This paper derives a correlation coefficient using detrended cross-correlation analysis (DCCA) method for 59 regional temperature series for 40 years from 1976 to 2015. The average temperature, maximum temperature, and minimum temperature series for 4 year units are analyzed; consequently, we estimated that a temperature correlation exists between the two regions during the unit period where the correlation coefficient is greater than or equal to 0.9; subsequently, we construct a network linking the two regions. Based on network theory, average path length, clustering coefficient, assortativity, and modularity were derived. As a result, it was found that the temperature network satisfies a small-worldness property and is a network having assortativity and modularity.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.19
no.3
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pp.474-490
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2016
This paper investigates how Kora steel industry has experienced technological diversification, organizational flexibility, and geographical dispersion, and analyzes how technology-knowledge network has formed. The network is constructed using mutual patent data. K-medoid clustering and brokerage analysis are applied. The results indicate actors in network are diversified and links between those who belong to the same cluster get stronger. Network formation reflects affiliation, competition, and cooperation in the industry, and brokerage roles of conglomerates, research institute, and small and medium sized companies are detected.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.41
no.6
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pp.99-108
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2004
In this paper, a new fast detection and clutter rejection method is proposed for CCD-image-based Automatic Target Detection System. For defence application, fast computation is a critical point, thus we concentrated on the ability to detect various targets with simple computation. In training stage, 1D template set is generated by regional vertical projection and K-means clustering, and binary tree structure is adopted to reduce the number of template matching in test stage. We also use adaptive skip-width by Correlation-based Adaptive Predictive Search(CAPS) to further improve the detecting speed. In clutter rejection stage, we obtain Fourier Descriptor coefficients from boundary information, which are useful to rejected clutters.
Using the principal component analysis and clustering Forest resources are consistently necessary in the future. It takes much time to produce and breed them. However it is difficult to do due to recent social situation. Considering global environment, forest policy should be considered as a global scale rather than a regional one. At least, the policy needs a national scale concern. In order to support forestry, elementary data are needed. In this study, forest characteristics in Ishigawa-gen province have been analyzed through main component analysis and clustering. The results are shown in fig.5 and fig.6.
The purposes of this study are to classify heavy snowfall types in the Republic of Korea based on fresh snowfall data and atmospheric circulation data during the last 36(1973/74-2008/09) snow seasons and to identify typical surface synoptic climate patterns that characterize each heavy snowfall type. Four synoptic climate categories and seventeen regional heavy snowfall types are classified based on sea level pressure/surface wind vector patterns in East Asia and frequent spatial clustering patterns of heavy snowfall in the Republic of Korea, respectively. Composite analyses of multiple surface synoptic weather charts demonstrate that the locations and intensity of pressure/wind vector mean and anomaly cores in East Asia differentiate each regional heavy snowfall type in Korea. These differences in synoptic climatic fields are primarily associated with the surge of the Siberian high pressure system and the appearance of low pressure systems over the Korean Peninsula. In terms of hemispheric atmospheric circulation, synoptic climatic patterns in the negative mode of winter Arctic Oscillation (AO) are also associated with frequent heavy snowfall in the Republic of Korea at seasonal scales. These results from long-term synoptic climatic data could contribute to improvement of short-range or seasonal prediction of regional heavy snowfall.
Lee, Seoro;Park, Sang Deog;Shin, Seung Sook;Kim, Ki-sung;Kim, Jonggun;Lim, Kyoung Jae
Journal of Korean Society on Water Environment
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v.34
no.5
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pp.537-547
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2018
Sediment discharge by rainfall runoff affects water quality in rivers such as turbid water, eutrophication. In order to solve various problems caused by soil loss, it is important to establish a sediment management plan for watersheds and rivers in advance. However, there is a lack of sediment data available for estimating sediment discharge in ungauged basins.. Thus, reasonable research is very important to evaluate and predict the sediment discharge quantitatively. In this study, cluster analysis was conducted to classify gauged watersheds into hydrologically homogeneous groups based on the watershed characteristics. Also, this study suggests a method to efficiently predict the sediment discharge for ungauged basins by developing and evaluating the SDR equations based on the PA-SDR module. As the result, the SDR equations for the classified watersheds were derived to predict the most reasonable sediment discharge of ungauged basins with 0.24 % ~ 10.89 % errors. It was found that the optimal parameters for the gauged basins reflect well characteristic of sediment movement. SDR equations proposed in this study will be available for estimating sediment discharge on ungauged basins. Also it is possible to utilize establishing the appropriate sediment management plan for integrated management of watershed and river in Korea.
