the winter season and utilized paddy fields more during the nighttime and than the daytime. We concluded that the home-range and habitat of pintails in the winter could be used as the reference data for the preservation of species, management of habitats, and coping with a breakout of HPAI.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.23
no.1
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pp.56-70
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2020
This study identifies the impact of social network service (SNS) on the spatial characteristics of retail stores locations in the hyper-connected society, which have been closely related to the everyday lives of urban residents. In particular, we focus on the changes in the spatial distribution of restaurants since the information retrieval process was added to the decision-making process of a consumer's restaurant selection. Empirically, we analyze restaurants in Seoul, Korea since the smart-phone was introduced. By applying the kernel density estimation and Moran's I index, we examine the changes in the spatial distribution pattern of restaurants during the last ten years for running, newly-open and closed restaurants as well as SNS popular ones. Finally, we develop a spatial regression model to identify geographic features affecting their locations. As the results, we identified geographical variables and online factors that influence the location of restaurants. The results of this study could provide important groundwork for food and beverage location planning and policy formulation.
In Korea, the cities continue to deteriorate, while the vacant houses in the small local towns emerge as a serious social problem. Despite the vacant houses emerge as a serious social problem in the small local towns as well as in the large cities, the basic researches into them are yet to be conducted on a full scale. Thus, in order to know about the spatial distribution of the vacant houses, this study conducted the square analysis and the kernel density analysis. As a result, it was confirmed that the vacant houses in Okcheon-gun had certain crowding forms and characteristics at the level of statistical significance. Next, in order to examine the distribution of the vacant houses in terms of the accessibility to the living SOC facilities, the GIS network analysis was performed, focusing on the major facilities and road networks. As a result, it was found that the better the accessibility to the living SOC facilities such as medical and well-being was, the ratio of the vacant houses was lower. In contrast, it was found that the accessibility to the obligatory facilities such as public administration and educational facilities did not have any important effects on the distribution of the vacant houses. All in all, through this study, the spatial distribution of the vacant houses in the small local town and their accessibility to the major SOC facilities could be analyzed.
The open set recognition method should be used for the cases that the classes of test data are not known completely in the training phase. So it is required to include two processes of classification and the validation test. This kind of research is very necessary for commercialization of face recognition modules, but few domestic researches results about it have been published. In this paper, we propose an open set face recognition method that includes two sequential validation phases. In the first phase, with dummy classes we perform classification based on sparse representation. Here, when the test data is classified into a dummy class, we conclude that the data is invalid. If the data is classified into one of the regular training classes, for second validation test we extract four features and apply them for the proposed decision function. In experiments, we proposed a simulation method for open set recognition and showed that the proposed validation test outperform SCI of the well-known validation method
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.23
no.4
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pp.408-424
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2020
This study attempts to analyze the spatial clustering of survived and closed coffee shops based on the land price and land use for each coffee shop location. The locational characteristics of survived and closed coffee shops for each cluster type are identified through various locational properties such as transport factors (physical accessibility), shop properties (franchise information, newly open/closed business experience), and spatial density (kernel density estimation). To this end, we categorize the clusters of survived and closed coffee shops into three types (general locational distribution type, commercialization type of residential area and location type of commercial center), and then analyze their locational characteristics. As the result, we found that the locations of newly open and closed coffee shops show different distribution characteristics, even though they are classified into the same type due to the double sidedness of new open and closed locations. The results of this study can be provided as basic data for planning the location of coffee shop as well as regional commercial district.
In order to visualize participating media in 3D space, they usually calculate the incoming radiance by subdividing the ray path into small subintervals, and accumulating their respective light energy due to direct illumination, scattering, absorption, and emission. Among these light phenomena, scattering behaves in very complicated manner in 3D space, often requiring a great deal of simulation efforts. To effectively simulate the light scattering effect, several approximation techniques have been proposed. Volume photon mapping takes a simple approach where the light scattering phenomenon is represented in volume photon map through a stochastic simulation, and the stored information is explored in the rendering stage. While effective, this method has a problem that the number of necessary photons increases very fast when a higher variance reduction is needed. In an attempt to resolve such problem, we propose a different approach for rendering particle-based volume data where kernel smoothing, one of several density estimation methods, is explored to represent and reconstruct the light in-scattering effect. The effectiveness of the presented technique is demonstrated with several examples of volume data.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.10
no.2
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pp.129-138
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2007
The cases of drunk driving accidents have been steadily increasing every year. The number of accidents was quadrupled from 7,303 cases in 1990 to 25,150 cases in 2004. In addition, the proportion of drunk driving accidents to total traffic accidents was 2.9% in 1990 but it increased to 13.0% in 2003. Studies of drunk driving accidents have been focusing on analyzing psychological decisive factors, classifying drivers' individual characters and types of drunk driving accidents by considering the location of drunk driving accidents. This study assumed that drunk driving accidents would have regular characteristics in respect to spatiality and analyzed its relation with spatial factors such as, accident black spot, the location of bars, the distance of drivers' houses, and spatio-temporal distributional characteristics through drawing density distribution and connecting the time of accidents. In order to achieve the goal of this study, the individual location information was organized and drawn as types of GIS data. From the result of density distribution using Kernel Density Mapping and analysis through the coefficient of areal correspondence, it was understood that drunk driving accidents correlates with some spatial factors.
This study aimed to predict the distribution density and potential habitat of domestic cats (Felis catus) in order to identify core distribution areas. It also aimed to overlay protected areas to identify priority areas for cat management. Kernel density estimation was used to determine the distribution density, and areas with high density were classified in Greater Seoul, Chungnam, Daejeon, and Daegu. Elevation, distance from the used area and roughness were identified as important variables in predicting potential habitat using the MaxEnt model. In addition, the classification of suitable and unsuitable areas based on thresholds showed that the predicted presence of habitat was more extensive in Seoul, Sejong, Daejeon, Chungnam, and Daegu. Core distribution areas were selected by overlapping high-density areas with suitable areas. Priority management areas were identified by overlaying core distribution areas with designated wildlife sanctuaries. As a result, Gyeonggi, and Chungnam have the largest areas. In addition, buffer zones will be implemented to effectively manage the core distribution area and minimize the potential for additional introductions in areas of high management priority, such as protected areas. These results can be used as a basis for investigating the status of the cat's habitat and developing more effective management strategies.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.22
no.3
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pp.477-485
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2011
Park et. al (2010) proposed a statistical model for determining the admission or discharge of 668 patients with a chief complaint of dyspnea by the number of 11 blood tests belonging to the corresponding discharge intervals. Since this method does not take into consideration the importance of each blood test result, its performance might not be optimally good. In this study, we employ a quantification method to evaluate the importance of those blood test results, and then provide a new statistical mode that takes the importance into consideration. The results show that the performance of this new model is a little better than that of the model by Park et. al (2010).
The Android OS has quickly established itself with the smartphone market and is being applied in a variety of ways such as navigation and refrigerator panels. Existing terminals can implement services that require high precision while using RTOS that requires accurate execution time, but Android OS has a disadvantage in that it cannot provide high-precision real-time performance. In this paper, we propose a real-time communication method that operates in the Android OS. Real-time communication reduces the load using the UDP protocol, and configures the real-time operating system time tick through a high-precision timer in the kernel area. An Android application level library was created to implement real-time communication and compared with the existing Android library for real-time performance verification.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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