Jo, Jin-Hee;Park, Hyung-Keun;Mo, Hye-Ran;Lee, Han-Soo
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.35
no.1
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pp.203-215
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2015
The study aims to identify the degree and types of spatial recessions in Si/Gun and Eup/Myun units within Chungcheong region in South Korea to contribute to the efforts being made to diagnose the rural recession and the potentials. To this end, we analyzed 27 Sis and Guns to identify the degree of recession and potentials of rural areas in Chungcheong region. We also carried out the diagnosis and K-Means Clustering on 274 Eups and Myuns, smaller administrative units, to figure out the types and characteristics of the rural recessions. In case of the analysis targeting the Sis and Guns, a relatively high degree of rural recession was found in Cheongyang, Seocheon and Taean for Chungcheongnam-do, and in Danyang and Goisan, as well as in Boeun, Okcheon and Youngdong - which are collectively called as 'Southern 3 Areas in Chungcheongbuk-do' as they are conventionally known by their high degree of rural recession. According to the results of the clustering analysis carried out on the 166 Eups and Myuns, there were five outstanding clusters. They were; areas with housing deterioration (29), areas with poor economic foundation (16), areas with poor accessibility to central areas (42), areas with poor residential environment (51) and areas with aged population (28). The findings and results of the present study are likely to serve as a basis for the design and enforcement of forthcoming rural area activation policies. Also, it would be highly recommended that a more comprehensive diagnosis is taken from a community-level perspective and policy suggestions and strategies tailored for rural communities are further discussed.
Journal of the Korean association of regional geographers
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v.18
no.4
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pp.464-472
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2012
To assess the space-time clustering of FMD(Foot-and-Mouth Disease) epidemic occurred in Korea between November 2010 to April 2011, geographical information system (GIS)-based spatial analysis technique was used. Farm address and geographic data obtained from a commercial portal site were integrated into GIS software, which we used to map out the color-shading geographic features of the outbreaks through a process called thematic mapping, and to produce a visual representation of the relationship between epidemic course and time throughout the country. FMD cases reported in northern area of Gyounggi province were clustered in space and time within small geographic areas due to the environmental characteristics which livestock population density is high enough to ease transmit FMD virus to the neighboring farm, whereas FMD cases were clustered in space but not in time for southern and eastern area of Gyounggi province. When analyzing the data for 7-day interval, the mean radius of the spatial-time clustering was 25km with minimum 5.4km and maximum 74km. In addition, the radius of clustering was relatively small in the early stage of FMD epidemic, but the size was geographically expanded over the epidemic course. Prior to implementing control measures during the outbreak period, assessment of geographic units potentially affected and identification of risky areas which are subsequently be targeted for specific intervention measures is recommended.
We conducted this research to examine how well regional housing prices are suited to use as an alternative to conventional census-based regional deprivation indices in health and medical geography studies. To examine the relative performance of mean regional housing prices compared to conventional census-based regional deprivation indices, we compared several multilevel logistic regression models, where the first level was individuals and the second was health districts in the Seoul Metropolitan Area (SMA) in Korea, for the sake of adjusting the regional clustering tendency of unknown factors. In these models, we predicted two dichotomous variables that represented individuals' after-lunch tooth brushing behavior and use of dental floss by individual characteristics and regional indices. Then, we compared the relative predictive performance of the models using the Akaike Information Criterion (AIC) and Bayesian Information Criterion (BIC). The results from the estimations showed that mean regional housing prices and census-based deprivation indices were correlated with the two types of dental health behavior in a statistical sense. The results also revealed that the model with mean regional housing prices showed smaller AIC and BIC compared with other models with conventional census-based deprivation indices. These results imply that it is possible for housing prices summarized using aerial units to be used as an alternative to conventional census-based deprivation indices when the census variables employed cannot properly reflect the characteristics of the aerial units.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.43
no.3
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pp.337-352
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2023
In general, Rainfall-Runoff model parameter set is optimized using the entire data to calculate unique parameter set. However, Korea has a large precipitation deviation according to the season, and it is expected to even worsen due to climate change. Therefore, the need for hydrological data considering seasonal characteristics. In this study, we conducted regional sensitivity analysis(RSA) using the conceptual Rainfall-Runoff model, GR4J aimed at the Soyanggang dam basin, and clustered combining the RSA results with hydrometeorological data using Self-Organizing map(SOM). In order to consider the climate characteristics in parameter estimation, the data was divided based on clustering, and a calibration approach of the Rainfall-Runoff model was developed by comparing the objective functions of the Global Optimization method. The performance of calibration was evaluated by statistical techniques. As a result, it was confirmed that the model performance during the Cold period(November~April) with a relatively low flow rate was improved. This is expected to improve the performance and predictability of the hydrological model for areas that have a large precipitation deviation such as Monsoon climate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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